各位观众老爷们，大家好！我是你们的老朋友，代码界的段子手，今天咱们不聊风花雪月，也不谈人生理想，咱们来聊聊在容器化大潮下，如何像一位老中医一样，把应用的脉搏摸得清清楚楚，明明白白！ 🚀 今天的主题是：容器化应用性能监控：端到端指标收集与分析。 各位有没有觉得，容器化应用就像一个神秘的百宝箱，里面装满了各种各样的服务，每个服务都像一位性格迥异的精灵，有的热情奔放，有的内敛沉稳。但问题来了，这么多精灵挤在一个箱子里，怎么知道他们是不是都在正常工作？有没有哪个家伙偷偷摸鱼？这就是性能监控的重要性所在！ 想象一下，如果你的应用像一辆高速行驶的跑车，那么性能监控就是你的仪表盘。没有仪表盘，你只能凭感觉开车，一会儿油门踩到底，一会儿猛踩刹车，最后的结果很可能就是…boom！💥 所以，今天咱们就来好好研究一下，如何打造一个全方位、立体化的性能监控体系，让你的容器化应用跑得更稳、更快、更健康！ 第一章：容器化应用的“体检报告”——核心指标概览 在开始“体检”之前，咱们得先了解一下，容器化应用有哪些重要的“体检指标”。这些指标就像我们身体的各项数据，反映着应用的健康状况。 CPU 使用率（CPU Uti …
Kubeflow：在 K8s 上构建端到端机器学习平台
好的，各位观众，各位听众，各位热爱机器学习的弄潮儿们，欢迎来到今天的“Kubeflow：在K8s上构建端到端机器学习平台”大型脱口秀！（掌声雷动） 我是今天的讲师，江湖人称“代码诗人”（其实是熬夜写代码的秃头程序员）。今天咱们要聊聊Kubeflow，这个听起来有点高冷，但实际上非常接地气的机器学习平台。 开场白：机器学习的“房产危机” 话说机器学习这玩意儿，就像咱们买房一样，一开始觉得租个小公寓挺好，够用就行。但随着业务发展，模型越来越复杂，数据量越来越大，小公寓就变成了鸽子笼，各种问题接踵而至： 环境配置地狱： “我电脑上能跑啊！”这句话是不是很熟悉？不同的环境、不同的依赖，简直是程序员的噩梦。 资源抢夺大战： 训练模型需要GPU，但GPU就那么几块，大家排队抢，效率低下。 部署上线困难： 好不容易训练好的模型，部署到生产环境又是一场硬仗，各种兼容性问题层出不穷。 维护成本高昂： 模型上线后，还要持续监控、调优，维护成本居高不下。 简而言之，机器学习这套“房子”需要升级了！我们需要一个更大、更稳定、更易于管理的“豪宅”，而Kubeflow，就是这栋“豪宅”的蓝图。 第一幕：Kuber …