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Kubernetes HPA
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GPU集群资源利用率优化：细粒度监控与智能调度策略
GPU集群资源利用率优化：细粒度监控与智能调度策略 作为运维人员，你是否也曾面临这样的困境：高性能的GPU集群明明还有空闲资源，但重要的训练任务却在排队等待？这种资源错配不仅拉长了项目周期，也大大降低了硬件投资回报率。要解决这个问题，...
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GPU资源紧张下：如何优雅地管理多优先级AI模型？
在当前GPU资源日益紧张的背景下，如何高效、公平地管理多类型AI模型（轻量级实时推理、重量级批处理）的GPU资源，并确保关键服务的SLA（服务等级协议）不受影响，是许多团队面临的严峻挑战。本文将探讨一套综合性的策略，从硬件层到软件层，再到...
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高并发场景下的系统架构优化实践：无需重构核心业务，显著提升系统稳定性与响应速度
最近，我们产品经理又在抱怨了：“怎么每次活动一上线，系统就卡成狗？用户体验这么差，还怎么留住用户！” 作为运维工程师，我深知这种痛点。在高并发场景下，系统稳定性与响应速度是用户体验的生命线。但面对核心业务复杂、牵一发而动全身的情况，直接大...
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混合AI工作负载下GPU高效利用与服务质量保障策略
在AI驱动的业务中，我们常常面临一个复杂的挑战：如何在有限的GPU资源上，高效地同时运行高并发的AI推理任务和周期性的模型训练任务，同时确保核心在线服务的低延迟和高可用性。这不仅仅是资源分配的问题，更是一套涉及架构设计、调度策略、监控和自...
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实时数仓历史查询优化：弹性计算的策略与实践
在云原生时代，构建一个基于数据湖的实时数仓已成为许多企业追求的目标。然而，在享受新业务数据高速流转带来的实时分析能力时，我们常常会遇到一个棘手的问题：如何高效地处理那些“历史包袱”带来的长尾查询，同时确保实时任务不受影响？用户提出的担忧非...
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为智能产品保驾护航：构建可伸缩、敏捷的机器学习模型部署策略
我们公司计划明年推出一款全新的智能产品，其中包含大量机器学习模型。如何在保证这些模型快速上线的同时，确保在高流量高峰期也能稳定可靠地提供服务，并且对新模型的迭代保持友好，这确实是我们面临的一大挑战。传统的部署方式在弹性伸缩和模型版本管理上...
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用Istio遥测数据做容量规划？运维老鸟都在这么玩！
用Istio遥测数据做容量规划？运维老鸟都在这么玩！ 作为一名SRE，每天最头疼的事情之一莫过于容量规划。服务跑得好好的，突然流量暴涨，导致服务雪崩，那酸爽，谁经历过谁知道！ 尤其是在云原生时代，微服务架构下，服务之间的依赖关系错综复...
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应对实时分析平台月度查询高峰：弹性伸缩策略与实践
在实时分析平台中，每当月初或月末，由于大量历史数据报表查询的集中爆发，整个集群负载飙升，导致业务看板刷新迟缓甚至服务中断，这无疑是许多技术团队面临的痛点。这种周期性、可预测但又突发的查询高峰，对平台的弹性伸缩能力提出了严峻挑战。本文将深入...
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运维解困：智能可观测、自动化流量与云原生弹性伸缩实践
最近看到运维团队为线上故障和压测表现焦头烂额，尤其是系统在重压下总是“掉链子”，需要大量人工介入。这不仅耗费精力，也严重影响了业务稳定性。其实，解决这类问题，我们不能仅仅停留在“救火”阶段，而应该从架构和运维策略上进行根本性变革，引入智能...
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Istio微服务熔断后的自动化恢复策略设计与实践
在微服务架构中，熔断器模式是一种关键的弹性设计模式，用于防止应用程序因依赖服务的故障而崩溃。当Istio管理的微服务触发熔断器时，我们需要一套自动化恢复流程，以尽可能减少对用户的影响。本文将深入探讨如何设计和实现这样的自动化恢复流程，包括...
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微服务集群资源优化：从基线到闭环的标准化实践
在微服务架构日益普及的今天，如何高效、科学地管理集群资源，成为了每个技术负责人面临的关键挑战。资源过度分配导致成本浪费，而分配不足则可能引发服务不稳定，二者皆非我们所愿。本文将探讨一套从性能基线测试到持续监控的闭环式标准化流程，旨在帮助您...
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Serverless架构成本优势深度剖析：对比传统容器化部署，洞悉最佳经济性选择之道
在云原生技术日新月异的今天，Serverless架构与容器化部署已成为构建现代化应用的两大主流选择。对于技术管理者和CTO而言，如何在两者之间权衡，选择更经济高效的部署方案，是关乎成本控制与ROI最大化的关键决策。本文将深入剖析Serve...
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Serverless vs 容器化部署：别再纠结选哪个，场景才是王道！
在云原生时代，Serverless 函数计算平台和容器化部署方案已成为后端架构的两大主流选择。面对这两项技术，很多开发者和技术管理者都会陷入选择困境：Serverless 听起来很酷炫，容器化部署似乎更成熟，到底哪个更适合我的业务？ ...
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告警风暴如何破局？微服务告警智能降噪与自动化实践
在微服务架构日益复杂的今天，监控系统每天产生数千条甚至数万条告警已是常态。正如你所描述，其中大部分是次生告警，真正的核心业务问题反而容易被淹没，SRE团队疲于奔命，犹如“消防员”一般，救火的效率低下。这种“告警风暴”不仅拖慢了故障响应速度...
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K8s持久化存储实战：Volume与PVC的深度解析与应用场景
当Pod被删除或重启时，其内部临时存储的数据会丢失。这对于数据库、日志系统等需要长期保存数据的应用是致命的。K8s通过Volume机制解决这个问题——但普通Volume的生命周期仍与Pod绑定。 真正的突破在于PersistentV...
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AI视觉检测：多模型推理服务异构集成与高效管理实践
在现代AI视觉检测系统中，集成来自不同供应商的深度学习模型已成为常态。然而，这些模型通常是“黑盒”，高度依赖特定框架（如TensorFlow、PyTorch）且拥有各自复杂的依赖关系，给在统一生产线上高效、稳定地运行和管理带来巨大挑战。如...
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Kubernetes灰度发布：如何构建高可观测性应用实现快速排障？
在Kubernetes（K8s）环境中进行灰度发布，能够显著降低新版本上线风险。然而，要真正发挥灰度发布的作用，核心在于构建一个高可观测性的应用，确保在流量逐渐切换过程中，能够快速、精准地发现并定位潜在问题。这不仅要求我们收集数据，更要求...
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别再瞎搞 K8s 了！先搞懂这些常见的坑和最佳实践，少走弯路！
“K8s 太复杂了！”，“我学不动了！”，“这玩意儿到底咋用啊？” 如果你是一位开发者、运维工程师，或者正准备拥抱容器化技术，相信你一定听过或者用过 Kubernetes（简称 K8s）。作为目前最火的容器编排引擎，K8s 的强大毋庸...
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Kubernetes非核心业务可观测性：成本与效率的平衡之道
在Kubernetes环境中，可观测性无疑是保障服务稳定运行的基石。但对于非核心业务服务，我们往往面临一个两难的局面：是投入与核心业务相同的资源进行全面监控，还是为了节省成本而牺牲一部分可见性？过度的数据收集不仅会带来高昂的存储和传输成本...
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告别996，AI如何给你的DevOps流程开挂？（效率、可靠性UP！）
作为一名资深DevOps工程师，我深知持续集成、持续交付、持续部署（CI/CD/CD）流程对软件开发效率的重要性。但现实往往是，各种繁琐的配置、测试、部署工作占据了我们大量的时间，996成了常态。有没有想过，让AI来帮我们搞定这些重复性的...