


Meilleures pratiques pour le déploiement et la gestion des fonctions dans les plateformes de cloud computing
Les meilleures pratiques pour le déploiement et la gestion des fonctions dans les plateformes de cloud computing incluent : Choisir le bon fournisseur de cloud Optimiser les performances du code Utiliser des variables d'environnement pour configurer les fonctions Gérer les appels simultanés Automatiser le déploiement Les meilleures pratiques pour la gestion des fonctions incluent : Surveillance et journalisation Implémentation du contrôle de version Limiter l'accès Optimiser les coûts en tirant parti de la mise à l'échelle automatique
Meilleures pratiques de déploiement et de gestion des fonctions dans les plateformes de cloud computing
Les fonctions sont un élément clé du modèle informatique sans serveur qui permet aux développeurs de créer sans aucune connaissance préalable Exécuter du code dans le contexte de gestion des installations. Le déploiement et la gestion efficaces des fonctions sur les plates-formes de cloud computing sont essentiels pour garantir des performances, une fiabilité et une évolutivité élevées.
Meilleures pratiques de déploiement
- Choisissez le bon fournisseur de cloud : Sélectionnez un fournisseur de cloud qui propose des services fonctionnels en fonction des exigences fonctionnelles et du budget.
- Optimiser le code : Optimisez les performances des fonctions en rationalisant le code, en minimisant les dépendances et en utilisant des modèles asynchrones.
- Gérer les variables d'environnement : Utilisez des variables d'environnement pour configurer les fonctions afin de pouvoir apporter des modifications rapidement et facilement.
- Gestion de la concurrence : Assurez-vous que les fonctions peuvent gérer les appels simultanés et éviter les conflits de ressources.
- Déploiement automatisé : Utilisez un pipeline d'intégration continue/livraison continue (CI/CD) pour automatiser le processus de déploiement.
Meilleures pratiques de gestion
- Surveillance et journalisation : Configurez des alertes et des mécanismes de journalisation pour surveiller les performances des fonctions et identifier les problèmes.
- Contrôle de version : Activez le contrôle de version pour suivre les modifications de code et simplifier les restaurations.
- Accès restreint : Restreindre l'accès aux fonctions via des mécanismes d'authentification et d'autorisation.
- Tirer parti de la mise à l'échelle automatique : Étendez automatiquement les fonctions en fonction de la demande pour répondre à des charges élevées.
- Pensez à l'optimisation des coûts : Exploitez les niveaux gratuits et les modèles de tarification optimisés pour réduire les coûts de fonction.
Exemple pratique
Supposons que nous souhaitions déployer et gérer une simple fonction HTTP sur AWS Lambda qui renvoie un message d'accueil sur les demandes entrantes.
Code de déploiement :
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"}) }
Paramètres de gestion :
- Surveillance et journalisation : Utilisez AWS CloudWatch pour définir des alarmes et activer la journalisation Lambda.
- Contrôle de version : Créez un référentiel Git sur AWS CodeCommit ou GitHub pour le contrôle de version.
- Restrictions d'accès : Utilisez les rôles IAM pour restreindre l'accès aux fonctions.
- autoscaling : Activez la mise à l'échelle automatique des fonctions et définissez la mémoire et la simultanéité minimum/maximum.
Conclusion
En suivant ces bonnes pratiques, les développeurs peuvent déployer et gérer efficacement des fonctions sur les plates-formes de cloud computing, améliorant ainsi les performances, la fiabilité et l'évolutivité. L'automatisation du processus de déploiement, la surveillance des performances des fonctions et l'optimisation des coûts sont essentielles à la gestion réussie des fonctions dans un environnement de production.
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PHP et Python ont leurs propres avantages et inconvénients, et le choix dépend des besoins du projet et des préférences personnelles. 1.Php convient au développement rapide et à la maintenance des applications Web à grande échelle. 2. Python domine le domaine de la science des données et de l'apprentissage automatique.

Activer l'accélération du GPU Pytorch sur le système CentOS nécessite l'installation de versions CUDA, CUDNN et GPU de Pytorch. Les étapes suivantes vous guideront tout au long du processus: CUDA et CUDNN Installation détermineront la compatibilité de la version CUDA: utilisez la commande NVIDIA-SMI pour afficher la version CUDA prise en charge par votre carte graphique NVIDIA. Par exemple, votre carte graphique MX450 peut prendre en charge CUDA11.1 ou plus. Téléchargez et installez Cudatoolkit: visitez le site officiel de Nvidiacudatoolkit et téléchargez et installez la version correspondante selon la version CUDA la plus élevée prise en charge par votre carte graphique. Installez la bibliothèque CUDNN:

Docker utilise les fonctionnalités du noyau Linux pour fournir un environnement de fonctionnement d'application efficace et isolé. Son principe de travail est le suivant: 1. Le miroir est utilisé comme modèle en lecture seule, qui contient tout ce dont vous avez besoin pour exécuter l'application; 2. Le Système de fichiers Union (UnionFS) empile plusieurs systèmes de fichiers, ne stockant que les différences, l'économie d'espace et l'accélération; 3. Le démon gère les miroirs et les conteneurs, et le client les utilise pour l'interaction; 4. Les espaces de noms et les CGROUP implémentent l'isolement des conteneurs et les limitations de ressources; 5. Modes de réseau multiples prennent en charge l'interconnexion du conteneur. Ce n'est qu'en comprenant ces concepts principaux que vous pouvez mieux utiliser Docker.

Étapes d'installation de CentOS: Téléchargez l'image ISO et Burn Bootable Media; démarrer et sélectionner la source d'installation; sélectionnez la langue et la disposition du clavier; configurer le réseau; partitionner le disque dur; définir l'horloge système; créer l'utilisateur racine; sélectionnez le progiciel; démarrer l'installation; Redémarrez et démarrez à partir du disque dur une fois l'installation terminée.

Python et JavaScript ont leurs propres avantages et inconvénients en termes de communauté, de bibliothèques et de ressources. 1) La communauté Python est amicale et adaptée aux débutants, mais les ressources de développement frontal ne sont pas aussi riches que JavaScript. 2) Python est puissant dans les bibliothèques de science des données et d'apprentissage automatique, tandis que JavaScript est meilleur dans les bibliothèques et les cadres de développement frontaux. 3) Les deux ont des ressources d'apprentissage riches, mais Python convient pour commencer par des documents officiels, tandis que JavaScript est meilleur avec MDNWEBDOCS. Le choix doit être basé sur les besoins du projet et les intérêts personnels.

CENTOS L'installation de Nginx nécessite de suivre les étapes suivantes: Installation de dépendances telles que les outils de développement, le devet PCRE et l'OpenSSL. Téléchargez le package de code source Nginx, dézippez-le et compilez-le et installez-le, et spécifiez le chemin d'installation AS / USR / LOCAL / NGINX. Créez des utilisateurs et des groupes d'utilisateurs de Nginx et définissez les autorisations. Modifiez le fichier de configuration nginx.conf et configurez le port d'écoute et le nom de domaine / adresse IP. Démarrez le service Nginx. Les erreurs communes doivent être prêtées à prêter attention, telles que les problèmes de dépendance, les conflits de port et les erreurs de fichiers de configuration. L'optimisation des performances doit être ajustée en fonction de la situation spécifique, comme l'activation du cache et l'ajustement du nombre de processus de travail.

La plate-forme d'hébergement Docker Image est utilisée pour gérer et stocker des images Docker, ce qui permet aux développeurs et aux utilisateurs d'accéder facilement et d'utiliser des environnements logiciels préfabillés. Les plates-formes communes incluent: Docker Hub: officiellement entretenu par Docker et possède une énorme bibliothèque miroir. Registre des conteneurs GitHub: intègre l'écosystème GitHub. Google Container Registry: hébergé par Google Cloud Platform. Amazon Elastic Container Registry: Hébergé par AWS. Quay.io: par un chapeau rouge

Le guide d'intégration Docker et Jenkins permet l'intégration continue et la livraison continue (CI / CD) automatisées. Les étapes de configuration comprennent: l'installation de Docker et Jenkins, la création de pipelines Jenkins, l'intégration de Docker et la connexion de Jenkins et Docker. En suivant ces étapes, les processus CI / CD automatisés peuvent être établis, des délais de livraison plus rapides et une qualité logicielle améliorée.
