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Linux性能调优指南
26
68887
320
2018-07-16
Linux是一个由全世界各地开发者合作打造的开源操作系统。Linux的源代码可以在互联网上自由获取,并且在GPL(GNU General Public License)协议下自由使用。像Red Hat和Novell这样的公司可以定制各式的Linux发行版本提供给用户使用。大部分Linux桌面发行版能够从网络上免费下载,而服务器版可能需要付费购买才能使用。
Kuma v1.2.3 Documentation
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13465
0
2021-10-02
Kuma 是一个现代的基于 Envoy 的服务网格,可以跨 Kubernetes 和 VM 以单个或多区域容量在每个云上运行。由于其广泛的通用工作负载支持,再加上对 Envoy 作为其数据平面代理技术的原生支持(但不需要 Envoy 专业知识),Kuma 提供了现代 L4-L7 服务连接、发现、安全性、可观察性、路由等任何服务在任何平台上,包括数据库。
Kuma v1.2.0 Documentation
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20082
0
2021-10-02
Kuma 是一个现代的基于 Envoy 的服务网格,可以跨 Kubernetes 和 VM 以单个或多区域容量在每个云上运行。由于其广泛的通用工作负载支持,再加上对 Envoy 作为其数据平面代理技术的原生支持(但不需要 Envoy 专业知识),Kuma 提供了现代 L4-L7 服务连接、发现、安全性、可观察性、路由等任何服务在任何平台上,包括数据库。
Kuma v1.1.5 Documentation
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2021-10-02
Kuma 是一个现代的基于 Envoy 的服务网格,可以跨 Kubernetes 和 VM 以单个或多区域容量在每个云上运行。由于其广泛的通用工作负载支持,再加上对 Envoy 作为其数据平面代理技术的原生支持(但不需要 Envoy 专业知识),Kuma 提供了现代 L4-L7 服务连接、发现、安全性、可观察性、路由等任何服务在任何平台上,包括数据库。
Kuma v1.4.x Documentation
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2022-12-06
Kuma 是一个现代的基于 Envoy 的服务网格,可以跨 Kubernetes 和 VM 以单个或多区域容量在每个云上运行。由于其广泛的通用工作负载支持,再加上对 Envoy 作为其数据平面代理技术的原生支持(但不需要 Envoy 专业知识),Kuma 提供了现代 L4-L7 服务连接、发现、安全性、可观察性、路由等任何服务在任何平台上,包括数据库。
Kuma v1.6.x Documentation
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2022-12-06
Kuma 是一个现代的基于 Envoy 的服务网格,可以跨 Kubernetes 和 VM 以单个或多区域容量在每个云上运行。由于其广泛的通用工作负载支持,再加上对 Envoy 作为其数据平面代理技术的原生支持(但不需要 Envoy 专业知识),Kuma 提供了现代 L4-L7 服务连接、发现、安全性、可观察性、路由等任何服务在任何平台上,包括数据库。
Kuma v2.0.x Documentation
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2022-12-06
Kuma 是一个现代的基于 Envoy 的服务网格,可以跨 Kubernetes 和 VM 以单个或多区域容量在每个云上运行。由于其广泛的通用工作负载支持,再加上对 Envoy 作为其数据平面代理技术的原生支持(但不需要 Envoy 专业知识),Kuma 提供了现代 L4-L7 服务连接、发现、安全性、可观察性、路由等任何服务在任何平台上,包括数据库。
Kuma v2.5.x Documentation
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2023-11-16
Kuma 是一个现代的基于 Envoy 的服务网格,可以跨 Kubernetes 和 VM 以单个或多区域容量在每个云上运行。由于其广泛的通用工作负载支持,再加上对 Envoy 作为其数据平面代理技术的原生支持(但不需要 Envoy 专业知识),Kuma 提供了现代 L4-L7 服务连接、发现、安全性、可观察性、路由等任何服务在任何平台上,包括数据库。
Kuma v2.7.x Documentation
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2024-09-22
Kuma 是一个现代的基于 Envoy 的服务网格,可以跨 Kubernetes 和 VM 以单个或多区域容量在每个云上运行。由于其广泛的通用工作负载支持,再加上对 Envoy 作为其数据平面代理技术的原生支持(但不需要 Envoy 专业知识),Kuma 提供了现代 L4-L7 服务连接、发现、安全性、可观察性、路由等任何服务在任何平台上,包括数据库。
XLearning - 机器学习调度系统
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2019-05-30
XLearning是一款支持多种机器学习、深度学习框架的调度系统。基于Hadoop Yarn完成了对TensorFlow、MXNet、Caffe、Theano、PyTorch、Keras、XGBoost等常用框架的集成,同时具备良好的扩展性和兼容性。
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