随着云计算的普及,越来越多的传统企业客户也在选择把IDC的业务系统搬到公共云上,实现更大的弹性、更强的灵活性、更高的性价比。但与泛互联网型企业的轻资产相比,传统企业的云下IT规模较大,有比较沉重历史包袱重,以及各种行业安全规范的约束,所以对于网络的规划设计、部署使用、运维管理都有自己的要求,仅仅具备云产品的初级使用能力已不能满足实际使用需求。企业级云上网络架构的重点是帮助企业用户更高效地搭建安全可靠的云上网络架构,本文主要针对企业客户在云上的南北向流量(访问internet/被internet用户访问)和东西向流量(企业内部VPC互访)的互访、安全、管理等多方面需求,利用CEN-TR(云企业网企业版)实现云上东西向+南北向流量安全和统一公网出口的最佳实践。
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。
SDCon 全球软件技术大会上,阿里云通义灵码团队分享了关于 AI 辅助编码的最新研究与实践,随着 AIGC 技术的发展,软件研发领域将迎来智能化的新高度,助力 DevOps 流程优化,提升研发效率和研发幸福感。
iLogtail 作为开源可观测数据采集器,对 Kubernetes 环境下日志采集有着非常好的支持,本文跟随 iLogtail 的脚步,了解容器运行时与 K8s 下日志数据采集原理。
近日,2024云栖大会现场,阿里云宣布对其存储服务进行全面升级,围绕 Storage for AI 与 AI in Storage 两大领域,提出“4 Any + 3 AI ”的升级方向,揭示存储基础设施与AI的双向赋能路径。阿里云存储产品将支持更多AI业务高效创新, 同时 AI 技术也将助力基础设施迭代,支持企业更好地管理数据资产。
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。
本文围绕阿里云CSI(Container Storage Interface)镜像构建的实际案例,探讨了一系列优化容器镜像的最佳实践。