官方博客-阿里云开发者社区

  • 2024-09-03
    8329

    一文详解容器技术简介和基本原理

    本文全面阐述了容器技术的发展历程、关键技术、架构和当前的行业生态,特别是容器技术在云环境中的应用和演进。

    8,329
  • 2024-05-15
    103165

    大语言模型推理提速,TensorRT-LLM 高性能推理实践

    大型语言模型(Large language models,LLM)是基于大量数据进行预训练的超大型深度学习模型,本文主要讲述TensorRT-LLM利用量化、In-Flight Batching、Attention、Graph Rewriting提升 LLM 模型推理效率。

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  • 2023-09-26
    140323

    云原生场景下高可用架构的最佳实践

    云原生场景下高可用架构的最佳实践

    140,323
  • 2024-05-15
    3986

    为大模型工程提效,基于阿里云 ACK 的云原生 AI 工程化实践

    本文主要介绍了解析云原生 AI 所遇到的技术挑战和应对方案,随后介绍云原生 AI 领域的关键技术与架构细节,最后分享我们在 ACK 的相关经验及工程实践。

  • 102622

    阿里云 ACK One Serverless Argo 助力深势科技构建高效任务平台

    阿里云 ACK One Serverless Argo 助力深势科技构建高效任务平台

  • 2023-09-19
    1330

    全网最细,深度解析 Istio Ambient Mesh 流量路径

    本文旨在对 Istio Ambient Mesh 的流量路径进行详细解读,力求尽可能清晰地呈现细节,以帮助读者完全理解 Istio Ambient Mesh 中最为关键的部分。

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  • 2025-01-06
    717

    OpenAI 宕机思考丨Kubernetes 复杂度带来的服务发现系统的风险和应对措施

    Kubernetes 体系基于 DNS 的服务发现为开发者提供了很大的便利,但其高度复杂的架构往往带来更高的稳定性风险。以 Nacos 为代表的独立服务发现系统架构简单,在 Kubernetes 中选择独立服务发现系统可以帮助增强业务可靠性、可伸缩性、性能及可维护性,对于规模大、增长快、稳定性要求高的业务来说是一个较理想的服务发现方案。希望大家都能找到适合自己业务的服务发现系统。

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  • 2024-05-15
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    云原生场景下,AIGC 模型服务的工程挑战和应对

    本文介绍了在云原生场景下,AIGC 模型服务的工程挑战和Fluid 在云原生 AIGC 模型推理场景的优化。

  • OpenAI故障复盘 - 阿里云容器服务与可观测产品如何保障大规模K8s集群稳定性

    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。

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