


Best Practices für die Funktionsbereitstellung und -verwaltung in Cloud-Computing-Plattformen
Zu den Best Practices für die Bereitstellung und Verwaltung von Funktionen auf Cloud-Computing-Plattformen gehören: Auswahl des richtigen Cloud-Anbieters Optimierung der Codeleistung Verwendung von Umgebungsvariablen zur Konfiguration von Funktionen Umgang mit gleichzeitigen Aufrufen Automatisierung der Bereitstellung Zu den Best Practices für die Verwaltung von Funktionen gehören: Überwachung und Protokollierung Implementierung der Versionskontrolle Beschränkung des Zugriffs Kosten optimieren durch Nutzung der automatischen Skalierung
Best Practices für die Bereitstellung und Verwaltung von Funktionen in Cloud-Computing-Plattformen
Funktionen sind eine Schlüsselkomponente im Serverless-Computing-Modell, die es Entwicklern ermöglicht, ohne Vorkenntnisse Code im Kontext von zu erstellen Facility Management. Die effiziente Bereitstellung und Verwaltung von Funktionen in Cloud-Computing-Plattformen ist entscheidend, um hohe Leistung, Zuverlässigkeit und Skalierbarkeit sicherzustellen.
Best Practices für die Bereitstellung
- Wählen Sie den richtigen Cloud-Anbieter: Wählen Sie einen Cloud-Anbieter aus, der Funktionsdienste basierend auf funktionalen Anforderungen und Budget anbietet.
- Code optimieren: Optimieren Sie die Funktionsleistung, indem Sie den Code rationalisieren, Abhängigkeiten minimieren und asynchrone Muster verwenden.
- Umgebungsvariablen verwalten: Verwenden Sie Umgebungsvariablen, um Funktionen zu konfigurieren, damit Sie schnell und einfach Änderungen vornehmen können.
- Umgang mit Parallelität: Stellen Sie sicher, dass Funktionen gleichzeitige Aufrufe verarbeiten können und verhindern Sie Ressourcenkonflikte.
- Automatisierte Bereitstellung: Verwenden Sie eine CI/CD-Pipeline (Continuous Integration/Continuous Delivery), um den Bereitstellungsprozess zu automatisieren.
Best Practices für das Management
- Überwachung und Protokollierung: Richten Sie Warnmeldungen und Protokollierungsmechanismen ein, um die Funktionsleistung zu überwachen und Probleme zu identifizieren.
- Versionskontrolle: Aktivieren Sie die Versionskontrolle, um Codeänderungen zu verfolgen und Rollbacks zu vereinfachen.
- Eingeschränkter Zugriff: Beschränken Sie den Zugriff auf Funktionen durch Authentifizierungs- und Autorisierungsmechanismen.
- Nutzen Sie die automatische Skalierung: Funktionen automatisch je nach Bedarf erweitern, um hohen Lasten gerecht zu werden.
- Denken Sie über Kostenoptimierung nach: Nutzen Sie kostenlose Stufen und optimierte Preismodelle, um Funktionskosten zu senken.
Praktisches Beispiel
Angenommen, wir möchten eine einfache HTTP-Funktion auf AWS Lambda bereitstellen und verwalten, die bei eingehenden Anfragen eine Begrüßung zurückgibt.
Bereitstellungscode:
import json def lambda_handler(event, context): """ HTTP Lambda 函数示例 """ body = event.get("body", "") if body: return { "statusCode": 200, "body": json.dumps({"message": "你好,{}!".format(body)}) } else: return { "statusCode": 400, "body": json.dumps({"message": "缺少请求体"}) }
Verwaltungseinstellungen:
- Überwachung und Protokollierung: Verwenden Sie AWS CloudWatch, um Alarme festzulegen und die Lambda-Protokollierung zu aktivieren.
- Versionskontrolle: Erstellen Sie ein Git-Repository auf AWS CodeCommit oder GitHub zur Versionskontrolle.
- Zugriffsbeschränkungen: Verwenden Sie IAM-Rollen, um den Zugriff auf Funktionen einzuschränken.
- Autoskalierung: Automatische Skalierung von Funktionen aktivieren und minimalen/maximalen Speicher und Parallelität festlegen.
Fazit
Durch die Befolgung dieser Best Practices können Entwickler Funktionen auf Cloud-Computing-Plattformen effektiv bereitstellen und verwalten und so die Leistung, Zuverlässigkeit und Skalierbarkeit verbessern. Die Automatisierung des Bereitstellungsprozesses, die Überwachung der Funktionsleistung und die Optimierung der Kosten sind entscheidend für die erfolgreiche Verwaltung von Funktionen in einer Produktionsumgebung.
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Aktivieren Sie die Pytorch -GPU -Beschleunigung am CentOS -System erfordert die Installation von CUDA-, CUDNN- und GPU -Versionen von Pytorch. Die folgenden Schritte führen Sie durch den Prozess: Cuda und Cudnn Installation Bestimmen Sie die CUDA-Version Kompatibilität: Verwenden Sie den Befehl nvidia-smi, um die von Ihrer NVIDIA-Grafikkarte unterstützte CUDA-Version anzuzeigen. Beispielsweise kann Ihre MX450 -Grafikkarte CUDA11.1 oder höher unterstützen. Download und installieren Sie Cudatoolkit: Besuchen Sie die offizielle Website von Nvidiacudatoolkit und laden Sie die entsprechende Version gemäß der höchsten CUDA -Version herunter und installieren Sie sie, die von Ihrer Grafikkarte unterstützt wird. Installieren Sie die Cudnn -Bibliothek:

Docker verwendet Linux -Kernel -Funktionen, um eine effiziente und isolierte Anwendungsumgebung zu bieten. Sein Arbeitsprinzip lautet wie folgt: 1. Der Spiegel wird als schreibgeschützte Vorlage verwendet, die alles enthält, was Sie für die Ausführung der Anwendung benötigen. 2. Das Union File System (UnionFS) stapelt mehrere Dateisysteme, speichert nur die Unterschiede, speichert Platz und beschleunigt. 3. Der Daemon verwaltet die Spiegel und Container, und der Kunde verwendet sie für die Interaktion. 4. Namespaces und CGroups implementieren Container -Isolation und Ressourcenbeschränkungen; 5. Mehrere Netzwerkmodi unterstützen die Containerverbindung. Nur wenn Sie diese Kernkonzepte verstehen, können Sie Docker besser nutzen.

CentOS -Installationsschritte: Laden Sie das ISO -Bild herunter und verbrennen Sie bootfähige Medien. Starten und wählen Sie die Installationsquelle; Wählen Sie das Layout der Sprache und Tastatur aus. Konfigurieren Sie das Netzwerk; Partition die Festplatte; Setzen Sie die Systemuhr; Erstellen Sie den Root -Benutzer; Wählen Sie das Softwarepaket aus; Starten Sie die Installation; Starten Sie nach Abschluss der Installation von der Festplatte neu und starten Sie von der Festplatte.

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Die Docker Image Hosting -Plattform wird zum Verwalten und Speichern von Docker -Bildern verwendet, um Entwicklern und Benutzern die auf vorgefertigten Softwareumgebungen zugänglich zu machen und zu verwenden. Zu den gemeinsamen Plattformen gehören: Docker Hub: Offiziell von Docker gepflegt und verfügt über eine riesige Spiegelbibliothek. GitHub Container Registry: Integriert das GitHub -Ökosystem. Google -Containerregistrierung: Hostete von der Google Cloud -Plattform. Amazon Elastic Container Registry: Hostet von AWS. Quay.io: von Red Hat

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