阿里云容器服务高级技术专家。负责容器服务异构计算和云原生AI产品、企业级解决方案和客户支持工作。在云原生,AI平台,PaaS,SOA和企业级应用架构领域有十年以上工作经验。
阿里云容器服务团队结合多年Kubernetes产品与客户支持经验,对Kube-scheduler进行了大量优化和扩展,逐步使其在不同场景下依然能稳定、高效地调度各种类型的复杂工作负载。 《进击的Kubernetes调度系统》系列文章将把我们的经验、技术思考和实现细节全面地展现给Kubernetes用户和开发者,期望帮助大家更好地了解Kubernetes调度系统的强大能力和未来发展方向。
阿里云容器服务团队结合多年Kubernetes产品与客户支持经验,对Kube-scheduler进行了大量优化和扩展,逐步使其在不同场景下依然能稳定、高效地调度各种类型的复杂工作负载。 《进击的Kubernetes调度系统》系列文章将把我们的经验、技术思考和实现细节全面地展现给Kubernetes用户和开发者,期望帮助大家更好地了解Kubernetes调度系统的强大能力和未来发展方向。
阿里云容器服务团队结合多年Kubernetes产品与客户支持经验,对Kube-scheduler进行了大量优化和扩展,逐步使其在不同场景下依然能稳定、高效地调度各种类型的复杂工作负载。 《进击的Kubernetes调度系统》系列文章将把我们的经验、技术思考和实现细节全面地展现给Kubernetes用户和开发者,期望帮助大家更好地了解Kubernetes调度系统的强大能力和未来发展方向。
阿里云容器服务提供的深度学习解决方案内置了对Tensorflow, Keras, MXnet框架的环境,并支持基于它们的深度学习模型开发、模型训练和模型预测。同时,对于模型训练和预测,用户还可以通过指定自定义容器镜像的方式,使用其他深度学习框架。