关于微服务分布式及集群的概念即定义，在业界中这些往往会同时在同一个项目中，而集群在微服务中主要为服务的运行保障高可用。

比如：在当前的项目情况下，我们可能针对用户服务部署两台服务以保障用户服务的高可用。实践在用户服务的Login方法中我们增加对请求信息的打印输出，即输出监听的配置信息以验证是访问的那个服务。

近两年，检索增强生成（RAG，Retrieval-Augmented Generation）技术正在成为提升大模型性能的关键工具。RAG技术通过引入外部知识，结合检索与生成的双重能力，为大模型在复杂场景中的应用提供了更多可能性。无论是文档解析的质量、上下文信息的精确性，还是针对任务的合理规划，RAG的每一步都在为模型能力的上限奠定基础。

基础设施即代码(Infrastructure as Code, IaC)已经成为云时代DevOps实践中不可或缺的一环。通过代码来管理和配置基础设施,我们可以像开发软件一样,用工程化的方法来对待基础设施。在IaC领域,Terraform无疑是最流行的工具之一。

在日常学习生活中，许多有价值的资料都是非中文的，例如 Andrej Karpathy 推出的几个与大模型相关的视频，例如经久不衰的 MIT 6.824 分布式系统课程，这些视频系统地讲解了特定领域的知识，时长较长，往往从一小时起步。如果逐句翻译，将耗费大量时间。然而，随着大型模型技术的快速发展，我们可以利用这些技术来翻译和学习这些视频，使我们的学习之路更加顺畅。本文将介绍如何使用 Whisper、Ollama 和 FFmpeg 组建一套完善的非中文视频翻译流程。

就在上周，满血版o1正式上线了！它首次将多模态和新的推理范式结合起来，更智能、更快速。此前，在2024年9月OpenAI推出全新o1系列模型，以“会思考的大模型”重新定义了AI的发展方向，不仅打破了此前Scaling Law可能“见顶”的质疑，也宣告了人工智能进入更深层次逻辑推理能力的时代。OpenAI CEO奥特曼自信地表示：“o1的发布证明，AI的未来不仅没有放缓，我们对未来几年已经胜券在握。”这一言论背后，是对o1模型所展现出的突破性逻辑推理能力的肯定。

Simulcast 是 WebRTC 中的一种标准化技术 ，简称大小流。通过 Simulcast，客户端可以同时发送同一视频的多个版本。每个版本都以不同的分辨率和帧率独立编码，带宽较多的拉流端可以接收较高质量的视频流，带宽有限的拉流端则可以接收较低质量版本的视频流，从而保障每个参会者都能有流畅的观看体验。在我们的视频会议产品中，支持参会者启用大小流功能，以提高整体会议质量。

当我们使用React框架编写代码时，无论是组件的更新、状态的改变，还是父子组件......

我们知道openstack内部消息队列基于AMQP协议，默认使用的rabbitmq 消息队列。谈到rabbitmq，大家或许并不陌生，但或许会对oslo message有些陌生。openstack内部并不是直接使用rabbitmq，而是使用了oslo.message 。oslo.message 后端的driver支持rabbitmq，kafka，zeromq等消息队列(目前只有rabbitmq能用于openstack) 。在 oslo message中封装了OpenStack各组件内部进行消息通信的方法，并将方法中所使用的数据结构封装为通用的类，以达到使用简单快捷、扩展性强的目的。

在最近临时支持的项目中，发现项目的构建流程耗时比较长，严重的影响了开发的进度。参照文档要发测试环境的时候，发现10分钟过去了还没有发布完成。项目是通过Docker来构建镜像部署的，所以想看看有没有什么方案，可以对Docker镜像构建进行优化。

系统的运行是避免不了问题的产生，而服务问题可以从如下两个角度来分析：

1. 服务系统问题：如机器宕机、网络、机房故障，虽然这个是有问题但概率很小，在面试的时候简单提即可。
2. 服务程序问题：如业务响应慢、大量的超时等现象，这些问题主要是因服务程序在执行中因压力、负载过大而导致无法快速处理业务，产生的问题，但在微服务下也不排除是某一个服务因系服务程序异常而停止服务的情况导致的问题。

iOS应用中实现屏幕共享功能，允许用户在视频通话或互动直播中将屏幕内容以视频的方式分享给其他的观众，以增强互动体验，提高沟通效率。这种功能在视频会议、在线教育和游戏直播等场景中非常有用。

视频会议场景中，屏幕共享可以将讲话者本地的文件、数据、网页、PPT 等画面分享给其他与会人；在线课堂场景中，屏幕共享可以将老师的课件、笔记、讲课内容等画面展示给学生观看；在游戏直播场景中，主播能够实时将自己的游戏画面分享给观众，让观众能够以主播的视角体验游戏，为主播提供了更多的互动和展示方式。

iOS屏幕共享主要提供两种实现方案：应用内分享和跨应用分享。根据业务实际需求选择。苹果提供了 ReplayKit Framework 来满足这些需求。

在进行函数计算开发时，函数资源关联关系错综复杂，为了方便用户对资源信息的全量感知，决定把函数所有资源信息用关系图的方式进行呈现。同时可灵活操作实现对资源的管控，从而提升用户体验，下面为大家介绍如何实现。

主要技术使用了Reactflow 图形库进行节点与边的绘制渲染，并结合Dagre层次布局计算各节点的位置，从而实现最优布局。

本文将依据下图，从数据处理、布局算法、图形绘制三个方面分别阐述，并将重点介绍Dagre布局算法与Reactflow的画布绘制。

无论是前端的 React、Angular 等框架，还是后端的 Node.js，SOLID 原则都能作为指南，让软件架构更加稳固。

虚机热迁移主要包含计算、存储、网络三个方面，其中网络层面主要关注的是虚机热迁移过程中，虚机业务网络是否中断。360虚拟网络中，采用Neutron定制化+网关自研的方式实现主机OVERLAY，为VPC的V1版本，在V1版本中，虚机热迁存在15s-30s网络中断，该时间段内虚机业务网络不可用，也正因如此，导致虚拟化底座无法进行资源动态规整，资源碎片严重；其次，在常规运维场景下，虚机热迁也无法作为日常运维方式，这在云计算IAAS场景下显然是无法接受的。

360内部对于智算中心的核心诉求是性能和稳定性，本文将深入探讨360智算中心在万卡GPU集群中的落地实践过程，包括算力基础设施搭建、集群优化、AI开发平台建设、以及训练和推理加速的实现。

微前端是一种多个团队通过独立发布功能的方式来共同构建现代化 web 应用的技术手段及方法策略。“类似Iframe，却没有它的各种问题。”