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五分钟初识Gloo
何为Gloo Kubernetes ingress controller: 当部署在Kubernetes上时，Gloo可以充当功能丰富的入口控制器，并且当部署到AWS EKS等公共云时，可以简化路由功能 Gloo包含经过审查的开源项目，以提供广泛的功能：Gloo通过与顶级开源项目（包括gRPC，GraphQL，OpenTracing，NATS等）集成来支持高质量功能。 Gloo的体系结构允许在将来流行的开源项目出现时快速集成它们。 全自动发现使用户可以快速迁移：Gloo在启动时会创建所有可用目的地的目录，并不断对其进行更新。 服务网格的基石：Gloo将服务网格功能添加到集群入口。 强大的社区特性：Gloo通过与顶级开源项目（如gRPC，GraphQL，OpenTracing，NATS等）集成来支持高级别功能。Gloo的技术架构允许在未来流行的开源项目出现时快速集成。
3.4K30发布于 2021-02-01 - 来自专栏Kubernetes GO
Serverless 云原生网关 Gloo （下篇）
Gloo凭借生态支持的多样性、多云架构的灵活性，在云原生网关starups中脱颖而出。 注：关于Gloo的相关介绍，参看前文五分钟初识Gloo，Gloo版本1.3.34 Gloo分析 Gloo 的运作由多个独立组件构成，为了方便日后运维和性能优化，有必要了解其具体实现机制。 ├── hypergloo ├── ingress ├── knative └── sds Serverless 中 Gloo 就使用的 Knative 模式，下面将针对 Knative 模式的 Gloo 当 Proxy 资源被 Gloo 组件成功获取后，Gloo 组件会修改 Proxy 资源的 status 状态，此时会调用 markIngressesReady 函数。 结语 Gloo 就是通过对资源的抽象分离来实现控制平面与数据平面的解耦，本文仅介绍了 Gloo 在 Knative 模式下涉及的源码，梳理了各组件的运行逻辑及互相之间的交互配合。
2.2K30编辑于 2022-05-25 - 来自专栏伪架构师
Gloo——记一次失败的实验
产品 Solo.io 首页上列出了六个产品： Gloo：混合应用网关； GlooE：Gloo 的企业版； SuperGloo：服务网格编排器； Sqoop：构建在 Gloo 之上的 GraphQL 引擎 Gloo 初体验 下面我们会使用 Gloo 将一个 Kubernetes 集群上的 HTTPBIN 服务和一个运行在 Azure 上的 Function 粘合起来，合作提供服务，并在最后进行限流测试。 Gloo 部署 Gloo 要求 Kubernetes 版本在 1.8 以上 使用脚本安装客户端： curl -sL https://run.solo.io/gloo/install | sh 按照后续指引完成之后 通过 Gloo 提供对外服务 我们希望通过 http://[service-ip]/httpbin/ 的形式，透过 Gloo 的负载均衡服务，对外开放 httpbin 的 API。 namespace: gloo-system ?
1.6K30发布于 2019-07-23 - 来自专栏罗西的思考
深度学习分布式训练框架 horovod (11) --- on spark --- GLOO 方案
Gloo关键点 2.2 回顾启动过程 2.3 _launch_job 2.3 获取路由信息 2.4 run_controller 0x03 Gloo 实现 3.1 gloo_run 3.2 launch_gloo 本文是系列第十一篇，看看horovod 如何运行在 spark 之上（GLOO实现）。 Horovod on Spark 具体有两种底层实现：MPI，GLOO。因为篇幅所限，本文介绍 GLOO 实现。 2.1 GLOO VS MPI 本文的问题点就是：Gloo 与 MPI 实现有何不同。 0x03 Gloo 实现 相比 MPI，Gloo 这部分就比较清晰了。 3.1 gloo_run 回到 2.3 run_controller。 (verbose=verbose): gloo_run() # 本文调用到这里 如果是配置了gloo，则我们用到了 gloo_run： def gloo_run(settings
90930发布于 2021-07-13 - 来自专栏深度学习与python
Solo 推出完全集成的云原生应用程序网络平台
据官方数据，Gloo 平台框架可以将企业运营成本降低 30-40%。据悉，Gloo 平台的功能包括： 跨平台所有元素的统一控制平面和 API 访问。 据悉，Gloo 平台包含以下集成组件： Gloo Gateway 提供北 / 南（API 网关）和东 / 西（Kubernetes 入口）功能，并由 Envoy 和 Istio 启用。 它可以部署为集成的 Gloo 平台或独立的 API 网关。Gloo Gateway 可以部署在任何云环境、任何 Kubernetes 环境或虚拟机内。 Gloo Mesh 2.1 为 Kubernetes 集群、VM 和微服务应用程序提供服务网格管理和服务网格功能。 Gloo Mesh 由 Istio 启用，并扩展了 一组丰富的功能，以提供严格的安全性、高可用性和高级路由。
1.1K30编辑于 2023-03-29 - 来自专栏新智元
掌舵AI+信仰公司Gloo，还要制作激光器
在去年12月「被退休」后，Intel前CEO帕特·基辛格(Pat Gelsinger)，近日宣布出任AI初创Gloo的执行董事长兼技术负责人。 在加入Playground 之前，Gelsinger私人投资了多家初创公司，包括教会外联软件初创公司Gloo、可穿戴设备制造商Oura和AI芯片开发商Fractile。 Gloo：信仰领域垂直AI Intel时期的Gelsinger 就在加入Playground Global的2天前，Gelsinger刚刚宣布，他将在以信仰为核心的科技公司Gloo中出任执行董事长兼技术负责人 Gelsinger在Gloo领导的首批项目，就是打造首个面向信仰领域的垂直云平台，以及推动符合价值观的AI技术。 目前，Gloo为宗教领袖提供数字化工作平台，用于管理内容、沟通和外展项目，同时提供AI工具助力教堂与成员互动并触达新受众。
25300编辑于 2025-03-28 - 来自专栏罗西的思考
[源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (3) --- Horovodrun背后做了什么
0x04 Gloo 实现 4.1 Gloo 简介 Gloo 是 facebook出品的一个类似MPI的集合通信库（https://github.com/facebookincubator/gloo）。 大致意思是： Gloo 在每一个 Gloo context 之中有一个 rendezvous process，Gloo 利用它来交换通讯需要的细节。 在 C++ 世界中，比如 horovod/common/gloo/gloo_context.h，horovod/common/gloo/gloo_context.cc 之中有使用。 入口 gloo_run 是 horovod 之中，gloo 模块的 相关入口。 =gloo HOROVOD_GLOO_IFACE=lo HOROVOD_CONTROLLER=gloo python train.py 可以把这个格式缩写为：{horovod_gloo_env} command
3.9K20发布于 2021-06-17 - 来自专栏绿盟科技研究通讯
主流云原生微服务API网关成熟度与安全功能对比分析
3.2 Gloo架构 ? ? 图3 Gloo架构 因与Ambassador的架构几乎一样，在此不做赘述，下面我们以Gloo的组件架构说明： ? ? 图4 Gloo组件架构 由Gloo的组件架构可看出核心部分为Translation Engine, Gloo的控制平面其实就是Translation Engine和Envoy xDS服务器结合体，它为数据平面组件 2）Envoy API Gloo默认的限速方式，因为Gloo以Envoy作为其数据平面，故可以使用Envoy限速API去完成。 当有混合搭配 Kubernetes与Serverless时，Gloo可作为一种选择。 6. Gloo在安全性上表现突出，基本传统API网关具备的特性Gloo都包含。 不过可以作为Knative项目的第一个Istio替代品，说明Gloo的潜力也是不可估量的，笔者个人还是比较看好Gloo。
3.5K10发布于 2020-01-02 - 来自专栏计算机视觉理论及其实现
torch.distributed.init_process_group()
Depending on build-time configurations, valid values include mpi, gloo, and nccl. ., "gloo"), which can also be accessed via Backend attributes (e.g., Backend.GLOO). This is applicable for the gloo backend.
7.2K10编辑于 2022-09-02 - 来自专栏信数据得永生
PyTorch 1.0 中文文档：torch.distributed
默认情况下，Gloo和NCCL后端构建并包含在PyTorch的分布之中（仅在使用CUDA构建时为NCCL）。MPI是一个可选的后端，只有从源代码构建PyTorch时才能包含它。 使用Gloo后端进行分布式 CPU 训练。 具有InfiniBand互连的GPU主机 使用NCCL，因为它是目前唯一支持InfiniBand和GPUDirect的后端。 如果您遇到NCCL的任何问题，请使用Gloo作为后备选项。（请注意，Gloo目前运行速度比GPU的NCCL慢。） 阅读全文／改进本文
82620编辑于 2022-05-07 - 来自专栏黑客下午茶
Linkerd 2.10(Step by Step)—Ingress 流量
Gloo 这里以 books 为例，查看 Demo: Books 了解如何运行它。 如果您使用 Gateway method（gloo install gateway）安装了 Gloo， 那么您将需要一个 VirtualService 才能将流量路由到您的 Books 应用程序。 要将 Gloo 与 Linkerd 一起使用，您可以选择两个选项之一。 自动的 从 Gloo v0.13.20 开始，Gloo 与 Linkerd 进行了原生集成， 因此会自动添加所需的 Linkerd header。 假设您将 gloo 安装到默认位置，您可以通过运行以下命令启用本机集成： kubectl patch settings -n gloo-system default \ -p '{"spec":{"
1.7K20发布于 2021-07-07 - 来自专栏罗西的思考
[源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (16) --- 弹性训练之Worker生命周期
1.3.1 通信环 Driver 进程用于帮助 worker 调用 gloo 构造 AllReduce 通信环。 当 Horovod 在调用 Gloo 来构造通信域时，Horovod 需要给 Gloo 创建一个带有 KVStore 的 RendezvousServer，其中 KVStore 用于存储 通信域内每个节点的 0x02 总体生命流程 在 Driver 的 launch_gloo_elastic 之中，如下代码负责启动 worker。 6.2.2 构建 Gloo 前文我们提到过，在 python 世界调用 hvd.init 的时候，会进入到 C++世界，这时候如果编译了 GLOO，就建立了一个 GlooContext。 HorovodGlobalState horovod_global; #if HAVE_GLOO GlooContext gloo_context; #endif GlooContext 就得到了一个与
65920发布于 2021-07-21 - 来自专栏Rust语言学习交流
【Rust日报】2021-03-07 rust lambda：适用于AWS Lambda的Rust运行时
gloo：rustwasm project gloo 是 使用Rust和Wasm构建快速，可靠的Web应用程序和库的工具包。 GitHub: https://github.com/rustwasm/gloo Rust Style Guidelines rust-guidelines 收集了用于编写Rust代码的新出现的原理，约定
55420发布于 2021-03-15 - 来自专栏Rust语言学习交流
【Rust日报】2021-03-08 3 月 27 深圳 Meetup 等你来
虚拟化平台StratoVirt）的实践与应用 华为：基于TVM Rust Runtime和WASM沙箱运行AI模型 报名：https://www.oschina.net/m/event/2321485 gloo : 一个官方的 rustwasm 项目寻找 maintainer gloo 是 rustwasm 下的一个官方项目 (801星) , 由于作者不能再维护, 所以在寻找一个maintainer. 原始issue地址: https://github.com/rustwasm/gloo/issues/119 使用 Rust 构建 OpenStreetMap app: Part V 这是 <<使用 Rust
69620发布于 2021-03-15 - 来自专栏Hi0703
2021-4-28
Gloo-项目地址：https://github.com/facebookincubator/gloo 是一个类似MPI的通信库，你不需要考虑内存数据的拷贝，只需要实现逻辑就可以。 torch.distributed.init_process_group(backend, init_method='env://', **kwargs) 参数说明： backend(str): 后端选择，包括上面那几种 tcp mpi gloo
1K00发布于 2021-04-28 - 来自专栏罗西的思考
[源码解析] PyTorch 分布式(4)------分布式应用基础概念
对于 Linux，默认情况下，Gloo 和 NCCL 后端包含在分布式 PyTorch 中（仅在使用 CUDA 构建时才支持NCCL）。 下面是答案： 经验法则 使用 NCCL 后端进行分布式GPU训练 使用 Gloo 后端进行分布式CPU训练。 如果您在使用 NCCL 时遇到任何问题，请使用 Gloo 作为后备选项。（请注意，对于 GPU训练，Gloo 目前的运行速度比 NCCL 慢。） 我们计划在即将发布的版本中添加对 Gloo 的 InfiniBand 支持。 具有以太网互连的 CPU 主机 使用 Gloo，除非您有特定原因一定需要使用 MPI。 8.1.3 Gloo 后端 到目前为止，Gloo 后端 已经得到了广泛使用。
3.2K32发布于 2021-11-16 - 来自专栏计算机视觉理论及其实现
Pytorch Distributed 初始化
torch.distributed.init_process_group(backend, init_method='env://', **kwargs)参数说明：backend(str): 后端选择，包括 tcp mpi gloo torch.multiprocessing import Processimport timedef run(rank, size): passdef init_processes(rank, size, fn, backend='gloo torch.multiprocessing import Processdef initialize(rank, world_size): dist.init_process_group(backend='gloo
1.8K10编辑于 2022-09-03 - 来自专栏罗西的思考
[源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (12) --- 弹性训练总体架构
Driver 进程的作用是： 调用 Gloo 帮助 workers 构造一个 AllReduce 通信环，或者说是通信域。 1.2 容错机制 Horovod 的容错机制是基于 gloo 来实现的，对于错误来说，这可以被认为是一个被动操作。 Gloo 本身是不支持容错的。 当众多worker之间对张量进行聚合操作时候，如果某一个worker失败，则gloo不会处理异常，而是抛出异常并且退出，这样所有worker都会报异常退出。 Horovod 必须捕获 gloo 抛出的异常，于是就构建了一个python处理异常机制。 此时gloo的runtime已经出现问题，通信环已经破裂，无法在剩余的 worker 之间继续进行 AllReduce 操作。
1.3K20发布于 2021-07-14 - 来自专栏存储公众号：王知鱼
月之暗面：存储换算，倍增LLM推理效率
关于 Gloo 高性能通信库 “Gloo”是指 Facebook 开源的一个高性能通信库，主要用于分布式机器学习和深度学习任务中的数据传输和同步。它被设计用于高效地处理大规模并行计算中的通信需求。 Gloo 的主要特点 多传输协议支持 ： Gloo 支持多种底层传输协议，包括 TCP、UDP、RDMA 等，可以根据不同的网络环境和硬件配置选择最合适的传输方式。 通过优化这些原语的实现，Gloo 可以显著提高分布式训练的效率和速度。 灵活的组管理 ： Gloo 允许用户动态创建和管理进程组，方便进行细粒度的通信控制。 易于集成 ： Gloo 提供了简单易用的 API 接口，方便与其他框架和系统进行集成。 许多流行的深度学习框架（如 PyTorch）已经集成了 Gloo，用户可以直接使用其提供的通信功能。 值得一提的是：图中Gloo 通信库的时延较TCP明显高出，与高性能通信库不太匹配，可能是Gloo本身在特定场景就表现出低性能，也有可能是与TCP的时延数据颠倒了。
2.4K20编辑于 2025-03-17 - 来自专栏torch-detection-学习笔记
Pytorch 分布式训练
该参数仅用于 Gloo 后端。 backend：指定要使用的通信后端 小写字符串，支持的通信后端有 gloo，nccl ，必须与 init_process_group() 中一致。 各种后端 Gloo 后端 gloo 后端支持 CPU 和 GPU，其支持集体通信（collective Communication），并对其进行了优化。 (当前，Gloo 在 GPU 分布式上，相较于 NCCL 慢) 无限带宽互联的 CPU 集群 如果 InfiniBand 对 IB 启用 IP，请使用 Gloo，否则使使用 MPI。 在未来将添加 infiniBand 对 Gloo 的支持 以太网互联的 CPU 集群 使用 Gloo，除非有特别的原因使用 MPI。 该 module 仅在 gloo 和 nccl 后端上可用。
2.9K30发布于 2020-09-07
腾讯云开发者
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