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擅长的技术
- Java
- Python
- 前端开发
- Linux
- 数据库
获得更多能力
通用技术能力：
-
Java
高级
能力说明：
精通JVM运行机制，包括类生命、内存模型、垃圾回收及JVM常见参数；能够熟练使用Runnable接口创建线程和使用ExecutorService并发执行任务、识别潜在的死锁线程问题；能够使用Synchronized关键字和atomic包控制线程的执行顺序，使用并行Fork/Join框架；能过开发使用原始版本函数式接口的代码。
云产品技术能力：
暂时未有相关云产品技术能力~
阿里云技能认证
详细说明-
发表了文章 2020-07-23
Zero to JupyterHub with Kubernetes @aliyun
## 序言 JupyterHub是一个可以支持多个客户同时在线的Jypter管理平台 ### JupyterHub的目标 • A cloud provider such as Google Cloud, Microsoft Azure, Amazon EC2, IBM Cloud，Alibaba Cloud… • Kubernetes to manage resources on the
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发表了文章 2020-07-10
尝鲜阿里云容器服务Kubernetes 1.16，共享TensorFlow实验室《二》--共享GPU的弹性
上一篇文章《尝鲜阿里云容器服务Kubernetes 1.16，共享TensorFlow实验室》我们讲述了如何通过CGPU的方案来实现CGPU资源的共享和隔离。 本文介绍基于CGPU资源的弹性能力。 ps：下面的说明是基于上一篇文章的环境来进行的描述，环境的搭建请参考上一篇文章。 ## 配置弹性伸缩组 1. 在“集群列表”中目标集群的“更多”的下拉菜单中选中“自动伸缩”  整体结构如图所示，下面我们来分别介绍每一部分的构建方案，以及相关的参考 ## k8s本身的监控 ### k8s事件监控体系的补全 大
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发表了文章 2020-01-13
容器下监控体系的构建-概览
kubernetes下监控体系的构建 整体结构如图所示，下面我们来分别介绍每一部分的构建方案，以及相关的参考 k8s本身的监控 k8s事件监控体系的补全 大家都知道k8s本身的事件体系还是比较强大的，非常适合其本身的声明式API的特征。
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发表了文章
2020-07-23
Zero to JupyterHub with Kubernetes @aliyun
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发表了文章
2020-07-10
尝鲜阿里云容器服务Kubernetes 1.16，共享TensorFlow实验室《二》--共享GPU的弹性
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发表了文章
2020-05-29
尝鲜阿里云容器服务Kubernetes 1.16，共享TensorFlow实验室
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发表了文章
2020-02-18
容器监控体系构建
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发表了文章
2020-01-13
容器下监控体系的构建-概览
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回答了问题
2019-10-26
k8s某个worker IP被占满了然后没法创建新pod
可以通过设置node上的kubelet的参数来修改单node上pod个数的上限 “ --max-pods=300” #当前 kubelet 可以运行的容器组数目。（默认 110） 但是你一个node上放了110个pod，部署密度已经很高了 而且还要配合每个节点分配的ip个数等限制一起来调整赞0 踩0 评论0
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