【玩转腾讯云】腾讯云部署K8s集群

  如果想要了解 K8s 的一些特性，并且将其应运的很好，那就需要动手部署一个 K8s 集群。下面讲解下在腾讯云上 K8s 集群部署流程。 单机版 K8s   环境： Ubuntu 16.04 GPU 驱动 418.56 Docker 18.06 K8s 1.13.5 以上的环境，针对的是高版本的 K8s，而且 Docker 的版本必须要注意 1.13.5-00 kubectl=1.13.5-00 apt-mark hold kubelet=1.13.5-00 kubeadm=1.13.5-00 kubectl=1.13.5-00 这里的三大组件 929143bcdaa3e23c6faf20bc51ef6a57df02edf9df86cedf200320a9b4d3220a 检查 node 是否加入 master： kubectl get node 以上是在腾讯云服务器上部署 K8s集群版。

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腾讯云大学大咖分享 | 走进腾讯云物联网

腾讯云大学大咖分享之《走进腾讯云物联网》 课程讲师：腾讯云IoT高级产品经理 甘智伟 讲师简介：先后负责多款腾讯云IoT产品，对云计算IaaS/PaaS产品、物联网嵌入式开发、物联网应用架构设计有丰富理解 [o4l8f4a53q.png] [rloje8ojor.png] 物联网开发的痛点 目前物联网由于研发难度巨大而暂时无法普及。 A：在腾讯云官网IoT Hub的文档中心可以查看到产品限制，包括产品级别的、设备级别的，在上面都有罗列。 Q：腾讯云物联网应用比较多的行业是什么？ 点击观看完整课程 ---- [关注“腾讯云大学”公众号，回复【加群】进入交流群] 腾讯云大学是腾讯云旗下面向云生态用户的一站式学习成长平台。 腾讯云大学大咖分享邀请行业技术大咖，为你提供免费、专业、行业最新技术动态分享。

腾讯云Centos安装jdk8

1.下载jdk1.8的tar cd /usr/local/src #切换到该目录下 wget url #下载jdk8的tar包 2.下载完成后解压tar包 tar -zxvf jdk-8u152 -linux-x64.tar.gz 3.解压后的文件剪切到usr/local目录下面 并改名为jdk8 mv jdk1.8_152 .. /jdk8 4.配置环境变量 vim /etc/profile #在文件末尾追加如下代码 JAVA_HOME=/usr/local/jdk8 JRE_HOME=/usr/local/jdk8/jre

腾讯云将新增５大海外数据中心

据新华社消息，腾讯公司 25 日在新加坡举行的媒体发布会上宣布，腾讯云全球化布局全面提速，今年将新增５大海外数据中心，目的是为“走出去”的中资企业和海外企业拓展全球业务提供优质云服务。 新增的５大数据中心包括美国硅谷、德国法兰克福、韩国首尔、印度孟买和俄罗斯莫斯科数据中心。此前，腾讯云已经在多伦多、新加坡等地建立数据中心。 近半年，腾讯云扩建了北京、上海、广州等地的数据中心，连同分布在亚太、欧洲、北美和南美地区的 11 大海外合作数据节点，目前开放的全球服务节点已达 29 个，腾讯云也由此成为全球云计算基础设施最广泛的中国互联网云服务商 腾讯云副总裁曾佳欣表示，经过对海外市场多年耕耘，腾讯云已经在全球市场建立了自身的差异化优势。

腾讯云数据湖赋能AIGC多模态大模型

近日，腾讯云存储解决方案总监温涛受邀在2024数据基础设施技术峰会-“智算中心技术创新论坛”分享了腾讯云的数据智能生态创新之路，剖析腾讯云数据湖在赋能AIGC多模态大模型方面的应用实践。 腾讯云COS Data Lake向智能数据湖演进，打造一体化AIGC多模态存储解决方案 腾讯云通过在数据湖原来的基础上增加了数据的加速能力，增加了AI能力之后，就可以把数据湖系统的业务范围扩展到AIGC GooseFS数据加速服务，提升数据预处理、模型训练、推理应用效率 腾讯云如何将数据快速导入，从全球范围内快速收集数据。 通过我们自己的图文大模型之后，就把导入的这些文档进行向量化，保存到腾讯云的向量数据库里面去，用户展示搜索的时候，我们把搜索请求通过图文大模型做向量化，从向量维度，在向量数据库里面进行搜索，找到匹配度比较高的 总结一下，腾讯云智能数据湖的方案针对AIGC场景提供了一系列的能力，包括数据迁移的能力，包括GooseFS缓存加速集的能力，还有数据万象集的能力，共同支撑AIGC的5个业务流程，一起提供一个低成本、高性能海量存储

腾讯云大学大咖分享 | 腾讯云知识图谱实践

本文作者：腾讯云高级研究员 孟辉。毕业于中国科学院大学控制科学与工程系，具有丰富的机器学习与数据挖掘经验。加入腾讯云AI语义产品组后，主要负责知识图谱相关产品的研发与应用。 [腾讯云知识图谱应用] 二、从0到1掌握属性抽取 根据上文中提到的知识图谱技术架构来看，将非结构化数据转换为便于在图数据库中存储的结构化数据一般需要做知识抽取，而知识抽取又包括实体抽取、关系抽取、属性抽取和概念抽取 腾讯云百科知识图谱（腾讯云百科知识图谱是腾讯云知识图谱团队与腾讯AI LAB TopBase团队共同建设的云上产品）属于通用知识图谱的范畴，虽然知识粒度较粗，但知识覆盖度较大，目前覆盖了51个领域（主要以音乐 2.2亿+ zhishi.me 1728万+ 1.2亿+ 腾讯云百科知识图谱 9700万+ 10亿+ 腾讯云百科知识图谱构建数据来源主要有腾讯文娱、中文百科、互动百科、中文新闻、豆瓣等，因此腾讯云百科知识图谱在科技 腾讯云大学大咖分享邀请行业技术大咖，为你提供免费、专业、行业最新技术动态分享。

镭速RaySync VS FTP 系列(8) - 腾讯云澳洲到腾讯云广州

更多测试信息： 腾讯云海外数据中心到腾讯云广州-文件传输对比评测集合 ---- 测试软件信息 镭速RaySync下载地址: Windows Server: https://www.raysync.cn/ type=client 测试环境 测试信息 腾讯云悉尼 腾讯云广州 IP 地址 168.1.204.146 111.230.136.119 硬件配置 2核4GB Win 2核4GB Win 网络带宽 按量计费 100Mbps 按量计费200Mbps 传输角色 传输客户端 传输服务端 测试文件： CentOS-7-x86_64-DVD-1611.iso 大小 4.1GB ping时延：腾讯云悉尼 ping 腾讯云广州 346毫秒 ---- 测试数据 传输系统 FTP-FileZilla 镭速RaySync 速度提升 上传 387.3KB / 秒 11.91MB / 秒 31倍 下载 11.2KB / 秒 20.31MB

腾讯云全面下调大模型价格

今天，腾讯云公布全新大模型价格方案：以上价格调整立即生效。腾讯混元大模型是腾讯全链路自研的万亿参数大模型，在国内率先采用混合专家模型 (MoE) 结构，模型总体性能相比上一代提升50%。 根据沙利文评测结果，腾讯混元处于国内大模型第一梯队，高于国际大模型均线。目前有混元-pro、混元-standard、混元-lite三个不同版本和尺寸的模型以API的形式面向企业和个人开发者开放。 目前大模型行业还处于能力爬坡的过程中，腾讯云非常重视技术积累与客户体验，未来会持续为客户提供有竞争力的产品和服务。

腾讯云数据库品牌升级，大咖解读数据库三大变化

上周，腾讯云数据库盛典上，腾讯云数据库品牌全新升级。 除了升级外，腾讯副总裁、腾讯云总裁邱跃鹏还指出数据库发展的三个变化，分别是： 云原生 国产化 开源共建 ?   在支撑这些业务的同时，腾讯云数据库也一直在不断把这些优秀的内部产品开放给外界使用，基于十多年的深耕，腾讯云数据库构建出了一套全站的数据库家谱的支撑体系，基于腾讯的物理中心，包括腾讯的可控操作系统，腾讯云数据库在之上构建了包括关系型 在政务领域，腾讯云数据库同样发挥着不可磨灭的作用，自17年起，支持数字广东积极探索政务信息化和数字化建设的新模式，至今，数字广东的政务云平台上已经运行的几十个省职单位的数据库，超大规模的数据量都是采用腾讯云数据库 在数据库领域，腾讯云数据库同样在不断贡献自己的开源产品，推动整个数据库领域更好地突破，19年，腾讯云数据库曾开源了支撑微信支付业务的TBase（现TDSQL PG版），而就在结束不久的Techo开发者大会上 最后，腾讯副总裁、腾讯云总裁邱跃鹏表示，作为国内数据库行业先行者，腾讯云深耕数据库领域十余年，服务客户数已经超过50万。

腾讯云大数据产品研发实战（由IT大咖说整理）

一、TDF（数据工坊）简介 TDF简介 源于腾讯云数智大数据套件的轻量云上大数据产品，提供基于SQL的大数据计算框架。 通过一些工具把数据导入到数据存储里面，然后对数据进行处理，最终输出数据。下层的任务和资源调度是用来调度用户的任务在各个资源上运行起来。底层就是腾讯云的基础设施。 我们自己开发了一个Flume插件，把数据实时发送到腾讯公有云的数据接收器endpoint上。数据接收器会根据用户的选择来决定用Kafka还是CKafka。 CKafka也是腾讯云内部自行研发的一套兼容转换协议的消息系统，基于C++开发，性能方面会比原生的提升很多。把数据导入到Nifi里进行二次开发，最终导到Hive中。 用户的需求越来越多样化，腾讯云上的很多产品都需要用到数据来做，我们希望以这种方式让用户可以自己选择数据源。 今天主要给大家带来的分享就是这些，谢谢大家！

腾讯云全新云服务器实例S8M8正式上线！

今天腾讯云正式上线第八代云服务器标准型实例 S8和内存型实例M8。 网络方面，腾讯云S8/M8实例采用2*100G高带宽网络架构，搭载腾讯云自研 DPU 银杉虚拟化平台，可提供4500pps 内网收发能力，及 10us 以下的超低延时[2]，内置英特尔® 数据保护与压缩加速技术 端到端防护，为AI安全加码 随着深度学习、AI推理等需求的不断增长，AI应用的数据安全和隐私保护是企业最关注的问题之一，腾讯云S8/M8实例也对此进行了多轮优化提升。 结合腾讯云以往自有业务的大规模数据运营经验，腾讯云S8/M8实例支持密钥管理、防篡改、信任链、数据加密等全方位、端到端安全防护，为企业构建可信应用提供强有力的隐私增强算力支撑，更支持将敏感数据用于AI [1]基于搭载第五代英特尔® 至强® 可扩展处理器的腾讯云S8实例与搭载第三代英特尔® 至强® 可扩展处理器的腾讯云S6实例的speccpu数据表现对比 [2] 腾讯云云服务器CVM S8 产品文档 [

腾讯云大学大咖分享 | 探索云直播技术

image.png 腾讯云直播平台提供包含四大功能模块（推流模块、转码模块、录制模块、支撑模块）的一站式直播解决方案。从主播推流上云，到云端转码、智能处理，再到直播下行分发，用户观看直播。 腾讯云新一代的P2P技术，能够有效的降低带宽成本，并且保证直播质量。 image.png 腾讯云慢直播的云端方案配合云点播实现了摄像头音视频流的录制、存储功能；同时借助视频分析能力，通过API接口回调将腾讯云经过AI识别的音视频传回客户系统，有效助力客户业务。 4S 门店：借助店内的摄像头，汽车4S门店通过优图盒子（边缘终端）对门店内的人流热区及客户识别，云端分析店内客流热区，让门店利用更加高效；让潜在客户进店时能够迅速识别，同步其他门店的数据，推送提醒店内销售人员 点击填写问卷 ---- 腾讯云大学是腾讯云旗下，面向云生态用户的一站式学习成长平台。腾讯云大学大咖分享每周邀请内部技术大咖，为你提供免费、专业、行业最新技术动态分享。

云数据库MongoDB效率提升秘籍：6大核心策略与腾讯云实践

摘要 本文围绕云数据库MongoDB的效率优化展开，从参数调优、索引设计、架构升级等维度提供可落地的解决方案，并结合腾讯云MongoDB的产品特性，解析如何通过云原生能力实现性能跃升。 文末附腾讯云双12限时活动指南，助企业低成本实现数据库效能升级。 正文 在数字化转型加速的今天，MongoDB凭借灵活的文档模型成为企业数据架构的核心选择。 然而，面对海量数据与高并发场景，如何突破性能瓶颈？本文将结合腾讯云MongoDB的最新实践，揭秘6大效率提升策略，助您构建高性能、高可用的数据库体系。 三、架构升级：弹性扩展应对业务增长 分片集群（Sharded Cluster） 按业务分片键水平切分数据，支持TB级数据存储。腾讯云提供自动分片平衡，避免数据倾斜。 腾讯云MongoDB凭借智能化的资源调度与安全能力，已成为企业级数据库的首选。

腾讯云实时孪生数据引擎技术指南：大规模数据大屏展示

摘要 本文旨在解析腾讯云实时孪生数据引擎技术的核心价值、挑战，提供详细的操作指南，并对比通用方案与腾讯云方案，展示其在大规模数据大屏展示场景下的优势。 实施中的三大关键挑战 性能瓶颈：在大规模数据实时处理和渲染时，如何保证系统的响应速度和稳定性。 数据安全：确保数据在传输和处理过程中的安全性，防止数据泄露。 原理说明：腾讯云提供的数据集成服务可以无缝对接多种数据源，确保数据的实时性和准确性。 操作示例：使用腾讯云数据集成工具，配置数据源和目标数据库，实现数据的自动同步。 实时渲染：集成数据后，使用腾讯云实时渲染技术进行数据的可视化展示。 原理说明：腾讯云实时渲染技术能够快速处理大规模数据，并实时更新大屏展示内容。 结论 腾讯云实时孪生数据引擎技术以其高性能、高安全性和成本效益，在大规模数据大屏展示场景下展现出明显优势。通过详细的操作指南和增强方案的对比，用户可以更加清晰地了解如何利用腾讯云产品实现技术落地。

大咖专访 | 深度对话腾讯云数据库专家雷海林

大咖简介：雷海林，腾讯云数据库技术专家，2007加入腾讯，一直从事支付，数据库领域相关的开发工作。 ---- 2019年DTCC中国数据库大会上，腾讯云数据库专家雷海林受邀接受了深度专访。对个人在数据库领域的心路历程，TDSQL智能运维平台架构，以及数据库运维的宝贵经验逐一进行了分享。 问题2：腾讯云在金融行业已经有很多落地的解决方案，尤其腾讯云TDSQL已是金融行业的“杀手锏”级应用，那么TDSQL 智能运维平台扮演的是怎样一种角色？ 这里提两点： 第一点是：TDSQL智能运维平台源于腾讯自身数据库PaaS平台的实践，我们内部运营着数以十万计的数据库节点，如果采用人肉运营，工作量非常大，容易出错，DBA很难对整体有个好的把控，运营工作会存在非常大的风险 问题4：能否谈一下腾讯金融云TDSQL智能运维平台到底智能到什么程度，到底有多大比例的业务能实现自动运维？

Python 十大语法【玩转腾讯云】

十大装B语法，for-else 绝对算得上南无湾！ 列表索引的各种骚操作 Python 引入负整数作为数组的索引，这绝对是喜大普奔之举。想想看，在C/C++中，想要数组最后一个元素，得先取得数组长度，减一之后做索引，严重影响了思维的连贯性。 用于生成迭代器，用法如下： >>> a = [1,2,3] >>> a_iter = iter(a) >>> a_iter <list_iterator object at 0x000001B2DE434BA8> result.append(pow(i,2)) return result >>> print(get_square(5)) [0, 1, 4, 9, 16] 但是如果计算1亿以内的所有整数的平方，这个函数的内存开销会非常大，