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2月前
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ASM Ambient 模式下如何实现 L4 代理优雅升级
ASM 在 1.25 正式支持了 Ambient 模式。在 Ambient 模式下,您可以获得更好的数据面转发性能和更低的资源占用,并且仍然可以使用网格提供的绝大部分高级功能。然而由于目前 Ztunnel 组件代理了 Node 上的所有流量,很多用户对 Ztunnel 升级或重启过程中的流量中断十分关心。本文我们将详细解释Ztunnel 升级时的下线原理以及最佳实践。
流量突然提升100倍QPS,怎么办?
面对流量暴增,系统易现吞吐下降、崩溃及雪崩效应。需通过压力测试、熔断降级、弹性扩容、监控预警与混沌工程等手段,提升系统稳定性与容错能力,确保高并发下关键业务持续可用。
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2月前
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来自: 云原生
【Java】(8)正则表达式的使用与常用类分享
正则表达式定义了字符串的模式。正则表达式并不仅限于某一种语言,但是在每种语言中有细微的差别。
Kubeflow-Trainer-架构学习指南
本指南系统解析Kubeflow Trainer架构,涵盖核心设计、目录结构与代码逻辑,结合学习路径与实战建议,助你掌握这一Kubernetes原生机器学习训练平台的原理与应用。
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2月前
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Kubernetes操作示例:kubectl rollout命令的应用
以上就是对Kubernetes中 `kubectl rollout`命令应用操作示例介绍。这些命令在实际操作中非常有用,并且能够帮助我们更好地管理和控制Deployment 的更新过程。
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2月前
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VMware Cloud Foundation Automation 9.0.1.0 发布 - 私有云自动化平台
VMware Cloud Foundation Automation 9.0.1.0 发布 - 私有云自动化平台
142_故障容错:冗余与回滚机制 - 配置多副本的独特健康检查
在大语言模型(LLM)的生产环境部署中,系统的可靠性和稳定性至关重要。随着LLM应用场景的不断扩展,从简单的文本生成到复杂的多模态交互,用户对服务可用性和响应质量的要求也日益提高。据2025年最新的AI服务可用性报告显示,顶级AI服务提供商的SLA(服务级别协议)承诺已达到99.99%,这意味着每年的计划外停机时间不得超过52.56分钟。
133_云端扩展:Kubernetes scaling - 设置自动缩放的阈值与LLM部署最佳实践
在大语言模型(LLM)部署的时代,如何高效地管理计算资源、应对动态负载并优化成本,成为了每个AI工程师必须面对的挑战。随着LLM应用的普及,用户请求模式变得日益复杂且难以预测,传统的静态资源配置方式已无法满足需求。Kubernetes作为云原生时代的容器编排平台,其强大的自动扩展能力为LLM部署提供了理想的解决方案。
75_TPU集成:Google Cloud加速
在大型语言模型(LLM)训练和推理的竞赛中,计算硬件的选择直接决定了研发效率和成本。Google的Tensor Processing Unit(TPU)作为专为AI计算设计的专用芯片,正逐渐成为大规模LLM开发的首选平台之一。随着2025年第七代TPU架构Ironwood的发布,Google在AI计算领域再次确立了技术领先地位。
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