# 容器服务Kubernetes版 #
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使用Helm优化Kubernetes下的研发体验：实现持续交付流水线
整体目标
在这一篇中，我们将使用Jenkins在此基础上构建一条完整的持续交付流水线，并且让团队不同成员能够基于该流水线展开基本的协作。开发： 持续提交代码并能够通过持续集成（CI）过程快速获取反馈，在通过CI验证后，能够自动化部署到开发环境，以便后续的进一步功能测试（手动/自动自动化测试）等；
测试： 在需要对项目功能进行验证时，可以一键部署测试环境，并且在此环境基础上可以完成功能验收(手动)，以及全量的自动化验收测试等；
运维：一键部署生产环境，同时发布创建版本，以便在发布异常时能够快速回归。
一篇文章读懂HTTPS TLS 1.2握手流程（中）
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Kubernetes(k8s)上搭建nacos集群
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【K8S系列】深入解析k8s网络插件—Flannel
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万字长文Python面试题，找工作就靠这了
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大语言模型推理提速，TensorRT-LLM 高性能推理实践
大型语言模型（Large language models,LLM）是基于大量数据进行预训练的超大型深度学习模型，本文主要讲述TensorRT-LLM利用量化、In-Flight Batching、Attention、Graph Rewriting提升 LLM 模型推理效率。
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TCP的Window Size和Scale参数对传输效率的影响
目前大多数互联网数据通信都是通过TCP协议进行的，了解其通信方式对提高通信效率，排查通信效率问题有很重要的意义。一. TCP的滑动窗口机制1. 概述TCP协议是可靠的通信协议，数据发送方发送给数据接收方的每一个包必须需要数据接收方返回对应的ACK，否则数据发送方就需要重传这个包。这个模式就有点像我和你面对面聊天，你一句我一句。但这种方式的缺点是效率比较低的。如果你说完一句话，我在处理其他事情，没有
部署kubernetes-v1.25.3（k8s）- 基于containerd容器运行时
今日分享，kuberneter-v1.25.3版本部署（目前2022年11月最新版），由于自 1.24 版起，Dockershim 已从 Kubernetes 项目中移除，所以我们的 **容器运行时（容器运行时负责运行容器的软件）** 已不在是docker。本文将采用containerd作为 **容器运行时**。
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