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监控系
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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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AI GPU资源管理：精细化监控与成本效益分析指南
在当前AI大模型和深度学习项目爆发式增长的背景下，GPU已成为AI部门最核心的“战略资源”。许多团队都面临着GPU资源常态化告急的困境，然而，与此同时，却也常常听到内部声音反映部分GPU任务的实际利用率并不高，这无疑形成了一个“资源稀缺与...
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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...
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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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AI模型快速迭代与部署：兼顾稳定性与效率的MLOps策略与实践
在当前快速发展的业务需求下，AI模型的快速迭代和上线已成为常态。然而，正如你所遇到的，每一次新模型上线都可能带来新的环境依赖问题，甚至影响到老模型的稳定性，这让许多团队在追求速度的同时，不得不面对巨大的运维压力。如何既能保证新旧模型和平共...
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线上回滚，为何不能只是“回滚”？——构建你的“回滚档案”
作为一名资深运维工程师，我的日常工作中，处理线上版本回滚是家常便饭。有时是新功能引入了严重Bug，有时是性能瓶颈意外出现，更多时候是复杂的依赖关系未能完全验证。每一次回滚，都意味着一次线上故障，一次对用户体验的潜在影响，以及对团队信心的考...
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SRE告警标准化实践：如何用模板和自动化提升服务可靠性
在SRE的日常工作中，新服务上线后告警机制的缺失或不合理配置是导致问题迟迟无法发现的常见痛点。面对开发团队可能存在的“重功能、轻运维”倾向，一套强制或引导性的告警模板和自动化机制显得尤为重要。本文将从SRE视角出发，探讨如何有效推行服务告...
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给新手：复杂系统监控与告警配置“傻瓜式”指南
恭喜你们加入团队！我知道面对公司里那些盘根错节的系统和五花八门的监控页面，会感到有点头大，不知道从何下手。别担心，这篇“傻瓜式”指南，就是为了帮助你们快速理清思路，学会如何有效配置监控和告警，少走弯路。 第一步：理解监控的“核心目标”...
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告警系统如何“智能进化”：AIOps应对告警疲劳的实践之道
让告警系统像“老专家”一样思考：AIOps如何缓解团队告警疲劳 作为产品经理，您对研发团队因非生产故障告警疲于奔命、而真正业务问题响应滞后的痛点，我深有同感。这不仅影响了团队士气，更直接损害了业务效率和用户体验。您提出的“让告警系统像...
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告别“瞬时异常”：如何利用数据库CDC实时追踪数据变更
最近团队新上线的系统功能，频繁出现一些偶发的异常，每次都是用户反馈后我们才能发现。虽然有监控告警，但当我们去查看数据库时，数据往往已经恢复正常或者被其他操作覆盖了，这种“转瞬即逝”的问题确实让人头疼不已。面对这种场景，我们需要一种更主动、...
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高并发场景下：数据库如何确保核心交易的顺畅与数据强一致性？
产品经理的反馈直击痛点：高并发活动期间支付失败、订单状态异常暴增，这不仅是用户体验的折损，更是实实在在的转化率损失。技术团队除了横向扩容（Scaling Out），在数据库层面确实还有大量可为之处，以确保核心交易的顺畅与数据强一致性。以下...
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告别“盲盒”：揭秘分布式追踪，为你的微服务请求装上“X光”
当前许多企业在内部监控上，确实都面临你所描述的困境：监控体系往往停留在单个服务的资源指标（如CPU、内存利用率），对于复杂业务请求在分布式系统中的流转路径、端到端延迟、错误率等缺乏全局性的“X光”视角。这在单体应用时代尚可应对，但在微服务...
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恶劣工业现场，如何保障边缘设备与云端通信的可靠性与实时性？
工业现场，网络环境的复杂多变是常态而非特例。信号衰减、电磁干扰、带宽受限、间歇性连接、高延迟等问题层出不穷，这无疑给边缘设备与云端平台的稳定通信带来了巨大挑战。尤其是那些对实时性要求极高的控制指令，如何在这样的“恶劣条件”下实现可靠、安全...
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告别“深夜狂轰滥炸”：IT运维告警分级与通知策略实战
最近有没有被半夜的“非核心业务次要告警”吵醒？那种警报声一响，心头一紧，拿起手机一看又是某个无关紧要的指标波动，真是让人哭笑不得。长此以往，大家对告警的敏感度越来越低，甚至担心哪天真的核心故障来临，反而会被淹没在告警“噪音”中。这正是典型...
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工业服务机器人在复杂恶劣环境下的可靠性与安全性设计要点清单
工业服务机器人在复杂恶劣环境下的可靠性与安全性设计要点清单 作为工业服务机器人领域的产品经理，您关注的核心问题，即机器人在建筑工地、农田等高粉尘、泥泞、低能见度环境下的高效作业能力与紧急情况下的安全停机，确实是决定产品成败的关键。以下...
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5G切片与边缘计算赋能工业物联网：低时延、高可靠性与多租户实践
5G网络切片（5G Network Slicing）和边缘计算（Edge Computing）是构建未来工业物联网（IIoT）的关键技术支柱。面对工业场景中日益严苛的低时延、高可靠性及差异化服务质量（QoS）需求，二者的深度融合显得尤为重...
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DevOps转型：跨团队告警分级与升级最佳实践
DevOps转型：跨团队告警分级与升级最佳实践 在DevOps转型过程中，如何将告警机制融入CI/CD流程，并让开发团队参与到告警的定义和响应中，是一个重要的挑战。本文将探讨一套跨团队协作的告警分级和升级策略，以更好地实践“谁开发，谁...
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告别误报：基于历史数据实现智能告警的异常检测实践
在日益复杂的分布式系统环境中，有效的监控与告警是保障系统稳定性的基石。然而，许多团队仍沿用基于固定阈值的告警策略，比如“CPU使用率超过80%即告警”。这种简单直接的方式在某些场景下确实有效，但在动态变化的生产环境中，其局限性也日益凸显，...
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如何评估开源数据库的社区支持与危机响应能力？
在数字化转型的浪潮中，越来越多的企业将目光投向了开源技术，尤其是开源数据库。它们以其灵活性、成本效益和透明性吸引着技术团队。然而，正如您所担心的，当核心服务基于开源数据库构建时，一个关键的疑问便浮出水面：面对复杂的技术挑战或紧急情况，开源...
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Ops告警分级与升级机制：从“严重”到“精细化响应”
作为Ops团队的负责人，我深知一套完善的告警分级和升级机制对提升团队故障处理效率与准确性的重要性。当前只靠“严重”和“一般”两个等级来应对复杂的生产环境，确实捉襟见肘。今天，我想分享一些业界最佳实践，帮助大家构建更精细、更高效的告警体系。...