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运河网格：无云规模的无侧租户服务网格体系结构
近年来，服务网格框架在构建基于微服务的应用程序方面已广受欢迎。这些框架的关键要素是每个K8S POD中的代理，该Pod（名为Sidecar）处理了POD Inter-POD流量。我们的经验测量表明，这种每个pod的壁car会引起许多问题，包括侵入用户吊舱，过多的资源占用，在管理许多侧面方面的大量开销以及通过旁边的流量引起的绩效退化。在本文中，我们介绍了Canal Mesh，这是一种云规模的无侧面多租户服务网格架构。Canal Decouples服务网格功能从用户群集中函数，并在公共云中部署集中式网格网关来处理这些功能，从而将用户入侵和编排开销。通过服务合并和多租户，下属的服务网格成本也降低了。要解决由于基于云的部署而引起的不断上升的问题，例如服务可用性，租户隔离，嘈杂的邻居，服务弹性和额外的下属成本，我们利用包括层次故障恢复，混乱碎片，快速间歇性，精确的缩放，精确的缩放，云的重复使用和资源聚集等技术。我们的评估表明，运河网格的性能，资源消耗和控制平面的开销明显优于ISTIO和环境。我们还分享了多年在生产中部署ISTIO和运河的经验。
运河网格：无云规模的无侧租户服务网格体系结构
在本文中，我们介绍了Canal Mesh，这是一种云规模的无侧面多租户服务网格架构。Canal Decouples服务网格功能从用户群集中函数，并在公共云中部署集中式网格网关来处理这些功能，从而将用户入侵和编排开销。通过服务合并和多租户，下属的服务网格成本也降低了。要解决由于基于云的部署而引起的不断上升的问题，例如服务可用性，租户隔离，嘈杂的邻居，服务弹性和额外的下属成本，我们利用包括分层故障恢复，shu e shard，快速间歇性，精确的缩放，云量规定和资源共同点等技术。我们的评估表明，运河网格的性能，资源消耗和控制平面的开销比ISTIO和环境要好得多。我们还分享了多年在生产中部署ISTIO和运河的经验。
采用无损检测和岩相试验预测岩石材料无侧限抗压强度的先进树状技术
摘要：准确评估岩石强度是几乎所有岩石项目（如隧道和开挖）的一项基本任务。人们尝试了许多方法来创建计算无限制抗压强度 (UCS) 的间接技术。这通常是由于收集和完成上述实验室测试的复杂性。本研究应用了两种先进的机器学习技术，包括极端梯度提升树和随机森林，用于根据无损检测和岩相学研究预测 UCS。在应用这些模型之前，使用 Pearson 卡方检验进行了特征选择。该技术选择了以下输入来开发梯度提升树 (XGBT) 和随机森林 (RF) 模型：干密度和超声波速度作为无损检测，云母、石英和斜长石作为岩相学结果。除了 XGBT 和 RF 模型外，还开发了一些经验方程和两个单决策树 (DT) 来预测 UCS 值。本研究的结果表明，在系统精度和误差方面，XGBT 模型在 UCS 预测方面优于 RF。XGBT 的线性相关性为 0.994，其平均绝对误差为 0.113。此外，XGBT 模型优于单个 DT 和经验方程。XGBT 和 RF 模型也优于 KNN（R = 0.708）、ANN（R = 0.625）和 SVM（R = 0.816）模型。本研究的结果表明，XGBT 和 RF 可有效用于预测 UCS 值。
佛罗里达航空 - 无侧边栏 - 华盛顿人
Washingtonian.com › 2022/01 › Ai... PDF 2022 年 1 月 13 日 — 2022 年 1 月 13 日，美国联邦航空局 (FAA)、航空公司和飞机制造商 - ... 在其他地方，由航空公司、飞机制造商 - .. 。工作负载的分担