GrafanaLabsMimir是AGPLv3许可下的新时间序列数据库。工程团队做得很好，充分利用了CortexTSDB，降低了它的复杂性，同时提高了可扩展性。 根据GrafanaLabs的测试，Mimir可以扩展到十亿个活动时间序列和5000万个样本/秒的摄取率。该基准测试需要运行一个具有7,000个CPU内核和30TiBRAM的集群，这使其成为我所听说的最大和最昂贵的时间序列数据库公共基
发生了什么 GoogleFiber已经具有1-gig和2-gig速度等级，在堪萨斯城最近的现场测试中达到了20gig。为什么重要 2022年出现了一场关于互联网速度的军备竞赛。AT&TFiber、Frontier和ZiplyFiber在今年早些时候宣布了新的多千兆位计划，而且看起来更快的计划正在制定中。 就像21世纪版的PaulRevere一样，GoogleFiber首席执行官Din
在这篇博文中，我对一个混合模块进行了逆向工程，该模块用于对阿波罗太空计划的设备进行地面测试。但首先，需要先讲一些背景。在阿波罗登月任务期间，美国宇航局可以从地面向航天器发送数字信息。这些数据信息可以执行特定的任务：通过激活继电器控制航天器设备，直接向阿波罗制导计算机发送命令，甚至设置航天器的时钟。在命令模块上，这些消息由上行数据链路解码，上行数据链路是安装在设备舱中的淡蓝色盒子（下图） 为确
Minikube+TiltMinikube为我们的开发环境提供了基础设施。本地Kubernetes集群称为Minikube。它可以模拟生产环境中运行的Kubernetes。您可以在Minikube中创建Kubernetes部署和Cron作业。这些可以通过Kubernetes命令行kubectl访问。有关Minikube的更多信息，请参阅https://minikube.sigs.k8s.io/do
在本地测试微服务架构很困难。在Nylas，我们使用Minikube和Tilt创建了一个本地开发环境。让我们来看看我们如何在Nylas中启用微服务的本地测试。本地测试微服务架构面临的问题微服务架构是一种很好的设计实践，但在本地测试它非常困难。让我们来看看面临哪些问题。一个简单的微服务架构如下所示：您可以在该架构中看到相关组件：●处理来自客户端的API请求的API服务。●充当消息代理的消息队列。●一些
浏览器是一个非常复杂的软件。由于如此巨大的复杂性，保持快速开发速度的唯一方法是通过广泛的CI系统，该系统可以让开发人员确信他们的更改不会引入错误。但我们的CI规模如此巨大，我们一直在寻找减少负载的方法，同时保持高标准的产品质量。所以，我们想搞清楚是否可以使用机器学习来达到更高的效率。大规模持续集成在Mozilla，我们有大约85，000个测试文件。每个文件中都包含许多测试函数。这些测试需要在所有支
更进一步 如果不想为测试SQS队列而烦恼并降低基础设施部分的风险，我建议像下图一样扩展测试。它往往会成为一个集成测试，你会在反馈中失去一些精确性，但可以保持你的基础设施代码直截了当。 另一方面，在测试其他一些无服务器组件时，你可能需要添加更多基础设施才能执行断言。例如，对于SNS和EventBridge，无法轮询主题或总线，因此我们需要一种方法来断言消息/事件已被正确接收。为此，我们可以添加一
开始使用AWSLambda和其他无服务器技术（SQS、EventBridge、StepFunctions等）的开发人员常常想知道他们应该如何测试他们的应用程序。这不仅与测试有关，更多是与DevelopereXperience(DX)有关：●主要标准之一通常是速度，以及它们如何缩短代码和代码结果之间的反馈循环。开发人员（及其经理）不想浪费时间等待编译、部署或测试执行。●另一个基本标准是反馈的准确
在发布当天订购AppleWatchUltra后，我开始怀疑它是否能兑现成为一款出色的跑步和徒步手表的承诺。排在我列表首位的问题是：徒步旅行时离线地图的效果如何？ 在使用手表一天后，以下是我对Ultra是否可以取代我的Fenix作为我多日徒步旅行的地图的初步测试和想法。糟透了，没有内置的离线地图。 在发布会上，Apple花了很多时间讨论Ultra对远足和多日探险的好处。甚至他们的广告视频也讲
谷歌试图用一种新的解决方案取代浏览器cookie，但遭到了隐私倡导者和竞争对手的大量批评。谷歌首次尝试淘汰cookie是在FLoC中，FLoC是队列联合学习的缩写，谷歌认为它比跨站点跟踪cookie更私密、更好。然而，该公司在遭到强烈反对后放弃了该功能，提议以主题API的形式进行替换，它将兴趣分类为广告商可以定位的不同主题。现在Google已经开始测试TopicsAPI以及FLEDGE和归因报
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