从0到1构建高并发在线教育网站：架构设计与实战破局
引言：为什么是在线教育？为什么是高并发？
近年来，在线教育经历了爆发式增长。其技术核心，就是一个典型的内容型+交互型网站。它既有电商秒杀般的课程购买场景，又有流媒体般的视频直播/点播需求，同时还包含了社区论坛般的评论、问答互动。
这种业务复杂性，使得在线教育网站成为一个绝佳的全栈实践项目。而其中最大的技术挑战，往往来自于 “高并发” ——当一门热门课程发布、一位名师开讲直播时，瞬间涌入的流量如何平稳承接？这就是我们今天要攻克的堡垒。
LLM 内存需求计算方式
GPU上大语言模型的内存主要由模型权重和KV缓存构成。70亿参数模型以16位精度加载时，权重占约14GB；KV缓存则随批大小和序列长度线性增长，显著影响显存使用，限制推理吞吐与长上下文处理。
运维智能体（SRE Agent）技术分级能力要求
本标准规范了运维智能体在场景应用、协同能力、能力建设及底座构建方面的技术要求，适用于公共与私有环境下的服务与产品。依据AI技术发展，定义了从初始级到优秀级的三级能力框架，涵盖感知、控制、行动等核心能力，推动运维智能化升级。