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近年来,AI 技术发展迅猛,企业纷纷寻求将 AI 能力转化为商业价值,然而,在部署 AI 模型推理服务时,却遭遇成本高昂、弹性不足及运维复杂等挑战。本文将探讨云原生 Serverless GPU 如何从根本上解决这些问题,以实现 AI 技术的高效落地。
该文档详细介绍了阿里云一键部署和手动部署多媒体数据存储与分发方案的步骤。一键部署通过资源编排服务(ROS)实现自动化,涵盖注册账号、开通服务、创建OSS Bucket、配置CDN加速及绑定IMM等功能,简化了复杂操作。手动部署则更细致地展示了每个配置环节,包括网络规划、资源创建、域名绑定、CDN配置、证书加密及最终的验证与清理,确保用户对整个流程有清晰理解。两种方式均以OSS为核心,支持数据上传、转码处理和加速分发,保障高效稳定的用户体验。
从 2008 年开始,我陆陆续续参与了多个 DevOps 系统的建设,如今,审视这些系统的建设初衷和它们的设计思路或遇到的问题,依然有不少借鉴意义。我会按照时间顺序,把每个 DevOps 系统的特点,诞生的背景,以及在当时所主要解决的问题做一个概要的介绍,同时,我们也会以今天的视角再次审视这些问题,来看下同样的问题,经过十几年的发展,解决方案上有哪些不同。
小熊油耗在进行架构升级时,进行了广泛的市场调研,深入分析了国内多家云服务商。经过对比多种 IaaS 层云主机方案及 Serverless 产品的部署策略,他们最终选择了阿里云Serverless 应用引擎 SAE。小熊油耗认为,阿里云能给他们提供更强的安全感,安全感来自于阿里云是一个更大的平台:历史最悠久,用户最多、产品最丰富、配套工具众多、技术支持体系成熟,阿里云 SAE,不仅在稳定性上表现卓越,在细粒度的成本控制和极致的弹性能力上表现也非常出色,而且免运维,完美契合了小熊油耗作为一家细分领域小而美的公司的需求。
为了高效地发现、定位和解决预发问题,闲鱼团队研发了一套异常日志问题自动追踪-定位-分发机制。这套机制通过自动化手段,实现了异常日志的定时扫描、精准定位和自动分发,显著降低了开发和测试的成本,提高了问题解决的效率。