k8s架构

k8s架构 etcd保存了整个集群的状态； apiserver提供了资源操作的唯一入口，并提供认证、授权、访问控制、API注册和发现等机制； controller manager负责维护集群的状态，比如故障检测

1.ARMv8-A架构

1.ARMv8-A架构 基于ARMv8-A架构的处理器最大可以支持到48根地址线，也就是寻址2的48次方的虚拟地址空间，即虚拟地址空间范围为0x0000_0000_0000_0000～0x0000_FFFF_FFFF_FFFF 基于ARMv8-A架构的处理器支持的页面大小可以是4KB、16KB或者64KB。映射的层级可以是3级或者4级（地址范围是不一样的）。

K8s架构

# Kubernetes架构设计 一个 Kubernetes 集群包含两种类型的资源: Master 调度整个集群 Nodes 负责运行应用

黄文才：云智天枢AI中台架构及AI在K8S中的实践

以下内容整理自腾讯云资深技术专家黄文才，从云智天枢平台的整体架构出发，揭秘AI在K8S中的实践经验，为大家带来“云智天枢AI中台架构及AI在K8S中的实践”。 幻灯片2.JPG 黄文才：大家下午好！ 很荣幸能够来到现场，今天我的分享主题是云智天枢中台架构及AI在K8S里的实践经验。 ，负责平台架构设计。 幻灯片4.JPG 今天主要分三大块来讲： 第一，云智天枢平台架构。 第二，各核心窗口的架构设计。 第三，AI在K8S中的实践经验。 幻灯片7.JPG 我们平台其实是典型的三层架构。 从下往上看，基础设施是基于docker、 k8s、 蓝盾CICD。

K8S架构详解

聊聊 8种 架构模式

哈哈，我理解，架构就是骨架 ，如下图所示： 人类的身体的支撑是主要由骨架来承担的，然后是其上的肌肉、神经、皮肤。架构对于软件的重要性不亚于骨架对人类身体的重要性。 作为一个工作10年以上的老码农，经历的系统架构设计也算不少，接下来，我会把工作中用到的一些架构方面的设计模式分享给大家，望大家少走弯路。 这个可以说是单库单应用模式的升级版本，也是技术架构迭代演进过程中的必经之路。 截至今日，有这种思想的架构师就已经是很不错了，能够拿到较高薪资，更别提那些已经实践过的，甚至实现了底层系统的那些，所以，你懂得...... 至此，整个关于八种架构设计模式及其优缺点概述 就介绍完了，大约1W字左右。最后，我想说的是没有银弹、灵活运用，共勉！ ---- ---- 欢迎加入我的知识星球，一起探讨架构，交流源码。

聊聊 8种 架构模式

作为一名后端研发人员，好的代码架构肯定有章法可循，今天我们就来学习8种常用的架构模式，让你的系统不再是眉毛胡子一把抓。 什么是架构 我想这个问题，十个人回答得有十一个答案，因为另外的那一个是大家妥协的结果。 哈哈，我理解，架构就是骨架，如下图所示： 人类的身体的支撑是主要由骨架来承担的，然后是其上的肌肉、神经、皮肤。架构对于软件的重要性不亚于骨架对人类身体的重要性。 作为一个工作10年以上的老码农，经历的系统架构设计也算不少，接下来，我会把工作中用到的一些架构方面的设计模式分享给大家，望大家少走弯路。 这个可以说是单库单应用模式的升级版本，也是技术架构迭代演进过程中的必经之路。

K8S架构详解

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【AI系统】AI系统架构的组成

AI 编译与计算架构AI 框架充分赋能深度学习领域，为 AI 算法的开发者提供了极大便利。 为了实现硬件的多样性，需要将神经网络模型计算映射到不同架构的硬件中执行。在通用硬件上，高度优化的线性代数库为神经网络模型计算提供了基础加速库。 DSA 芯片架构支持：AI 训练和推理对性能和时延都非常敏感，所以大量使用专用的 AI 加速芯片进行计算，而 AI 编译器其实是以 DSA 架构的 AI 加速芯片作为为中心的编译器，这也是区别于通用编译器的一个特征 AI 编译与计算架构负责 AI 模型在真正运行前的编译和系统运行时的动态调度与优化。 神经网络编译架构及优化：在编译期，通过静态分析与优化的方法，提供更优化的编译支持，提升模型的性能，正确性等。类似传统编译器，网络模型的计算图可以通过融合等手段优化，算子内可以应用大量循环优化。

【Java架构】k8s简介

文章目录 引入话题 为什么需要 k8s？ 应用部署模式的演进 管理大量的容器带来了新的挑战 k8s 的集群架构 pod —— k8s 调度的最小单元 了解 pod 引入话题 平台实现异构 比如你用k8s要实现异构，其实只要通信协议能跨平台就0K 所以回到你的问题，最佳实践我觉得没有，三种玩法都有自己的特色，也有自己的局限性，还是得根据你的实际项目，合理取舍，架构设计很多时候其实就是在做取舍。 为什么需要 k8s？ 容器编排调度引擎 —— k8s 的好处 应用部署模式的演进 虚拟化模式 ? 容器化模式 ? 服务发现和负载均衡 k8s 的集群架构 主节点，承载 k8s 的控制和管理整个集群系统的控制面板 工作节点，运行用户实际的应用 k8s 集群组件 ?

RAG实战|8种RAG架构浅析

因为项目的需要，之前研究了一段时间的RAG，于是本文总结 8 种 RAG 架构，对每种架构进行简要介绍，并用 langchain 实现其参考代码。 1. Agentic RAG 简介： Agentic RAG（智能体RAG）将 AI Agent 的规划和推理能力与 RAG 相结合。 架构： 实现步骤： Agent初始化：创建具有推理和规划能力的AI Agent，配备检索工具 任务分解：Agent分析用户查询，将复杂问题分解为多个子任务 工具选择：Agent根据子任务特点选择合适的工具 ", "行业趋势..."]) answer = arag.query("分析公司未来的发展前景") # 会被识别为OPEN_ENDED print(answer) 8. ", "机器学习是AI的核心技术之一...", "深度学习使用神经网络进行学习..." ]) result = sfr_rag.query("什么是人工智能？")

k8s 基本架构

，现在 k8s 可以支持到 2000 台了 pod 数，早期的版本可以支持 1000 个，现在的 k8s 可以支持到 150000 个了 k8s 应用部署架构 对于应用部署架构，分为 无中心节点架构 和 有中心节点架构 什么是无中心节点架构？ 例如 HDFS 就是一个有中心节点架构 ， 他有 NameNode （整个集群的管理者）和 DataNode （集群中存储数据的） 现在要学的 K8S 也是一个有中心节点的架构 通过上图我们可以看出， K8S 有一个 master 节点， 2 个 worker 节点 worker 节点分别能够和 master 节点进行通信 k8s 集群架构节点角色以及功能 master node 是集群的主控节点， 集群环境了，接下来分别从 K8S 的集群部署工具， K8S 的部署方法，以及如何验证 K8S 的集群可用性 来分享

从架构看懂K8S

从这两个方面既可以填充K8s的不足，也极大地简化了运维操作过程。 二、架构侧面 在K8s的各种文档、书籍中都没有从架构方面说明K8s的架构层面为什么是好的架构设计。 本文主要讨论K8s在架构层面上的一些内容，下面逐步地进行细化讨论。 K8s简述 本章通过对K8s内部原理的说明来对K8s有一个基础认知，来展示一些K8s的架构特种在后面对架构的分析与说明奠定基础。 K8s架构 这里的K8s架构都是从K8s中逆向工程出来的。可能很多都不能反应K8s在设计过程和设计结果中内容，不过从作者看到的内容来说已经充分的体现了K8s架构的优点。 按照作者总结的K8s架构：以控制环路的风格构建起来的C/S形式的微服务。从总结出的K8s架构就可以看出K8s使用了多种架构风格与模式处理在K8s不同的功能点的设计。 二、架构原则与ARD 上一节中说到K8s的架构与很多先行的微服务架构不一样的特点，也说明了这些特点的原因以及考虑点。这里就说明K8s中一些实现过程中的原则。

K8s组件和架构

以下是 K8s 架构图。 “ kube-apiserver 此服务负责公开K8s API并处理请求，可以通过K8s API查询和操纵K8s中对象的状态。 Deployment是K8s用于管理Pod的资源对象，用来保证K8s中Pod的多实例、高可用与滚动更新、灰度部署等。 Namespace K8s使用命名空间实现集群内部的逻辑隔离，Namespace可实现容器隔离及一些权限控制等。Namespace用于对k8s中资源对象的分组。 “ kube-system K8s系统自己运行所需的资源对象所在的namespace。 “ kube-public k8s自动创建的namespace，对所有用户可见。

2.k8s的架构

之前了解了k8s到底是什么，接下来看看k8s的组成。 一、Kubernetes架构 学习k8s，最终目的是为了部署应用，部署一个完整的k8s, 就要知道k8s的组成。 正常我们都选择使用v3版本, 但Kubernetes v1.11版本之前使用的是v2版本. etcd内部架构图 http Server: 这里采用的是使用http进行构建的c/s服务, k8s也是采用的 集群的监控能力. 7）ELK 提供k8s集群日志统一接入平台 二、K8S和docker的关系 为什么会说k8s和docker的关系呢？ 最开始，Docker的名气要比k8s大的多得多，所以，k8s就承接了垫片的任务。而如今,k8s的名气已经很大了，它不再需要依赖于docker，于是他要去掉垫片。并且发了公告。 但是，我们要知道，docker就重了，k8s减负了，k8s可以兼容任何容器，现在市面上有好几款容器，他不是飞docker不可的了。

转载：【AI系统】AI系统架构的组成

AI 编译与计算架构 AI 框架充分赋能深度学习领域，为 AI 算法的开发者提供了极大便利。 为了实现硬件的多样性，需要将神经网络模型计算映射到不同架构的硬件中执行。在通用硬件上，高度优化的线性代数库为神经网络模型计算提供了基础加速库。 DSA 芯片架构支持：AI 训练和推理对性能和时延都非常敏感，所以大量使用专用的 AI 加速芯片进行计算，而 AI 编译器其实是以 DSA 架构的 AI 加速芯片作为为中心的编译器，这也是区别于通用编译器的一个特征 AI 编译与计算架构负责 AI 模型在真正运行前的编译和系统运行时的动态调度与优化。 神经网络编译架构及优化：在编译期，通过静态分析与优化的方法，提供更优化的编译支持，提升模型的性能，正确性等。类似传统编译器，网络模型的计算图可以通过融合等手段优化，算子内可以应用大量循环优化。

JBoltAI：事件驱动 AI 架构，重构 Java AI

企业级 AI 应用开发中，多模块耦合、高并发响应延迟、流程异常难以排查等问题，成为 Java 团队落地 AI 能力的核心阻碍。而事件驱动架构，正是解决这些痛点的关键思路。 某企业反馈，使用 JBoltAI 处理 1000 份 PDF 知识库构建，时间从传统同步方案的 8 小时缩短至 2 小时，且不影响系统同时处理智能问数、智能问答等其他 AI 请求。 事件生命周期管理，是 JBoltAI 事件驱动 AI 架构保障企业级稳定性的核心抓手，让 AI 流程彻底摆脱 “黑箱” 状态。 作为 AIGS 范式的核心实践者，JBoltAI 的事件驱动 AI 架构，重新定义了企业级 Java AI 开发的模式。 从智能报销、智能问数到 AI Agent 复杂任务执行，从老系统 AI 改造到 AI 原生应用开发，JBoltAI 的事件驱动 AI 架构正在赋能千行百业的 Java 企业，让 AI 能力真正融入业务流程

【AI系统】推理系统架构

推理系统架构是 AI 领域中的一个关键组成部分，它负责将训练好的模型应用于实际问题，从而实现智能决策和自动化。 在本文中，我们将主要以 NVIDIA Triton Inference Server 为基础深入探讨推理系统架构的各个方面。 作为一个强大的推理框架，Triton 能够满足多样化的 AI 应用需求，帮助企业和开发者构建高效、可靠的推理服务。 此外，Triton 还能自动利用硬件加速特性，如 FP16、INT8 量化，进一步提升吞吐量和降低延迟。 资源高效利用：多后端架构使得 Triton 能够根据模型特性和硬件资源情况智能选择最合适的推理引擎。

【AI 大模型】大模型应用架构 ( 业务架构 - AI Embedded、AI Copilot、AI Agent | 技术架构 - 提示词、代理 + 函数调用、RAG、Fine-tuning )

; 三、大模型应用 - 技术架构 1、提示词 技术架构 传统的 ChatGPT 和 文心一言 的用法 , 用户发一句 " 提示词 Prompt " , 大模型 回一句 " 输出结果 " ; 这是在 AI Agent + Function Calling 技术架构 的 主体是一个应用程序 , 就不再是春对话方式了 , 应用程序还必须提供对应的 函数 API , 以供 AI 大模型 回调该 API 功能 API 功能 , 可以是 应用程序提供的 ; 也可以是 AI 大模型内置的 ; 该技术架构的工作流程如下 : 首先 , 用户的 应用程序 中 输入 " 提示词 " ; 然后 , 进行函数调用 , AI AI 大模型 执行 就相当于 Agent + Function Calling 技术架构 的执行过程 ; 4、Fine-tuning 微调 技术架构 Fine-tuning 技术架构 , 是在一个已有的 输出要求 评估指标 最后 , 验证数据集评估模型性能 , 如果对结果不满意 , 持续进行 超参数调整 和 Fine-tuning 策略的优化 , 直到得到满意结果为止 ; 该技术架构是 AI 大模型最全面的技术架构

深入解析，AI 架构揭秘

[AI Perplexica] AI驱动的开源搜索引擎上一篇文章，我们对 Perplexica 做了个基本介绍，包括特点，以及如何安装。今天，我们来深入看下 Perplexica 的架构。 Perplexica 的架构Perplexica 的架构由以下关键组件组成：用户界面: 一个基于网页的界面，允许用户与 Perplexica 互动以搜索图像、视频等内容。 gitlabAI 博客 - 从零开始学AI公众号 - 从零开始学AI