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Kubernetes Pod
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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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AI场景下GPU资源优化：平衡深度学习训练与在线服务稳定性的策略与实践
在AI大行其道的今天，GPU已成为支撑深度学习训练和推理的核心算力。然而，作为AI基础设施的负责人，我深知平衡团队内部深度学习工程师对GPU资源“永不满足”的需求，与在线服务必须保障的稳定性，是一个长期且棘手的挑战。工程师们抱怨训练任务排...
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在Istio服务网格中，如何通过eBPF技术实现高性能流量镜像与深度生产性能分析？
在云原生时代，服务网格 Istio 已经成为管理微服务流量、增强可观测性与安全性的标配。然而，当涉及到对生产环境进行极致的性能分析，特别是需要深入到网络栈底层，或者追求极低开销的流量捕获时，Istio 内置的流量镜像（Traffic Mi...
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gRPC新手入门与实践：Protobuf定义、代码生成及Spring Cloud/K8s集成简化指南
gRPC作为高性能、多语言的RPC框架，在微服务架构中越来越受欢迎。然而，对于初次接触的团队来说，其入门门槛确实可能比RESTful服务高一些，尤其是在Protobuf的定义、代码生成以及与现有Spring Cloud或Kubernete...
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eBPF赋能：构建细粒度、实时智能的网络监控与安全审计新范式
嘿，哥们儿，你是不是也觉得，传统的网络监控手段越来越力不从心了？面对云原生、微服务这些复杂多变的架构，那些基于SNMP、NetFlow或者简单包捕获的工具，总感觉“隔靴搔痒”，抓不住真正的痛点。流量是看到了，但它背后哪个进程在搞鬼？是不是...
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Kubernetes环境下的Service Mesh：深度剖析其优劣、选型策略与实际应用考量
在云原生浪潮席卷IT行业的今天，微服务架构已然成为主流，而Kubernetes（K8s）则凭借其强大的容器编排能力，成为了微服务部署的事实标准。然而，当服务数量爆炸式增长，服务间调用链变得错综复杂时，如何有效地管理流量、保障通信安全、提升...
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Istio Gateway实战：构建外部流量到内部服务的安全访问控制屏障
在微服务架构的汪洋大海中，如何让外部世界安全、有序地触达我们精心搭建的内部服务，始终是每一位开发者和运维工程师面临的核心挑战。Istio，作为服务网格领域的明星，其Gateway组件正是应对这一挑战的利器。它不仅仅是一个流量入口，更是我们...
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利用 Istio 实现丝滑灰度发布：平滑升级指南
利用 Istio 实现丝滑灰度发布：平滑升级指南 在微服务架构中，应用的版本升级是一个常见的任务。传统的全量发布可能会带来风险，例如新版本存在 bug 导致服务不可用。灰度发布（也称为金丝雀发布）是一种更安全、更平滑的版本升级策略。通...
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SRE告警优化：从半夜惊醒到精准定位部署故障
每一个SRE工程师，大概都经历过半夜被部署失败告警吵醒的“噩梦”。当PagerDuty响起，你从睡梦中惊醒，屏幕上只有一句模糊的“Deployment Failed”，接下来的半小时可能就是一片兵荒马乱：登录跳板机、翻查日志、定位服务、确...
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Kubernetes Service Mesh 部署：避坑指南与最佳实践
在 Kubernetes 中部署 Service Mesh 并非易事，稍有不慎就会踩坑。这里总结了一些我在实践中总结的最佳实践，希望能帮助大家避开弯路。 1. 渐进式采用：不要一口吃个胖子 Service Mesh 的引入会对...
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使用 Istio 实现优雅的蓝绿部署与金丝雀发布：流量转移深度实践
在微服务和云原生时代，如何安全、高效地更新应用程序，同时最大限度地减少用户影响，一直是每个开发者和运维工程师面临的挑战。传统的“推倒重来”式发布早已无法满足业务连续性的需求。此时，蓝绿部署 (Blue/Green Deployment) ...
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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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Istio 流量管理核心：VirtualService 与 DestinationRule 深度剖析与实践
Istio 作为服务网格领域的佼佼者，其强大的流量管理功能是其核心竞争力之一。在 Istio 中，VirtualService 和 DestinationRule 是实现流量精细化控制的关键组件。很多初学者容易混淆这两个概念，或者只知其一...
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AWS EKS与阿里云ACK容器网络性能差异深度对比
AWS EKS 采用VPC-CNI模式作为默认网络方案，每个Pod直接分配VPC内IP地址。这种设计带来三个核心特性： 网络延迟降低到物理网络级别（实测Pod间延迟<0.1ms） 直接继承AWS安全组、NACL等网络策...
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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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告别选择困难症！TimescaleDB、InfluxDB、Prometheus 监控性能大比拼，谁是你的菜？
作为一名资深系统架构师，你是否经常在监控系统的选型上纠结不已？面对市面上琳琅满目的时间序列数据库和监控工具，是不是感觉无从下手？别担心，今天我就来帮你捋一捋，把TimescaleDB、InfluxDB和Prometheus这三位“选手”拉...
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让APM部署隐形：产品经理如何推动可观测性自动化，加速产品迭代
作为产品经理，我们深知用户体验和快速迭代是产品成功的生命线。我们渴望每一次发布都能快速触达用户，并及时获得真实的使用反馈。然而，现实往往是残酷的：研发团队为了上线前配置各种环境和监控工具而反复“加班”，发布计划一再延误。其中，可观测性（特...
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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...
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Istio 追踪解耦：利用 OpenTelemetry Collector 告别厂商锁定
Istio 作为服务网格的事实标准，在流量管理、安全和可观测性方面提供了强大的能力。其内置的分布式追踪功能，通过在 Envoy Sidecar 中自动注入追踪上下文（如 B3 或 W3C Trace Context），大大简化了应用层的追...
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用 eBPF 追踪 K8s 用户请求全链路，揪出性能瓶颈！
在云原生时代，Kubernetes (K8s) 已经成为容器编排的事实标准。然而，随着微服务架构的普及，K8s 集群内部的服务调用关系也变得越来越复杂。当用户请求出现性能问题时，如何快速定位瓶颈，成为了一个巨大的挑战。 传统的监控手段...