随着信息技术的飞速发展，云计算和边缘计算已成为推动数字化转型和智能化升级的重要力量。云电脑作为一种基于云计算技术的虚拟计算环境，提供了便捷、高效、灵活的计算服务。而边缘计算则通过在网络边缘部署计算能力，实现了对实时性要求高、带宽受限或数据隐私敏感任务的快速响应。两者的融合应用不仅能够提升计算资源的利用效率，还能为用户提供更加智能、便捷、安全的计算体验。本文将深入探讨云电脑与边缘计算的融合应用，分析其在不同领域的具体应用场景，并展望未来的发展趋势。

随着信息技术的飞速发展，云计算和边缘计算作为两种重要的计算模式，正在不断改变着我们的生活和工作方式。云电脑作为一种基于云计算技术的虚拟计算环境，为用户提供了便捷、高效、灵活的计算服务。而边缘计算则以其贴近数据源、快速响应的特点，成为云计算的重要补充。云电脑与边缘计算的融合应用，正是基于这一背景下的新型计算模式，旨在通过两者的优势互补，实现计算资源的高效利用和用户体验的极致提升。本文将深入探讨云电脑与边缘计算的融合应用，分析其技术背景、应用场景以及未来发展趋势。

随着云计算技术的飞速发展，云电脑作为一种新型的计算服务模式，正逐步成为企业数字化转型和远程办公的重要工具。云电脑通过虚拟化技术，将物理硬件资源封装成多个独立的虚拟环境，实现了资源的共享和隔离，为用户提供了便捷、高效、灵活的计算服务。然而，云电脑的存储解决方案与数据一致性问题，一直是影响其性能和可靠性的关键因素。本文旨在深入探讨云电脑的存储解决方案，并分析数据一致性的实现机制，以期为构建高效、稳定且一致的云电脑存储系统提供有益的参考。

随着云计算技术的飞速发展，容器化技术已成为现代软件开发与部署的重要趋势。容器化微服务通过将应用拆分为多个小型、独立的服务，并使用轻量级容器进行打包和分发，极大地提高了应用的可移植性、可扩展性和管理性。天翼云电脑作为云计算领域的佼佼者，为容器化微服务的部署与使用提供了强大的平台支持。本文将详细介绍如何在天翼云电脑中部署与使用容器化微服务，并探讨其在实际应用中的优势与挑战。

随着云计算技术的飞速发展，云原生架构已成为现代软件开发与部署的主流趋势。它倡导利用容器化、微服务、持续集成/持续部署（CI/CD）、服务网格等先进技术，实现应用的高可用、可扩展性及快速迭代。天翼云作为中国电信旗下的云计算服务提供商，凭借其强大的基础设施、丰富的产品线及专业的技术支持，为企业提供了高效、安全的云服务平台。本文将深入探讨如何利用天翼云服务器实现云原生应用的部署，从环境准备、架构设计到实践案例，全方位解析这一过程中的关键步骤与注意事项。

在数字化转型的浪潮中，云原生技术以其高效、灵活、可扩展的特性，成为了企业构建现代化应用的首选。其中，容器与微服务作为云原生技术的核心组件，不仅极大地提升了应用的开发和部署效率，同时也为应用的安全防护带来了新的挑战。本文将从容器与微服务的基本概念出发，深入探讨其安全实践，旨在为企业提供一套全面、可行的云原生安全解决方案。

在信息技术飞速发展的今天，数据存储方式正经历着前所未有的变革。从传统的本地存储到现代的云存储，这一转变不仅极大地提升了数据存储的效率和安全性，还为企业和个人带来了前所未有的便利。作为一名开发工程师，我将从专业的角度，深入探讨云存储如何改变我们的数据存储方式，并展望其未来的发展趋势。

在信息技术飞速发展的今天，数据已成为企业和社会发展的核心驱动力。随着大数据时代的到来，数据的规模、复杂性以及处理需求都在以前所未有的速度增长。面对这一挑战，传统的本地存储方式已难以满足高效、灵活、可扩展的存储需求。云存储，作为一种新兴的存储解决方案，正逐步成为大数据时代的必备利器，为数据的存储、管理和分析提供了全新的可能性。

在数字化转型浪潮的推动下，云电脑作为一种新兴的计算模式，正逐步改变着我们的工作与生活方式。本文将围绕云电脑的相关技术进行深入解析，并结合实际应用场景，探讨其在提升工作效率、优化资源配置等方面的巨大潜力。特别地，虽然本文不直接提及具体云服务商的品牌名，但将参考行业内的通用做法和技术趋势，以期为开发工程师们提供一个全面而深入的技术视角。

在数字化浪潮汹涌澎湃的今天，技术的每一次飞跃都深刻地改变着人类社会的面貌。其中，“云计算”作为信息技术的集大成者，不仅重构了数据处理与存储的方式，更催生了无数创新应用，极大地推动了社会经济的发展。而“云骁智算”，作为云计算领域的一颗璀璨新星，正以其独特的魅力与强大的能力，逐步揭开未来计算生态的新篇章，为人们的生活带来了前所未有的便利与惊喜。

在数字化浪潮席卷全球的今天，算力已成为推动社会进步和经济发展的核心动力。随着大数据、云计算、人工智能等技术的迅猛发展，传统以CPU为核心的计算架构已难以满足各行业日益增长的算力需求。正是在这一背景下，DPU（Data Processing Unit，数据处理单元）应运而生，并逐渐成为数据中心和算力中心的关键组件。其中，中国电信天翼云自研的紫金DPU更是凭借其卓越的性能和创新能力，在云计算领域掀起了一场技术革命。本文将深入探讨紫金DPU的定义、特性、应用场景以及使用方法，旨在帮助软件开发者更好地理解并应用这一前沿技术。

在数字化浪潮席卷全球的今天，算力已成为推动社会进步和经济发展的核心动力。随着大数据、云计算、人工智能等技术的迅猛发展，传统以CPU为核心的计算架构已难以满足各行业日益增长的算力需求。正是在这一背景下，DPU（Data Processing Unit，数据处理单元）应运而生，并逐渐成为数据中心和算力中心的关键组件。其中，中国电信天翼云自研的紫金DPU更是凭借其卓越的性能和创新能力，在云计算领域掀起了一场技术革命。本文将深入探讨紫金DPU的定义、特性、应用场景以及使用方法，旨在帮助软件开发者更好地理解并应用这一前沿技术。

在大数据时代，数据分析已成为企业决策、产品优化及市场洞察不可或缺的一环。为了高效、准确地执行复杂的数据分析任务，许多企业选择部署只读分析引擎，这些系统专为大规模数据处理和查询优化而设计。作为开发工程师，我们面临着如何将海量数据高效、安全地加载到这些只读分析引擎中的挑战。

在软件开发与数据库管理的广阔领域中，版本迭代与存储引擎的选择是两个至关重要的方面。作为开发工程师，我们不仅要关注应用功能的不断完善与用户体验的提升，还需深入理解数据库层面的技术演进，特别是版本迭代带来的性能优化与功能增强，以及不同存储引擎对数据处理效率、数据一致性、可扩展性等方面的影响。

在软件开发和运维的广阔领域中，数据库作为数据存储与检索的核心组件，其性能、稳定性及安全性直接影响着应用的运行效率与用户体验。随着技术的不断进步，数据库管理系统（DBMS）的开发者会定期发布新版本，这些新版本往往包含了性能优化、新特性添加、安全漏洞修复等重要更新。作为开发工程师，面对数据库引擎版本的升级任务，我们需要制定周密的计划，采取谨慎的步骤，以确保升级过程平稳进行，同时最大化地利用新版本带来的优势。

Kubernetes 的 ​kube-proxy​ 组件负责实现服务发现和网络路由，支持用户空间、iptables、IPVS 和混合模式。用户空间模式简单但性能较低；iptables 模式提高了性能，但可能受规则数量影响；IPVS 模式在内核空间进行高效负载均衡，适合大规模集群；混合模式根据服务类型灵活选择模式。选择合适的 ​kube-proxy​ 模式需考虑集群需求和资源

使用kubeadm部署的kubernetes集群，在实际使用过程中非常容易遇到一个与etcd数据库体积超限而引发的错误，在etcd的pod日志，或执行kubectl指令、调用apiserver的api时都会看到该错误提示： ``` mvcc: database space exceeded ``` 该故障通常有两种原因: 1、etcd数据库大小超过etcd的磁盘配额。使用kubeadm工具部署的kubernetes集群etcd的磁盘空间配额默认是2G，比较容易触发超额 2、etcd数据目录所在磁盘空间不足

通常,kubernetes的证书过期都通过kubeadm工具来解决，但kubeadm并不处理kubelet的证书，kubelet使用了两类证书: 1)、client证书, 用于kubelet访问apiserver 2）、服务证书, kubelet在10250端口提供https服务 kubelet的client证书只有一年，一旦过期将导致节点`Not Ready`, kuernetes官方自1.8+版本以后默认开启自动轮替，通常不会造成生产问题 kubelet的server证书也只有一年有效期，由集群`ca`为`/etc/kubernetes/pki/ca.crt`签发，证书位置如下: ```shell cert: /var/lib/kubelet/pki/kubelet.crt key : /var/lib/kubelet/pki/kubelet.key ```

CPU Manager 作为 Kubelet 的一个模块，用于为 Container 提供绑核的能力。绑核的能力启动时（--cpu-manager-policypolicy=static 或 kubelet-config-file 中配置），Pod 声明为 Guaranteed 且其中的 Container CPU 为整数时，该 Containter 将独占 CPU。非整数 CPU 的 Container 依然通过 CFS 使用 Shared Pool 中的 CPUs。

Kueue 是一个开源作业队列控制器，它被设计来解决 Kubernetes 集群在资源使用、配额和成本管理方面的一些限制。本文将介绍 Kueue 的一些关键特点和工作原理。

弹性伸缩是根据业务需求和策略，经济地自动调整弹性计算资源的管理服务。典型的场景包括：在线业务弹性、大规模计算训练、深度学习GPU或共享GPU的训练与推理、定时周期性负载变化等。

基于容器引擎+AI的云原生套件解决方案，可以提供GPU算力显存切分、HPA弹性伸缩等能力，实现低成本的推理服务快速上线。

自ChatGPT发布以来，人工智能、大模型等技术和应用成为了业界热门话题，各行业的数字化转型也进一步加速推进，行业客户也开始逐步向智能化升级方向进行探索和演进，对于构建智能算力平台支撑模型训练、推理等有强烈的需求。

记一次docker pull拉取镜像报错“unexpected EOF”的排查过程

Kindling是一个基于eBPF的云原生监控工具，旨在帮助用户了解从内核到代码堆栈的应用程序行为。通过跟踪分析，用户能够轻松了解应用程序的行为，并在几秒钟内找到根本原因。除了跟踪分析外，Kinling还提供了一种简单的方法来了解Kubernetes环境中的网络流，以及许多内置的网络监控仪表板，如TCP重传、DNS、吞吐量和TPS。

本文介绍了API Gateway的概念，原理和实践。