Easegress 开源项目教程
项目介绍
Easegress 是一个由 MegaEase 开发的高性能、可扩展的流量编排系统。它旨在帮助开发者轻松管理和优化微服务架构中的流量。Easegress 提供了丰富的功能,包括负载均衡、服务发现、流量调度、熔断、限流等,以确保系统的稳定性和高可用性。
项目快速启动
安装 Easegress
首先,确保你的系统已经安装了 Go 语言环境。然后,通过以下命令安装 Easegress:
go get github.com/megaease/easegress/cmd/easegress-server
启动 Easegress
安装完成后,可以通过以下命令启动 Easegress 服务器:
$GOPATH/bin/easegress-server
创建一个简单的管道
Easegress 使用管道(Pipeline)来处理流量。以下是一个简单的示例,创建一个名为 http-pipeline 的管道:
name: http-pipeline
kind: HTTPPipeline
spec:
flow:
- filter: proxy
rules:
- paths:
- /service1
backend: service1
将上述内容保存为 http-pipeline.yaml,然后通过以下命令加载配置:
egctl object create -f http-pipeline.yaml
应用案例和最佳实践
负载均衡
Easegress 支持多种负载均衡算法,如轮询、随机、最少连接等。以下是一个使用轮询算法的示例:
name: load-balancer
kind: HTTPLoadBalancer
spec:
backends:
- name: service1
servers:
- url: http://192.168.1.1:8080
- url: http://192.168.1.2:8080
loadBalance:
policy: roundRobin
熔断和限流
Easegress 提供了熔断和限流功能,以保护后端服务免受过载的影响。以下是一个熔断器的示例:
name: circuit-breaker
kind: CircuitBreaker
spec:
backend: service1
rules:
- errorRate:
errorRateThreshold: 50
requestVolumeThreshold: 100
sleepWindow: 30s
典型生态项目
Easegress 可以与多个生态项目集成,以提供更强大的功能。以下是一些典型的生态项目:
Kubernetes
Easegress 可以作为 Kubernetes 的 Ingress 控制器,提供更高级的流量管理功能。通过与 Kubernetes 集成,Easegress 可以自动发现服务并进行流量调度。
Prometheus
Easegress 支持 Prometheus 监控,可以收集和展示系统的各种指标,如请求延迟、错误率等。通过 Prometheus 和 Grafana,开发者可以实时监控系统状态并进行性能优化。
Service Mesh
Easegress 可以与服务网格(如 Istio)集成,提供更细粒度的流量控制和安全策略。通过与服务网格结合,Easegress 可以实现更复杂的流量编排和治理。
通过以上内容,你可以快速了解和使用 Easegress 开源项目,并探索其在实际应用中的各种可能性。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
Spark-Prover-X1-7BSpark-Prover 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专为 Lean4 中的自动定理证明而设计。该模型采用创新的三阶段训练策略,显著增强了形式化推理能力,在同等规模的开源模型中实现了最先进的性能。Python00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00