# 容器镜像服务 #
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12-微服务技术栈（高级）：容器引擎Docker
在前面的学习中，我们掌握了微服务的服务注册与发现(nacos)、配置中心(nacos)、远程服务调用(feign)、网关(gateway)，同时借助Idea编译工具多次完成本地服务启动、部署和验证。在微服务架构中，不会再像传统那样单个单个部署服务器，而是会借助Docker进行批量的容器化部署。
数据缓存系列分享(一)：打开大模型应用的另一种方式
容器镜像的加速技术如今已经非常成熟，比如阿里云容器镜像缓存，还有p2p分发技术以及开源的dadi、nydus等按需加载技术，然而这些加速技术对于大模型文件的加载都很难有显著的效果。
MaaS的概念最近开始被提出，模型已经逐渐开始具备相对独立的存储、版本管理能力，也有类OCI的概念被提出，模型与应用的解耦会是必然的一个趋势。
为了解决模型加载与容器镜像加载解耦的问题，我们提供了模型缓存的技术，让模型无需从远端的仓库加载，也不用打包进应用的镜像里，就可以直接像加载本地的文件一样使用模型，而且在模型缓存的制作、使用流程上做了极大的简化。
阿里云 ACK 新升级，打造智算时代的现代化应用平台
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机密计算容器前沿探索与 AI 场景应用
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Docker安全性：最佳实践和常见安全考虑
Docker 的快速发展和广泛应用使其成为现代应用开发的热门选择，然而，容器环境的安全性也受到关注。本文将深入研究 Docker 安全性的最佳实践，包括容器镜像安全、容器运行时安全、网络安全等方面，并提供丰富的示例代码，帮助读者全面了解如何确保 Docker 环境的安全性。
从方法论到最佳实践，深度解析企业云原生 DevSecOps 体系构建
本文主要介绍了云原生安全的现状以及企业应用在云原生化转型中面临的主要安全挑战以及相对成熟的一部分安全体系方法论，深度解析企业云原生 DevSecOps 体系构建。
大语言模型推理提速，TensorRT-LLM 高性能推理实践
大型语言模型（Large language models,LLM）是基于大量数据进行预训练的超大型深度学习模型，本文主要讲述TensorRT-LLM利用量化、In-Flight Batching、Attention、Graph Rewriting提升 LLM 模型推理效率。
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