Rainbond服务日志管理RAINBOND服务⽇日志管理理 好⾬雨交付⼯工程师-郭逊 RAINBOND 线上培训(第⼋八期) 2019/7/31 1.Rainbond⾃自身的⽇日志管理理机制 2.对接 Elasticsearch 3.演示示例例 ⼤大纲 RAINBOND 线上培训(第⼋八期) 2019/7/31 1.RAINBOND⾃自身⽇日志管理理机制 1.1 ⽇日志界⾯面 RAINBOND 2019/7/31 1.RAINBOND⾃自身⽇日志管理理机制 1.1 ⽇日志界⾯面 RAINBOND 线上培训(第⼋八期) 2019/7/31 1.RAINBOND⾃自身⽇日志管理理机制 1.1 ⽇日志界⾯面 RAINBOND 线上培训(第⼋八期) 2019/7/31 1.RAINBOND⾃自身⽇日志管理理机制 1.2 Rainbond⽇日志收集原理理 RAINBOND 线上培训(第⼋八期) 线上培训(第⼋八期) 2019/7/31 1.RAINBOND⾃自身⽇日志管理理机制 1.3 ⽇日志来源,以及相关原理理 node服务功能与⻆角⾊色 rbd-eventlog组件功能与⻆角⾊色 NODE服务会监视DOCKERD进程,观察其创建与销毁容器。获取⽂件系统中容器⽇志的路径, 监视来⾃容器标准输出和标准错误输出,并以UDP协议分发到RBD-EVENTLOG组件。 接收来0 码力 | 11 页 | 1.62 MB | 1 年前3
OpenShift Container Platform 4.8 日志记录OpenShift Container Platform 4.8 日志记录 OpenShift Logging 安装、使用和发行注记 Last Updated: 2023-06-12 OpenShift Container Platform 4.8 日志记录 OpenShift Logging 安装、使用和发行注记 法律通告 法律通告 Copyright © 2023 Red Hat owners. 摘要 摘要 本文档提供有关安装、配置和使用 OpenShift Logging 的说明,该 Logging 将汇总多个 OpenShift Container Platform 服务的日志。 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 目 目录 录 第 第 1 章 章 LOGGING 发 发行注 行注记 记 1.1. 日志记录 5.4.9 1.2. LOGGING 5.4.8 1.3. LOGGING 5.4.6 1.4. LOGGING 5.4.5 1.5. LOGGING 5.4.4 1.6. LOGGING0 码力 | 223 页 | 2.28 MB | 1 年前3
OpenShift Container Platform 4.7 日志记录OpenShift Container Platform 4.7 日志记录 OpenShift Logging 安装、使用和发行注记 Last Updated: 2023-03-24 OpenShift Container Platform 4.7 日志记录 OpenShift Logging 安装、使用和发行注记 Enter your first name here. Enter your owners. 摘要 摘要 本文档提供有关安装、配置和使用 OpenShift Logging 的说明,该 Logging 将汇总多个 OpenShift Container Platform 服务的日志。 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 新功能及功能增强 1.2.1.2. 弃用和删除的功能 1.2.1.2.1. Elasticsearch Curator 已被删除 1.2.1.2.2. 使用旧的 Fluentd 和旧 syslog 方法转发日志已被弃用 1.2.1.3. 程序错误修复 1.2.2. OpenShift Logging 5.0.9 1.2.2.1. 程序错误修复 1.2.2.2. CVE 1.2.3. OpenShift0 码力 | 183 页 | 1.98 MB | 1 年前3
Kubernetes日志平台建设最佳实践-元乙0 码力 | 30 页 | 53.00 MB | 1 年前3
Chatbots 中对话式交互系统的分析与应用[探索]聊天机器人 吴金龙@爱因互动 2017年04月17日 吴金龙 • 2005~2010:北大数学院 • 推荐系统 • 2010~2011:阿里云 • PC/手机输入法 • 2011~2017:世纪佳缘 • 用户推荐、网警等数据系统 • 技术部负责人 • 一个AI负责人 • 2017~现在:爱因互动 • 技术合伙人、算法负责人 • ChatbotsChina发起人 • •Microsoft Cortana •微软小冰 2016 •Facebook Messenger •Microsoft Tay IR-Bot: 智能检索机器人 IR-Bot:检索问答系统 IR-Bot:深度学习 • 句子表示、QA匹配 基于深度学习的智能问答 IR-Bot:深度学习 • 句子表示、QQ匹配 Semantic Question Matching with Deep Tracking (DST) • 对话状态应该包含持续对话所需要的各种信息 • DST问题:依据最新的系统和用户动作,更新对话状态 • Q:如何表示对话状态 状态追踪 (DST) 旧状态 用户动作 系统动作 新状态 策略优化 Dialogue Policy Optimization (DPO) • 系统如何做出反馈动作 • 作为序列决策过程进行优化:增强学习 Milica Gašić (2014)0 码力 | 39 页 | 2.24 MB | 1 年前3
sealos 以 kubernetes 为内核的云操作系统Sealos 云操作系统 方海涛 环界云计算 CEO 目 录 云操作系统介绍 01 云操作系统架构 02 功能与实用场景 03 实现原理 04 价值 05 总结 06 自我介绍 Sealos 作者 阿里巴巴 CNCF sealer 作 者 环界云计算创始人 公司代表作品: Sealos 云操作系统 Laf 函数计算 FastGPT AI 知识库 Sealos 介绍 以 kubernetes 为内核的云操作系统 整个数据中心抽象成一台服务器,一切皆应用,让用云像用个人电脑一样简单! Kubernetes是云操作系统内核,整个集群是一个整体 Sealos是云操作系统发行版本 Linux发行版,如redhat Linux kernel CPU 内存 磁盘 Linux发行版,如redhat Linux kernel CPU 内存 磁盘 Linux发行版,如redhat 我大道至简海纳百川 不求最好,但求最贵 优秀还便宜 你真的需要虚拟机?真的需要 IaaS 层? PaaS SaaS 有本质区别?鸭式辩型忘记了? 云里面,一切皆应用才是王道。 系统架构与设计理念 通用的系统管理入口 所有应用自由安装卸载 极简、高内聚、高度抽象 提供最基础的核心能力 容器管理、编排调度、资源隔离 驱动层实现资源抽象 自由切换,到处运行 Sealos API Sealos0 码力 | 29 页 | 7.64 MB | 9 月前3
使用Chaos Mesh来保障云原生系统的健壮性-周强云原生社区Meetup 第三期·杭州站 使用 Chaos Mesh 来保障云原生系统的健壮性 演讲人:周强 GitHub 地址:https://github.com/zhouqiang-cl PingCAP 工程效率负责人,ChaosMesh 负责人 云原生社区Meetup 第三期·杭州站 The incident in the production environment0 码力 | 28 页 | 986.42 KB | 6 月前3
深入 Kubernetes 的无人区-蚂蚁金服双十一的调度系统深入 Kubernetes 的“无人区” —— 蚂蚁金服双十一的调度系统 曹寅2/19 一、蚂蚁金服的Kubernetes现状 二、双十一Kubernetes实践 三、展望未来迎接挑战 目 录 contents 目录3/19 一、蚂蚁金服的Kubernetes现状 Part 1:4/19 发展历程与落地规模 Part 1:蚂蚁金服的Kubernetes现状 平台研发 灰度验证 灰度验证 云化落地 规模化落地 2018年下半年开始投 入 Kubernetes 及其配 套系统研发 2019年初于生产环境 开始灰度验证,对部分 应用做平台迁移 2019年4月完成云化环境 适配,蚂蚁金服云上基础 设施全部采用 Kubernetes 支撑618 2019年7月到双十一前完成 全站 Kubernetes 落地,超过 90% 的资源通过 Kubernetes 分配,核心链路100%落地支撑 资源画像 规模化调度 高可用容灾 可视化 服务 Cluster Control Panel 在线应用 计算型混部任务 CSI CNI Device Plugin runc nanovisor 日志服务 云盘 本地多盘 弹性网卡 网络安全组 GPU 安全可信 数据库服务 OB serverless 平台 kata SOFAMesh 资源分时复用 神龙裸金属 VPC 云存储 应用服务器 数据库服务器0 码力 | 19 页 | 2.18 MB | 6 月前3
银河麒麟服务器操作系统V4 Hadoop 软件适配手册银河麒麟服务器操作系统 V4 Hadoop 软件适配手册 天津麒麟信息技术有限公司 2019 年 5 月 银河麒麟服务器操作系统 V4 hadoop 软件适配手册 I 目 录 目 录 ............................................................................. .......................................................................................... 2 1.1 系统概述 ................................................................................................ ....................................... 7 银河麒麟服务器操作系统 V4 hadoop 软件适配手册 2 1 概述 1.1 系统概述 银河麒麟服务器操作系统主要面向军队综合电子信息系统、金融系统以及电 力系统等国家关键行业的服务器应用领域,突出高安全性、高可用性、高效数据 处理、虚拟化等关键技术优势,针对关键业务构建的丰富高效、安全可靠的功能0 码力 | 8 页 | 313.35 KB | 1 年前3
从推荐模型的基础特点看大规模推荐类深度学习系统的设计 袁镱� ⽆量系统 � 项⽬于17年启动,先后经过了6个主要版本的 迭代 � 覆盖腾讯PCG全部业务的推荐场景,⽀持腾讯 IEG,CSIG,QQ⾳乐,阅⽂等业务的部分推 荐场景 � 袁镱 博⼠,专家⼯程师 � 研究⽅向:机器学习系统,云计算,⼤数据系统 � 负责腾讯平台与内容事业群(PCG)技术中台核 ⼼引擎:⽆量系统。⽀持⼤规模稀疏模型训练, 上线与推理 提纲 �推荐场景深度学习系统的基本问题与特点 �推荐场景深度学习系统的基本问题与特点 �推荐类模型的深度学习系统设计 � 系统维度 � 算法维度 �总结 基于深度学习模型的推荐流程,场景与⽬标 Serving系统 HDFS 数据 通道 训练系统 召回 业务服务 排序 混排 模型 管理 上线 管理 ⽆量 RGW/Cos/ kafka 样本 存储 实时样本 ⽣成服务 离线样本 ⽣成任务 数据 通道 特征 处理 模型 登记 模型 上线 千亿级推荐模型应⽤ O1. 千亿级特征(TB级)的模型的在线/离 线训练,在线推理服务和持续上线 O2. 针对推荐特点的深度优化,达到业界先 进⽔平 推荐系统的核⼼特点 � Feature 1(基本特点) 1.1 User与推荐系统交互,7*24⼩时 流式学习 1.2 Item和User新增,离开/遗忘, Embedding空间动态变化。 短期命中的⾼频key随时间缓慢变化 少量的⾼频key占据了主要访问需求0 码力 | 22 页 | 6.76 MB | 1 年前3
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