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云计算下载列表 第428页

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[Openstack] 性能测试工具CBench

说明: Cbench 安装,Controller Benchmarker,openflow,oflops ,测试openflow控制器性能工具,发送packet-in消息,统计及计算性能指标
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[微服务] Production-Ready Microservices

说明: 1.Production-Ready Microservices Building Standardized Systems Across An Engineering Organization 2017; 2.英文原版,PDF格式;
<jiayenanhua> 上传 | 大小:8mb

[Docker] Docker容器技术使用指南中文版 高清完整PDF版

说明: Docker 容器是资源分割和调度的基本单位,封装整个服务的运行时环境,用于构建、发布和运行分布式应用的一个框架。
<jihong10102006> 上传 | 大小:2mb

[平台管理] Large-scale cluster management at Google with Borg

说明: Large-scale cluster management at Google with Borg 这是一篇关于混合负载调度的经典论文,主要介绍针对不同负载类型进行混合调度的框架和实现方法。
<kaiyang_shao> 上传 | 大小:793kb

[平台管理] 有人MQTT透传云二次开发软件通讯协议v2.0.5

说明: 物联平台开发协议采用 HTTPS 私有协议和 MQTT 协议两部分。 HTTPS 私有协议:完成获取设备列表、设备属性、设备在线状态等功能。 MQTT 协议:基于 MQTT version3.1.1(详见《MQTT version3.1.1》),采用 TCP 长链接方式,完成 APP 向设备发送数据和控制指令,以及接收设备推送的数据。
<stsl620> 上传 | 大小:1mb

[平台管理] Virtio PCI Card Specification

说明: 描述了Virtio PCI Card的设备发现、配置、使用方法。介绍了创建新的Virtio PCI设备的方法。是了解和学习Virtio PCI Card的好资料。
<commonyun163> 上传 | 大小:339kb

[平台管理] SGE-6.2u5-10.el6.4.x84_64

说明: Oracle Grid Engine,[1] previously known as Sun Grid Engine (SGE), Oracle SGE6.2u5,Linux平台下分部署任务分发,实现分布式高性能计算。
<weixin_40280994> 上传 | 大小:43mb

[Docker] centos_haproxy.tar

说明: HAProxy是一个使用C语言编写的自由及开放源代码软件[1],其提供高可用性、负载均衡,以及基于TCP和HTTP的应用程序代理。
<qq_39591494> 上传 | 大小:479mb

[平台管理] LNMP环境搭建

说明: LNMP环境搭建,在centos环境下,主要包括MySQL,php,WordPress,亲测实用,注意修改文件的代码-是要进入那个目录,然后按后面的配置改,不熟悉centos的需要避免出错
<weixin_40272381> 上传 | 大小:13kb

[平台管理] proxmox+ceph集群

说明: Proxmox VE (Proxmox Virtual Environment) 有方便易用的WEB界面,基于JAVA的UI和内核接口,可以登录到VM客户方便的操作,还有易用的模板功能,基本跟老外的商业VPS环境差不多了,支持VT和ISCSI。 proxmox虚拟化集群+ceph分布式存储集群存储安装配置文档。
<winsnet29> 上传 | 大小:759kb

[平台管理] 云网分析与可视化——发掘网络数据的真正价值

说明: 随着大量企业上云以及云端应用的高速发展,数据中心网络的规模和架构都发生了巨大的变化,网络虚拟化给网络运维工作带来了新的巨大挑战。一方面,传统的分光、镜像无法覆盖虚拟化接入层;古老的 Netflow 也无法采集 VLAN/VXLAN 等虚拟网络信息,如何解决网络数据源的采集难题是运维智能化的第一步。另一方面,运维团队亟需解决复杂云网中故障的快速定位与修复难题;在此基础上,对网络数据的高效存储可以帮助运维人员回溯历史故障、发现网络中潜伏的各类异常。 在云、管、端的生态体系中,网络的价值不在于管道,
<xb721029> 上传 | 大小:2mb

[平台管理] 智能运维里的时间序列

说明: 随着软件日新月异的发展和微服务的深入人心,运维越来越受到人们的重视。在大量的运维数据里,最不可忽视的就是各种 KPI、指标数据,它们在数学上都可以被表达为时间序列的形式。在一个大型软件系统里,往往每分钟能产生百万级的时间序列,如何从这些海量数据里发现规律,指导运维并将其智能化,成为了下一代运维中最重要的环节之一。 在本次演讲中,我们将从机器学习的角度分享运维里指标的三大问题:预测、异常检测和根源分析。同时,运维系统里的每个指标并非独立存在,我们将阐述如何能从多 KPI 中挖掘它们的关联去更好地
<xb721029> 上传 | 大小:2mb
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