本文介绍了对象存储(OSS)在AI业务中的应用与实践。内容涵盖四个方面:1) 对象存储作为AI数据基石,因其低成本和高弹性成为云上数据存储首选;2) AI场景下的对象存储实践方案,包括数据获取、预处理、训练及推理阶段的具体使用方法;3) 国内主要区域的默认吞吐量提升至100Gbps,优化了大数据量下的带宽需求;4) 常用工具介绍,如OSSutil、ossfs、Python SDK等,帮助用户高效管理数据。重点讲解了OSS在AI训练和推理中的性能优化措施,以及不同工具的特点和应用场景。
本次实验主要体验RDS通用云盘的三项核心能力:IO加速、IO突发和数据归档。首先创建实验资源,包括RDS MySQL实例和ECS实例,耗时约5分钟。接着通过sysbench导入数据并配置安全设置。 在体验阶段,我们对比了开启和关闭IO加速及IO突发功能对RDS性能的影响,观察到QPS有显著差异。最后,通过将数据从云盘迁移到OSS中,展示了冷存层的数据归档功能,并进行RDS硬盘缩容,验证了其成本优势。整个实验过程详细记录了每一步操作,确保用户能直观感受到RDS通用云盘带来的性能提升和成本优化。
聚焦近日OpenAI的大规模K8s集群故障,介绍阿里云容器服务与可观测团队在大规模K8s场景下我们的建设与沉淀。以及分享对类似故障问题的应对方案:包括在K8s和Prometheus的高可用架构设计方面、事前事后的稳定性保障体系方面。
Flow-CLI 使用的典型场景如:自定义开发一个 Sonar 扫描步骤,以在流水中触发 Sonar 扫描,并以扫描结果作为红线卡点,以保证代码质量;对接三方自有审批平台,在发布前进行检查审批,审批通过才允许发布。接下来,我们就以对接 Sonar 服务为例,手把手教你开发一个带红线功能的 Sonar 扫描步骤。
本文讲述作者如何解决客户集群中出现的OOM(Out of Memory)和Pod驱逐问题。文章不仅详细记录了问题的发生背景、现象特征,还深入探讨了排查过程中的关键步骤和技术细节。
本文介绍了从Istio+k8s环境迁移到阿里云ASM+ACK环境的渐进式方法,通过配置虚拟服务和入口服务实现新老集群间的服务调用与流量转发,确保业务连续性与平滑迁移
阿里云 AI 搜索开放平台面向企业及开发者提供丰富的组件化AI搜索服务,本文将重点介绍基于AI搜索开放平台内置的 DeepSeek-R1 系列大模型,如何搭建 Elasticsearch AI Assistant。