Kubernetes 是一个开源的容器编排平台,用于自动化部署、扩展和管理容器化应用程序。它提供了丰富的功能,如服务发现、负载均衡、自动缩放等。随着 Kubernetes 在云原生领域的广泛应用,「有效管理谁可以对 Kubernetes 集群执行何种操作变得至关重要」。本文将简要介绍 Kubernetes的认证与授权体系以及RBAC授权原理。通过实际案例展示RBAC管理不当可能导致的安全风险,然后向大家分享RBAC安全研发与运维的最佳实践,以及我们在字节跳动内部的安全防护和治理经验。
OpenAI 找回场子:chatgpt-4o-latest AI 模型多项跑分力压谷歌 Gemini 1.5 Pro
cwgo 是 CloudWeGo 社区的一站式代码生成工具。hz 是 Hertz 的脚手架工具,kitex 是 Kitex 的脚手架工具,在开发 cwgo 之前,这两个脚手架工具之间是相对独立的,使用方式是存在差异的,针对 IDL 的要求也存在差异。hz 要求 IDL 中需要存在 http 相关的注解,kitex 就没有该要求。用户在使用时需要遵守对应框架的所有要求和规范,用户跨组件学习成本就高了起来。
伴随大模型迭代速度越来越快,训练集群规模越来越大,高频率的软硬件故障已经成为阻碍训练效率进一步提高的痛点,检查点( Checkpoint )系统在训练过程中负责状态的存储和恢复,已经成为克服训练故障、保障训练进度和提高训练效率的关键。 近日,字节跳动豆包大模型团队与香港大学联合提出了 ByteCheckpoint 。这是一个 PyTorch 原生,兼容多个训练框架,支持 Checkpoint 的高效读写和自动重新切分的大模型 Checkpointing 系统,相比现有方法有显著性能提升和易用性优势。本文介绍了大模型训练提效中 Checkpoint 方向面临的挑战,总结 ByteCheckpoint 的解决思路、系统设计、 I/O 性能优化技术,以及在存储性能和读取性能测试的实验结果。
本文介绍了HTTPDNS服务从中心迁移至边缘详细的落地过程。主要内容为: HTTPDNS下沉边缘实践遇到的挑战,包括服务放置、流量调度 HTTPDNS下沉边缘解决方案 从性能、成本出发,谈谈HTTPDNS下沉边缘后的收益