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SOURCE: The Enterprise Path to Service Mesh CHAPTER 4 Customization and Integration 说到服务网格的“可扩展性”，这可不是一个空泛的概念，它体现在很多具体的地方。比如， 可以根据自己的需求，换掉默认的Sidecar代理 阅读全文
posted @ 2025-05-10 00:27
zhaojie10
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之前我们掌握了Ray Core的基本编程，我们已经学会了如何使用Ray API。现在，让我们将这些知识应用到一个更实际的场景中——构建一个强化学习项目，并且利用Ray来加速它。 我们的目标是，通过Ray的任务和Actor，将一个简单的强化学习问题并行化，整个过程代码量不超过250行。这个项目不仅适合 阅读全文
posted @ 2025-05-09 23:31
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当流量进入集群后，我们如何确保它能被精确地路由到正确的服务？特别是当我们需要发布新版本时，如何在不中断服务的前提下，安全地将用户引入到新版本？这正是我们今天要深入探讨的精细化流量控制，看看 Istio 如何帮助我们实现这一点。 我们先来回顾一下大家可能都熟悉的蓝绿部署。这个方法确实很直观，就像图里展 阅读全文
posted @ 2025-05-09 11:39
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我们今天聚焦于Python生态中的分布式任务队列，特别是Celery以及它的一些替代方案。这不仅仅是技术选型，更是关乎如何构建高效、可扩展的系统。今天的议程将围绕几个核心部分展开。让我们深入了解一下分布式任务队列的概念，特别是通过Celery这个具体的实例来展开。 什么是分布式任务队列？简单来说，它 阅读全文
posted @ 2025-05-09 11:05
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上节课我们深入探讨了Ray的核心设计与架构，现在我们来聊聊如何用它来解决实际问题。大家可能觉得有点讽刺，因为Python本身在分布式计算上其实有点力不从心。它的解释器本质上是单线程的，这使得我们很难充分利用多核CPU，更别说整个集群的计算能力了。 虽然Python生态系统里有一些工具，比如multi 阅读全文
posted @ 2025-05-09 10:52
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我们每天都在处理海量、多样且高速生成的数据，这对计算能力提出了前所未有的挑战。传统的单机计算模式在面对日益复杂的机器学习模型和大规模数据集时，往往显得力不从心。更重要的是，数据科学家们本应专注于模型训练、特征工程、超参数调优这些核心任务，而不是被繁琐的底层计算细节所困扰。因此，我们需要一种能够高效、 阅读全文
posted @ 2025-05-09 10:43
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今天深入探讨如何构建更强大的序列到序列模型，特别是Seq2Seq架构。序列到序列模型，顾名思义，它的核心任务就是将一个序列映射到另一个序列。这个序列可以是文本，也可以是其他符号序列。最早，人们尝试用一个单一的RNN来搞定整个序列到序列的任务，比如直接让RNN读完中文句子，然后输出英文句子。但很快发现 阅读全文
posted @ 2025-05-09 10:40
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https://github.com/maxpumperla/learning_ray# 我们今天聚焦于一个正在改变机器学习和数据科学领域格局的工具——Ray。它是一种灵活的分布式计算框架，专为Python设计，旨在简化大规模计算任务的实现。为什么我们需要关注Ray？ 因为数据量和计算需求的爆炸式增 阅读全文
posted @ 2025-05-09 10:33
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参考资料 https://community.aws/tutorials/solving-problems-you-cant-see-using-aws-x-ray-and-cloudwatch-for-user-level-observability-in-your-serverless-micr 阅读全文
posted @ 2024-11-10 23:17
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参考资料 https://github.com/aws/aws-xray-sdk-pythonpython api reference，https://docs.aws.amazon.com/xray-sdk-for-python/latest/reference/node api referenc 阅读全文
posted @ 2024-11-10 23:12
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