《边缘云技术演进与发展白皮书》——五、边缘云分布式云管系统技术演进——01 分布式云管架构演进—— 3.云管第三阶段:多态混跑

简介: 《边缘云技术演进与发展白皮书》——五、边缘云分布式云管系统技术演进——01 分布式云管架构演进—— 3.云管第三阶段:多态混跑

云管第三阶段:多态混跑

随着云原生概念深入人心,容器化逐渐成为主流,更多应用的落地形态基于云原生技术,催生出云

管控架构的再一次升级。相对于前一阶段的云管平台,第三阶段的云管平台构建出PaaS边缘容器

平台,实现边缘多种虚拟化服务混跑模式。

在中心管控,发展出一套PaaS容器云平台,构筑在IaaS产品上基于K8s的生态,可独立提供出各

种类型的容器服务,包括但不限于原生K8s能力、容器应用服务、Serverless容器服务等。

在边缘管控,容器服务也需要跟原有的计算、存储、网络管控架构融合并紧密协同利用K8s对异

构资源的支撑能力,CSI、CNI体系等,提供边缘容器服务。

image.png图10 混跑融合管控架构

相关文章
|
24天前
|
Kubernetes 大数据 调度
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。
229 34
|
5月前
|
存储 运维 安全
盘古分布式存储系统的稳定性实践
本文介绍了阿里云飞天盘古分布式存储系统的稳定性实践。盘古作为阿里云的核心组件,支撑了阿里巴巴集团的众多业务,确保数据高可靠性、系统高可用性和安全生产运维是其关键目标。文章详细探讨了数据不丢不错、系统高可用性的实现方法,以及通过故障演练、自动化发布和健康检查等手段保障生产安全。总结指出,稳定性是一项系统工程,需要持续迭代演进,盘古经过十年以上的线上锤炼,积累了丰富的实践经验。
287 7
|
5月前
|
存储 分布式计算 Hadoop
基于Java的Hadoop文件处理系统:高效分布式数据解析与存储
本文介绍了如何借鉴Hadoop的设计思想,使用Java实现其核心功能MapReduce,解决海量数据处理问题。通过类比图书馆管理系统,详细解释了Hadoop的两大组件:HDFS(分布式文件系统)和MapReduce(分布式计算模型)。具体实现了单词统计任务,并扩展支持CSV和JSON格式的数据解析。为了提升性能,引入了Combiner减少中间数据传输,以及自定义Partitioner解决数据倾斜问题。最后总结了Hadoop在大数据处理中的重要性,鼓励Java开发者学习Hadoop以拓展技术边界。
175 7
|
5月前
|
存储 人工智能 边缘计算
AI时代下, 边缘云上的技术演进与场景创新
本文介绍了AI时代下边缘云的技术演进与场景创新。主要内容分为三部分:一是边缘云算力形态的多元化演进,强调阿里云边缘节点服务(ENS)在全球600多个节点的部署,提供低时延、本地化和小型化的价值;二是边缘AI推理的创新发展与实践,涵盖低时延、资源广分布、本地化及弹性需求等优势;三是云游戏在边缘承载的技术演进,探讨云游戏对边缘计算的依赖及其技术方案,如多开技术、云存储和网络架构优化,以提升用户体验并降低成本。文章展示了边缘云在未来智能化、实时化解决方案中的重要性。
223 3
|
7月前
|
存储 运维 负载均衡
构建高可用性GraphRAG系统:分布式部署与容错机制
【10月更文挑战第28天】作为一名数据科学家和系统架构师,我在构建和维护大规模分布式系统方面有着丰富的经验。最近,我负责了一个基于GraphRAG(Graph Retrieval-Augmented Generation)模型的项目,该模型用于构建一个高可用性的问答系统。在这个过程中,我深刻体会到分布式部署和容错机制的重要性。本文将详细介绍如何在生产环境中构建一个高可用性的GraphRAG系统,包括分布式部署方案、负载均衡、故障检测与恢复机制等方面的内容。
391 4
构建高可用性GraphRAG系统:分布式部署与容错机制
|
6月前
|
机器学习/深度学习 存储 运维
分布式机器学习系统:设计原理、优化策略与实践经验
本文详细探讨了分布式机器学习系统的发展现状与挑战,重点分析了数据并行、模型并行等核心训练范式,以及参数服务器、优化器等关键组件的设计与实现。文章还深入讨论了混合精度训练、梯度累积、ZeRO优化器等高级特性,旨在提供一套全面的技术解决方案,以应对超大规模模型训练中的计算、存储及通信挑战。
317 4
|
7月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 分布式计算
【AI系统】分布式通信与 NVLink
进入大模型时代后,AI的核心转向大模型发展,训练这类模型需克服大量GPU资源及长时间的需求。面对单个GPU内存限制,跨多个GPU的分布式训练成为必要,这涉及到分布式通信和NVLink技术的应用。分布式通信允许多个节点协作完成任务,而NVLink则是一种高速、低延迟的通信技术,用于连接GPU或GPU与其它设备,以实现高性能计算。随着大模型的参数、数据规模扩大及算力需求增长,分布式并行策略,如数据并行和模型并行,变得至关重要。这些策略通过将模型或数据分割在多个GPU上处理,提高了训练效率。此外,NVLink和NVSwitch技术的持续演进,为GPU间的高效通信提供了更强的支持,推动了大模型训练的快
178 0
|
8月前
|
消息中间件 存储 监控
消息队列系统中的确认机制在分布式系统中如何实现?
消息队列系统中的确认机制在分布式系统中如何实现?
|
6月前
|
弹性计算 API 持续交付
后端服务架构的微服务化转型
本文旨在探讨后端服务从单体架构向微服务架构转型的过程,分析微服务架构的优势和面临的挑战。文章首先介绍单体架构的局限性,然后详细阐述微服务架构的核心概念及其在现代软件开发中的应用。通过对比两种架构,指出微服务化转型的必要性和实施策略。最后,讨论了微服务架构实施过程中可能遇到的问题及解决方案。
|
7月前
|
Cloud Native Devops 云计算
云计算的未来:云原生架构与微服务的革命####
【10月更文挑战第21天】 随着企业数字化转型的加速,云原生技术正迅速成为IT行业的新宠。本文深入探讨了云原生架构的核心理念、关键技术如容器化和微服务的优势,以及如何通过这些技术实现高效、灵活且可扩展的现代应用开发。我们将揭示云原生如何重塑软件开发流程,提升业务敏捷性,并探索其对企业IT架构的深远影响。 ####
159 3

热门文章

最新文章