NVIDIA Triton系列08-用户端其他特性
本文详细解析了NVIDIA Triton开源项目的image_client.py示例代码，涵盖指定通信协议（HTTP与gRPC）、调用异步模式与数据流处理、以及使用共享内存等核心功能，为开发者提供撰写Triton用户端应用的指导。通过具体代码示例，帮助读者理解如何高效利用Triton服务器进行模型推理。
深入探讨Apache Flink：实时数据流处理的强大框架
在数据驱动时代，企业需高效处理实时数据流。Apache Flink作为开源流处理框架，以其高性能和灵活性成为首选平台。本文详细介绍Flink的核心特性和应用场景，包括实时流处理、强大的状态管理、灵活的窗口机制及批处理兼容性。无论在实时数据分析、金融服务、物联网还是广告技术领域，Flink均展现出巨大潜力，是企业实时数据处理的理想选择。随着大数据需求增长，Flink将继续在数据处理领域发挥重要作用。
大数据实时计算产品的对比测评
在使用多种Flink实时计算产品后，我发现Flink凭借其流批一体的优势，在实时数据处理领域表现出色。它不仅支持复杂的窗口机制与事件时间处理，还具备高效的数据吞吐能力和精准的状态管理，确保数据处理既快又准。此外，Flink提供了多样化的编程接口和运维工具，简化了开发流程，但在界面友好度上还有提升空间。针对企业级应用，Flink展现了高可用性和安全性，不过价格因素可能影响小型企业的采纳决策。未来可进一步优化文档和自动化调优工具，以提升用户体验。
利用java8 的 CompletableFuture 优化 Flink 程序
本文探讨了Flink使用avatorscript脚本语言时遇到的性能瓶颈，并通过CompletableFuture优化代码，显著提升了Flink的QPS。文中详细介绍了avatorscript的使用方法，包括自定义函数、从Map中取值、使用Java工具类及AviatorScript函数等，帮助读者更好地理解和应用avatorscript。