OpenShift Container Platform 4.14 存储OpenShift Container Platform 4.14 存储 在 OpenShift Container Platform 中配置和管理存储 Last Updated: 2024-02-17 OpenShift Container Platform 4.14 存储 在 OpenShift Container Platform 中配置和管理存储 法律通告 法律通告 Copyright © 2023 All other trademarks are the property of their respective owners. 摘要 摘要 本文档提供了使用不同存储后端配置持久性卷以及通过 pod 管理动态分配存储的信息。 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . PLATFORM 存 存储 储概述 概述 1.1. OPENSHIFT CONTAINER PLATFORM 存储的常见术语表 1.2. 存储类型 1.3. CONTAINER STORAGE INTERFACE (CSI) 1.4. 动态置备 第 第 2 章 章 了解 了解临时 临时存 存储 储 2.1. 概述 2.2. 临时存储的类型 2.3. 临时存储管理 2.4. 监控临时存储 第 第 30 码力 | 215 页 | 2.56 MB | 1 年前3
OpenShift Container Platform 4.8 存储OpenShift Container Platform 4.8 存储 在 OpenShift Container Platform 中配置和管理存储 Last Updated: 2023-06-12 OpenShift Container Platform 4.8 存储 在 OpenShift Container Platform 中配置和管理存储 法律通告 法律通告 Copyright © 2023 All other trademarks are the property of their respective owners. 摘要 摘要 本文档提供了使用不同存储后端配置持久性卷以及通过 pod 管理动态分配存储的信息。 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . PLATFORM 存 存储 储概述 概述 1.1. MODULES/OPENSHIFT-STORAGE-COMMON-TERMS.ADOC 1.2. 存储类型 1.3. CONTAINER STORAGE INTERFACE (CSI) 1.4. 动态置备 第 第 2 章 章 了解 了解临时 临时存 存储 储 2.1. 概述 2.2. 临时存储的类型 2.3. 临时存储管理 2.4. 监控临时存储0 码力 | 118 页 | 1.60 MB | 1 年前3
Ozone:Hadoop 原生分布式对象存储Ozone:Hadoop 原生分布式对象存储 Spark大数据博客 - https://www.iteblog.com Ozone:Hadoop 原生分布式对象存储 Hadoop 社区推出了新一代分布式Key-value对象存储系统 Ozone,同时提供对象和文件访问的接 口,从构架上解决了长久以来困扰HDFS的小文件问题。本文作为Ozone系列文章的第一篇,抛个 砖,介绍Ozone的产生背景,主要架构和功能。 砖,介绍Ozone的产生背景,主要架构和功能。 如果想及时了解Spark、Hadoop或者HBase相关的文章,欢迎关注微信公众号:iteblog_hadoop 背景 HDFS是业界默认的大数据存储系统,在业界的大数据集群中有非常广泛的使用。HDFS集群有着 很高的稳定性,得益于它较简单的构架,集群也很容易扩展。业界包含几千个数据节点,保存上 百PB数据的集群也不鲜见。 HDFS通过把文件系统元数据全部加载到Name 有非常多的小文件,HDFS的元数据访问性能会受到影响。虽然可以通过各种Federation技术来扩 展集群的节点规模, 但单个HDFS集群仍然没法很好的解决小文件的限制。 基于这些背景,Hadoop 社区推出了新的分布式存储系统 Ozone,从构架上解决这个问题。 Ozone的设计原则 Ozone 由一群对大规模Hadoop集群有着丰富运维和管理经验的工程师和构架师设计和实现。他 们对大数据有深刻的洞察力,清楚的了0 码力 | 10 页 | 1.24 MB | 1 年前3
VMware vSphere:优化和扩展培训服务介绍 VMware vSphere:优化和扩展 培训方式 讲师指导培训 实时在线培训 课程用时 为期五 (5) 天的讲师指导课堂培训 听课时间占 60%,动手实验时间占 40% 目标学员 经验丰富的系统管理员和系统集成人员 课程适用对象 ☒ 管理员 ☐ 专家 ☒ 工程师 ☒ 高级用户 ☐ 架构师 ☐ 专业人员 VMware® vCenter Server™ 5.0 讲授。 课程目标 课程结束后,您应能胜任以下工作: 配置和管理大型成熟企业的 ESXi 网络和存储系统。 管理 vSphere 环境变更。 优化所有 vSphere 组件的性能。 排除操作故障并找出造成这些故障的根本原因。 使用 VMware vSphere® ESXi™ Shell 和 VMware 中约有三分之一的课程 内容将在本课程中重复出现。“VMware vSphere: Fast Track [V5]” 中的可扩展性主题也将在本课程中重复出现。 VMware vSphere:优化和扩展 VMware, Inc. 3401 Hillview Avenue Palo Alto CA 94304 USA Tel 877-486-9273 Fax 650-427-5001;0 码力 | 2 页 | 341.36 KB | 1 年前3
机器学习课程-温州大学-06深度学习-优化算法1 2023年04月 深度学习-优化算法 黄海广 副教授 2 01 小批量梯度下降 本章目录 02 优化算法 03 超参数调整和BatchNorm 04 Softmax 3 01 小批量梯度下降 02 优化算法 03 超参数调整和BatchNorm 04 Softmax 1.小批量梯度下降 4 小批量梯度下降 小批量梯度下降(Mini-Batch ?(?) ?? (?) (同步更新?? ,(j=0,1,...,n )) 5 小批量梯度下降 6 01 小批量梯度下降 02 优化算法 03 超参数调整和BatchNorm 04 Softmax 2.优化算法 7 伦敦温度的例子 days temperature ?1 = 40°F ?2 = 49°F ?3 = 45°F ... ?180 = ?2,再说一次,平 方是针对整个符号的操作。 接着RMSprop会这样更新参数值,?: = ? − ? ?? ???,?: = ? − ? ?? ???, 12 ADAM Adam优化算法基本上就是将Momentum和RMSprop结合在一起 最后更新权重,所以?更新后是?: = ? − ???? corrected ??? corrected+? (如果你只是用 Momentum,使用0 码力 | 31 页 | 2.03 MB | 1 年前3
KubeCon2020/大型Kubernetes集群的资源编排优化0 码力 | 27 页 | 3.91 MB | 1 年前3
高性能 Kubernetes 元数据存储 KubeBrain 的设计思路和落地效果-许辰KubeBrain 字节跳动高性能 K8s 元信息存储 许辰 字节跳动资深研发工程师 许 辰 字节跳动基础架构工程师 本科和硕士毕业于北京大学计算机系 负责大规模 Kubernetes 系统的构建和优化 KubeBrain/ KubeGateway/ KubeZoo 等多个项目的发起人 • 背景介绍 • 设计思路 • 性能优化 • 落地效果 • 未来演进 背景 • • Kubernetes 规模增大 10 倍以上 公司业务快速发展 存储、大数据、机器学习等场景云原生化 • 新场景对 Kubernetes 性能要求更高 离线场景,Pod 生命周期短、变更频率高 如何扩展 Kubernetes 集群 单个集群规模垂直扩展 多个集群横向扩展 降低运维管理成本 减少资源碎片 提高资源利用率 Kubernetes 的架构特点 中心化架构 所有组件通过 apisever 交互 随着规模增大存储系统成为瓶颈 etcd 存在性能问题 apiserver etcd K8s 各组件 apiserver 元信息存储 etcd etcd 存在的问题 自研元信息存储 调优 etcd 参数 按照对象拆分 etcd 设计新的元信息存储 … 如何解决存储瓶颈? KubeBrain 1. 大脑 2. 谐音科比 Kobe0 码力 | 60 页 | 8.02 MB | 1 年前3
优化小实例2D函数优化实例 主讲人:龙良曲 Himmelblau function Minima Plot Gradient Descent 下一课时 MNIST反向传播 Thank You.0 码力 | 7 页 | 542.69 KB | 1 年前3
绕过conntrack,使用eBPF增强 IPVS优化K8s网络性能0 码力 | 24 页 | 1.90 MB | 1 年前3
房源质量打分中深度学习应用及算法优化-周玉驰2019 KE.COM ALL COPYRIGHTS RESERVED 1 周玉驰 贝壳找房 - 数据智能中心 - 策略算法部 AI选房中深度学习的实践及优化 2019 KE.COM ALL COPYRIGHTS RESERVED 2 2019 KE.COM ALL COPYRIGHTS RESERVED 2 2019 KE.COM ALL COPYRIGHTS RESERVED 3 RESERVED 14 模型演变历程 2019 KE.COM ALL COPYRIGHTS RESERVED 15 模型演变历程 v1.0 初版模型系统 v2.0 深度学习模型 v2.0+ 效果持续优化 XGBoost DNN+RNN 特征建设 v1.0 初版模型系统 2019 KE.COM ALL COPYRIGHTS RESERVED 16 v1.0 - 初版模型系统概览 • 房源特征 可以盘点所有房源质量 2019 KE.COM ALL COPYRIGHTS RESERVED 20 模型演变历程 v1.0 初版模型系统 v2.0 深度学习模型 v2.0+ 效果持续优化 XGBoost DNN+RNN 特征建设 2019 KE.COM ALL COPYRIGHTS RESERVED 21 RNN RNN LSTM 2019 KE.COM ALL COPYRIGHTS0 码力 | 48 页 | 3.75 MB | 1 年前3
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