近期工作安排包括自動化測試 、自動化運維、自動化運營和安全等一些工作。自己做產品 、自己做設計 、自己做開發、自己驗收上線還是挺爽滴。這其中工作簡單的就是自動化運維 。但我今天真正要講的不是做了什麽 ,或者用了
在高可用架構中,避免單點故障至關重要。Keepalived正是為了解決這一問題而生的輕量級工具。本文將深入淺出地介紹Keepalived的工作原理 ,並提供從編譯安裝到實戰配置的完整指南 。1. Keep
基於NetCorePal Cloud Framework的DDD架構管理係統實踐前段時間在做一個管理係統的項目,想嚐試一下DDD架構在實際項目中的應用 。經過一番調研 ,最終選擇了NetCorePal C
入職多年,麵對生產環境,盡管都是小心翼翼 ,慎之又慎 ,還是難免捅出簍子 。輕則滿頭大汗 ,麵紅耳赤 。重則係統停擺 ,損失資金。每一個生產事故的背後 ,都是寶貴的經驗和教訓,都是項目成員的血淚史。為了更好地防範和
為什麽說 IO 操作異步才有意義,CPU 密集操作異步沒有太大意義背景與問題在後端開發中,我們經常討論異步編程模型,尤其是在 Node.js 、Netty 等技術棧中。一個普遍的共識是 :異步對於 IO
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在把大模型接入日常工作流之後,筆者很快遇到了一個新問題:模型到底被用了多少次 ?每天的高峰時段是什麽時候?周末是不是真的沒人調用 ?如果對這些數據一無所知,就談不上優化成本 、排查異常,更談不上為後續擴容做
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導讀2026 年 8 月 27 日 ,Anthropic 開放 MHSModel Hardware Standard,模型硬件標準)研究預覽版。消息很快被壓縮成一句話:「Claude 長出雙手 ,AI 走
如果你想對當下 AI LLM(大語言模型) 的工作原理有所了解,揭開 ChatGPT、DeepSeek 背後的秘密 ,那一定要認識一下本文的主角 Transformer。當提起 Transformer