体验用分布式数据库突破资源瓶颈，完成任务领智能台灯！
PolarDB-X推出"透明分布式"系列能力，从连接、开发到管理行为均最大限度保留单机MySQL的使用体验，让用户的分布式改造周期大幅缩短，研发运维团队的原有技术栈最大限度保留。 PolarDB-X具备从单机到分布式的平滑演进能力，支持动态通过DDL将一张大表动态调整为分布式的分区表，结合分布式事务、以及兼容MySQL binlog的数据回流，可完成单机到分布式的快速改造。本实验带你从P...
如何通过Go SDK访问多集群资源
若您希望在平台中集成ACK One舰队以访问各子集群资源，可以利用Go SDK进行操作。本文介绍如何使用Go SDK通过舰队KubeConfig管理多集群的Kubernetes资源。
在恢复应用时修改备份的集群资源
备份中心在备份集群资源时，默认将备份时刻的运行配置信息全量备份。但在恢复应用的过程中，运维人员往往需要手动修改某些字段或配置。例如，在混合云场景下，不同集群可能需要从不同的镜像仓库中拉取镜像，此时，您就需要在恢复应用时调整image字段的镜像地址。本文以备份并恢复一个有状态应用为例，介绍如何在恢复应用时修改对应的集群资源。
在分布式锁服务中，如何通过引入IO Fence能力来保护共享资源的数据一致性？
在分布式锁服务中，如何通过引入IO Fence能力来保护共享资源的数据一致性？
如果持有 Redis 分布式锁的客户端意外退出了，Redis 如何处理锁资源的重新分配？
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云原生架构下的高性能计算解决方案：利用分布式计算资源加速机器学习训练
引言 随着大数据和人工智能技术的发展，机器学习模型的训练数据量和复杂度都在迅速增长。传统的单机训练方式已经无法满足日益增长的计算需求。云原生架构为高性能计算提供了新的可能性，通过利用分布式计算资源，可以在短时间内完成大规模数据集的训练任务。本文将探讨如何在云原生环境下搭建高性能计算平台，并展示如何使用 PyTorch 和 TensorFlo...
分布式锁设计问题之由于GC导致的Client同时操作共享资源的问题如何解决
问题一：如何解决由于GC导致的Client同时操作共享资源的问题？ 如何解决由于GC导致的Client同时操作共享资源的问题？ 参考回答： 为了解决由于GC导致的Client同时操作共享资源的问题，可以引入共享资源访问的IO Fence能力。通过全局锁服务提供全局自增的Token，Client在获取锁时获得一个Token，并将其带入存储系统。当Clie...
面向大规模分布式训练的资源调度与优化策略
摘要 随着深度学习模型的复杂度不断提高，对计算资源的需求也日益增长。为了加速训练过程并降低运行成本，高效的资源调度和优化策略变得至关重要。本文将探讨在大规模分布式训练场景下如何有效地进行资源调度，并通过具体的代码示例来展示这些策略的实际应用。 1. 引言 大规模分布式训练是当前机器学习领域的一个重要研究方向。它能够通过并行化计算来缩短模型训练时间...
在大数据模型训练中，关键步骤包括数据收集与清洗、特征工程、数据划分；准备分布式计算资源
在使用大数据进行模型训练时，遵循以下关键步骤： 数据准备： 数据收集：首先，你需要获取足够大规模的数据集，这些数据应当与你试图解决的任务相关联，比如文本数据、图像数据、音频数据、交易数据等。数据清洗：清洗数据以去除异常值、缺失值和重复项，标准化或归一化数值数据...
【亮剑】分布式锁是保证多服务实例同步的关键机制，常用于互斥访问共享资源、控制访问顺序和系统保护，如何使用注解来实现 Redis 分布式锁的功能？
一、分布式锁简介与应用场景 在分布式系统中，多个服务实例可能需要访问共享资源或执行某些同步操作，这时候就需要一种机制来保证在同一时刻只有一个服务实例能够执行特定的代码块，这种机制就是分布式锁。分布式锁可以防止多个进程同时修改数据，保证数据的一致性和系统的稳定性。 分布式锁的应用场景包括但不限于： 对共享资源的互斥访问ÿ...
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