Kubernetes 作为当今云原生业界标准,具备良好的生态以及跨云厂商能力。Kubernetes 很好的抽象了 IaaS 资源交付标准,使得云资源交付变的越来越简单,与此同时用户期望更多的聚焦于业务自身,做到面向应用交付,Serverless 理念也因此而生。 那么如何通过原生 k8s 提供Serverless 能力?如何实现GPU等异构资源按需使用?这里给大家介绍一下我们在Serverless Kubernetes 开发实践:异构资源,按需使用。
本文介绍如何使用TFJob在ASK+ECI场景下,快速完成基于GPU的TensorFlow分布式训练任务。
本文介绍基于函数计算实现的异步任务执行框架(编程语言:Python3),把跟阿里云资源开通相关的API封装到一个独立的模块,提供标准的API跟企业内部在用的ITSM或OA进行集成,降低客户对接API门槛,更快上阿里云。
大数据快速增长的需要泛日志(Log/Trace/Metric)是大数据的重要组成,伴随着每一年业务峰值的新脉冲,日志数据量在快速增长。同时,业务数字化运营、软件可观测性等浪潮又在对日志的存储、计算提出更高的要求。从时效性角度看日志计算引擎:数仓覆盖 T + 1 日志处理,准实时系统(搜索引擎、OLA...
Serverless的理念是即时弹性,用完即走。服务并非长时间运行,这也就意味着像websocket这种长链接的请求模式看起来并不适合Serverless,但是否有其他的办法既能满足长连接模式请求,也能够利用Serverless本身特性呢?答案是肯定的,我们通过API网关来解决webscoket连接的问题,然后由网关触达Serverless服务的后端,本文以弹幕场景为例来介绍如何使用Serverless架构实现全双工通信。