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云计算
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Openstack
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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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psychelfy
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微服务
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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;
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jiayenanhua
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8mb
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Docker
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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。
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jihong10102006
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2mb
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平台管理
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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。
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kaiyang_shao
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793kb
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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。
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stsl620
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1mb
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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。
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commonyun163
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339kb
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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。
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weixin_40280994
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43mb
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Docker
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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。
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qq_39591494
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479mb
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平台管理
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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
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weixin_40272381
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13kb
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平台管理
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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。
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winsnet29
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759kb
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平台管理
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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,
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xb721029
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2mb
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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
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xb721029
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