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Serverless无服务器架构是一种云计算模型，开发者无需管理底层服务器，由云平台自动处理资源管理。其核心特征包括免运维、事件驱动和按需付费。该技术广泛应用于传统应用优化、AI创新和金融科技等领域，具有成本效益高、快速迭代等优势。当前主流Serverless平台包括行业标准Knative、开发者友好的OpenFaaS、高性能的Fission、AI专用的Nuclio以及企业级Apache Open
Pathway的llm-app项目提供开源AI管道模板库，简化RAG应用和企业级搜索解决方案的开发部署。该项目采用云原生架构，整合多模态处理、自适应RAG和实时索引等先进技术，支持从文档解析到混合搜索的全流程处理。核心优势包括：模块化设计实现高性能实时处理；预置可定制模板降低开发门槛；容器化部署适配多种环境；完备的企业级功能如安全控制和监控集成。典型应用场景涵盖企业知识管理、金融文档分析和智能客服
本文探讨了Go语言在云原生领域占据主导地位的五大原因：1)毫秒级启动速度优于Java的JVM预热；2)极低内存占用更适合容器化部署；3)静态链接特性简化部署流程；4)轻量级Goroutine实现高效并发；5)原生系统调用能力便于底层开发。作者指出Java在业务系统开发中仍具优势，建议开发者掌握多语言能力以适应云原生时代。文章来自研二学生予枫，专注于Java与AI交叉领域的技术分享。
近日，云原生与开源领域资深技术人正式加入密瓜智能，出任。随着 Jimmy 加入，将助力密瓜智能在 AI 原生基础设施生态建设、全球开发者协作领域的布局，为相关实践提供经验参考。作为，Jimmy 是中国云原生领域公认的技术实践者与传播者之一。在 Kubernetes、Service Mesh 、分布式系统等关键技术尚未成为行业共识之前，他已深度参与相关实践与传播，是国内较早系统性引介云原生架构的技术
本文深度剖析Kubernetes与微服务的融合架构，通过真实案例揭示关键问题与解决方案。某电商因JVM与K8s内存模型不匹配导致雪崩事故，损失惨重。文章从四大维度展开：1）调度协同，强调Pod作为原子单元及资源配置陷阱；2）三层弹性体系（HPA/VPA/Cluster Autoscaler）及自定义指标实践；3）三类健康探针的精准分工与配置模板；4）应用感知与平台感知的协同方案。特别指出JVM在容
摘要： 在零信任架构和隐蔽攻击盛行的背景下，传统日志分析工具面临性能不足、部署复杂等痛点。基于Go语言开发的轻量级日志分析工具凭借协程并发、单二进制部署等优势，成为安全运维的高效解决方案。本文从行业痛点出发，提出Go语言在日志分析中的技术优势，并通过实测数据对比验证其性能领先性。进一步升级工具架构，覆盖云原生、AI检测、威胁情报联动等企业级需求，提供动态协程调度、正则预编译等性能优化方案，同时引入
安装完成后修改配置文件（/usr/lib/systemd/system/cri-docker.service），在 “ExecStart=/usr/bin/cri-dockerd --container-runtime-endpoint fd://” 这一行增加 “–pod-infra-container-image=registry.aliyuncs.com/google_containers/
微服务CI/CD测试面临五大核心挑战：环境不一致、测试数据管理困难、调用链路盲区、非功能测试成本高及自动化维护成本激增。解决方案包括：使用TestContainers确保环境一致性，Pact实现消费者驱动契约测试，Saga模式保障数据最终一致性，以及Kubernetes的IaC实践。前沿趋势显示AI将重塑测试工作流，承担30%以上的用例设计与维护。测试工程师需转型为质量策略设计者，采用容器化、契约
《韧性测试新范式：混沌工程与SIBR测试的融合实践》 摘要：本文探讨了在分布式系统和微服务架构下，将混沌工程与SIBR测试结合的创新测试方法。混沌工程通过主动注入故障验证系统韧性，而SIBR测试专注于服务集成和业务规则验证。二者的融合形成了"韧性驱动"的测试新范式，通过分步实施框架（需求分析、测试执行、自动化集成）显著提升系统鲁棒性。该方法能提前60%发现缺陷，降低40%生产事
摘要：无服务器架构的核心挑战冷启动问题显著影响系统韧性，表现为延迟波动、资源争用和错误率上升。专业测试需采用结构化方法，通过负载测试、混沌工程和分布式追踪等手段评估冷启动影响。优化策略包括预热调用、代码精简和配置调优，结合AI预测和边缘计算等新兴技术可进一步提升系统鲁棒性。测试团队应将冷启动评估纳入持续集成流程，推动构建高弹性云应用。
移动端性能测试工具对比与优化实践 本文系统梳理了主流移动端性能测试工具（Android Profiler、Xcode Instruments等）的特点与适用场景，提出五步性能优化方法论：1)建立性能基线；2)构建自动化脚本；3)模拟真实场景；4)四步诊断法定位瓶颈；5)设置CI/CD性能门禁。通过某电商App案例，展示如何将首页加载时间从2.8s优化至1.1s。文章指出当前面临设备碎片化、AI内容
免费功能设计、开题报告、任务书、中期检查PPT、系统功能实现、代码编写、论文编写和辅导、论文降重、长期答辩答疑辅导、腾讯会议一对一专业讲解辅导答辩、模拟答辩演练、和理解代码逻辑思路
为此，openFuyao打造多样化算力互联的集群管理与调度体系，促进AI和大数据场景有效算力的高效释放，构筑算力亲和的高性能应用生态社区，为开发者和伙伴提供创新解决方案。带来“Towards Clouds of AI Clusters：迈向人工智能集群云”主题演讲，探讨AI原生时代的算力集群技术演进趋势、分享华为在异构集群管理、云边协同AI、超大规模调度等领域的应用实践及openEuler、Vol
技术演进逻辑：企业 IT 架构历经 “单体→垂直→SOA→微服务→云原生”，当前因 AI 应用爆发（大模型、Agent、多模态），需转向 “AI 原生架构”—— 以Agent 为核心、数据为驱动、模型为基础，解决传统架构在弹性、算力、安全上的适配难题。演进路径：从 “手工分析→脚本自动化→平台化分析→AI 智能”，当前核心是大模型驱动的可观测 2.0，融合 Tech Ops（性能 / 日志）、Bi
看了那么多chatGPT的文章，作为一名不精通算法的开发，也对大模型心痒痒。但想要部署自己的大模型，且不说没有算法相关的经验了，光是大模型占用的算力资源，手头的个人电脑其实也很难独立部署。就算使用算法压缩后的大模型，部署在个人电脑上，还要忍受极端缓慢的计算速度以及与chatGPT相差甚远的模型效果。有什么办法能够部署属于我们自己的大模型呢？有编程基础：作为一个合格的程序员，这应该是必备素质。
2023 Gdevops全球敏捷运维峰会-北京站成功举办，一众产学研界技术大佬与新锐专家，以智能为主线，就数据库、运维、架构、金融科技等领域进行了前沿技术与实践经验交流，一同畅聊AIGC、云原生、数智化转型下的新机遇。大模型、生成式AI的迅速蹿红，引爆了新一轮的信息技术革命，算力逐步成为赋能全行业数智化转型的基础能源，也拓展着各类技术领域的能力边界和想象空间。当前，人工智能与数据库的技术融合作为学
为促进云原生技术与AI的结合，拓展云原生技术在智算领域的应用，10月17日下午，由中国移动云能力中心主办，中国科学技术大学协办的“智算原生 模力无限”中国移动智算云原生技术论坛，将在合肥中国科学技术大学举办。此次论坛旨在汇聚行业专家与学者，共同探讨智算原生技术的最新发展，为AI技术的创新与应用注入新动力。本次论坛以算力网络创新联合体为背景，将汇聚多位业内专家、学者和技术团队，共同探讨云原生技术如何
大模型技术作为人工智能领域的一项重要成果，正在以前所未有的速度推动着行业的变革与发展。随着算法、算力和数据量的不断提升，大模型在处理复杂任务和提供智能化解决方案方面的潜力得到了极大的释放。这不仅改变了现有的业务模式和技术栈，也为就业市场带来了新的机遇与挑战。大模型技术的发展前景大模型技术的应用领域不断扩大，从最初的自然语言处理和计算机视觉，已经扩展到了医疗、金融、智能制造等多个行业。这些行业通常需
与此同时，伴随着AI算力的大热，骞云科技瞄准市场，洞察需求，在AI算力枢纽上大力投入场景化产品平台研发 ，输出基于AI算力的产品体系——AI算力调度平台，实现多云+AI算力环境下的智能调度与自助式交付，让云资源的统一服务得以扩展到云+算力的统一运维和服务，为用户提供更加便捷和灵活的算力支持，持续推动算力管理标准化、服务标准化，支撑多维度的算力资源对外服务的业务，赋能AI数字化技术革新。随着数字化时
随着越来越多的企业上云，企业的核心关注点转变为如何更好地利用云的能力，将产品快速推向市场，从而实现业务成功。但是，如果算力的呈现形式仍然是服务器这样的资源形态，它的使用门槛依然很高。让算力像电力一样的普及，云计算需要新的形态，就是 Serverless。随着用好云成为关键，开发范式也将被重新定义。基于Serverless 可以轻松构建高弹性应用，从容应对流量波动。在 Serverless 开发范式
云原生PLM软件通过云平台提供的强大算力、无限存储和无缝协同能力，极大地提升了企业产品生命周期管理的效率和效果。不仅有助于企业实现精益化管理和数字化转型，而且有效促进了企业的创新发展和竞争优势的提升。
信创云电脑为例，该产品能够适配多款国产操作系统及终端芯片，并能通过内部应用商店提供海量安全可信的优质应用，因此能够以全链路安全可信的计算终端服务助力用户更加平滑地完成信创升级。为全面满足党政、金融、民生等重点信创领域上云需求，以“统一算力基础、汇聚四类算力底座、融合N种PaaS能力，覆盖X个应用场景”为核心思路打造出的全栈信创服务能力。
未来，移动云将加速推进云游戏、网络课堂、互动直播、高清视频、云AR/VR等边缘业务上边、用边，打造算力网络时代云网边融合服务，推动客户业务革新和数智升级！边缘智能云EIC提供IaaS、PaaS层基础产品，包括计算、存储、网络、安全、AI及数据库等基础服务，部署在用户近场位置，满足低延时体验及本地上云需求；移动云依托覆盖全国的“N+31+X”分布式算力资源池，中心节点（N）、省级节点（31）、边缘云
本文介绍的四种组件，在解决上述问题，具有各自的优势场景。用户可以根据自身实际场景选择合适的能力来用好弹性算力。
随着算网逐渐融合，未来将形成一种新的算力供给的模式，即把社会上的算力都并入网络，像水、电一样，成为“一点接入、即取即用”的社会级服务。数据快递具备一点接入、按需连接、弹性扩容、跨域分发、动态回收、弹性计费六大特点，从而实现网络按需连接、带宽弹性伸缩、服务按量计费，支持超算中心、智算中心算力并网所需大量、低成本的数据传输。此外，为促进技术生态繁荣发展，移动云推动Open COCA开源项目，目前已与D
KubeVela 孵化于 OAM 模型，专注于帮助企业构建统一的应用交付和管理能力，为业务开发者屏蔽底层基础设施复杂度，提供灵活的扩展能力，并提供开箱即用的微服务容器管理、云资源管理、版本化和灰度发布、扩缩容、可观测性、资源依赖编排和数据传递、多集群、CI 对接、GitOps 等特性。随着万物互联场景的逐渐普及，边缘设备的算力也不断增强，如何借助云计算的优势满足复杂多样化的边缘应用场景，让云原生技
星环科技在寒武纪、海光等国产加速器上的适配实践，展示了 HAMi 作为统一算力抽象与调度底座的价值，也验证了 DRA 在异构资源建模中的未来潜力。通过双方的深度协同，国产 GPU 能力得以在云原生体系内被一致管理，而 LLMOps 平台也获得了跨架构、跨型号的统一资源视图。
云计算行业的“明面规则”依赖技术创新（如AI混合云）与政策红利（国产化替代），而“暗地规则”则根植于资源寻租（如围标分赃）与关系绑定。短期：通过返点与关系渗透快速获客，但面临法律风险（如串标罪）；长期：构建技术壁垒（如异构算力调度）与合规生态，才是可持续之道。举报建议：若发现围标痕迹（如投标文件IP雷同）或利益输送（异常资金流水），整理证据链后向属地纪委监委或中纪委官网提交材料。
本书共分11章，内容包括什么是云原生、云端从0到千万级用户的架构演变、基因测序的云原生之路、云游戏、大数据的云原生、云原生争霸的赛点是人工智能、数字世界的新基建——区块链技术、揭秘Roblox大型游戏创作平台、数字资产的确权——NFT数字藏品、虚拟数字人探路未来和火爆出圈的ChatGPT。构筑数字世界新未来的关键是用云原生的思维去践行，未来数字世界的基础就是建立在云原生之上，而ChatGPT走红的
在o1的整体框架篇中（https://zhuanlan.zhihu.com/p/773907223），我们从现有开源的论文和代码中（https://github.com/hijkzzz/Awesome-LLM-Strawberry），抽象出了o1可能的技术实现路径，如下图：这里对于这张框架图我们不再做赘述，详情可以参见上面《框架篇》的文章链接。我们之前说过，这是一张高度抽象的框架图，旨在说明o1官
5 月 24 日，嬴彻科技接受媒体采访时表示，在数据智能系统领域，公司与阿里云展开深度合作——以云计算为基础，嬴彻构建了业界领先的高并发、高弹性的数据存储、计算及调度基建平台，加速自动驾驶仿真，降低计算资源消耗。
在当今科技飞速发展的时代，尤其是大模型如雨后春笋般涌现，算力成为了推动技术进步的核心驱动力。中央处理器（CPU，Central Processing Unit）和图形处理器（GPU，Graphics Processing Unit）作为两种关键的计算硬件，它们在大模型的发展中各自扮演着独特的角色。深入了解它们的异同，有助于我们更好地把握大模型时代的算力需求和发展趋势。
原因说明表面成功，底层断裂文件都生成了，但 kubelet 因参数缺失“视而不见”配置分散关键参数分布在 3+ 个文件中，一处不一致即失败日志误导只说“waiting”，不报错，难以定位依赖隐式契约kubeadm 假设 kubelet 会自动加载 manifests，但需显式参数支持💡 你的成功，源于不满足于“表面现象”，而是通过ps aux直击进程真实状态，亲手重建了 kubelet 与 ku
在传统微服务架构中，Eureka 是「服务发现的基石」，负责管理服务实例的注册与状态。但在大数据场景它可以是 Spark Executor、Flink TaskManager 这样的计算资源实例；也可以是 HDFS NameNode、Kafka Broker 这样的存储/中间件服务；甚至是 Airflow、Oozie 这样的任务调度服务。大数据系统的核心诉求是「数据处理的高可靠性与时效性」——哪怕
本文介绍了两种将Java程序与通义百炼AI集成的方案，用于智能分析运维日志。模式A通过DashScope API快速实现Java主动调用AI，适合现有系统增强；模式B通过注册MCP工具实现自然语言交互，支持AI主动调用Java服务。文章详细说明了两种模式的具体实施步骤、完整工作流及安全实践建议，帮助开发者根据需求选择合适的方案，将原始日志转化为可执行的运维建议，提升运维效率。最终目标是让AI成为运
2025年云原生与大模型推理的融合趋势：本文探讨了VLLM分布式推理引擎与Kubernetes云原生架构的深度结合，为企业提供高性能LLM推理解决方案。文章系统分析了单机单卡、单机多卡和多机多卡三种部署方案的技术原理、配置方法及适用场景，重点阐述VLLM的PagedAttention机制和分布式并行策略（张量并行与流水线并行），以及Kubernetes的核心组件如何支撑企业级需求。通过云原生技术实
按照本指南操作，即使是非技术背景的管理者也能独立完成国产化容器平台的落地。接下来，通过 Rainbond 图形化界面，无需编写代码即可将企业应用轻松迁移至 Rainbond。原创作者: rainbond转载于: https://www.cnblogs.com/rainbond/p/18904881。
在上篇《国产化信创开源云原生平台》文章中，我们介绍了 Rainbond 作为可能是国内首个开源国产化信创平台，在支持国产化和信创方面的能力，并简要介绍了如何在国产化信创环境中在线部署 Kubernetes 和 Rainbond。然而，对于大多数国产化信创环境，如银行、政府等机构，离线部署的需求更为普遍。值得注意的是，Rainbond 官网文档目前仅提供了在已有 Kubernetes 环境中离线..
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