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简介 企业在上云之后，云计算基础设施支出不断创造新高，但 IT 团队却难以找到成本失控的源头，跟每一个业务沟通，所需要的资源都是必须的，降本增效无从谈起。
引入FinOps 的目标是在云上创造一种财务问责制度，每个业务团队需要根据 FinOps 团队的数据做出更加合理的配置、规划，从而在财务成本、业务稳定之间找到一种平衡。FinOps 并不是一次性、短暂的任务，而是在规划实施之后依旧需要进行持续管理，这要求企业必须设定明确的、持续的角色和责任，以保持对成本长期控制。
概念 建立对云成本的共识：企业中各个相关角色应该意识到云成本的重要性，并将成本管理纳入到决策过程中。通过提高成本意识，可以更好地控制和优化云资源的使用。 明确云成本管理的责任和角色：确定负责 FinOps 团队成员，建立相应责任制度。这样确保有专门人员负责云成本的监控、分析和优化，从而提高整体的财务管理效果。 提供培训和教育资源：培训企业成员了解成本管理的基本概念、工具和技术。这有助于增强团队的能力，使他们能够更好地理解和应对云成本挑战。 促进不同团队之间的合作：财务团队、开发团队和运维团队应该紧密合作，共同制定和实施成本管理策略。通过协作，可以更好地理解业务需求、优化资源配置，并确保成本管理策略与业务目标相一致。 利用自动化技术提高效率和准确性：通过采用自动化工具收集、分析和报告云成本数据。自动化还可以帮助实现实时监控和警报，以及自动化资源管理，从而提高成本管理的效率和准确性。 使用 kubecost 分析 Kubernetes 成本 接下来我们展开今天的具体内容，如何使用 kubecost 分析 Kubernetes 成本。
kubecost 是目前较优秀的开源 Kubernetes 成本分析工具，它提供了丰富的功能和仪表板，帮助用户更好地理解和控制其容器化工作负载的成本。
kubecost 目前支持 阿里云、AWS 等云厂商对接，它能够提供集群中命名空间、应用等各类资源成本分配，用户还可以基于这些信息在 Kubecost 中设置预算和警报，帮助运维和财务管理人员进一步实现成本管理。
安装 Kubecost 安装 Kubecost 建议使用 Helm 进行安装，使用以下命令：
1helm repo add kubecost https://kubecost.github.io/cost-analyzer/ 2helm repo update 3helm upgrade --install kubecost kubecost/cost-analyzer --namespace kubecost --create-namespace 几分钟后，检查以确保 Kubecost 已启动并运行：
1kubectl get pods -n kubecost 2# Connect to the Kubecost dashboard UI 3kubectl port-forward -n kubecost svc/kubecost-cost-analyzer 9090:9090 现在可以打开浏览器并指向 http://127.
微博热搜榜 排名 1.构建发展共同体 排名 2.华为转让多个姚安娜商标 排名 3.华为 排名 4.地图一点一线都代表祖国大好山河 排名 5.谭sir交通番外篇有点东西 排名 6.易建联退役 排名 7.内蒙古赤峰发生重大刑事案件 排名 8.永远的中国队长 排名 9.中元节 排名 10.苹果发布会 排名 11.鲁山县通报花700多万建牛郎织女雕塑 排名 12.为什么过桥米线门店越来越少 排名 13.李湘的履历 排名 14.俄罗斯16岁花滑运动员戈尔巴乔娃失踪 排名 15.服务员 怎么这个房间唱歌一直放原唱 排名 16.男孩拉门不松手被误会为熊孩子 排名 17.医院为暴雨中降生的神针举办出院仪式 排名 18.要多和大便通畅的人接吻 排名 19.大腿粗居然有这么多好处 排名 20.枪击案被捕中国留学生最后贴文称想交朋友 GitHub 热门榜单 排名 1:/paritytech/polkadot-sdk 简介: Parity Polkadot区块链SDK URL: https://github.com/paritytech/polkadot-sdk 作者: paritytech 排名 2:/hehonghui/awesome-english-ebooks 简介: 经济学人(含音频)、纽约客、卫报、连线、大西洋月刊等英语杂志免费下载,支持epub、mobi、pdf格式, 每周更新 URL: https://github.com/hehonghui/awesome-english-ebooks 作者: hehonghui 排名 3:/Plachtaa/VALL-E-X 简介: 微软VALL-E X零样本TTS模型的开源实现。演示可在https://plachtaa.github.io URL: https://github.com/Plachtaa/VALL-E-X 作者: Plachtaa 排名 4:/TheAlgorithms/Python 简介: Python中实现的所有算法 URL: https://github.
简介 只需要一组照片或者一个视频，就能快速地生成一个3D模型。
它使了用一种叫做“3D高斯函数”的数学工具来表示这个3D模型，并找到了一种更快的算法来渲染（即生成）3D模型。
介绍 想象一下，你有一堆照片或视频，你想从一个全新的角度看这些场景。3D Gaussian Splatting 就是一个能让你做到这一点的高级工具。它用一种特别快和高质量的方式来“重建”这些场景，让你能够从任何角度观看它们，就像你实际站在那里一样。
这个工具的“大脑”使用了一种叫做3D高斯的数学模型，这个模型能够非常精确地描述场景的每一个细节。更酷的是，这个工具还能实时地显示这些新角度的场景，这意味着你不必等待很长时间就能看到结果。
简而言之，这是一个能让你以全新、快速和高质量的方式探索照片和视频场景的工具。
使用 硬件要求 具有计算能力 7.0+ 的 CUDA 就绪 GPU 24 GB VRAM（用于训练论文评估质量） 软件要求 Conda（推荐使用，以便于设置） 用于 PyTorch 扩展的 C++ 编译器（我们使用 Visual Studio 2019 for Windows） 用于 PyTorch 扩展的 CUDA SDK 11，在 Visual Studio 之后安装（我们使用 11.8，11.6 存在已知问题） C++编译器和CUDA SDK必须兼容 设置 1SET DISTUTILS_USE_SDK=1 # Windows only 2conda env create --file environment.yml 3conda activate gaussian_splatting 请注意，此过程假设您安装了 CUDA SDK 11，而不是 12。有关修改，请参阅下文。
1conda config --add pkgs_dirs <Drive>/<pkg_path> 2conda env create --file environment.
简介 高并发的系统架构中，任何细微调整，稍有不注意便会引起连锁反应，只有系统地了解整个网络栈，在处理疑难杂症或者系统优化工作中，才能做到手中有粮心中不慌。在本节，我们概览一个 Linux 系统收包的流程，以便了解高并发系统所面临的性能瓶颈问题以及相关的优化策略。
收包过程 网卡 eth0 收到数据包。 网卡通过 DMA 将数据包拷贝到内存的环形缓冲区(Ring Buffer，在网卡中有 RX Ring 和 TX Ring 两种缓冲)。 数据从网卡拷贝到内存后, 网卡产生 IRQ（Interupt ReQuest，硬件中断）告知内核有新的数据包达到。 内核收到中断后, 调用相应中断处理函数，开始唤醒 ksoftirqd 内核线程处理软中断。 内核进行软中断处理，调用 NAPI poll 接口来获取内存环形缓冲区(ring buffer)的数据包，送至更上层处理。 内核中网络协议栈：L2 处理。 内核中网络协议栈：L3 处理。 内核中网络协议栈：L4 处理。 网络协议栈处理数据后，并将其发送到对应应用的 socket 接收缓冲区。 高并发瓶颈 用户进程调用系统调用陷入内核态的开销。 CPU 响应包的硬中断 CPU 开销 ksoftirqd 内核线程的软中断上下文开销。 RX/TX Ring 优化 处理一个数据包会有各类的中断、softirq 等处理，因为分配给 Ring Buffer 的空间是有限的，当收到的数据包速率大于单个 CPU 处理速度的时，Ring Buffer 可能被占满并导致新数据包被自动丢弃。一个 CPU 去处理 Ring Buffer 数据会很低效，这个时候就产生 RSS、RPS 等多核并发机制来提升内核网络包的处理能力。
但是注意，开启多核并发特性，会挤压业务代码的执行时间，如果业务属于 CPU 密集型，会导致业务性能下降。是否开启多核处理，需要根据业务场景考虑，根据笔者的经验来看，例如此类负载均衡服务器、网关、集群核心转发节点等网络I/O 密集型场景可以尝试优化 RSS、RPS 等配置。
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