operator
-
微服务敏感配置的蜕变:集中管理与CI/CD无缝集成的最佳实践
在微服务架构日益普及的今天,配置管理,尤其是敏感配置(如数据库连接字符串、API密钥、第三方服务凭证等)的管理,成为了DevOps团队面临的核心挑战之一。不同环境(开发、测试、预发布、生产)下的配置差异,以及这些敏感信息的手动管理,不仅效...
-
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,...
-
Kubernetes上百个深度学习模型的高效生命周期管理实践
将深度学习模型从物理机迁移到Kubernetes集群,以解决资源碎片化和部署效率低下,这无疑是一个正确的战略方向。然而,正如您团队目前所面临的,如何高效管理上百个、由不同团队开发、采用不同框架的模型生命周期,确实是对CI/CD流程和自动化...
-
AI深度学习GPU算力:量化、饱和与未来需求预测实战
在当今AI快速发展的时代,GPU算力已成为推动深度学习项目成功的关键引擎。然而,如何准确量化现有GPU资源的利用效率,并科学预测未来一年的算力需求,这不仅是技术挑战,更是决定项目能否顺利推进、预算能否合理争取的重要环节。尤其对于面临资源瓶...
-
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...
-
Flink 流处理应用可扩展架构设计指南
在设计 Flink 流处理应用时,可扩展性至关重要,尤其是在面对未来业务的快速增长和变化时。一个设计良好的架构能够轻松应对数据量的增加、业务逻辑的演进以及新需求的出现。本文将探讨设计可扩展 Flink 应用架构的关键组件和设计模式。 ...
-
Flink SQL与DataStream API:选型、场景与性能优化深度解析
在实时数据处理领域,Apache Flink以其强大的流批一体能力备受青睐。对于开发者而言,如何在声明式编程的Flink SQL和命令式编程的DataStream API之间做出选择,以及如何对FlinK应用进行性能优化,是常见的挑战。本...
-
链游智能合约“防雷”开发清单:高并发与安全陷阱的应对之道
在区块链游戏(链游)的开发浪潮中,智能合约作为核心业务逻辑的载体,其安全性与健壮性直接关系到用户资产安全和项目声誉。智能合约的复杂性,加上高并发交易的挑战,使得每次迭代都可能引入潜在的漏洞。本文旨在提供一份实用的“防雷”开发清单,帮助您的...
-
Kubernetes服务网格演进趋势:Istio、Linkerd、Cilium及eBPF的对比与应用
作为一名在云原生领域摸爬滚打多年的老兵,我见证了Kubernetes(K8s)生态的蓬勃发展。服务网格(Service Mesh)作为K8s的重要组成部分,也在不断演进。今天,我就来和大家聊聊K8s中服务网格的演进趋势,深入对比几款主流的...
-
微服务可观测性破局:分布式追踪如何点亮你的请求链路?
从单体架构转型微服务,你们团队遇到的“可观测性”问题,尤其是跨服务请求链路追踪和耗时分析,这简直是所有微服务实践者的“必修课”和“痛点”。我完全理解,仅仅依靠日志文件,就像在黑暗中摸索,根本无法清晰地看到用户请求到底经历了哪些服务,在哪里...
-
Kubernetes 资源成本优化:实用监控方案助你发现浪费
问题背景 你提到团队在 Kubernetes 资源成本优化方面遇到了挑战,怀疑 Pod 资源配置过高或 HPA/VPA 配置不够精细导致资源浪费。为了解决这个问题,你需要一套实用的监控方案,能够清晰地展示每个应用的实际资源使用情况与请...
-
Kubernetes:Prometheus + Grafana 监控 Pod 内存并设置资源限制
Kubernetes Pod 内存监控与资源限制最佳实践 在 Kubernetes 环境中,有效监控 Pod 的内存使用情况并设置合理的资源限制至关重要。这可以帮助你优化资源利用率,防止 Pod 因内存不足而被驱逐 (OOMKille...
-
Prometheus与Grafana:K8s HPA、VPA及Pod资源监控与优化实战
在Kubernetes集群中,高效地管理Pod的资源使用和实现智能的自动扩缩容(HPA - Horizontal Pod Autoscaler, VPA - Vertical Pod Autoscaler)是确保应用性能和控制成本的关键。...
-
Kubernetes微服务可观测性统一实践:整合日志、指标与追踪
在Kubernetes(K8s)上部署微服务,特别是当这些服务既有新开发的,也有从遗留单体应用中拆分出来的,如何统一管理其可观测性数据(日志、指标、链路追踪)并聚合到一个统一的仪表盘,是许多团队面临的共同挑战。碎片化的监控工具不仅增加了运...
-
Flink vs. Spark Streaming:CEP、状态计算及AI工程化考量
在构建新的数据平台时,实时流处理框架的选择至关重要。面对 Flink 和 Spark Streaming 这两个主流选项,除了常见的性能指标,更需要深入了解它们在复杂事件处理(CEP)、有状态计算、生态成熟度、社区支持以及与机器学习框架集...
-
微服务分布式追踪:OpenTelemetry与自动化CI/CD实践
微服务架构的崛起,在带来高内聚、低耦合等优势的同时,也给传统的问题排查带来了前所未有的挑战。作为一个SRE,我深知在复杂的分布式系统中定位性能瓶颈或故障根源的痛苦。尤其在面对非HTTP协议(如RPC、消息队列)的调用链时,传统的APM工具...
-
Cilium实战:在Kubernetes中落地网络策略,提升集群安全与隔离
Cilium实战:在Kubernetes中落地网络策略,提升集群安全与隔离 在云原生时代,Kubernetes已成为容器编排的事实标准。然而,随着业务复杂度的提升,集群的安全性和隔离性变得至关重要。Kubernetes自带的网络策略功...
-
C++20协程Coroutine?异步编程高性能并发的救星!
C++20协程Coroutine?异步编程高性能并发的救星! 嗨,各位卷王! 今天咱们来聊聊C++20中一个相当炸裂的新特性——协程(Coroutines)。这玩意儿绝对能颠覆你对异步编程的认知,用好了能让你的程序性能直接起飞。别...
-
Service Mesh:微服务痛点解药还是复杂性温床?深度剖析与实践建议
在微服务架构日益普及的今天,服务间的通信管理变得愈发复杂。服务发现、负载均衡、流量控制、熔断降级、认证授权、可观测性……这些横切关注点如果由每个服务单独实现,不仅开发成本高昂,且一致性难以保证。正是在这样的背景下,Service Mesh...
-
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...