Публикации по теме 'microservices'


Запустите свою идею стартапа за день с помощью платформы рендеринга
Время — деньги, особенно в стартапах. Узнайте, как легко запустить свою стартап-идею с помощью Render Unified Cloud Недавно я думал о фильме 1987 года Уолл-Стрит и, в частности, о персонаже Майкла Дугласа, Гордоне Гекко . В то время моя 20-летняя версия, которая смотрела фильм в ночь его выхода, была сосредоточена на своем образовании в колледже. Я пытался усвоить как можно больше в надежде извлечь какое-то образовательное преимущество, которое можно было бы применить к моей..
Преимущества и проблемы использования бессерверной архитектуры для глубокого обучения
Обновлено в октябре 2020 г. с учетом моего опыта и наблюдений при реализации этой идеи Бессерверная архитектура В бессерверной архитектуре приложения создаются и запускаются без необходимости управлять обрабатывающей частью инфраструктуры. Вам по-прежнему необходимо предоставить временное или постоянное хранилище (если это необходимо для вашего приложения). Но вам не нужно покупать, арендовать или предоставлять серверы обработки. Бессерверная архитектура позволяет вашему..
Организационные и архитектурные шаблоны
Я веб-разработчик, в настоящее время работаю в стартапе под названием Flex-Appeal, где мы работаем с небольшой командой разработчиков. Каждый стартап сталкивается с техническими трудностями из-за того, что существует так много доступных инструментов, что они склонны выбирать самые модные и забывать о влиянии, которое они могут оказать с течением времени. Сейчас люди много говорят о микросервисах. Они великолепны, потому что вы можете просто разделить все на небольшие фрагменты..
Шлюз API
Шлюз API — это сервер, который действует как точка входа для всех запросов, поступающих от внешних клиентов или служб. Он служит для клиентов единой точкой контакта для взаимодействия с базовыми микросервисами или API в вашей системе. Основная цель API-шлюза — предоставить унифицированный интерфейс для ваших клиентов и решать сквозные проблемы, такие как безопасность, ограничение скорости, балансировка нагрузки, кэширование и преобразование запроса/ответа. Это упрощает..
Развертывание моделей машинного обучения в производственной среде - шаблоны архитектуры службы вывода
Почему вам стоит прочитать этот пост Развертывание моделей машинного обучения в производственной среде для выполнения вывода , т. Е. Прогнозирования результатов по новым точкам данных, оказалось запутанной и рискованной областью разработки. Многие проекты не могут перейти из лаборатории в производство, частично из-за того, что эти трудности не решаются вовремя. На мой взгляд, есть три основных фактора, затрудняющих развертывание: Поздний запуск процесса . Частично из-за..
Современный подход к ручному тестированию
Подготовка сцены Мы все это видели: чем больше становится организация, тем сложнее становится наладить значимое и эффективное общение между командами. Это особенно очевидно, когда стимулы не совпадают. Часто команды разработчиков заинтересованы в том, чтобы построить как можно больше в кратчайшие сроки. С другой стороны, команды QA заинтересованы в снижении риска, присущего кодовой базе / приложению, до приемлемой степени. Проблема очевидна: в то время как группы разработчиков..
Контейнеризация модели обнимающего лица с помощью FastAPI и Docker для эффективного развертывания
Контейнеризация модели обнимающего лица с помощью FastAPI и Docker для эффективного развертывания Эффективно упакуйте и разверните модель обнимающегося лица с помощью FastAPI и Docker для масштабируемого производства Всем привет! 👋 Сегодня мы увидим, как мы можем обслуживать модель Hugging Face и контейнеризовать ее с помощью Docker . Мы собираемся использовать модель классификации, чтобы классифицировать твиты как «Положительные», «Отрицательные» и «Нейтральные» с..