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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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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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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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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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Linkerd生产环境可观测性深度实践：Prometheus、Grafana与Jaeger联手，打造全链路故障排查与性能优化利器
在微服务横行的今天，服务网格（Service Mesh）已成为提升服务间通信弹性和可观测性的关键基础设施。Linkerd作为一款轻量级、高性能的服务网格，以其简洁的架构和出色的默认可观测性赢得了不少拥趸。然而，在面对复杂的生产环境时，仅仅...
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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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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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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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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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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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微服务细粒度授权：IaC与GitOps实现自动化安全策略
在微服务架构日益普及的今天，其带来的灵活性和高扩展性有目共睹。然而，这种分布式、去中心化的特性也给安全防护带来了前所未有的挑战，尤其是在服务间授权管理方面。传统的基于IP白名单或简单API Key的授权方式，在成百上千个细粒度服务互相调用...
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Istio蓝绿发布精细化流量管理实战：基于User-Agent和Cookie的路由策略
蓝绿发布是一种常见的应用发布策略，它通过同时维护两套环境（蓝环境和绿环境），逐步将流量从旧版本（蓝）切换到新版本（绿），从而实现平滑升级和快速回滚。Istio作为Service Mesh领域的佼佼者，提供了强大的流量管理能力，可以帮助我们...
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在Kubernetes中玩转Service Mesh：生产级部署与管理最佳实践
微服务架构的崛起，让应用部署和管理变得更加灵活，但也带来了前所未有的复杂性。服务间通信、流量管理、可观测性和安全性，这些都成了横亘在开发者和运维人员面前的难题。Service Mesh（服务网格）正是在这样的背景下应运而生，它将这些横切关...
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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...
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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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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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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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云原生时代，如何高效管理和测试你的资源和依赖关系？
云原生时代，如何高效管理和测试你的资源和依赖关系？ 随着云计算技术的快速发展，越来越多的应用程序选择迁移到云原生环境，以享受其带来的灵活性和可扩展性优势。然而，在云原生环境中，应用程序通常会依赖于各种各样的资源，例如容器、数据库、消息...
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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...