本文永久链接 – https://tonybai.com/2025/07/27/native-prometheus-instrumentation-over-opentelemetry 大家好，我是Tony Bai。 在云原生可观测性的世界里，OpenTelemetry (OTel) 正如日中天。它被誉为“可观测性的未来”，承诺用一个统一的标准，终结 Metrics、Traces、Logs 各自为战的混乱局面。无数的开发者和公司，都在热情地拥抱这个“一次插桩，到处发送”的美好愿景。 ...
本文永久链接 – https://tonybai.com/2024/06/28/go-and-nn-part3-handwritten-digit-recognition 在上一篇文章《Go与神经网络：线性回归》中，我们借由传统的机器学习方法：线性回归解决了房价预测问题。按照我初步设想的从传统机器学习到大语言模型的学习路线，是时候在这一篇中切换到学习神经网络了。 1. 从线性回归到神经网络 我们已经知道了如何使用多元线性函数构成的线性回归模型预测房价，其实线性模型也可以看作是一个神经网络。我们在上一篇文章中使用的假设函数如下图： ...
本文永久链接 – https://tonybai.com/2024/06/24/range-over-func-and-package-iter-in-go-1-23 在《Go 1.23新特性前瞻》一文中，我们提到了Go 1.23中增加的一个主要的语法特性就是支持了用户自定义iterator，即range over func试验特性的正式转正。为此，Go 1.23还在标准库中增加了iter包，这个包对什么是Go自定义iterator做了诠释： ...
本文永久链接 – https://tonybai.com/2024/06/10/go-and-nn-part2-linear-regression 离发表上一篇与机器学习相关的文章《Go与神经网络：张量运算》已经过去整整一年了，AI领域，特别是大模型领域的热度不仅未有减弱，反而愈演愈烈。整个行业变得更卷，竞争更加激烈，大模型你方唱罢我登场，层出不穷，各自能力也都在不断提升，并在自然语言处理、问答、生成等方面展现出强大的能力。同时基于RAG(Retrieval-Augmented Generation)等技术，大模型还可以实时检索相关知识并融合到生成结果中，进一步提升了大模型在专业领域的应用价值。 ...
本文永久链接 – https://tonybai.com/2023/05/27/control-flow-statement-in-go 在高级编程语言中，控制流语句(control-flow statement)是一类用于控制程序执行流程的语句，以下简称为控制语句。它们可以根据条件或循环执行相应的代码块，或者跳转到指定位置执行代码。 ...
下面是一个示意图，可帮助你调试Kubernetes Deployment（你可以在此处下载它的PDF版本）。 当你希望在Kubernetes中部署应用程序时，你通常会定义三个组件： 一个Deployment – 这是一份用于创建你的应用程序的Pod副本的”食谱”； 一个Service – 一个内部负载均衡器，用于将流量路由到内部的Pod上； 一个Ingress – 描述如何流量应该如何从集群外部流入到集群内部的你的服务上。 下面让我们用示意图快速总结一下要点。 ...
YAML语言似乎已经成为了事实标准的“云配置”语言，无论是容器事实标准docker(主要是docker-compose使用)、SDN，还是容器编排王者kubernetes，又或是虚拟机时代的王者openstack采用的配置文件都是yaml文件格式。不过需要承认的是我个人最初刚接触yaml时还不是很适应（个人更适应json），在后续运维kubernetes时，每每都要去参考k8s doc中的各种k8s对象的模板才能把yaml文件写“正确”。本文是一篇译文，这篇文章很好地讲解了yaml语言的语法格式，并用kubernetes deployment配置来作为示例。至少我看完这篇文章后是受益多多，因此这里将该文章快速翻译出来，供广大的k8s爱好者、实践者参考。 ...
距离我的第一门网课《Kubernetes基础：开启云原生之门》上线已经过去5个多月了，我的实战课《Kubernetes实战：高可用集群搭建、配置、运维与应用》终于在9月27日正式上线了。 一. 课程介绍 《Kubernetes实战：高可用集群搭建、配置、运维与应用》的课程内容与最初课程设计时规划的内容大纲没有太多出入，基本就是根据我最初的想法拟定的内容，这也基本是我这两年学习k8s、积累的k8s实践的路线。整个课程基于kubernetes 1.10.2版本(docker 17.03.2ce)。课程内容大致分为七个部分（与课程主页的课程目录结构稍有差异，但课程内容是一致的）： ...