活动回顾丨云原生技术实践营上海站「云原生 AI 大数据」专场(附 PPT)

AI 势不可挡,“智算”赋能未来。2024 年 1 月 5 日,云原生技术实践营「云原生 AI &大数据」专场在上海落幕。活动聚焦容器、可观测、微服务产品技术领域,以云原生 AI 工程化落地为主要方向,希望帮助企业和开发者更快、更高效地落地云原生 AI 系统。

图片

0105 云原生技术实践营-上海站 活动现场

此次活动吸引了金融科技、制造、汽车、健康医疗、在线旅游、新茶饮等领域的近百位开发者参与。活动现场,阿里云一线工程师围绕《基于 Kubernetes 的云原生 AI 工程化落地实践》、《容器服务 ACK 云上大规模 K8s 集群高可靠性保障实战》、《如何应对大规模异构计算集群的运维和管理挑战?》、《业务容器化过程中,构建高性能云原生网关的实践》、《构建安全、高效、弹性的 Serverless 混合云容器 AI 平台》以及《面向智算服务,构建可观测体系最佳实践》6 个当下热门议题与现场的开发者、技术爱好者展开交流。

活动结尾,阿里云技术专家带领大家参与动手体验——基于容器搭建企业级应用、基于 ACK Serverless 轻松部署企业级 Stable Diffusion,让开发者们真正体验到基于容器和镜像如何快速搭建一个企业级的应用,以及在容器服务 Serverless 版中,如何通过 Knative 部署满足企业级弹性需求的 Stable Diffusion 服务,同时通过对该服务进行压测实验,体验到了 ACK Serverless 的弹性能力。

相关阅读: 基于容器平台 ACK 快速搭建 Stable Diffusion

图片

关注公众号,后台回复:0105

免费获得上海站讲师 PPT 合辑

精彩回顾

下面就让我们一起回顾本次活动上都有哪些精彩瞬间,扫描下方金句海报二维码即可预约本场活动直播回放。

01 分享主题丨基于 Kubernetes 的云原生 AI 工程化落地实践

为了满足日益增长的算力需求、更高的业务稳定性要求,以及更快的创新和迭代交付,越来越多企业选择在云上开发、训练和部署 AI 模型,利用云计算的优势,获取稳定、弹性的大规模异构算力,从而提高算法迭代和应用落地的效率,并提升规模化服务的可靠性。活动现场,阿里云研发工程师徐之浩分享了云原生 AI 的发展背景和落地挑战,以及 ACK 云原生 AI 套件在智算时代的能力升级,包括 LLM/AIGC 的快速部署和加速推理,以及弹性分布式训练等最佳实践。

图片

02 分享主题丨容器服务 ACK 云上大规模 K8s 集群高可靠性保障实战

紧接着,阿里云技术专家刘佳旭围绕 K8s 集群稳定性的衡量标准和大规模场景下的挑战、ACK 针对这些挑战所做的稳定性治理和优化策略、以及 ACK 提供的稳定性产品功能和最佳实践三个方面,分享了基于 ACK 稳定性保障实践经验,帮助大家深入理解 ACK 稳定性理论和优化策略,以及如何使用相应的工具和服务进行稳定性保障。

图片

03 分享主题丨如何应对大规模异构计算集群的运维和管理挑战?

面对大规模异构计算集群的运维和管理挑战的问题,阿里云研发工程师霍智鑫通过介绍异构计算集群运维难点、ACK GPU 集群的解决方案,为大家分享了 ACK 异构集群,对异构计算资源统一管理和调度,以及弹性伸缩、可观测,并提供共享 GPU 调度、GPU 拓扑感知调度等增强能力,提升资源使用效率。

图片

04 分享主题丨业务容器化过程中,构建高性能云原生网关的实践 Higress Maintianer 范扬

从 Higress 的发展历程开始,为大家分享了构建高性能云原生网关的最佳实践以及如何利用多集群流量调度能力实现同城容灾,同时带来了 Higress 标杆用户案例的分享,并在最后分享了 Higress 开源的未来规划。

图片

05 分享主题丨构建安全、高效、弹性的 Serverless 混合云容器 AI 平台

以深度学习为代表的 AI 生产系统面临效率、性能和成本挑战,基于容器的AI/大数据成为云原生时代的技术趋势。在此次上海站活动现场,阿里云高级技术专家庄宇为大家分享了 IDC 自建容器 AI 平台,基于注册集群 + ECI 弹性上云以及如何通过 ACK One 实现多集群统一管理和业务部署,并通过 Fluid 实现混合云数据访问加速。

图片

06  分享主题丨面向智算服务,构建可观测体系最佳实践

“可观测助力阿里云 AI 生态、大数据服务、容器服务构建无处不在的端到端可观测能力,同时可观测也借助生成式 AI、大模型等能力实现自身数据的深入洞察,实现互利双赢”。在活动最后的分享环节,阿里云技术专家郭雨杰为大家带来了构建面向 AI、大数据服务、容器服务的可观测体系思路与重点,以及阿里云可观测产品进展与布局,构建全栈可观测能力。

图片

现场精彩瞬间

image.png

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.hqwc.cn/news/427220.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系编程知识网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

版图设计工程师的面试一般会问啥?

之前全面为大家解析了模拟版图,但面对面对即将找工作或者是面对明年春招的同学,可能对于模拟版图面试这块更感兴趣。 秋招已经进入白热化阶段,今天移知教育为大家整理出,模拟版图几道模拟版图面试题,带你直击模拟版图…

蓝牙BLE基础知识

目录 一、初识蓝牙BLE 1.课程介绍 2.为什么需要蓝牙技术 3.蓝牙发展历史 4.蓝牙技术优势 5.蓝牙技术简介 6.学习补充 二、物理层(Physical layer) 1.模拟调制 2.数字调制 3.射频信道 4.学习补充 三、链路层(link layer&#xff0…

基于若依的ruoyi-nbcio流程管理系统一种简单的动态表单模拟测试实现(五)

更多ruoyi-nbcio功能请看演示系统 gitee源代码地址 前后端代码: https://gitee.com/nbacheng/ruoyi-nbcio 演示地址:RuoYi-Nbcio后台管理系统 更多nbcio-boot功能请看演示系统 gitee源代码地址 后端代码: https://gitee.com/nbacheng/n…

Linux 一键部署influxd2-telegraf

influxd2前言 influxd2 是 InfluxDB 2.x 版本的后台进程,是一个开源的时序数据库平台,用于存储、查询和可视化时间序列数据。它提供了一个强大的查询语言和 API,可以快速而轻松地处理大量的高性能时序数据。 telegraf 是一个开源的代理程序,它可以收集、处理和传输各种不…

多维时序 | Matlab实现WOA-TCN-Multihead-Attention鲸鱼算法优化时间卷积网络结合多头注意力机制多变量时间序列预测

多维时序 | Matlab实现WOA-TCN-Multihead-Attention鲸鱼算法优化时间卷积网络结合多头注意力机制多变量时间序列预测 目录 多维时序 | Matlab实现WOA-TCN-Multihead-Attention鲸鱼算法优化时间卷积网络结合多头注意力机制多变量时间序列预测效果一览基本介绍程序设计参考资料 效…

VUE3好看的我的家乡网站模板源码

文章目录 1.设计来源1.1 首页界面1.2 旅游导航界面1.3 上海景点界面1.4 上海美食界面1.5 上海故事界面1.6 联系我们界面1.7 在线留言界面 2.效果和结构2.1 动态效果2.2 代码结构 源码下载 作者:xcLeigh 文章地址:https://blog.csdn.net/weixin_43151418/…

Docker容器引擎(1)

目录 一.Docker 概述 为什么要用到容器? docker是什么? 容器与虚拟机的区别? docker的三个核心概念: 二.安装docker 安装依赖包: 安装 Docker-CE并设置为开机自动启动: 查看 docker 版本信息&#…

java程序判等问题

注意 equals 和 的区别 对基本类型,比如 int、long,进行判等,只能使用 ,比较的是直接值。因为基本类型的值就是其数值。对引用类型,比如 Integer、Long 和 String,进行判等,需要使用 equals 进…

STL第一讲

一、认识headers、版本、重要资源 1. C Standard Library和Standard Template Library 前者:c标准库;后者直译为“标准模板库” 区别: C标准库:是c编译器提供的自带的头文件(不带.h后缀)新版兼容C的头文件的形式cxxxx;旧版的xxx…

Mybatis----缓存

MyBatis是一个流行的Java持久化框架,它提供了一个灵活的缓存机制来提高查询性能。 MyBatis的缓存机制主要分为一级缓存和二级缓存。 一级缓存是指在同一个SqlSession中,查询结果会被缓存起来,当再次执行同样的查询时,直接从缓存中…

大数据学习之Flink算子、了解DataStream API(基础篇一)

DataStream API (基础篇) 注: 本文只涉及DataStream 原因:随着大数据和流式计算需求的增长,处理实时数据流变得越来越重要。因此,DataStream由于其处理实时数据流的特性和能力,逐渐替代了DataSe…