首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

#系统

centos7无法配置显示为中文字体?

如何截获网桥上的数据包?

AI 架构在边缘计算场景下的设计挑战与应对?

怎么确保 AI 系统的数据隐私与安全?

如何利用AI工具优化ERP架构?

怎么利用AI技术实时监测系统故障?

楼炜资深云计算专家、TVP, 全球云计算大会最佳CIO,擅长技术战略、云计算、产业互联网、企业架构、AI
在大型复杂的IT系统中,怎么实时感知故障并加以预警、修复是一个难题,长期来讲还是要结合AI技术实现大型系统的全景全栈可观测。 前几年有个AIOps概念被炒的火热,但目前离全面智能的监测-感知-分析-处理-修复流程闭环还有较长的路要走,但我想可以分几步: 1. 基于场景和关键指标的数据埋点和采集; 2. 构建智能监控模型 构建分层(数据中心基础设施、IaaS、PaaS、SaaS/业务系统)的监控和指标体系,场景化建模,结合DCIM+Zabbix/Prometheus/...+APM; 3. 实时监测与预警 使用流处理框架(如Kafka、Flink)对实时数据进行处理和分析,并智能预警; 4. 自动化故障排查与修复 执行快速故障定界、定位,有条件自动修复,无条件就人工判断修复; 5. 持续优化与反馈机制 建立AI模型并将运维人员的经验和知识反馈到模型训练中,不断优化模型的准确性和可靠性; 通过以上措施,可以构建一个高效、智能的运维架构,实现对系统故障的实时监测和快速响应,从而显著提升系统的整体可用性和稳定性。... 展开详请

冗余机制问题?

AI系统的稳定性、高效性和可扩展性怎么确保?

AI时代架构师需要具备哪些技能来应对业务需求快速迭代、数据量急剧膨胀以及系统复杂性不断提升的挑战?

楼炜资深云计算专家、TVP, 全球云计算大会最佳CIO,擅长技术战略、云计算、产业互联网、企业架构、AI
在AI时代,架构师需要具备以下技能和能力,以应对业务需求快速迭代、数据量急剧膨胀以及系统复杂性不断提升的挑战: 1. 深度技术知识与创新 AI与机器学习技术:架构师需要深入理解DL、ML、NLP、CV等AI核心技术,并能够熟练运用主流的AI框架(如TensorFlow、PyTorch、Keras等)。 数据处理与分析:掌握大数据处理技术(如Hadoop、Spark等),能够设计高效的数据流水线,支持批处理和流处理。 系统架构设计:精通微服务架构、分布式系统设计,能够构建灵活、可扩展的系统框架。 2. 数据管理与数据治理 AI时代最不或缺的就是数据,架构师应当具备相当高的数据管理与数据治理能力。 3. 系统复杂性管理能力 性能优化:通过模型压缩、量化、GPU加速等技术手段,优化系统性能,确保低延迟和高吞吐量。 此外,也要设计高可用的系统架构。 4. 跨领域知识与协作能力 业务理解与沟通:深刻理解业务需求,能够与产品经理、数据科学家、开发团队等密切合作,将技术方案与业务目标紧密结合。 行业洞察:跟踪AI技术的最新发展,结合行业特点、深入行业重点难点及通用场景,探索AI应用的创新点。 5. 持续学习与创新能力 技术前瞻性:保持对新技术的敏感度,能够提前布局,引入前沿技术推动系统升级。 创新思维:具备创新思维,能够通过技术优化和架构调整,解决复杂问题。 总之,AI时代的架构师需要综合运用多种技能,不断学习和创新,以应对快速变化的技术环境和业务需求。... 展开详请
在AI时代,架构师需要具备以下技能和能力,以应对业务需求快速迭代、数据量急剧膨胀以及系统复杂性不断提升的挑战: 1. 深度技术知识与创新 AI与机器学习技术:架构师需要深入理解DL、ML、NLP、CV等AI核心技术,并能够熟练运用主流的AI框架(如TensorFlow、PyTorch、Keras等)。 数据处理与分析:掌握大数据处理技术(如Hadoop、Spark等),能够设计高效的数据流水线,支持批处理和流处理。 系统架构设计:精通微服务架构、分布式系统设计,能够构建灵活、可扩展的系统框架。 2. 数据管理与数据治理 AI时代最不或缺的就是数据,架构师应当具备相当高的数据管理与数据治理能力。 3. 系统复杂性管理能力 性能优化:通过模型压缩、量化、GPU加速等技术手段,优化系统性能,确保低延迟和高吞吐量。 此外,也要设计高可用的系统架构。 4. 跨领域知识与协作能力 业务理解与沟通:深刻理解业务需求,能够与产品经理、数据科学家、开发团队等密切合作,将技术方案与业务目标紧密结合。 行业洞察:跟踪AI技术的最新发展,结合行业特点、深入行业重点难点及通用场景,探索AI应用的创新点。 5. 持续学习与创新能力 技术前瞻性:保持对新技术的敏感度,能够提前布局,引入前沿技术推动系统升级。 创新思维:具备创新思维,能够通过技术优化和架构调整,解决复杂问题。 总之,AI时代的架构师需要综合运用多种技能,不断学习和创新,以应对快速变化的技术环境和业务需求。

从架构层面看,有哪些有效的方法可以提升基于AI工具构建的系统的推理速度?比如在实时视频分析系统中,如何优化架构以提高对视频流的处理效率?

架构师如何测试和验证AI系统的性能和可靠性?

鉴于 AI 模型训练过程中能耗巨大,从架构设计角度出发,如何结合硬件资源优化、算法改进和任务调度策略,降低 AI 系统的整体能耗,实现绿色 AI 计算?

如何搭建 AI 架构的 CI/CD 流水线?

如何将 AI 与现有系统集成?

如何融合自然语言处理、知识图谱等技术实现智能客服系统的功能?

如何选择合适的技术栈和工具来构建AI系统?

如何选择合适的 AI 模型?

如何应对 AI 系统面临的安全威胁?

异地延迟该如何用架构保证稳定性?

在 AI 2.0 时代,面对大模型技术、算力技术等的不确定性,如何通过技术架构设计增强系统的灵活性和扩展性?

领券