Knative Serving 是一款基于 K8s 的 Serverless 开源平台,用于构建和管理现代化、可拓展、流量驱动、无服务器的应用程序。本文重点关注 Knative 网络层能力的实现。
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。
SLS性能持续分析基于开放的接入生态与持续性能分析的理念所构建(开放接入部分已在iLogtail开源),基于SLS 性能持续分析,将为广大开发者提供开箱即用、一站式的的性能观测体验,助力开发者轻松面对多云、多Region、多版本、微服务等场景下的性能分析需求。
在今天这样以AIGC为代表的AI时代下,了解训练场景对于存储的具体诉求同样是至关重要的。本文将尝试解读WEKA的一个相关报告,来看看AIGC对于存储有哪些具体的性能要求。
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享道出行利用阿里云容器服务ACK,结合AHPA智能弹性与ECS、ECI混合部署,解决了业务潮汐效应带来的弹性滞后和成本问题。
随着互联网从 Web 2.0 迈进到 AI 时代,用户和互联网的交互方式,AI 时代下互联网的内容生产流程都发生了显著的转变,这对基础设施(Infra)提出了新的诉求,也带来了新的机遇。Infra 包含的内容非常丰富,本文仅从网关层面分享笔者的所见所感所悟。