弹性计算双周刊 第22期

简介: 弹性伸缩服务在简单伸缩规则的基础上,通过与云监控深度合作,上线了目标追踪伸缩规则。相比于简单伸缩规则定义较模糊、调整粒度固定、调整过程缺少控制等不足之处,目标追踪伸缩规则重新定义了伸缩组动态调整的使用方式,用户只需要指定关心的监控指标目标值,弹性伸缩组基于对监控数据的感知能力自动计算需要调整的扩缩容实例数,并使用尽量少的调整过程趋近监控指标目标值,让用户在使用弹性伸缩过程中,不再操作“手动空调”,获得“自动空调”的轻松体验。

【最新动态】
单颗物理GPU太贵?阿里云发布云上首个轻量级GPU实例VGN5i
阿里云本次首家提供云上轻量级GPU实例,意味着用户可以用更细粒度的计算资源开启业务。该产品基于NVIDIA Tesla P4 GPU,支持多种规格,企业可以按需选择实例规格或者在云市场选择NVIDIA Quadro虚拟工作站,适用于云游戏、AR/VR以及图形处理等随需应变的GPU计算场景。
阿里云表示,5月还将发布基于NVIDIA T4的GPU异构计算产品VGN6i实例,NVIDIA T4采用最新的Turing架构,在虚拟化环境中更为灵活,可加速深度学习和推理工作流程的Tensor Core,以及可加速光线追踪和批量渲染的RT Core。

弹性伸缩推出目标追踪伸缩规则,让用户使用更精准、快速、易用的策略响应业务负载变化
弹性伸缩服务在简单伸缩规则的基础上,通过与云监控深度合作,上线了目标追踪伸缩规则。相比于简单伸缩规则定义较模糊、调整粒度固定、调整过程缺少控制等不足之处,目标追踪伸缩规则重新定义了伸缩组动态调整的使用方式,用户只需要指定关心的监控指标目标值,弹性伸缩组基于对监控数据的感知能力自动计算需要调整的扩缩容实例数,并使用尽量少的调整过程趋近监控指标目标值,让用户在使用弹性伸缩过程中,不再操作“手动空调”,获得“自动空调”的轻松体验。

ECS Redeploy Instance接口发布,已开放灰度使用
当ECS主机的出现故障隐患时主动运维提前通知客户,客户可以使用Redeploy Instance接口或者控制台链接进行宿主机迁移,消除潜在的服务不可用隐患。

镜像即代码:基于Packer构建阿里云镜像
Packer是HashiCorp推出的一款工具,旨在提供简易的方式自动化构建镜像。通过Packer,你只需要在配置文件中指明镜像构建所需的基本信息及期望安装到镜像中的软件及配置,即可通过自动化脚本构建所需的镜像。由于构建镜像的过程被固化成了配置文件,每一个步骤都清晰可见易于回溯,无需担心多次构建得到的镜像存在不一致。且镜像构建配置化后,将为测试和更新镜像带来极大的便利,大大降低运维和管理镜像的成本。

AutoScaling 如何通过RAM使用弹性伸缩
RAM (Resource Access Management) 是阿里云为客户提供的用户身份管理与资源访问控制服务,使用RAM能够大大的提高企业信息安全程度。本文主要介绍了如何通过RAM实现对弹性伸缩服务的访问控制。

使用EHPC实现“完美并行”的高效批处理方案
在高性能计算场景中,用户一次业务计算可以划分为大量的任务,每个任务的处理逻辑相同,但是输入文件、参数设置和输出文件不同。由于每个任务处理逻辑相似,执行时彼此没有依赖,按照高性能计算的并行计算模式,可归为 “embarrassing parallel”一类(又被称为完美并行问题),这类问题很少或根本不需要将问题分成许多并行任务的工作,通这些并行任务之间很少或没有依赖或需要通信,这类问题有一个另外的名称,叫做“批处理”,是高性能计算领域最“完美”的一种场景。在此,给出了基于阿里云弹性高性能计算场景的数组作业解决方案——利用E-HPC集成的作业调度系统,将用户的批处理任务自动分配到数组作业,实现在云超算集群上高并发执行。同时,依靠“云”弹性,动态扩展集群的计算资源,控制批处理的完成时间。

【最佳实践】
弹性伸缩服务问题排查指南
建议在创建伸缩组的时候设置多可用区(可用区不同的Vswitch),创建伸缩配置的时候选择多实例规格,当某个ECS实例规格在某个可用区没有库存时,弹性伸缩服务会自动切换到有库存的实例规格规格及可用区进行扩容。伸缩配置多实例规格 伸缩组多可用区

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阿里云百炼Qwen 3.7 Plus与Max实测全解:性价比与多模态能力、成本深度对比
2026年,阿里云百炼平台推出的Qwen 3.7系列成为企业与开发者落地AI应用的核心选择,其中Qwen 3.7 Max与Plus作为两大旗舰版本,定位差异显著:Max是纯文本推理旗舰,专注高强度智能体与复杂逻辑任务;Plus则是多模态全能版,在保留强大文本能力的同时,补齐图像、视频理解能力,且价格大幅降低。本文基于2026年最新实测数据,从核心参数、文本能力、多模态能力、智能体表现、性价比与场景选型六大维度,全面解析两款模型的差异,为用户提供精准选型参考。
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