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7小时前
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Kubernetes详解(十)——Pod对象高级控制命令
Kubernetes详解(十)——Pod对象高级控制命令
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7小时前
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Kubernetes详解(十一)——标签与标签选择器
Kubernetes详解(十一)——标签与标签选择器
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7小时前
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Maven 特点
Maven是一个遵循统一规则、高度可扩展的Java项目管理工具,强调依赖管理和自动更新。它拥有庞大的库资源,支持构建JAR、WAR等不同输出类型,同时能自动生成项目站点和标准报告。Maven与版本控制系统集成,实现无缝发布管理。其向后兼容性允许轻松迁移旧版本模块,子项目能继承父项目的依赖。并行构建提升编译效率,而改进的错误报告提供更详细的故障排查支持。
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7小时前
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Java一分钟之-Log4j与日志记录的重要性
【5月更文挑战第16天】Log4j是Java常用的日志框架,用于灵活地记录程序状态和调试问题。通过设置日志级别和过滤器,可避免日志输出混乱。为防止日志文件过大,可配置滚动策略。关注日志安全性,如Log4j 2.x的CVE-2021-44228漏洞,及时更新至安全版本。合理使用日志能提升故障排查和系统监控效率。
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7小时前
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Kubernetes详解(十二)——节点选择器与资源注解
Kubernetes详解(十二)——节点选择器与资源注解
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8小时前
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java云his系统源码一站式诊所SaaS系统Java版云HIS系统 八大特点
HIS系统采用面向技术架构的分析与设计方法,应用多层次应用体系架构设计,运用基于构件技术的系统搭建模式与基于组件模式的系统内核结构。通过建立统一接口标准,实现数据交换和集成共享,通过统一身份认证和授权控制,实现业务集成、界面集成。
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8小时前
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利用机器学习进行异常检测的技术实践
【5月更文挑战第16天】本文探讨了利用机器学习进行异常检测的技术实践,强调了在大数据时代异常检测的重要性。机器学习通过无监督、有监督和半监督学习方法自动识别异常,常见算法包括KNN、LOF、K-means和GMM等。异常检测流程包括数据准备、特征工程、选择算法、训练模型、评估优化及部署。机器学习为异常检测提供了灵活性和准确性,但需结合具体问题选择合适方法。
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8小时前
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一线运维之云效流水线Flow测评体验
我是一名运维工程师,有着丰富的CI/CD实践经验,从手工发布到自建jenkins,再到使用Flow云效流水线。Flow平台易上手,基础功能齐全,尤其适合阿里云用户,能降低中小企业的部署成本。相比jenkins和gitlab CI/CD,Flow集成度更高,项目管理、分支管理和CD流程一体化。免费版已能满足日常需求,且K8s集成良好。对于尚未建立DevOps平台且使用阿里云的公司,Flow是一个值得考虑的选择。
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