《2023云原生实战案例集》——01 汽车/制造——VIVO AI计算平台的ACK One混合云实践

简介: 《2023云原生实战案例集》——01 汽车/制造——VIVO AI计算平台的ACK One混合云实践

image.png 

客户简介

vivo是一家以设计驱动创造产品/以智能终端和智慧服务为核心的科技公司。

客户痛点

资源交付周期长:此前使用自建机房/新增资源的采购流程复杂/周期长/无法及时 响应业务临时的大量算力需求,例如大规模参数模型的训练和在线服务的节假日活动 扩容。同时由于服务器供应链形势严峻,网卡、硬盘、GPU卡等硬件设备都缺货/采 购交付存在较大风险。

需要更高性能的基础设施:AI计算平台对网络、存储有更高的性能要求/在私有IDC 里落地需要很高的时间和金钱成本。

方案亮点

采用ACK One方案,将云主机当做裸金属/物理机,加入到客户自有容器集群,集群使 用人员体验感无差异,无需额外开发。云主机通过客户云平台申请,不改变当前资源申 请流程。

实施简单,成本低:客户原有集群无需改动,功能兼容,无需额外开发。

提供一致性的体验:将云主机加入集群的流程和物理机基本一致。先通过公司云平台 申请云主机,然后通过自动化平台将云主机初始化并加到集群中。

提供更好的混合云网络:Kubernetes的容器网络要求podpodpod和宿主机之 间通讯正常。该平台采用了 CaUco+Tevvay的网络方案,主要表现为在客户机房内的 工作节点采用CaLico BGP,阿里云上的工作节点采用Terway共享网卡模式,以获取 更好的性能。

image.png

建设成果

通过ACK One混合云的能力,该平台可将阿里云上的GPU主机加入到客户自有集群, 提供给用户在深度学习训练平台上使用,及时满足业务的算力需求。用户的使用习惯和 之前保持一致。公共云资源根据不同业务的情况,使用周期在一个月到数个月。使用费 用大大低于自行采购物理机的费用,有效降低成本。

相关产品

分布式有容命平台ACK Ohe

② 容器服务ACK

相关实践学习
深入解析Docker容器化技术
Docker是一个开源的应用容器引擎,让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的容器中,然后发布到任何流行的Linux机器上,也可以实现虚拟化,容器是完全使用沙箱机制,相互之间不会有任何接口。Docker是世界领先的软件容器平台。开发人员利用Docker可以消除协作编码时“在我的机器上可正常工作”的问题。运维人员利用Docker可以在隔离容器中并行运行和管理应用,获得更好的计算密度。企业利用Docker可以构建敏捷的软件交付管道,以更快的速度、更高的安全性和可靠的信誉为Linux和Windows Server应用发布新功能。 在本套课程中,我们将全面的讲解Docker技术栈,从环境安装到容器、镜像操作以及生产环境如何部署开发的微服务应用。本课程由黑马程序员提供。     相关的阿里云产品:容器服务 ACK 容器服务 Kubernetes 版(简称 ACK)提供高性能可伸缩的容器应用管理能力,支持企业级容器化应用的全生命周期管理。整合阿里云虚拟化、存储、网络和安全能力,打造云端最佳容器化应用运行环境。 了解产品详情: https://www.aliyun.com/product/kubernetes
相关文章
|
5月前
|
人工智能 监控 安全
员工使用第三方AI办公的风险与解决方案:从三星案例看AI的数据防泄漏
生成式AI提升办公效率,也带来数据泄露风险。三星、迪士尼案例揭示敏感信息外泄隐患。AI-FOCUS团队建议构建“流式网关+DLP”防护体系,实现分级管控、全程审计,平衡安全与创新。
|
6月前
|
人工智能 自然语言处理 API
快速集成GPT-4o:下一代多模态AI实战指南
快速集成GPT-4o:下一代多模态AI实战指南
516 101
|
5月前
|
人工智能 缓存 运维
【智造】AI应用实战:6个agent搞定复杂指令和工具膨胀
本文介绍联调造数场景下的AI应用演进:从单Agent模式到多Agent协同的架构升级。针对复杂指令执行不准、响应慢等问题,通过意图识别、工具引擎、推理执行等多Agent分工协作,结合工程化手段提升准确性与效率,并分享了关键设计思路与实践心得。
844 20
【智造】AI应用实战:6个agent搞定复杂指令和工具膨胀
|
5月前
|
存储 人工智能 搜索推荐
LangGraph 记忆系统实战:反馈循环 + 动态 Prompt 让 AI 持续学习
本文介绍基于LangGraph构建的双层记忆系统,通过短期与长期记忆协同,实现AI代理的持续学习。短期记忆管理会话内上下文,长期记忆跨会话存储用户偏好与决策,结合人机协作反馈循环,动态更新提示词,使代理具备个性化响应与行为进化能力。
891 10
LangGraph 记忆系统实战:反馈循环 + 动态 Prompt 让 AI 持续学习
|
5月前
|
人工智能 IDE 开发工具
从6人日到1人日:一次AI驱动的客户端需求开发实战
从6人日到1人日:一次AI驱动的客户端需求开发实战
从6人日到1人日:一次AI驱动的客户端需求开发实战
|
5月前
|
数据采集 人工智能 JSON
Prompt 工程实战:如何让 AI 生成高质量的 aiohttp 异步爬虫代码
Prompt 工程实战:如何让 AI 生成高质量的 aiohttp 异步爬虫代码
|
6月前
|
存储 消息中间件 人工智能
【05】AI辅助编程完整的安卓二次商业实战-消息页面媒体对象(Media Object)布局实战调整-按钮样式调整实践-优雅草伊凡
【05】AI辅助编程完整的安卓二次商业实战-消息页面媒体对象(Media Object)布局实战调整-按钮样式调整实践-优雅草伊凡
214 11
【05】AI辅助编程完整的安卓二次商业实战-消息页面媒体对象(Media Object)布局实战调整-按钮样式调整实践-优雅草伊凡
|
6月前
|
存储 消息中间件 人工智能
【08】AI辅助编程完整的安卓二次商业实战-修改消息聊天框背景色-触发聊天让程序异常终止bug牵涉更多聊天消息发送优化处理-优雅草卓伊凡
【08】AI辅助编程完整的安卓二次商业实战-修改消息聊天框背景色-触发聊天让程序异常终止bug牵涉更多聊天消息发送优化处理-优雅草卓伊凡
429 10
【08】AI辅助编程完整的安卓二次商业实战-修改消息聊天框背景色-触发聊天让程序异常终止bug牵涉更多聊天消息发送优化处理-优雅草卓伊凡
|
6月前
|
人工智能 JSON 测试技术
AI智能体开发实战:从提示工程转向上下文工程的完整指南
曾被热捧的提示工程正逐渐退潮,本文揭示其局限性,并提出“上下文工程”新范式:通过结构化提示、精准上下文管理、工具调用与统一状态,构建可扩展、可恢复、生产级的智能体工作流,推动AI系统迈向工程化与可控化。
699 9
AI智能体开发实战:从提示工程转向上下文工程的完整指南

相关产品

  • 容器服务Kubernetes版
  • 推荐镜像

    更多