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  1. 使用Mesos和Marathon管理Docker集群

  2. 分布式系统是难于理解、设计、构建和管理的,他们将比单个机器成倍还要多的变量引入到设计中,使应用程序的根源问题更难发现。SLA(服务水平协议)是衡量停机和/或性能下降的标准,大多数现代应用程序有一个期望的弹性SLA水平,通常按"9"的数量增加(如,每月99.9或99.99%可用性)。每个额外的9变得越来越难实现。分布式系统通常是以静态分区,比如Akka/Play、Spark/Hadoop、Storm和Redis各自分区分组划分。静态分区带来的缺点是增加复杂性,随着机器数量增加,软件管理越来越复杂,
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-01
    • 文件大小:154624
    • 提供者:weixin_38519660
  1. 使用Mesos和Marathon管理Docker集群

  2. 分布式系统是难于理解、设计、构建 和管理的,他们将比单个机器成倍还要多的变量引入到设计中,使应用程序的根源问题更难发现。SLA(服务水平协议)是衡量停机和/或性能下降的标准,大多数现代应用程序有一个期望的弹性SLA水平,通常按"9"的数量增加(如,每月99.9或99.99%可用性)。每个额外的9变得越来越难实现。分布式系统通常是以静态分区,比如Akka/Play、Spark/Hadoop、Storm和Redis各自分区分组划分。静态分区带来的缺点是增加复杂性,随着机器数量增加,软件管理越来越复杂
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-30
    • 文件大小:140288
    • 提供者:weixin_38504089
  1. ecosystem:TensorFlow与其他开源框架的集成-源码

  2. TensorFlow生态系统 该存储库包含将TensorFlow与其他开源框架集成的示例。 这些示例是最少的,旨在用作模板。 用户可以针对自己的用例定制模板。 如果您有任何补充或改进,请提出问题或请求。 内容 -对集群管理器运行TensorFlow泊坞窗的配置。 用于ML的Kubernetes本机平台 用于运行分布式K8s自定义资源 不同版本的TensorFlow的Jupyter图像 Docker映像和K8s模板 用于在Kubernetes上运行分布式TensorFlow的模板。 部署在
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-31
    • 文件大小:635904
    • 提供者:weixin_42099633