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【云原生|技术基石】4：速通云原生基石-Istio服务网格
本期文章是介绍云原生技术的基石：Istio服务网格，上次的文章中我们已经学习过了Pod的详细介绍，感兴趣的同学可以去看一下，任意门：【云原生|实战研发】2：Pod的深入实践与理解 前言：先来聊聊服务网格 正文：云原生 Istio服务网格 1、Istio的产生背景 先来了解一下Istio的产生背景，才能更方便我们知道Istio是什么。 支持多平台，可以在许多环境中运行Istio，如k8s、跨云上等。 上述的这些功能极大的减少了应用程序代码，以及底层平台和策略的耦合度。 4、Istio的架构 Istio服务网格的架构分为 数据面板 与 控制面板。 数据面板：是由一组智能代理（Envoy）组成，其代理部署模式为边车模式，可以调解和控制服务之间的所有网络通信。 此外，流量管理规则（即通用4层规则和7层HTTP/gRPC路由规则）可以在运行时通过Pilot进行编程。
82810编辑于 2024-06-07 - 来自专栏DBA随笔
云原生技术之kubernetes学习笔记(4)
key-value形式来组织的，它可以表示list、dict等常用数据类型，它的后缀一般使用".yml",它有如下几个特点： 1、大小写敏感 2、使用缩进表示递进关系 3、缩进不允许使用tab，只允许使用空格 4、
54620发布于 2021-03-30 - 来自专栏DBA随笔
云原生技术之docker学习笔记(4)
// 云原生技术之docker学习笔记(4) // 之前的文章中，我们已经说了RUN、FROM、MAINTAINER、EXPOSE等一些DockerFile的相关命令，今天我们来看DockerFile 这个目录可以提供共享数据或者对数据进行持久化的功能，例如： 1、卷可以在容器间共享和重用 2、一个容器不必和其他容器共享卷 3、对卷的修改是立即生效的 4、卷会一直存在，直到没有任何容器需要他 这个功能可以让我们将部分代码或者数据添加到镜像中
91150发布于 2021-01-27 - 来自专栏DevOps
GPU：腾讯云GPU云服务器简介
腾讯云GPU云服务器实例 GPU 云服务器提供如下实例类型：计算型 GT4、GN6、GN6S、GN7、GN8、GN10X、GN10Xp、推理型 GI3X 和渲染型 GN7vw， 用户可通过综合了解实例配置与价格来购买符合实际需要的 腾讯云GPU云服务器最新活动信息 目前腾讯云有GPU云服务器特惠活动，优惠覆盖按量计费及包年包月， GPU云服务器特惠：www.tengxunyun8.com/url/gputh.html 具体优惠内容如下 ： 1、按量计费最新优惠 GN7vw 机型：NVIDIA T4 GPU，0.49元/时起； GN7 机型：NVIDIA T4 GPU，0.73元/时 起； GN6S 机型：NVIDIA P4 GPU，1.44 2、包年包月最新优惠 GN8 机型：NVIDIA P40 GPU，6核56G + 1颗P40，798.75元/1年； GN6S 机型：NVIDIA P4 GPU，4核20G + 1颗P4，1426.25 元/1年； GN7 机型：NVIDIA T4 GPU，8核32G + 1颗T4，1776.25元/1年； 腾讯云GPU云服务器价格表 一、计算型 GT4 二、计算型 GN10X/GN10Xp 三、计算型
25K10编辑于 2024-03-29 - 来自专栏亨利笔记
云原生制品那些事(4)：Registry作用原理
VMware招聘机器学习和云原生开发工程师 本篇继续和大家说说镜像那些事，是连载之四，从《Harbor权威指南》一书节选的纯技术干货，敬请关注、转发和收藏。 从上述分发模式可以看到，Registry 是维系容器镜像生产者和消费者的关键环节，也是所有基于容器的云原生平台几乎都离不开 Registry 的根本原因。 这些云服务商提供的 Registry 服务既可满足自身云原生用户的镜像使用需求，加速云原生应用的访问效率；也可提供公网用户的镜像访问能力，便于镜像的分发和传送，如用户可从内网环境向云端 Registry （本文为公众号：亨利笔记 原创文章） Harbor Registry Harbor Registry（又称 Harbor 云原生制品仓库或 Harbor 镜像仓库）由 VMware 公司中国研发中心云原生实验室原创 （4）制品备份。容器镜像等制品的备份是从跨系统镜像传输衍生而来的用例，主要是把 Harbor 的镜像等制品复制到其他系统中，保留一个或多个副本。
1.2K40编辑于 2023-04-04 - 来自专栏Hamlk
GPU云体验
GPU 云服务器（GPU Cloud Computing，GPU）是提供 GPU 算力的弹性计算服务，具有超强的并行计算能力，作为 IaaS 层的尖兵利器，服务于深度学习训练、科学计算、图形图像处理、视频编解码等场景 腾讯云随时提供触手可得的算力，有效缓解您的计算压力，提升业务效率与竞争力。 GPU在我日常不怎么使用的上，但有时候又有修复视频的需求，自己的电脑没有强大的GPU在腾讯云领到一台GPU服务器那么就要试试视频修复运行的怎么样了 这次服务器是有显卡的，N卡P40，算力还行，毕竟企业级显卡嘛 在此附上Windows版驱动安装教程 GPU基础环境部署操作： https://doc.weixin.qq.com/doc/w3_AIgA4QYkACkWEoXrDAlTPqe0Lr69g GPU GRID 驱动安装： 下载 GRID 11 驱动，驱动下载链接 执行exe文件安装 GRID 11 版本的 GPU 驱动； 桌面右键 -> NVIDIA 控制面板 -> 许可 -> 管理许可证 -> 如下图填写
5.9K30编辑于 2022-05-04 - 来自专栏云计算D1net
内部部署到云迁移：成为云原生的4个关键挑战
在将应用程序和数据从内部部署迁移到云平台时，组织需要了解其面临的主要挑战。这表明组织需要了解在云平台中部署工作负载的重要性，并将应用程序从内部部署迁移到云平台。 ? 在将应用程序和数据从内部部署迁移到云平台时，组织需要了解其面临的主要挑战。这表明组织需要了解在云平台中部署工作负载的重要性，并将应用程序从内部部署迁移到云平台。 以下是组织致力于成为云原生公司时面临的主要挑战： 挑战1–重新设计云计算数据模型 不同类型的数据存储区支持不同类型的架构。 挑战4–编写和使用存储过程 云迁移期间最容易被忽视的挑战之一是编写和使用存储过程的能力。 组织在将其应用程序和数据迁移到云平台时都必须解决许多挑战。通过熟练的云计算工程师采用高级工具进行部署，组织可以避免重大的云迁移挑战。
2K20发布于 2020-11-23 - 来自专栏亨利笔记
没错，AI原生云GPU算力圈的super爱豆就是他
相关信息： 招聘云原生开发工程师 2021智能云边开源峰会：云原生、人工智能和边缘计算 Bitfusion 如何在 vSphere 中使用 PVRDMA 功能？ 然而K形算力剪刀差给庞大的AI原生云带来沉重的成本负担，一方面是单机GPU算力不足而全局算力过剩，另一方面是GPU算力不足而CPU算力过剩。 需求和痛点 AI与云“搭配”已经成为行业共识，AI算力的硬件表现为GPU物理卡资源，云原生基础设施的表现为Kubernetes编排系统以及所承载的业务pod，Kubernetes云原生编排软件已经成为事实上部署和管理 在云原生AI平台深度融合模式呼之欲出之际，AI算力与云原生基础设施的生产资料关系仍制肘着AI原生云生产力的发展。 云原生AI融合平台方案 为解决原生云上使用AI算力的挑战，重构AI算力与云原生基础设施之间的新型生产关系，加速AI算力在云原生基础设施之间的广泛流动，业界开始探索GPU资源池方案，并涌现出许多创新的项目
2.6K40编辑于 2023-04-04 - 来自专栏皮振伟的专栏
LLM分布式推理终极方案——以GPU为中心的云原生架构
伴随云原生生态持续完善，无状态架构的支撑体系愈发健全，以K8s（ Kubernetes）为代表的无状态服务框架展现出显著优势：通过DNS/IP实现服务发现与负载均衡，支持手动或自动水平扩缩容，具备灵活的存储编排能力 基于这一前提，我们研发了GD2FS（GPU Direct Distributed File System）——该系统深度融合GPU加速与高速网络能力，支持GPU直连远程直接内存访问（GPU Direct 主机内存占用可控：在典型应用场景下，SGLang进程的内存占用量低于4GB。较低的内存消耗不仅能大幅降低推理实例的部署成本，还能减少操作系统后台内存管理对进程运行的影响。 该机制可显著降低GPU因等待I/O操作产生的空闲延迟，提升GPU资源利用率。 副本数量动态可调：可根据会话内容的热门程度，动态调整KV缓存的存储副本数量。 L2架构的测试表现 测试环境 推理节点：4个，单节点含8张NVIDIA H800（80G VRAM）、8块200G网卡（ETH/RoCE）、64Core/1T RAM； 存储节点：2个，单节点含4块4T
41710编辑于 2026-05-26 - 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 - 来自专栏云云众生s
PostgreSQL与云原生GenAI：4个需要考虑的因素
与云相关的法规、安全和财务问题促使许多人权衡在本地和混合数据库上构建生成式AI的优势。 译自 PostgreSQL vs. the Cloud for GenAI? 4 Things To Consider，作者 Valeria Bogatyreva。 生成式AI（GenAI）已展现出重塑各行各业的潜力，有望提高生产力、接管运营任务并推动营收增长。 云计算的可扩展性和快速配置使其成为部署AI模型的首选。然而，云计算的成本效益承诺往往与现实相冲突。支出往往分散且难以控制，许多企业已经采用财务运营(FinOps)框架来管理成本。 许多企业都担心使用第三方云服务可能带来的威胁，包括数据主权法、法规遵从性和AI模型训练期间敏感信息泄露的担忧。这些因素可能使本地和混合解决方案更具吸引力。 以下是PostgreSQL在GenAI开发中脱颖而出的四个原因： 可扩展性和向量搜索支持: PostgreSQL支持丰富的原生数据类型，包括向量。
32910编辑于 2025-01-03 - 来自专栏Bypass
《云原生安全攻防》-- 云原生攻防矩阵
在本节课程中，我们将开始学习如何从攻击者的角度思考，一起探讨常见的容器和K8s攻击手法，包含以下两个主要内容： 云原生环境的攻击路径: 了解云原生环境的整体攻击流程。 云原生攻防矩阵: 云原生环境攻击路径的全景视图，清晰每一步采取的攻击技术。 目前，多个云厂商和安全厂商都已经梳理了多个针对容器安全的威胁矩阵，我们可以参考这些成熟的模型，结合个人对云原生安全的理解，构建自己的攻防矩阵。 针对云原生环境的攻击技术，与传统的基于Windows和Linux的通用攻击技术有很大的不同，在这里，我们梳理了一个针对容器和K8s常见攻击技术的云原生攻防矩阵。 视频版：《云原生安全攻防》--云原生攻防矩阵
77411编辑于 2024-04-16 - 来自专栏友弟技术工作室
云原生概念
云原生概念12个因素 简介 如今，软件通常会作为一种服务来交付，它们被称为网络应用程序，或软件即服务（SaaS）。 适合部署在现代的云计算平台，从而在服务器和系统管理方面节省资源。 将开发环境和生产环境的差异降至最低，并使用持续交付实施敏捷开发。 可以在工具、架构和开发流程不发生明显变化的前提下实现扩展。 云原生应用的12要素，原文 The Twelve Factors I. 一种部署附加4个后端服务 一种部署附加4个后端服务 部署可以按需加载或卸载资源。 相反的，应该借助操作系统的进程管理器(例如 Upstart ，分布式的进程管理云平台，或是类似 Foreman 的工具)，来管理 输出流 ，响应崩溃的进程，以及处理用户触发的重启和关闭超级进程的请求。
5.1K51发布于 2018-07-04 - 来自专栏顾宇的研习笔记
云原生 DevOps
而率先完成 DevOps 转型 的企业在进行 云原生 应用改造和技术革新过程中也面临着同样的问题。 这就对 DevOps 在云原生环境下的应用提出了新的课题和实践诉求，我们如何在云原生的环境下实践 DevOps 以达到更有生产力的表现？ 本文将结合最新一期的技术雷达，试图勾画出 DevOps 在云原生的环境下的特性、未来的趋势以及相应的实践。 背景：不断蔓延的云环境复杂性 本期技术雷达主题之一是：不断蔓延的云环境复杂性。 但在云原生的场景下，我们无需去构造工具链，因为工具链本身是为最佳实践服务的。我们只需要根据自己的实践选择对应的服务就可以了，不光包含云平台自身的，也包括外部的。 在云原生的场景下，全球的竞争加速了技术实践的淘汰，有生命力的工具和服务在市场上生存了下来。并和它们所服务的客户一起创造了更加有生命力的技术实践。
1.7K10发布于 2018-08-17 - 来自专栏三木的博客
云原生概要
什么是云原生 设计目的 云原生软件的设计目的是预测故障，并且即使当它所依赖的基础设施出现故障，或者发生其他变化时，它也依然能够保持稳定运行。 云原生提供的是最终一致性，但如果需要数据强一致性的话，云原生架构就不适用了。 用云原生架构重写软件时并没有提供新的价值 云原生的价值 云原生的绝妙之处在于它最终是由许多不同组件组成的，即使其中一些组件的模式不是最新的，云原生组件也可以与他们进行交互。 4. 生产环境的不稳定性 云原生架构运维的解决办法 目标 简单且可以频繁地在生产环境中进行发布。 运维具有稳定性和可预测性。 持续交付（Continuous delivery，CD） 1. 云原生平台 云原生平台的发展 AWS：软件架构、开发和运维并没有太多的改变。
65210编辑于 2024-10-09 - 来自专栏绿盟科技研究通讯
《云原生安全》之原生安全
云原生安全发展可谓方兴未艾，云原生环境中的各类安全风险日益频发，云上的对抗也成为现实，越来越多的企业开始探讨如何设计、规划云原生环境中的安全架构，部署相应的安全能力。 云原生安全的现在和未来如何，笔者不妨从一个较高的视角进行探讨。 与云计算安全相似，云原生安全也包含两层含义：“面向云原生环境的安全”和“具有云原生特征的安全”。 笔者看来，前者是必经之路，可以说是阶段1，而随着面向云原生的安全越来越成熟，将会迸发出极大的驱动力来构建具有云原生特征的安全能力，进入阶段2，当然这还远不够，原生安全才是云原生安全的终篇。 1 面向云原生环境的安全 总体而言，云原生安全的第一阶段是安全赋能于云原生体系，即构建云原生的安全能力。 面向云原生环境的安全，其目标是防护云原生环境中的基础设施、编排系统和微服务等系统的安全。 既然未来云安全等价安全，而云计算的下半场是云原生，那不妨也做个推论，云原生的未来也会等价于原生安全。
2.2K40发布于 2021-11-10 - 来自专栏SRE运维实践
云原生SRE
风言风语 1 云原生是什么？ 最近云原生大行其道，各种风吹草动，那么云原生到底是什么，除了云原生剩下的是不是都野生的？ 云原生本名cloud native，表示这个程序就是为云定制化开发的，云原生的发展经历了几个阶段：第一个阶段是在机房里面，包括所有的iaas，paas，saas，那是传统运维；第二个阶段是云托管时代，这里面会把 2 为什么需要云原生SRE？ 所有的这些，也就促成了云原生SRE的诞生，云原生SRE属于平台级运维，属于数据化运维，如果这些SRE有脑子的话，那么可以摇身一变，变成智能化运维。 ? 4 serverless 所谓的serverless，表面意思是无服务器，初步意思是serverless=faas+baas，也就是函数计算和后端服务，都使用api的方式来进行调用，现在的各种数字化转型
1.7K30发布于 2020-12-22 - 来自专栏yeedomliu
云原生模式
译者序 云原生是一种行为方式和设计理念，究其本质，凡是能够提高云上资源利用率和应用交付效率的行为或方式都是云原生的 云原生应用追求的是快速构建高容错性、弹性的分布式应用，追求极致的研发效率和友好的上线与运维体验 ServiceMesher社区 ---- 第1部分 云原生上下文 1 什么是“云原生” ChaosKong演习 Netflix如何能够恢复得如此之快？ 答案是冗余 图1.1演示了3个区域，每个区域包含4个可用区 图1.1AWS将其服务划分为区域和可用区。 这些需求，以及对一个运行这些软件的新平台的需求，直接导致了一种新的软件架构风格的出现，即云原生软件 图1.4用户对软件的需求推动云原生架构和相应管理方式的发展 图1.5从架构和管理方面我们理解了云原生软件的核心特征 这是云原生软件的口头禅，我希望你在阅读本书的过程中能够时刻谨记 面向失败设计最基本的模式之一，是实现回退的方法，即当主逻辑失败时执行的代码。
1.1K50发布于 2021-11-12 - 来自专栏云服务器教程
GPU 云服务器
GPU 云服务器的简介 GPU 云服务器（GPU Cloud Computing，GPU）是基于 GPU 应用的计算服务，具有实时高速的并行计算和浮点计算能力，适应用于 3D 图形应用程序、视频解码、深度学习 查看详情 免费代金券 腾讯云 GPU 云服务器的特性 选型丰富 腾讯云提供计算型 GPU 和渲染型 GPU 两种功能类型供您选择，分别针对计算负载场景和图形处理负载场景，满足您的不同需求。 目前，GPU云服务器已全面支持包年包月计费和按量计费，您可以根据需要选择计费模式。查看定价表 >> 易于入门 GPU 云服务器实例创建步骤与云服务器 CVM 实例创建步骤一致，无需二次学习。 您可以参阅云服务器 CVM 快速入门迅速搭建您的 GPU 实例。 极致性能 GPU 云服务器突破传统 GPU，发挥极致性能，具有高并行、高吞吐、低时延等特点，在科学计算表现中性能比传统架构提高 50 倍。
44.7K140发布于 2019-04-02 - 来自专栏云计算与大数据
云原生回顾
云原生历史 etcd性能优化 调度 Operator
50620发布于 2021-07-30
腾讯云开发者
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