小红花·文摘

人工智能基础设施：核心组件与最佳实践

Databricks ·

请填写 RMQTT 使用情况调查，分享您的部署模式和使用场景。公司名称可选，数据仅用于统计和优化 RMQTT。

Amazon GameLift 高阶使用技巧（五）- 使用 Game Server Wrapper 快速构建游戏服实战指南

亚马逊AWS官方博客 ·

Grafana Loki 101：如何使用 Alloy 或 OpenTelemetry Collector 导入日志

engineering on Grafana Labs ·

Datalore本地部署还是云服务：哪种更适合您？

The JetBrains Blog ·

云计算提供按需的IT资源，具有成本效益和可扩展性。部署模式包括本地、云端和混合。关键角色有云架构师、系统管理员、安全管理员和DevOps管理员。AWS云采用框架涵盖业务、人员、治理等六个方面。迁移策略包括重托管、重平台、重构、再购买、保留和退役。云计算通过灵活的资源管理和全球覆盖，帮助企业快速适应市场需求。

云计算、职位角色与云采用框架

DEV Community ·

Windmill 是一个开源工作流引擎，提供 minimal 和 full 两种部署模式。minimal 模式简单但灵活性差，full 模式支持更好的分布式控制。部署步骤包括启动项目、配置数据库和环境变量，最后进行部署。建议为 LSP 分配至少 4GB 内存。

本文介绍了Karmada在大规模环境下的最佳实践，包括Push和Pull两种模式的性能瓶颈和优化方法。Karmada支持集群资源模型的能力，但在大规模场景下会有一定的内存消耗，用户可以选择关闭来减少资源消耗。根据测试结果，Karmada可以稳定支持100个大规模集群，管理超过50万个节点和200万个Pod。在Karmada落地进程中，用户可以根据使用场景选择不同的部署模式和通过参数调优来提升整个多集群系统的性能。