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云原生与AI漫谈
对于系统开发人员来说（比如云数据库，云 AI 平台），云原生的趋势也会产生相应的影响。 具体的例子比如我们可以通过用户的数据查询看到经常使用的过滤维度，来重新安排数据的排序和分区，这样在同样的数据量情况下，系统可以花更少的计算资源来完成查询，增加系统的利润 :) 云原生+AI 最后再来看下跟 AI 相关的部分。 而前面讲的“云原生语言”，则更关注在程序具体执行层面的关注点分离。 把两者结合起来看，云原生时代的 AI 平台开发会是一片巨大的未开垦之地，对于云和算法各自都有很宽很长的路可以走。 目前云原生跟 AI 结合的一个比较好的学习样例是 Kubeflow，之前春节期间读了一本《Kubeflow for Machine Learning[3]》，感觉收获还是挺多的，如Istio，CRD的应用等
1K30发布于 2021-07-06 - 来自专栏DBA随笔
云原生技术之docker学习笔记（5）
云原生技术之docker学习笔记（5） 这两天在研究docker容器的底层原理和k8是相关的一些东西，说实话，这块儿的内容还挺复杂的，尤其是k8s的集群运维方面，没有一点沉淀真的很难理解各种模块之间的关系 再次查看mysqld进程的进程号： [root@VM-16-13-centos service]# ps -ef|grep mysql root 5152 5059 0 2020 pts/5 20 11:38 cpu -> cpu,cpuacct lrwxrwxrwx 1 root root 11 Nov 20 11:38 cpuacct -> cpu,cpuacct drwxr-xr-x 5 drwxr-xr-x 3 root root 0 Nov 20 11:38 freezer drwxr-xr-x 3 root root 0 Nov 20 11:38 hugetlb drwxr-xr-x 5
58410发布于 2021-03-13 AI原生云建设与加速指南
第一章：报告基础信息 报告标题：AI原生云建设与加速指南 发布机构：腾讯云计算（北京）有限责任公司 发布时间：未明确标注 行业标签：通用SaaS,技术服务 产品标签：#异构计算 #高性能计算集群HCC 报告旨在解析从Cloud for AI向AI Native Cloud转型的技术要求，为企业在AI原生时代构建全栈能力云平台提供架构指南。 腾讯云平台已完成基于生成式AI的全面升级，提供覆盖基础设施、模型、工程工具、应用及安全的五大核心能力。 第三章：报告目录 背景 从Cloud for AI到AI Native Cloud，云平台能力要求对比 新型AI云平台需要解决的挑战 为AI加速而生，腾讯云（AI Native Cloud）平台架构能力全景解析 全栈能力：从基础设施（HCC集群、EdgeOne边缘平台）到应用层（数智人、智能客服），提供端到端AI原生云解决方案，支持公有云、专属云、本地化多态部署。
14710编辑于 2026-05-30- 来自专栏项目文章
【云原生|实践指北】5：真实业务场景下云原生项目落地实践学习
大家学习云原生，肯定都很少听过云原生一些真实的场景下如何去运用如何去落地，只知道Docker能干嘛干嘛，K8s能用来高效能的管理容器编排，云原生能够赋能项目如何如何减小成本等等。 那么本期文章就是笔者学习了一些腾讯云/阿里云基于云原生的产品项目开放的落地实践方案的一些感想与学习记录。后续也会多写一些云原生落地实践方案的学习记录！ 大家有空可以多去关注阿里云、腾讯云。 前面的文章已经简单介绍了一些云原生的入门知识及简单实战。 在学习云原生的时候，我才发现原来云原生使得项目落地的方案离我们这么近，作业帮就是一个很好的例子。 2、原业务对服务间时延依赖，部分业务连接超时时间设置为5毫秒，所以无法承担细微系统调度和 网络波动，如果一旦在未经优化的内核和网络下，容易引起业务大面积超时。
57510编辑于 2024-06-07 2024 腾讯云 AI 原生云建设与加速指南
第一章：报告基础信息 • 报告标题：AI 原生云建设与加速指南 • 发布机构：腾讯云计算（北京）有限责任公司 • 发布时间：2024年 • 行业标签：教育,零售,汽车,交通出行,医疗,物流,农林牧渔,文旅 本报告旨在解析AI原生云的全栈能力要求，并提供基于腾讯云架构的落地路径，帮助企业在AI原生时代实现价值、成本和风险的最佳平衡。 第三章：报告目录 背景 01 从Cloud for AI到AI Native Cloud，云平台能力要求对比 03 新型AI云平台需要解决的挑战 05 为AI加速而生，腾讯云（AI Native Cloud ），分析AI原生应用的落地痛点。 • **开发工具**：AI代码助手专业模型吞吐性能达同规模其他开源模型的 **3~5倍**；Cloud Studio支持一键部署模型框架模板。
17500编辑于 2026-05-30- 来自专栏CISG智能平台产品部
腾讯云小微AI语音助手云原生之路
腾讯云也制定了自己的云原生成熟度模型：图片图片腾讯云的成熟度模型，主要从研发效能和资源效能2个方面引导内部云原生建设。 云小微团队结合云小微现状以及公司云原生成熟度标准1.0和2.0的导向，横向对比业界做法，重点在云原生5大核心能力上进行了建设：服务化、可观测性、韧性、弹性、自动化能力，并逐步提升可调度能力。 图片新方案效果：30G的模型，服务扩容速度速度可以控制在5分钟以内，最快可以在1分钟左右完成扩容。图片图片特色与沉淀AI大数据模型服务启动速度慢是个行业通性问题。 通过上述的建设，云小微的AI大数据模型服务，扩容速度从10分钟左右，优化到5分钟以内，命中缓存时可以达到1分钟左右。 总结在智平各中心同学和CSIG质量部/智能产品质量中心同学的共同努力下，云小微重点在云原生的5大领域（服务化、可观测性、韧性、弹性、自动化能力）上进行了建设，完成了Re-host、Re-platform
18K124编辑于 2022-11-09 - 来自专栏腾讯云原生团队
云原生 AI 前沿：Kubeflow Training Operator 统一云上 AI 训练
张望，腾讯高级工程师，从事云上 GPU 和分布式训练加速，负责腾讯云 TKE 在 AI 场景的研发和支持工作。 不仅各大公有云厂商都已经基本收录或集成了 Kubeflow 的训练 operators，社区上其他与深度学习训练相关的项目（如用以自动机器学习的 Katib，又如提供自动化编排功能的 Flyte）都对接了 我们希望未来利用 Kubeflow Training Operator 来构建 AI 平台的开发者可以方便地将其与其他模块对接，实现诸如任务队列、流水线、超参数搜索等功能。 9月10日上午11点，由作者选出回答最佳的5位读者，送定制T恤一件。 资源利用率提高67%，腾讯实时风控平台云原生容器化之路 Getting Started and Beyond｜云原生应用负载均衡选型指南 被集群节点负载不均所困扰？
2.2K60发布于 2021-09-09 - 来自专栏云计算D1net
构建云原生权限的5个最佳实践
本文介绍了构建云原生权限的五个最佳实践，这些实践可以为开发人员减少很多麻烦。 基于云原生/微服务的产品很复杂，为这些产品构建访问控制和管理权限也很复杂。而且每次拉取请求只会让情况变得更糟。 为了让人们的工作和生活更轻松，需要了解构建云原生权限带来的独特挑战，并了解构建云原生权限的五个最佳实践，这些实践可以为开发人员减少很多麻烦。 构建云原生权限的5个最佳实践 为了处理所有这些更改，有一些最佳实践可以帮助开发人员构建云原生权限，并有时间实际开发功能，而不是在处理权限方面不堪重负。 (1)解耦策略和代码 构建云原生权限的最重要实践之一是策略和代码的解耦。将授权层的代码与应用程序代码本身混合在一起可能会产生很大的问题。 云原生权限的未来发展 随着复杂性的增加以及客户和安全需求的不断涌现，以一种为未来做好准备且不需要大量重构或重写的方式构建产品的访问控制至关重要。
75220编辑于 2022-05-18 - 来自专栏技术那些事
云原生第5课：Kubernetes工作负载管理
本篇文章来自《华为云云原生王者之路训练营》黄金系列课程第5课，由华为云容器技术专家Jessia Ding主讲，帮你了解工作负载的概念以及Kubernetes提供的内置工作负载的信息；Deployment Job/CronJob 概述 Job 主要处理一些短暂的一次性任务： 保证指定数量Pod成功运行结束 支持并发执行 支持错误自动重试 支持暂停/恢复Job 典型使用场景： 计算以及训练任务, 如批量计算，AI
2K00编辑于 2021-12-13 - 来自专栏有文化的技术人
Kagent： 云原生下的AI智能体
Kagent 架构详解 ❝本文档阐述 Kagent 的云原生设计理念——将 Agent 定义为 Kubernetes CRD，使其成为集群的一等公民❞ 目录 1. Agent CRD 设计 5. 运行时架构 6. 配置映射流程 7. 完整请求流程 1. 这不是简单地"把 Agent 跑在 K8s 上"，而是深度融入 Kubernetes 的资源模型，让 Agent 天然具备云原生基础设施的所有能力。 AI Agent 框架，它将 Agent 定义为 Kubernetes CRD（Custom Resource Definition），让用户可以像管理 Deployment 一样管理 Agent。 自动接入 Kubernetes 可观测性生态： ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐ │ 云原生可观测性栈
41910编辑于 2026-04-09 - 来自专栏CNCF
云原生AI平台的加速与实践
： ---- 前言：12月19日，在 Cloud Native Days China -云原生AI大数据专场,腾讯技术事业群高级工程师薛磊发表了《云原生AI平台的加速与实践》主题演讲。 ? 演讲主要包含五部分的内容： Kubernetes介绍 AI离线计算 AI场景下Kubernetes的不足 Kubeflow 星辰算力平台的架构 Kubernetes介绍 K8s是生产级的容器编排系统，它也是云原生应用最佳的一个平台 因此，对于我们而言在AI平台上面也可以基于K8s的架构进行额外的开发。 AI离线计算 ? 典型的AI场景 ? ? 分布式AI计算 为什么要分布式AI计算？ 提供TensorFlow原生PS-worker架构 的多机训练 推荐将PS和worker一起启动 通过service做服务发现 在社区中最早期的Operator 星辰算力平台的架构 它为私有云的一个离线计算平台
2.6K31发布于 2021-01-27 腾讯云：AI原生云核心能力构建与加速指南
EdgeOne #云联网 #DBbrain #Elasticsearch服务 #商业智能 #Cloud Studio #AI代码助手 #媒体处理服务Copilot 报告背景和目标 生成式AI驱动技术变革 据Gartner预测，到2026年，超过80%的企业将在生产环境中使用生成式AI API或应用（当前不足5%）。 本报告旨在系统分析AI原生云平台需具备的五大核心能力架构，为企业在价值、成本与风险间提供平衡框架。 技术领先性：自研TACO加速框架（TACO Train/TACO Infer）实现训练性能提升30%，推理密度增加20%；云联网CCN具备300T带宽与10微秒级延迟 规模验证：管理1.5亿计算核心，AI 专有云、混合云及本地化部署，TCS/TCE双技术基座适配多架构需求
12310编辑于 2026-05-30- 来自专栏让技术和时代并行
Thoughtworks｜探讨下云原生安全的5个支柱
由于云已成为许多组织的技术基础设施的首选方法，攻击者不可避免地把注意力投向了它。 虽然云可以提供一些安全优势，但它仍然需要引起高度重视；云打开了攻击面，为攻击者提供了更多的成功攻击机会，而且共享责任模型的复杂性——供应商和客户拥有基于云的堆栈的不同部分——会造成混淆，这很容易被被恶意行为者利用 克服保护云的挑战需要系统的战略方法。 解决这个问题的一种方法是使用“云上的租户模型”来确保数据隔离。云原生加密服务不仅可以用来保护所有这些静态数据，还可以用来保护跨系统共享的数据。 云上应用程序的一些特别脆弱的方面需要通过以下方式处理： 供应链攻击：保护云上的软件供应链需要您确保供应链每一步的完整性。您还需要将相关的供应链事件绑定到本地云 IAM，并将权限限制为仅授权活动。
72540编辑于 2023-03-18 - 来自专栏云计算与大数据
浅谈5 种典型的云原生架构反模式
本文将为大家讲解云原生架构中常见的反模式。 如果涉及个性化推荐的商业需求，大数据和 AI 平台也是必不可少的。 依据 DDD 的 Domain 原则划分子域后，我们会使用 Bounded Context 来实现这些子域的落地。 当开发人员同时投入 3 到 5 个微服务应用的开发和维护时，想要在不同的应用之间快速切换且不出现错误，则是非常困难的。所以一定要铭记，对于微服务来说，自动化的 CI/CD 是最低的要求。 4 架构不能充分使用云的弹性能力 云计算服务架构主要可划分为三层，分别是 IaaS、PaaS和 SaaS，如图所示。 云计算服务架构 IaaS 位于最底层，提供服务器、存储、网络等服务。 5 技术架构与组织能力不匹配 应用微服务化之后，会有更多的小团队负责不同的微服务应用，可能需要重新组建管理团队、开发团队和基础设施运维团队，由此可能会带来组织结构和管理方式的调整。
1.1K30发布于 2021-08-26 - 来自专栏CNCF
浅谈5 种典型的云原生架构反模式
本文将为大家讲解云原生架构中常见的反模式。 如果涉及个性化推荐的商业需求，大数据和 AI 平台也是必不可少的。 依据 DDD 的 Domain 原则划分子域后，我们会使用 Bounded Context 来实现这些子域的落地。 当开发人员同时投入 3 到 5 个微服务应用的开发和维护时，想要在不同的应用之间快速切换且不出现错误，则是非常困难的。所以一定要铭记，对于微服务来说，自动化的 CI/CD 是最低的要求。 4 架构不能充分使用云的弹性能力 云计算服务架构主要可划分为三层，分别是 IaaS、PaaS和 SaaS，如图所示。 ? 云计算服务架构 IaaS 位于最底层，提供服务器、存储、网络等服务。 5 技术架构与组织能力不匹配 应用微服务化之后，会有更多的小团队负责不同的微服务应用，可能需要重新组建管理团队、开发团队和基础设施运维团队，由此可能会带来组织结构和管理方式的调整。
63020发布于 2021-07-30 - 来自专栏云技术+云运维
云原生与云原生应用概念解析
什么是云原生？ 云原生（Cloud Native）是由 Pivotal 的Matt Stine在2013年提出的一个概念，是他多年的架构和咨询总结出来的一个思想的集合。 云原生应用 云原生应用是天然适合云特点的应用，云原生应用系统需要与操作系统等基础设施分离，不应该依赖Linux或Windows等底层平台，或依赖某个云平台。 CNCF给出了云原生应用的三大特征： 容器化封装：以容器为基础，提高整体开发水平，形成代码和组件重用，简化云原生应用程序的维护。 云原生应用和本地部署应用程序之间的差异 云原生应用程序开发采用与传统企业应用程序完全不同的体系结构。 可更新 云原生应用程序始终是最新的，云原生应用始终可用。 本地部署应用程序需要更新，并且通常由供应商按订阅提供，并且在安装更新时需要停机。 弹性 云原生应用程序通过在峰值期间增加的资源来利用云的弹性。
3.8K34发布于 2019-10-29 2026腾讯云AI原生教育报告概述
•报告标题：2026腾讯云AI产业应用大会：AI原生教育——从工具落地到学习路径重构 •发布机构：腾讯研究院、腾讯云 •发布时间：2026年6月 •行业标签：教育,技术服务 •产品标签：#TeachAny 2025年全球教育科技风险投资规模达到26亿美元，行业进入理性投入期，核心挑战在于如何将AI工具深度嵌入教学流程，实现从“知识传递”到“能力建构”的转型。本研究旨在提出可执行的AI原生教育实施路径。 报告目录 AI能力演进：从聊天到任务链接管 5U能力模型：人的新稀缺能力 U1问题定义力 U2跨域整合力 U3不确定性决策 U4人际影响力 U5自我驱动力 行业现状：工具落地瓶颈与突围方向 核心趋势分析 调研样本覆盖政策制定者、学校管理者、教师群体及学生代表，重点分析明德学校（AI课堂数据分析）和明湾学校（AI原生建校）的实践案例。 为什么选择腾讯云 腾讯云通过TeachAny.cn平台实现了PBL教学的结构化突破，其核心技术优势体现在： 知识图谱引擎支持跨课标体系的动态路径生成 Workbuddy开发框架使非技术人员可快速构建教育应用
38210编辑于 2026-06-11腾讯云全链路原生AI服务概览
一、产品定位与核心亮点 腾讯云全链路原生AI服务是一套覆盖从基础设施到应用软件的全栈式人工智能解决方案。 三、应用框架和功能介绍 功能框架 应用软件层：腾讯会议、腾讯乐享、企业微信、企点客服、数智人、AI代码助手、腾讯云ChatBI 大模型工具平台：智能体开发平台、TI平台大模型开发平台 大模型基础设施：高性能计算 竞争格局巨变背景下，体现了腾讯云在"科技平权"之战中的技术实力，相关技术已应用于深度求索、宇树科技、强脑科技、云深处科技等行业领先企业。 40% 技术生态合作伙伴 深度求索：DeepSeek模型合作 宇树科技：机器人机器狗技术应用 强脑科技：脑机接口技术合作 云深处科技："山猫"机器狗项目合作 总结 腾讯云全链路原生AI服务通过完善的产品矩阵和量化效果验证 ，致力于让AI成为推动社会进步的普惠力量，在2025年全球AI竞争格局巨变的背景下，通过"科技平权"重塑全球AI竞争版图。
27200编辑于 2026-05-30腾讯云TAPD：云原生与AI驱动的研发效能平台
一、产品定位与核心亮点 腾讯云TAPD（Tencent Agile Product Development）是一款基于容器化技术的云原生研发协作平台，核心定位为面向开发团队的高性能、智能化研发基础设施。 其差异化优势在于深度融合项目管理（需求/任务/缺陷跟踪）与工程实践（代码管理/持续集成/自动化测试），通过云原生架构与AI能力提升研发全流程自动化与协作效率。 计算资源：云原生构建CPU资源 6,400核时/月，云原生开发资源 64,000核时/月。 云原生构建能力：基于容器化技术，支持高并发构建与缓存优化，提升编译效率。 自动化流水线：通过规则引擎自动触发流程（如代码提交→构建→测试→部署），减少手动操作。 数据来源：腾讯云TAPD官方产品介绍文档 特权说明：企业版用户（购买License ≥ 10）可申请长期有效的云原生构建与开发资源特权，需通过在线咨询核实后发放。
45110编辑于 2026-04-11- 来自专栏博文视点Broadview
5年专业研究，这份云原生安全指南请查收！
云原生不仅为传统业务的转型带来极大的便利，提升了生产效率，同时也适应了5G、IoT等边缘计算新场景，引领了IT基础设施的变迁。 当前，整个行业对云原生安全的认识仍然存在较大的差距。 云原生是一个快速发展的技术和体系，这就造成开发人员和运维人员对于云原生攻防的理解不足，而传统安全人员对于云原生技术和流程的理解也不到位。 这也是《云原生安全技术实践指南》一书的编写初衷——希望总结5年来在云原生安全领域的相关实践经验和技术积累，同时能够给相关的建设方和防守方一些指导和帮助。 此外，对于当前发展火热的5G和边缘计算场景，书中也给出了相关的云原生安全指导建议。 本书共分为六部分，由浅入深地阐述了云原生安全的技术实践。 第五部分防御篇，主要讲解如何构建新一代的云原生安全防御体系，并基于金融、运营商和互联网三个重点行业实践进行了深入的剖析。 第六部分进化篇，简要介绍了对5G及边缘计算下的云原生安全的新思考。
61250编辑于 2022-09-09
腾讯云开发者
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