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作者：斜阳 RocketMQ 5.0 提出了分级存储的新方案，经过数个版本的深度打磨，RocketMQ 的分级存储日渐成熟，并成为降低存储成本的重要特性之一。事实上，几乎所有涉及到存储的产品都会尝试转冷降本，如何针对消息队列的业务场景去做一些有挑战的技术优化， 是非常有意思的事。 这篇文章就跟大家探讨下，在消息系统这样一个数据密集型应用的模型下，技术架构选型的分析与权衡，以及分级存储实现与未来演进

随着互联网的飞速发展，安全性日益成为我们关注的焦点。HTTPS 已从一项奢侈的技术逐渐成为现代网络交互的标准。它不仅仅是保护信息的重要工具，更是实现信任和品质的象征。 当你在本地的 K8S 开发环境中遇到需要使用 HTTPS 来进行访问，又该如何为其配置 TLS/SSL 证书呢？🤔 今天，让我们一起揭秘如何在 K8S 环境中轻松自签证书，为你的本地开发环境带来安全性的提升！ 0. Preparat

作者：旦酱、十眠 什么是全链路灰度？ 在发布应用的过程中，我们通常希望用少量特定流量来验证新版本的发布是否正常，以保障整体稳定性。这个过程被称为灰度发布。关于灰度发布，我们通过逐步增加发布的范围，来验证新版本的稳定性。如果新版本出现问题，我们也能及时发现，控制影响范围，保障整体的稳定性。 灰度发布一般具有以下特点： 逐步增加发布的影响范围，拒绝一次性全部发布。 阶段性的发布过程，可以通过金丝雀发布

由于namespace本身的限制，Kubernetes对多租户的支持面临很多困难，本文梳理了K8S多租户支持的难点以及可能的解决方案。原文: Multi-tenancy in Kubernetes 是否应该让多个团队使用同一个Kubernetes集群? 是否能让不受信任的用户安全的运行不受信任的工作负载? Kubernetes支持多租户吗? 本文将探讨支持多租户的集群所面临的挑战。 多租户可以分为

作者：Sealos 创始人，环界云计算 CEO 方海涛 Sealos 公有云 （cloud.sealos.io） 几乎打爆了市面上所有主流的开源网关，本文可以给大家很好的避坑，在网关选型方面做一些参考。 Sealos Cloud 的复杂场景 Sealos 公有云上线以来，用户呈爆发式增长，目前总共注册用户 8.7w，每个用户都去创建应用，每个应用都需要有自己的访问入口，就导致整个集群路由条目非常巨

作者：吴昆 批处理作业（Batch Job）常应用于数据处理、仿真计算、科学计算和人工智能等领域，主要用于执行一次数据处理或模型训练任务。由于这类任务往往需要消耗大量计算资源，因此必须根据任务的优先级和提交者的可用资源情况进行合理排队，才能最大化集群资源的利用效率。 Scheduler 在任务调度领域水土不服 当前 Kubernetes 的调度器提供了完善的 Pod 通用调度功能，但是在面对大量任

作者：乔普 背景 Koordinator 作为一个积极发展的开源项目，自 2022 年 4 月发布 v0.1.0 版本以来，经历了多次迭代，持续为 Kubernetes 生态系统带来创新和增强。项目的核心是提供混部工作负载编排、混部资源调度、混部资源隔离和混部性能调优的综合解决方案，帮助用户优化容器性能，并提升集群资源使用效率。 在过去的版本迭代中，Koordinator 社区不断壮大，已经得到了

作者：顾静 TensorRT-LLM 如何提升 LLM 模型推理效率 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。底层转换器是一组神经网络，这些神经网络由具有 self-attention 的编码器和解码器组成。编码器和解码器从一系列文本中提取含义，并理解其中的单词和短语之间的关系。 当前 LLM 模型推理的主要瓶颈是 GPU 显

作者：彦鸿 引言 随着 Kuberentes 等云原生技术的飞速发展，带来了研发与运维模式的变革。企业软件架构由单体服务向分布式、微服务演进。随着业务发展，多语言、多框架、多协议的微服务在企业中越来越多，软件架构复杂度越来越高，如何快速通过可观测工具快速定位出问题对研发人员至关重要。为满足全场景、端到端的应用监控需求，应用实时监控服务 ARMS 推出应用监控 eBPF 版，通过 eBPF 技术完善

很多时候，依靠通过alertmanager的标签来进行分组将不同的警报发送到不同的人，亦或者拉起一个群来接收一条关键的警告。在大多数时候，我门希望能够减少告警疲劳。要完成这样的动作，至少需要简化告警条目，优化阈值数值。其次针对告警信息进行合并，对于告警和恢复进行统计。 我们处理的是alertmanager的告警通知，主要的功能如下： 1，忽略不必要的警报2，通过回调，人员领取警报并记录3，沉默警报

作者：吴昆 前言 在前面的文章《弹性调度助力企业灵活应对业务变化，高效管理云上资源》中，我们介绍了阿里云容器服务 ACK 弹性调度为了帮助客户解决在使用云上弹性资源时，面对的“难以差异化控制业务资源使用量，缩容时部分业务 Pod 未释放”等挑战，提供了按照多级资源的优先顺序进行调度，以及按照定义的优先顺序进行缩容的能力。 本文将介绍弹性调度如何使用虚拟节点来满足您的业务弹性需求。 企业在实施应用弹

更多技术交流、求职机会，欢迎关注字节跳动数据平台微信公众号，回复【1】进入官方交流群 背景 随着LLM（Large Language Model）的不断发展，向量检索也逐渐成为关注的焦点。LLM通过处理大量的文本数据，获取丰富的语义信息，从而能够更好地理解和生成自然语言。然而，LLM的输出通常是一系列概率分布，这使得检索过程变得复杂。向量检索作为一种有效的检索方法，它将LLM的输出转化为向量表示，

作者：袭周、十眠 让我们从一个十分常见的业务场景说起。 移动互联网时代，许许多多的业务都有着流量的周期性变化，无论是直播、游戏、点单系统、电商平台等等，都会存在着流量的高峰与波谷。如果采用固定的计算资源部署服务，使用的多了，大量资源在流量波谷闲置浪费，使用的少了，服务难以抗住高峰期的大规模流量，易带来业务损耗。 尤其在大促或节日期间，难以预估具体需要的计算资源数量，同时不论水平还是垂直扩容，人工操

火山引擎公共云城市分享会，精彩回顾 数字时代，云始终是企业实现数字化转型和增长的关键底座。随着新一轮公共云竞争的日渐火热，新的基于算力和基础设施的需求蓬勃生长。在这场上云热潮中，什么样的基础设施产品能够打出优势，竞得一方“云上天空”？ 2023年11月10日-24日，“乘云·向未来”火山引擎公共云·城市分享会先后走进北京、上海、深圳，会上火山引擎以“算力基础设施护航业务平稳上云实践”为题，分享了火

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作者：霍智鑫 众所周知，随着时间的推移，算力成为了 AI 行业演进一个不可或缺的因素。在数据量日益庞大、模型体量不断增加的今天，企业对分布式算力和模型训练效率的需求成为了首要的任务。如何更好的、更高效率的以及更具性价比的利用算力，使用更低的成本来训练不断的迭代 AI 模型，变成了迫切需要解决的问题。而分布式训练的演进很好的体现了 AI 模型发展的过程。 Distributed Training 分