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  • pdf文档 服务增强器社区介绍

    0 码力 | 7 页 | 20.77 MB | 5 月前
    3
  • pdf文档 OpenShift Container Platform 4.4 构建(build)

    Container Platform 4.4 构建(build) 在 OpenShift Container Platform 中执行构建并与之交互 Last Updated: 2021-03-11 OpenShift Container Platform 4.4 构建(build) 在 OpenShift Container Platform 中执行构建并与之交互 法律通告 法律通告 Copyright are the property of their respective owners. 摘要 摘要 本文档概述了 OpenShift Container Platform 中的构建和构建配置,并且说明了执行和管理构建的各 种方法。 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 目 目录 录 第 第 1 章 章 理解 理解镜 镜像 像构 构建 建 1.1. 构建(BUILD) 第 第 2 章 章 了解 了解构 构建配置 建配置 2.1. BUILDCONFIG 第 第 3 章 章 创 创建 建构 构建 建输 输入 入 3.1. 构建输入 3.2. DOCKERFILE 源 3.3. 镜像源 3.4. GIT 源 3.5. 二进制(本地)来源
    0 码力 | 101 页 | 1.12 MB | 1 年前
    3
  • pdf文档 OpenShift Container Platform 4.9 构建应用程序

    OpenShift Container Platform 4.9 构建应用程序 在 OpenShift Container Platform 中创建和管理应用程序 Last Updated: 2023-04-26 OpenShift Container Platform 4.9 构建应用程序 在 OpenShift Container Platform 中创建和管理应用程序 法律通告 法律通告 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 目 目录 录 第 第 1 章 章 构 构建 建应 应用程序概述 用程序概述 1.1. 使用项目 1.2. 处理应用程序 1.3. 使用 RED HAT MARKETPLACE 第 第 2 章 章 项 项目 目 2.1. 处理项目 TOPOLOGY 视图查 视图查看 看应 应用程序 用程序组 组成情况 成情况 4.1. 先决条件 4.2. 查看应用程序拓扑 4.3. 与应用程序和组件交互 4.4. 扩展应用程序 POD 以及检查构建和路由 4.5. 将组件添加到现有项目 4.6. 对应用程序中的多个组件进行分组 4.7. 在应用程序中添加服务 4.8. 从应用程序中删除服务 4.9. 用于 TOPOLOGY 视图的标签和注解
    0 码力 | 184 页 | 3.36 MB | 1 年前
    3
  • pdf文档 OpenShift Container Platform 4.10 构建应用程序

    OpenShift Container Platform 4.10 构建应用程序 在 OpenShift Container Platform 中创建和管理应用程序 Last Updated: 2023-10-17 OpenShift Container Platform 4.10 构建应用程序 在 OpenShift Container Platform 中创建和管理应用程序 法律通告 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 目 目录 录 第 第 1 章 章 构 构建 建应 应用程序概述 用程序概述 1.1. 使用项目 1.2. 处理应用程序 1.3. 使用 RED HAT MARKETPLACE 第 第 2 章 章 项 项目 目 2.1. 处理项目 TOPOLOGY 视图查 视图查看 看应 应用程序 用程序组 组成情况 成情况 4.1. 先决条件 4.2. 查看应用程序拓扑 4.3. 与应用程序和组件交互 4.4. 扩展应用程序 POD 以及检查构建和路由 4.5. 将组件添加到现有项目 4.6. 对应用程序中的多个组件进行分组 4.7. 在应用程序中添加服务 4.8. 从应用程序中删除服务 4.9. 用于 TOPOLOGY 视图的标签和注解
    0 码力 | 198 页 | 3.62 MB | 1 年前
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  • pdf文档 SolarMesh 基于Istio构建的流量监管平台

    Copyright © 2021 Cloud To Go. 让企业都能高效创新 SolarMesh 基于Istio构建的流量监管平台 Copyright © 2021 Cloud To Go Copyright © 2021 Cloud To Go 目录 1. 为什么我们需要服务网格 2. SolarMesh的定位 3. SolarMesh的特点 4. SolarMesh 对Istio社区的产品化改进 有关网络的公共能力下沉,在无任何代码侵入的 情况下提供可观察性、流量管理和安全性等能力。 Copyright © 2021 Cloud To Go SolarMesh的定位 - 基于Istio构建的流量监管平台 Istio是目前服务网格领域最流行的开源项目,38% 的企业在生产中使用服务网格,其中有接近一半的 选择是Istio SolarMesh 基于 Istio 及容器技术,提供流量监控
    0 码力 | 20 页 | 1.29 MB | 1 年前
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  • pdf文档 1.4 使用 Docker 构建企业持续集成服务

    0 码力 | 17 页 | 1.86 MB | 1 年前
    3
  • pdf文档 复杂环境下的视觉同时定位与地图构建

    复杂环境下的视觉同时定位与地图构建 章国锋 浙江大学CAD&CG国家重点实验室 SLAM: 同时定位与地图构建 • 机器人和计算机视觉领域的基本问题 • 在未知环境中定位自身方位并同时构建环境三维地图 • 广泛的应用 • 增强现实、虚拟现实 • 机器人、无人驾驶 SLAM常用的传感器 • 红外传感器:较近距离感应,常用于扫地机器人。 • 激光雷达:单线、多线等。 • 摄像头:单目、双目、多目等。 摄像头:单目、双目、多目等。 • 惯性传感器(英文叫IMU,包括陀螺仪、加速度计等):智能手机标配。 常见的单目摄像头 激光雷达 普通手机摄像头也可作为传感器 双目摄像头 微软Kinect彩色-深度(RGBD)传感器 手机上的惯性传感器(IMU) SLAM运行结果 • 设备根据传感器的信息 • 计算自身位置(在空间中的位置和朝向) • 构建环境地图(稀疏或者稠密的三维点云) 稀疏SLAM 稀疏SLAM 稠密SLAM SLAM系统常用的框架 输入 • 传感器数据 前台线程 • 根据传感器数据进行跟踪求解, 实时恢复每个时刻的位姿 后台线程 • 进行局部或全局优化,减少误差累积 • 场景回路检测 输出 • 设备实时位姿 • 三维点云 RGB图 深度图 IMU测量值 优化以减少误差累积 回路检测 SLAM应用介绍 • 扫地机器人 小米扫地机器人 以激光雷达为核心 戴森360°Eye扫地机器人
    0 码力 | 60 页 | 4.61 MB | 1 年前
    3
  • pdf文档 进击的 Traefik | 云原生边缘路由器探秘

    进击的 Traefik 杨川胡(阳明) 知群后台负责人 2019.10.26 Service Mesh Meetup #7 成都站 云原生边缘路由器探秘杨川胡(阳明) 知群后台负责人,原小米视频后台高级研发 ,《Prometheus 深入浅出》作者,「k8s技 术圈」社区作者,现阶段专注于云原生技术 领域,希望成为一个有产品思维的工程师1 Traefik 介绍 2 Traefik Traefik 2.0 核心概念 3 Traefik With Docker 4 Traefik With KubernetesTraefik 是什么? • 云原生的边缘路由器 • 让部署微服务更加便捷而诞生的现 代 HTTP 反向代理、负载均衡工具 • 它支持多种后台 (Docker, Swarm, Kubernetes, M arathon, Mesos, Consul, Etcd, Z ookeeper ..1 Traefik 介绍 2 Traefik 2.0 核心概念 3 Traefik With Docker 4 Traefik With KubernetesTraefik 是一个边缘路由器Traefik 自动服务发现Traefik 2.0 架构 • Providers 用来自动发现平台上的服务 • Entrypoints 监听传入的流量(端口等… ) • Routers 分析请求(host
    0 码力 | 35 页 | 8.58 MB | 5 月前
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  • pdf文档 构建统一的云原生应用 可观测性数据平台

    Ltd. All rights reserved. 构建统一的云原生应用 可观测性数据平台 DeepFlow在混合云中的实践总结 向阳@云杉网络 2022-04-09 1. 可观测性数据平台的挑战 2. 解决数据孤岛:AutoTagging 3. 降低资源开销:MultistageCodec 4. 统一数据平台的落地思路及案例 构建统一的云原生应用可观测性数据平台 看云网更清晰 Simplify 资源消耗 telegraf 1. 可观测性数据平台的挑战 2. 解决数据孤岛:AutoTagging 3. 降低资源开销:MultistageCodec 4. 统一数据平台的落地思路及案例 构建统一的云原生应用可观测性数据平台 看云网更清晰 Simplify the growing complexity. OpenTelemetry的方法 统一的上下文 以追踪为核心 看云网更清晰 ② 看云网更清晰 Simplify the growing complexity. 数据打通并不简单 ③ Metrics与「非Aggregatable」的Log 例如:QPS降低与进程、服务器的日志有关联吗? ③ 看云网更清晰 Simplify the growing complexity. 数据打通并不简单 ④应用、系统、网络的Log之间 例如:应用日志ERROR与Ingress日志有什么关联吗?
    0 码力 | 35 页 | 6.75 MB | 1 年前
    3
  • pdf文档 构建基于富媒体大数据的弹性深度学习计算平台

    构建基于富媒体大数据的弹性深度学 习计算平台 SPEAKER / 土土@七牛 AtLab Mobile —> 富媒体时代 数据存储 数据加速 数据处理 直播 点播 Connect 每天超过10亿图像上传 超过万亿小时的音视频存储 What are they? 内容审核团队 运营分析团队 AI? Content 分类 检测 分割 跟踪 描述 搜索 分析 …
    0 码力 | 21 页 | 1.71 MB | 1 年前
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