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vivo AI计算平台在线业务落地实践

vivo 人工智能计算平台小组从 2018 年底开始建设 AI 计算平台至今,已经在 k8s 集群、以及离线的深度学习模型训练等方面,积累了众多宝贵的开发、运维经验,并逐步打造出稳定的基础容器平台 - AI 容器平台(VContainer)。为了支撑公司 AI 在线业务的发展,满足公司对算力资源的高效调度管控需求,需要将在线业务,主要包括 C 端、推理等业务,由原来的虚拟机或物理机迁移至 AI 容器平台。于是小组从 2020 年初开始,基于在线业务的需求对 AI 容器平台进行进一步建设,并将平台与公司的 CMDB、CICD 等基础模块进行打通,使在线业务能够顺利从虚拟机、物理机迁移至 AI 容器平台。

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微服务架构实践:服务注册与发现中负载方案选型

微服务架构不是银弹,在微服务架构中,我们将面临很多新的问题,这时候势必会引入一个服务注册发现问题。本文作者向大家介绍了随着负载均衡位置的不同,三种主要的服务注册与发现和负载均衡方案。 1.微服务架构下服务注册与发现机制 随着微服务架构深入人心,越来越多的企业将微服务架构付诸实践。相比于传统的单体应用架构,微服务架构有着得天独厚的优势;在传统的单体应用架构下,因为功能集中,代码中心化,一个发布包部署发布在一个进程的应用程序中,单体应用架构已经无法满足企业业务快速变化的需求。一方面,代码维护困难,扩展性较差,

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