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6月前
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Dataphin V5.0:调度资源支持弹性伸缩,有效提升资源利用率
Dataphin在5.0版本新增“调度资源弹性伸缩”功能,通过设置资源组的Min(保障资源)和Max(上限资源),优化资源共享逻辑,提升集群资源利用率。方案涵盖三种资源分配场景,并支持查看实时使用量。
我们香港见!阿里云亮相 KubeCon China 2025
阿里云亮相KubeCon + CloudNativeCon China 2025,带来多个技术议题分享,覆盖容涉及 AI 模型分发、Argo 工作流、Fluid 数据管理、Kubernetes 运维等多个热门话题,欢迎大家前来与我们零距离交流,共同探讨云原生技术!
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6月前
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开源AI驱动的商业综合体保洁管理——智能视频分析系统的技术解析
智能保洁管理系统通过计算机视觉与深度学习技术,解决传统保洁模式中监管难、效率低的问题。系统涵盖垃圾滞留监测、地面清洁度评估、设施表面检测等功能,实现高精度(96%以上)、实时响应(<200毫秒)。基于开源TensorFlow与Kubernetes架构,支持灵活部署与定制开发,适用于商场、机场等场景,提升管理效率40%以上。未来可扩展至气味监测等领域,推动保洁管理智能化升级。
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6月前
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Arista cEOS 4.30.10M - 针对云原生环境设计的容器化网络操作系统
Arista cEOS 4.30.10M - 针对云原生环境设计的容器化网络操作系统
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6月前
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《分布式任务调度框架深度对比:Quartz/XXL-JOB/Elastic-Job/PowerJob选型指南》​
根据IDC预测,到2025年全球将有75%的企业任务调度系统需要重构以适应云原生架构。技术雷达监测:定期关注CNCF技术趋势报告渐进式改造:从非核心业务开始验证新框架人才储备:重点培养具备K8s Operator开发能力的调度专家评估现有系统的云原生适配度在测试环境部署PowerJob 4.3.3参与CNCF调度技术社区讨论制定6个月框架迁移路线图(注:本文数据来自各框架官方路线图、CNCF年度报告及笔者压力测试结果,转载请保留出处)
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6月前
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一文搞懂 GPU 共享方案: NVIDIA Time Slicing
本文主要分享 GPU 共享方案,包括如何安装、配置以及使用,最后通过分析源码了 TImeSlicing 的具体实现。通过配置 TImeSlicing 可以实现 Pod 共享一块物理 GPU,以提升资源利用率。
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6月前
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来自: 云原生
Airflow vs Argo Workflows:分布式任务调度系统的“华山论剑”
本文对比了Apache Airflow与Argo Workflows两大分布式任务调度系统。两者均支持复杂的DAG任务编排、社区支持及任务调度功能,且具备优秀的用户界面。Airflow以Python为核心语言,适合数据科学家使用,拥有丰富的Operator库和云服务集成能力;而Argo Workflows基于Kubernetes设计,支持YAML和Python双语定义工作流,具备轻量化、高性能并发调度的优势,并通过Kubernetes的RBAC机制实现多用户隔离。在大数据和AI场景中,Airflow擅长结合云厂商服务,Argo则更适配Kubernetes生态下的深度集成。
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