一.Argo 安装配置 1.1 Argo 安装 $ kubectl create ns argo $ kubectl apply -n argo -f https://raw.githubusercontent.com/argoproj/argo-workflows/master/manifests/quick-start-postgres.yaml $ kubectl get all -n argo 1.2 修改 Argo 服务对外访问 $ kubectl edit svc argo-serv

注意:这篇文章并不是一篇入门教程,学习 Argo Workflow 请移步官方文档 Argo Documentation Argo Workflow 是一个云原生工作流引擎,专注于编排并行任务.它的特点如下: 使用 Kubernetes 自定义资源(CR)定义工作流,其中工作流中的每个步骤都是一个容器. 将多步骤工作流建模为一系列任务,或者使用有向无环图(DAG)描述任务之间的依赖关系. 可以在短时间内轻松运行用于机器学习或数据处理的计算密集型作业. Argo Workflow 可以看作 Tek

参数化 - parameters hello-world-parameters.yaml文件解析 apiVersion: argoproj.io/v1alpha1 kind: Workflow metadata: generateName: hello-world-parameters- spec: entrypoint: whalesay # 调用 whalesay 模板 arguments: # 传递给函数的参数 parameters: # 声明参数 - name: message # Ke

private void AddLabel(IFeatureLayer pLayer,string fieldname,ITextSymbol Symbol) { container.DeleteAllElements(); IFeatureClass pClass = pLayer.FeatureClass; IFields pFields = pClass.Fields; int index = pFields.FindField(fieldname); ITextElement pText

本文转自边缘计算k3s社区 前 言 随着Kubernetes生态系统的发展,新的技术正在被开发出来,以实现更广泛的应用和用例.边缘计算的发展推动了对其中一些技术的需求,以实现将Kubernetes部署到网络边缘资源受限的基础设施上.在这篇文章中,我们将向你介绍一种将k3OS部署到边缘的方法.你可以使用这种方法将你的边缘机自动注册到Rancher实例中作为控制平面.我们还将讨论自动部署到物理机的一些好处. k3OS于2019年4月由业界应用最为广泛的Kubernetes管理平台创建者Rancher

本文讲述VS2012 开发SharePoint 2013 声明式workflow action 之 HelloWorld. 使用VS2012开发客户化的workflow action是SharePoint 2013 自带的action的一种补充,用于实现较为复杂的业务逻辑,需要它的理由有三: 1.满足客户复杂逻辑的定制化需求 2.可以由专业第三方的公司开发更多友好和适合特定行业的action库,以满足用户需求,有利于构件更完善的SharePoint 2013 生态系统 3. 代码和业务逻辑重用

如果你曾经负责开发企业ERP系统或者OA系统,工作流对你来说一定并不陌生.工作流(Workflow)是对工作流程及其各操作步骤之间业务规则 的抽象.概括.描述.工作流要解决的主要问题是:为实现某个业务目标,在多个参与者之间,利用计算机,按某种预定规则自动传递文档.信息或者任务.WF正 是解决企业核心问题的关键,通过WF可以轻松地轻 松地按照业务逻辑去实现开发,然后把WF发布为Web服务,这样客户端与服务与服务器端通讯就不会再受开发语言的影响,通过Web服务就可以轻松调用WF 去实现业务操作. 下

我们打开plugin registeration tool. 注册一个新的assembly. custom workflow 和 plugin注册的方法还有些不同. 这一步custom workflow就结束了. 因为custom workflow是通过business workflow来使用的 下一步,我们需要找到之前创建好的 processes 在process中, 让我们添加写好的workflow. 添加custom workflow之后, 让我们点击set properties. 然后给

第一章.前言 默认情况下容器的数据都是非持久化的, 在容器消亡以后数据也跟着丢失, 所以 Docker 提供了 Volume 机制以便将数据持久化存储. 类似的, Kubernetes 提供了更强大的 Volume 机制和丰富的插件, 解决了容器数据持久化和容器间共享数据的问题. 与 Docker 不同, Kubernetes Volume 的生命周期与 Pod 绑定容器挂掉后 Kubelet 再次重启容器时, Volume 的数据依然还在而 Pod 删除时, Volume 才会清理. 数据是否

1.cv2.resize(image, (image_size, image_size), 0, 0, cv2.INTER_LINEAR) 参数说明:image表示输入图片,image_size表示变化后的图片大小,0, 0表示dx和dy, cv2.INTER_LINEAR表示插值的方式为线性插值 2.image.get_shape[1:4].num_elements() 获得最后三个维度的大小之和 参数说明:image表示输入的图片 3. saver.save(sess, path, glob

https://dcos.io/releases/ https://downloads.dcos.io/dcos/stable/1.12.0/dcos_generate_config.sh https://docs.mesosphere.com/1.12/installing/production/ Nodes 要求: Proxy/Bootstrap:用于安装集群的机器.必须安装Docker(CentOS系统要用RedHat分支的1.13版本) Master node:建议3或者5个,开发测试可

前言 文章相对来说比较复杂,特别是查找版本ID对应的步骤,这里推荐使用另一种方案,操作起来更简单. 本文介绍如何使用Workflow及Fiddler下载IOS旧版本APP应用. 实现原理 通过Workflow查找App的历史版本对应ID 通过抓包软件Fiddler修改下载请求,将请求中最新版本的ID改成历史版本ID,成功下载指定版本App 操作步骤 主要分为以下三步: 下载安装itunes.fiddler,设置fiddler并安装证书 安装Workflow查询APP版本对应的版本ID 找到版本I

散点图 //Width and height ; ; ; var dataset = [ [, ], [, ], [, ], [, ], [, ], [, ], [, ], [, ], [, ], [, ] ]; //Create SVG element var svg = d3.select("body") .append("svg") .attr("width", w) .attr("height", h); svg.se

上期降到了怎样部署connected field service(CFS) 我们假设现在IoT 设备是温度监控器, 当温度触发我们之前预设的温度值, IoT会通过IoT Hub 发送IoT Alert到CFS中. 第一次触发, 系统会自动发送reboot的command. 为了有更好的用户体验, 我们需要自动发送command. 自动发送非常简单. 首先,我们需要创建一个workflow 我们的workflow需要在IoT Alert创建的时候触发. 这个workflow需要有以下两步: 1.

tensorflow学习笔记——使用TensorFlow操作MNIST数据(1) 一:神经网络知识点整理 1.1,多层:使用多层权重,例如多层全连接方式 以下定义了三个隐藏层的全连接方式的神经网络样例代码: import tensorflow as tf l1 = tf.matmul(x, w1) l2 = tf.matmul(l1, w2) y = tf.matmul(l2,w3) 1.2,激活层:引入激活函数,让每一层去线性化 激活函数有多种,例如常用的 tf.nn.relu  tf.nn.

docker 基础 什么是Docker Docker 使用 Google 公司推出的 Go 语言 进行开发实现,基于 Linux 内核的 cgroup,namespace,以及 AUFS 类的 Union FS 等技术,对进程进行封装隔离,属于 操作系统层面的虚拟化技术.由于隔离的进程独立于宿主和其它的隔离的进程,因此也称其为容器. Docker 在容器的基础上,进行了进一步的封装,从文件系统.网络互联到进程隔离等等,极大的简化了容器的创建和维护.使得 Docker 技术比虚拟机技术更为轻便.快

ELK Stack Elasticsearch:分布式搜索和分析引擎,具有高可伸缩.高可靠和易管理等特点.基于 Apache Lucene 构建,能对大容量的数据进行接近实时的存储.搜索和分析操作.通常被用作某些应用的基础搜索引擎,使其具有复杂的搜索功能: Logstash:数据收集引擎.它支持动态的从各种数据源搜集数据,并对数据进行过滤.分析.丰富.统一格式等操作,然后存储到用户指定的位置: Kibana:数据分析和可视化平台.通常与 Elasticsearch 配合使用,对其中数据进行搜索.

背景 Kubernetes作为通用的容器编排系统,承载了广泛的应用和场景,包括CI/CD,数据计算,在线应用,AI等,然而由于其通用性和复杂性,管理一个kubernetes集群对于很多用户而言还是充满挑战的,主要体现在: 学习成本高: 集群运维管理成本高,包括节点管理.容量规划,以及各种节点异常问题的定位: 计算成本在很多场景中没有达到最优,比如对于一个定时运行Jobs的集群,长期持有资源池对于用户来说是浪费的行为,资源利用率不高. Serverless Kubernetes是阿里云容器服务团队

一. sqoop: mysql->hive sqoop import -m 1 --hive-import --connect "jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/TEST?zeroDateTimeBehavior=CONVERT_TO_NULL&useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&serverTimezone=Asia/Shanghai" --username sa --password-

作者 | 贤维  阿里巴巴高级技术专家 导读:Serverless Kubernetes 是阿里云容器服务团队对未来 Kubernetes 演进方向的一种探索,通过对 Kubernetes 做减法,降低运维管理负担,简化集群管理,让 Kubernetes 从复杂到简单. 背景 Kubernetes 作为通用的容器编排系统,承载了广泛的应用和场景,包括 CI/CD,数据计算,在线应用,AI 等,然而由于其通用性和复杂性,管理一个 Kubernetes 集群对于很多用户而言还是充满挑战的,主要体现在