写点什么
创作场景
- 记录自己日常工作的实践、心得
- 发表对生活和职场的感悟
- 针对感兴趣的事件发表随笔或者杂谈
- 从 0 到 1 详细介绍你掌握的一门语言、一个技术,或者一个兴趣、爱好
- 或者,就直接把你的个人博客、公众号直接搬到这里
登录/注册
收录了 容器化部署 频道下的 50 篇内容

当前已经进入云计算容器化时代,Java 作为主要的软件编程语言,存在着内存占用较大,启动时间久等问题。

本次分享通过技术分析和实例说明,来阐述 Java 应用如何更好的实现容器化部署。
随着互联网技术进步,我们已经从传统部署过渡到了容器化部署时代。但还有很多小伙伴对于两者之间的区别不是很了解,这里我们小编就给大家详细讲解一下。
在现代数据管理进程中,数据库技术面临着诸多挑战,包括性能瓶颈、数据一致性问题和系统可扩展性的需求。为应对这些问题,数据库技术向容器化部署的方向发展日益明显。YashanDB,作为新兴的高性能关系型数据库,正通过其独特的架构特点和容器化支持,展现出强
容器化部署是一种将应用程序及其依赖项打包成容器的技术,该容器可以在不同的环境中运行,而无需修改应用程序本身。但大家对于容器化部署技术存在很多疑问,我们今天就先来了解其优势。

为了支撑公司AI在线业务的发展,满足公司对算力资源的高效调度管控需求,需要将在线业务,主要包括C端、推理等业务,由原来的虚拟机或物理机迁移至AI容器平台。
数据库作为现代信息系统的核心组件,在数据管理与业务处理过程中发挥着至关重要的作用。然而,数据库系统在实际部署过程中常面临性能瓶颈、资源隔离不足、环境一致性难以保障等挑战。容器化技术作为提升应用部署效率、隔离性和可移植性的利器,正成为数据库部
数据库作为现代信息系统的核心组件,在数据管理与业务处理过程中发挥着至关重要的作用。然而,数据库系统在实际部署过程中常面临性能瓶颈、资源隔离不足、环境一致性难以保障等挑战。容器化技术作为提升应用部署效率、隔离性和可移植性的利器,正成为数据库部
随着云计算和微服务架构的普及,数据库系统在快速迭代和弹性扩展方面面临着诸多挑战。传统数据库在部署、升级和资源管理等方面存在一定的局限,而容器化技术通过提供轻量级、可移植的运行环境,为数据库系统的部署与管理带来新的机遇。YashanDB作为自主研发的
在当今数据驱动的应用环境中,数据库系统的性能、可扩展性以及高可用性成为企业信息化建设中的关键指标。随着云原生技术的普及,容器化部署已成为数据库系统灵活、高效交付的重要方式。然而,数据库系统的容器化存在因资源管理、状态保持及复杂部署架构带来的
2022 年 3 月,在麒麟软件和 openEuler 社区的共同努力下,同时支持 x86_64 和 aarch64 架构的云底座操作系统 NestOS 首个正式版发布。NestOS 如何使用?与我们熟知的通用 OS 有哪些异同?本文将以容器化部署 OpenStack 场景作为实际应用案例,尝试为大家回答
应用部署是工程人员(包括开发、测试和运维)每日面对的重要问题之一。尤其是在应用交付频率越来越高的当下,工程人员经常需要花费巨大的成本和心血来完成频繁的应用部署工作。在过去半年里面,我们接触了大量的企业客户,他们来自不同的行业,有着不同的规模
在当今数据驱动的世界中,数据库的灵活性和可扩展性变得尤为重要。随着微服务架构的兴起,容器化技术在数据库管理领域逐渐成为主流解决方案。对于YashanDB这样的数据库系统,容器化不仅提升了部署的效率,也促进了资源的高效利用与管理。然而,如何实现Yasha
YashanDB 是一款高性能的数据库,支持多种容器化部署策略。以下是一些常见的容器化部署策略及实践经验:
随着数据库技术的快速发展,企业对数据库性能、高可用性和可扩展性的要求持续提升。在实际应用环境中,数据库系统常面临性能瓶颈、数据一致性保障、运维复杂性等挑战。容器化技术因其良好的资源隔离性、灵活调度能力以及快速部署优势,成为数据库现代化部署的
如何优化数据库查询速度和系统灵活部署能力是当前企业面对海量数据处理时的关键问题。数据库的高可用、高性能及可扩展性直接影响业务连续性和响应效率。针对这一需求,容器化部署作为一种新兴的架构方式,为数据库系统的灵活部署和高效运营提供了有效的技术路
如何优化数据库查询速度和系统灵活部署能力是当前企业面对海量数据处理时的关键问题。数据库的高可用、高性能及可扩展性直接影响业务连续性和响应效率。针对这一需求,容器化部署作为一种新兴的架构方式,为数据库系统的灵活部署和高效运营提供了有效的技术路
在现代应用环境中,数据库系统的性能和可扩展性对业务的响应速度及稳定性有着决定性影响。尤其是在容器化微服务架构日益普及的背景下,如何高效地实现数据库与容器化平台的深度集成,成为保障数据处理效率与系统高可用性的关键技术难题。本文聚焦于YashanDB数
在现代应用环境中,数据库系统的性能和可扩展性对业务的响应速度及稳定性有着决定性影响。尤其是在容器化微服务架构日益普及的背景下,如何高效地实现数据库与容器化平台的深度集成,成为保障数据处理效率与系统高可用性的关键技术难题。本文聚焦于YashanDB数