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资源调度
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AI平台GPU资源调度优化：解决训练与推理的冲突
在现代AI平台中，GPU已成为支撑模型训练与在线推理的核心计算资源。然而，随着业务规模的扩大和模型复杂度的提升，GPU资源分配不均、训练任务与在线推理服务相互抢占资源，导致在线服务P99延迟飙升、用户体验下降的问题日益突出。这不仅影响了用...
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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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推荐系统：平衡主流与长尾，实现“千人千面”的成本高效策略
在互联网产品，尤其是内容和电商平台中，推荐系统扮演着至关重要的角色。然而，如何巧妙地平衡主流用户的“高效利用”与长尾用户的“探索发现”，同时实现“千人千面”的深度个性化并有效控制计算成本，这确实是许多产品经理和技术团队面临的核心挑战。 ...
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在云原生环境中利用Kubernetes进行NUMA感知的资源调度与管理
引言 在云原生环境中，资源的高效利用是提升系统性能的关键。NUMA（非一致性内存访问）架构在现代多核服务器中广泛使用，能够通过优化内存访问路径来提升性能。然而，NUMA架构的复杂性也对资源调度和管理提出了更高的要求。本文将探讨如何在K...
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深入探讨Kubernetes的CPU和内存调度机制，及如何优化Pod的资源分配效率
在当今的云计算环境中，Kubernetes作为一款流行的容器编排平台，越来越受到开发者和运维人员的青睐。然而，如何高效地调度CPU和内存，确保应用程序的顺利运行却是一项复杂而具挑战性的任务。本文将深入探讨Kubernetes的CPU和内存...
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统一MLOps框架下，如何灵活部署不同实时性模型？
公司产品线多样，部分模型对实时性要求极高（如推荐系统），而另一些则可以异步处理（如离线批处理）。如何在同一MLOps框架下，灵活地为不同实时性需求的模型配置不同的部署策略和资源管理方案，是一个值得探讨的问题。 1. 统一MLOps框架...
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贝叶斯优化进阶：多目标、约束与分布式优化探索
贝叶斯优化进阶：多目标、约束与分布式优化探索 “哇，贝叶斯优化听起来好厉害的样子！” 你是不是也经常听到这个名词，却又感觉一头雾水？别担心，今天我们就来聊聊贝叶斯优化，特别是它的一些更高级的应用场景。 先来简单回顾一下，贝叶斯优化...
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Windows、macOS和Linux下Chrome浏览器的性能差异与优化方法：深度体验与对比
Windows、macOS和Linux下Chrome浏览器的性能差异与优化方法：深度体验与对比 作为一名资深前端工程师，我经常在Windows、macOS和Linux这三个操作系统下使用Chrome浏览器进行开发和测试。长时间的使用让...
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SRE视角：Kubernetes资源调度与高级监控告警实践
SRE视角：驾驭Kubernetes资源调度，构建精细化集群监控告警体系 作为一名SRE，我们深知Kubernetes在现代基础设施中的核心地位。然而，随之而来的挑战也日益凸显：如何真正“看透”集群内部的运行状态，特别是资源调度机制，...
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云原生时代，为何容器编排系统如此青睐 eBPF？性能监控与资源调度的深度实践
作为一名云平台开发，我深知容器编排系统在现代应用架构中的核心地位。然而，随着微服务架构的普及，容器数量的爆炸式增长，资源管理和性能监控面临着前所未有的挑战。传统的监控手段往往侵入性强、开销大，难以满足云原生环境的需求。直到我遇到了 eBP...
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微服务架构深度优化-Serverless与容器化混合部署实战指南
在云原生技术栈日益成熟的今天，微服务架构已成为构建现代应用程序的首选模式。它将庞大的单体应用拆解为一系列小型、自治的服务，从而提升开发效率、增强系统弹性。然而，随着微服务数量的增长，如何高效、经济地部署和管理这些服务成为了架构师和技术负责...
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如何使用 eBPF 诊断 Kubernetes 容器性能瓶颈？性能工程师的实践指南
作为一名性能工程师，你是否经常遇到这样的困扰：Kubernetes 集群中的容器应用响应缓慢，CPU 占用率异常飙升，但却难以快速定位问题根源？传统的监控工具往往只能提供宏观的指标，无法深入到内核层面进行细粒度的性能分析。这时，eBPF ...
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纠结了？面对复杂的应用场景，这份容器管理工具的终极选型指南请收好！
嗨，大家好！我是你们的老朋友，一位在DevOps领域摸爬滚打了多年的老兵。最近，我发现身边的朋友们，甚至是我自己，在面对日益复杂的应用场景时，都开始对容器管理工具的选择犯了难。是啊，容器技术如今已经渗透到了我们日常工作的方方面面，从微服务...
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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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Windows Server 2016、2019、2022容器技术对比与改进深度解析
随着云计算和微服务架构的普及，容器技术在企业级应用中的重要性日益凸显。Windows Server 作为企业级操作系统，从 2016 年开始逐步引入并优化容器技术，尤其是在 Windows Server 2016、2019 和 2022 ...
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AI模型部署效率倍增术：容器化技术Docker与Kubernetes实战指南
AI模型部署效率倍增术：容器化技术Docker与Kubernetes实战指南 各位AI工程师和DevOps同僚们，大家好！今天我们来聊聊如何利用容器化技术，特别是Docker和Kubernetes，来提升AI模型部署的效率和可靠性。想...
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Kubernetes多集群管理方案选型指南：Federation、Anthos与Rancher的深度对比及应用场景分析
在云原生架构日益普及的今天，Kubernetes (K8s) 已成为容器编排领域的领头羊。然而，随着业务规模的扩张和应用复杂度的提升，单一 K8s 集群往往难以满足需求。此时，多集群管理便应运而生，成为解决资源隔离、容灾备份、灰度发布等问...
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容器性能瓶颈深解：CPU、内存、I/O之外的“隐形杀手”与优化实践
在容器技术日益普及的今天，我们常常将容器的性能问题归结为CPU、内存和I/O这“三大件”的资源不足。然而，经验丰富的开发者和运维工程师会发现，即使这些核心资源看似充裕，容器化应用依然可能表现不佳，甚至出现意想不到的延迟和故障。这背后，往往...
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告别GPU排队焦虑：构建AI/ML智能算力预定与调度系统
相信很多AI/ML开发者都有过类似的经历：每天早晨打开电脑，第一件事就是查看GPU队列。如果发现前面还有几个“大任务”在排队，那这一天的工作效率和心情可能就凉了一半。这种不确定性和漫长的等待，严重影响了开发者的情绪和工作规划。我们不禁会想...
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电商微服务下一站？云原生架构演进与趋势前瞻
微服务架构在电商领域的应用已如火如荼，它以其灵活性、可伸缩性和容错性，成为构建大型电商平台的基石。然而，随着业务规模的持续扩张和技术环境的日新月异，传统的微服务架构也逐渐暴露出一些痛点，例如部署复杂、运维成本高昂、治理难度加大等。面对这些...