它可以在三个方面，将推理优化。 -利用率：Triton 可以在 GPU 或 CPU 上部署模型。它可以使用动态批处理和并行模型执行等功能，将 GPU/CPU 利用率最大化。...它可以部署容器化微服务，在 GPU 和CPU上提供预处理或后处理以及深度学习模型。每一个 Triton 实例都可以在类似 Kubernetes 的环境中独立扩充，以达到最佳效能。...支持 A100 和 MIG NVIDIA A100 带来的突破性技术，例如第三代 Tensor 核心，可以多实例 GPU (MIG) 在执行各种工作负载时提升所有精度运算，以及可以将单一 A100 分成多达七个...GPU 实例，以优化 GPU 利用率，并让更多使用者存取。...GPU ，以避免在执行中发生内存不足的错误，并可优化模型的内存使用以改善效能，以及为模型分配合适的 GPU 资源。
借助 K8s 的自动扩缩器，OpenAI 能在几天内部署此类项目，并在一两周内扩展到数百个 GPU。如果没有 Kubernetes 自动扩缩器，这样的过程需要数月时间。...工程师可以直接将这些工作负载从测试环境移植到生产环境，保持功能不变。...另外，默认情况下，不能将 GPU 的一部分或多个 GPU 分配给容器，因为 CPU 分配只允许整个 GPU 分配给单个容器。这对资源利用不够经济。...但 NVIDIA 设法解决了这个问题，其 GPU 可以使用: 时间共享 GPU：在物理 GPU 上按时间间隔顺序分配给共享容器，适用于所有 NVIDIA GPU。...多实例 GPU：可将单个 GPU 分区为多达 7 个实例，提高 GPU 利用率。仅适用于 NVIDIA A100 GPU。
图 2：展示了存储容器的 CPU 利用率（蓝色）、整个期间测量的峰值利用率（绿色）、当前分配（橙色）和要达到的最佳分配（红色）。在数周的时间内，扩缩器在几周内逐渐将分配收敛到最优值。...有关如何计算峰值 CPU 利用率的更多详细信息将会在下一节中介绍。 图 3：对大多数 Schemaless 实例应用 CPU 扩展前后的峰值 CPU 利用率直方图。...2 计算分配目标 上一节讨论了为什么可以使用 CPU 容器指标来垂直调整存储工作负载的大小。在本节中，我们将更详细地介绍如何准确地计算目标。...原因是存储集群内的职责可能会随着时间的推移而变化，因此必须为所有 Pod 分配足够的资源，以便它们能够成为集群中最繁忙的 Pod。 图 4：计算给定存储集群的峰值 CPU 利用率所涉及的步骤。...使用 8 小时似乎可以提供良好的信噪比，可以避免过度索引异常值，但也不会错过重要的峰值。 将每个 Pod 信号压缩为集群信号。在此步骤中，根据时间戳来选择最繁忙的 Pod 的值。
Knative事件模块（Eventing） 可以将Knative Service和其他的事件流系统（如Apache Kafka主题等）通过非HTTP方式连接起来 如何切换命名空间 $ kubectl...每个Knative修订版本都有一个与之关联的Kubernetes部署，因此可以将应用回滚到任何一个正确的配置版本 Knative路由 用于访问或调用Knative服务的URL ksvc是Knative...命名空间下的ConfigMap config-autoscaler定义了所有关于缩容到零和自动扩缩容的参数 。...能随的最大请求并发数，默认值是100 ❷ 是否允许缩容到零，默认值是true ❸ 监听请求调用次数和相关指标的时间窗口，默认值是60s ❹ 非活跃Pod被终止的时间窗口，默认值是30s 缩容到零（即Knative...在默认情况下，如果Pod过去60s内未收到新的请求，则自动扩缩容会通过将Pod标记为inactive来启动缩容到零功能Stable-to-zero-grace-period是自动扩缩容监听被标记为inactive
HPA 支持两种类型的自定义指标：pod 指标和对象指标。确保使用正确的目标类型。你还可以使用来自第三方监控系统的外部指标。 ? 2....，以便为每个 Pod 提供适当的资源。...它既可以缩小过度请求资源的容器，也可以根据其使用情况随时提升资源不足的容量。 这种自动缩放机制增加和减少了pod容器的CPU和内存资源请求，以使分配的集群资源与实际使用情况保持一致。...将工作负载分布到多个应用程序实例有时候也是很棘手的，这就是 Vertical Pod Autoscaler 的帮助所在。 VPA 是如何工作的？...Cluster Autoscaler 如何工作？ 它会检查不可调度的pod，然后计算是否可以整合当前部署的所有pod，以在较少数量的节点上运行它们。
动态调度器，可以在调度的时候，将高负载节点过滤掉。...缩容过程中，会通过亲和策略将 Pod 调度到最佳目的机型节点，老节点一般情况下只会剩下少量 Pod。...通过空运行模式，一方面我们可以验证整个系统核心流程的正确性、性能、稳定性，提前发现潜在的 Bug，另一方面，我们可以直观的获取优化效果，基于业务画像数据选择合理机型，而不是靠经验、或者随意使用机型。...动态调度器可以帮助我们避免新 Pod 调度到较高负载的节点，而 Descheduler 则可以协助我们将高负载节点 Workload 打散，下线低负载节点上的 Pod 等。...通过一系列调度策略的定制和优化，老节点的90%的 Pod 已经通过缩容操作更新到了新节点上，那么这些老节点上的 Pod 如何安全“驱逐”掉呢？节点如何安全下线呢？
动态调度器，可以在调度的时候，将高负载节点过滤掉。Descheduler, 可以在节点运行过程中，对异常高负载的节点进行业务驱逐。...通过空运行模式，一方面我们可以验证整个系统核心流程的正确性、性能、稳定性，提前发现潜在的 Bug，另一方面，我们可以直观的获取优化效果，基于业务画像数据选择合理机型，而不是靠经验、或者随意使用机型。...，我们将调度策略从默认的 LeastRequestedPriority 优化成 MostRequestedPriority，确保 Pod 优先调度到资源分配比较多的节点上，提到节点的分配率。...动态调度器可以帮助我们避免新 Pod 调度到较高负载的节点，而 Descheduler 则可以协助我们将高负载节点 Workload 打散，下线低负载节点上的 Pod 等。...通过一系列调度策略的定制和优化，老节点的90%的 Pod 已经通过缩容操作更新到了新节点上，那么这些老节点上的 Pod 如何安全“驱逐”掉呢？节点如何安全下线呢？
GaiaStack对应用的缩容可以支持定点裁撤，比如银行的业务希望对没有交易处理的实例做缩容，比如游戏的业务希望对没有连接的实例做缩容，比如我们要裁撤掉集群中的某些计算节点等等。...而kubernetes的缩容，主要是实例数的减少，缩掉的是哪些实例由系统自动决定的。对于升级，GaiaStack除了支持kubernetes的滚动升级之外，还增加了对应用灰度升级的支持。...从这个事件流中可以发现有几个点： 第一，GaiaStack记录了每个实例的所有历史事件，而不是新的pod开始后就看不到旧的pod，所以可以跟踪从V1到V8的所有版本历史； 第二，灰度升级是一种原地升级，...为了简化应用的使用门槛，GaiaStack默认为每一个app提供了自动的应用和实例的访问入口，方便查看应用页面，如下图中的TensorFlow作业。也可以将一个已有域名绑定在访问入口。...实例有了id，业务就可以将很多状态或者配置逻辑和该id做关联；每个实例可以绑定自己的云硬盘；可以 实现真正的灰度升级/回退；可以指定实例id做删除、停止、重启等操作；对每个实例都有生命周期的跟踪。
今天我们将介绍 Kubernetes 的一个强大功能 —— 水平Pod自动伸缩（Horizontal Pod Autoscaler，简称HPA），它可以帮助我们智能地调整应用的规模。...metrics-server 用于提供资源使用信息，这对于HPA计算是否需要扩缩容至关重要。...自动扩缩器如何对增加的负载做出反应。如下图所示，根据负载增加，pod数也相应的增加了。...# 在单独的终端中运行它 # 以便负载生成继续，你可以继续执行其余步骤kubectl run -i --tty load-generator --rm --image=busybox:1.28 --restart...然后验证结果状态（时间根据硬件不同）： # 准备好后按 Ctrl+C 结束观察 kubectl get hpa php-apache --watch 一旦 CPU 利用率降至 0，HPA 会自动将副本数缩减为
如果使用量下降，则无须太多 Kong Gateway 实例，以便节约成本。手动跟踪利用率无疑是一份非常繁重的工作。...而当利用率下降时，Kubernetes 也会关闭不再需要的 Pod 实例，从而节省成本。这样就能始终拥有与当前负载量相匹配的实例数量了。...KGO 1.2 允许为 Kong Gateway 实例定义自动扩缩容策略。通过定义扩容和缩容策略，确保拥有适当数量的 Kong Gateway 实例来处理实时流量。...CRD，部署一个新的 Kong Gateway 实例，并预先配置所有必需的路由和插件，以便直接开始使用。...例如，Kong 发布在 Prometheus 上的指标就需要了解如何将 Kubernetes 的资源转化为对应的 Kong 实体上才能更好地理解其含义。 通过 KGO 1.2 版本，这一痛点不复存在。
（我们并不关注从当前状态到理想状态是如何达成的）。...当集群中出现因资源不足而无法调度的实例（Pod）时，自动触发扩容，为您减少人力成本。当满足节点空闲等缩容条件时，自动触发缩容，为您节约资源成本。...节点池能够在容器不够资源分配的情况下按需扩容 能够监控节点的 CPU、内存，自动缩容闲置节点 节点池提供两种扩缩容模式供您按需选择。...您可追踪节点池关联的扩缩容活动 （活动相关的触发条件、时间、涉及实例、成功/失败原因），同时您还可以通过事件持久化能力查看 Cluster Autoscaler 相关的集群级别扩缩容记录。...快速迁移已有节点 可手动加入已有节点到同规格的节点池（CPU、内存、GPU、AMD/ARM），实现节点的规范分组管理。
选择不合适的指标或错误地配置指标阈值可能导致扩缩容的不准确性。因此，正确选择和配置指标是确保 Autoscaler 有效运行的重要因素。 3....这意味着在应用程序需要处理大量事件时，KEDA 可以快速扩展并自动添加 Pod 实例，以确保高吞吐量和低延迟。...在没有待处理的事件时，KEDA 具有将 Pod 数量减少到零的能力。相比之下，使用标准 HPA 很难实现这一点。...— 04 — KEDA 是如何工作的 ？ 作为 Kubernetes 的事件驱动 Autoscaling 工具，KEDA 可以根据应用程序的事件源来自动调整 Pod 的数量。...如果工作负载很高，Pod 将会被横向扩展。如果工作负载较低，则对 Pod 进行缩容。如果完全没有工作负载，则将删除 Pod，以最终优化基础设施资源。
被分配资源的大小就是节点上所有 Pod 中定义的容器 request 之和，它可以计算出节点剩余多少资源可以被分配(可分配资源减去已分配的 request 之和)。...所以，建议是给所有容器都设置 request，让调度器感知节点有多少资源被分配了，以便做出合理的调度决策，让集群节点的资源能够被合理的分配使用，避免陷入资源分配不均导致一些意外发生。...可以将需要离得比较近的有关联的服务用 Pod 亲和性 (Pod Affinity) 部署，比如让 Web 服务跟它的 Redis 缓存服务都部署在同一可用区，实现低延时。...弹性伸缩 如何支持流量突发型业务 通常业务都会有高峰和低谷，为了更合理的利用资源，我们为服务定义 HPA，实现根据 Pod 的资源实际使用情况来对服务进行自动扩缩容，在业务高峰时自动扩容 Pod 数量来支撑服务...，在业务低谷时，自动缩容 Pod 释放资源，以供其它服务使用（比如在夜间，线上业务低峰，自动缩容释放资源以供大数据之类的离线任务运行) 。
这次我们将先会围绕如何合理利用资源的主题来进行多点探讨。 快跟着小编来看看花式容器应用小妙招吧！ 图片来自网络 实现容器资源调度均衡分配，Request 与 Limit 怎么设置更方便？...被分配资源的大小就是节点上所有 Pod 中定义的容器 request 之和，它可以计算出节点剩余多少资源可以被分配(可分配资源减去已分配的 request 之和)。...所以，建议是给所有容器都设置 request，让调度器感知节点有多少资源被分配了，以便做出合理的调度决策，让集群节点的资源能够被合理的分配使用，避免陷入资源分配不均导致一些意外发生。...可以将需要离得比较近的有关联的服务用 Pod 亲和性 (Pod Affinity) 部署，比如让 Web 服务跟它的 Redis 缓存服务都部署在同一可用区，实现低延时。...HPA 能实现 Pod 水平扩缩容，但如果节点资源不够用了，Pod 扩容出来还是会 Pending。
这次我们将先会围绕如何合理利用资源的主题来进行多点探讨。 快跟着小编来看看花式容器应用小妙招吧！ 实现容器资源调度均衡分配，Request 与 Limit 怎么设置更方便？...被分配资源的大小就是节点上所有 Pod 中定义的容器 request 之和，它可以计算出节点剩余多少资源可以被分配(可分配资源减去已分配的 request 之和)。...所以，建议是给所有容器都设置 request，让调度器感知节点有多少资源被分配了，以便做出合理的调度决策，让集群节点的资源能够被合理的分配使用，避免陷入资源分配不均导致一些意外发生。...可以将需要离得比较近的有关联的服务用 Pod 亲和性 (Pod Affinity) 部署，比如让 Web 服务跟它的 Redis 缓存服务都部署在同一可用区，实现低延时。...HPA 能实现 Pod 水平扩缩容，但如果节点资源不够用了，Pod 扩容出来还是会 Pending。
支持极速弹性扩缩容 云容器实例支持用户自定义弹性伸缩策略，且能在1秒内实现弹性扩缩容，并可以自由组合多种弹性策略以应对业务高峰期的突发流量浪涌。 6....这是Kubernetes最常见的用法，你可以将Pod视为单个封装的容器，但是Kubernetes是直接管理Pod而不是容器。 ...然后可以使用Selectors选择带有特定Label的Pod，并且将Service或者Deployment应用到上面。 ...这会导致一个问题：如果一组 Pod（称为 backend）为其它 Pod （称为 frontend）提供服务，那么那些frontend该如何发现，并连接到这组Pod中的哪些backend呢？ ...它类似于Pod，Pod申请CPU和内存，PVC申请存储资源。在云容器实例中，你可以通过PVC申请EVS、SFS等存储资源。
在 Kubernetes 编排中，正确的策略确保正确管理不同版本的容器镜像。综上所述，本文将主要围绕Kubernetes中的不同部署策略展开。...标签将更新为“version= nanoserver-1809 ”。我们将再次运行以下 kubectl 命令来更新服务，以便它可以选择在新镜像上运行的新 pod。...我们可以用它来检查我们的部署是如何进行的。默认情况下，该命令会等待部署中的所有 Pod 成功启动。当部署成功时，命令退出并返回代码为零以表示成功。如果部署失败，该命令将以非零代码退出。...在更新当前应用程序版本时，我们首先将版本 1 的现有副本缩减为零，然后与新版本并发部署副本。...所有用户将同时收到更新，但允许现有会话在旧实例上完成他们的工作。因此，一旦我们启动更改，风险就比一切都应该工作的要高一些。它还需要分配更多的服务器资源，因为我们需要运行每个 Pod 的两个副本。
在现代系统上，本地与非本地内存的概念也可以扩展到外围设备，例如 NIC 或 GPU。 为了获得高性能，应该分配 CPU 和设备，以便它们可以访问相同的本地内存。...restricted：此策略与尽力而为策略相同，但如果分配的资源无法正确对齐，它将导致 pod 准入失败。...可以在此处找到有关如何扩展设备插件以与 TopologyManager 集成的详细信息。...可以在此处找到有关如何设置 CPUManager 策略的详细信息。...通过这种方式，TopologyManager 可以被限制为仅处理常见的节点级拓扑约束，同时仍然可以将特定于设备的拓扑约束合并到其分配决策中。
之前的一篇文章 Knative getting-started 介绍了 Knative Serving 的两个最主要的功能，版本流量控制和自动扩缩容（可以将pod缩容到0以及冷启动是Knative扩缩容最大的特性...对应的 pod Autoscaler 会定期通过 queue-proxy 获取 revision 活跃实例的指标，并不断调整 revision 实例。...缩容到 0 的场景 缩容到零过程的工作流程如下： AutoScaler 通过 queue-proxy 获取 revision 实例的请求指标 一旦系统中某个 revision 不再接收到请求（此时 Activator...才会真正缩容到零。...健康检查通过后，Activator 会将之前缓存的请求转发到健康的实例上。 最终 revison 完成了冷启动（从零扩容）。
此注释允许： 将代码单元分配给特定的管道组件 将多个单元格合并到一个管道组件中 定义它们之间的（执行）依赖关系 Kale 将带注释的 Jupyter Notebook 作为输入，并生成一个独立的 Python...用户可以通过kale插件设置pipeline 元数据，并将notebook的cell分配给特定的pipeline step，以及定义依赖项并将多个cells合并在一起。...Pasted Graphic 16.png 可以在“详细信息”选项卡上查看更多详细信息 Pasted Graphic 10.png KFServing KServe 提供了一个简单的 Kubernetes...CRD，可以将单个或多个经过训练的模型部署到模型服务运行时，例如TFServing、 TorchServe、Triton Inference Server。...从零缩放 CPU/GPU 上基于请求的自动缩放 修订管理 优化容器 批处理 请求/响应日志记录 交通管理 AuthN/AuthZ 的安全性 分布式追踪 开箱即用的指标 入口/出口控制 Model.png
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
