云原生周刊：使用 ChatGPT 提高安全性

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云原生的弹性 AI 训练系列之三：借助弹性伸缩的 Jupyter Notebook，大幅提高 GPU 利用率

Jupyter Notebooks 在 Kubernetes 上部署往往需要绑定一张 GPU,而大多数时候 GPU 并没有被使用,因此利用率低下.为了解决这一问题,我们开源了 elastic-jupyter-operator,将占用 GPU 的 Kernel 组件单独部署,在长期空闲的情况下自动回收,释放占用的 GPU.这篇文章主要介绍了这一开源项目的使用方式以及工作原理. Jupyter Notebooks 是目前应用最为广泛的交互式开发环境,它很好地满足了数据科学.深度学习模型构建等场景的代…

成本降低40%、资源利用率提高20%的 AI 应用产品云原生容器化之路

作者郭云龙,腾讯云高级工程师,目前就职于 CSIG 云产品三部-AI 应用产品中心,现负责中心后台业务框架开发. 导语为了满足 AI 能力在公有云 SaaS 场景下,服务和模型需要快速迭代交付的需求,保障服务在不稳定高并发时的高成功率,以及进一步提升资源利用率,AI 应用产品中心进行了一系列的调研与实践,本篇将重点介绍团队在容器化方面的实践经验. 背景和问题公有云 AI SaaS 产品(如人脸融合)的一般服务流程为:C 端或 B 端客户通过采集设备采集图像.音视频等,经由云 API 等接入…

云原生应用基金会CNCF

2006 年 8 月 9 日,埃里克·施密特(EricSchmidt)在搜索引擎大会上首次提出了“云计算”(Cloud Computing)的概念.一转眼十年过去了,它的发展势如破竹,不断渗透当代的 IT 市场.云计算被视为继 80 年代大型计算机到客户端-服务器的大转变之后的又一次革命,为我们带来了工作方式和商业模式的根本性改变,进而成为推动企业创新的引擎.2013年,Pivotal 的 MattStine 提出了云原生(Cloud Native)的概念,凭借其优良的可伸缩性,云原生应用和服务…

云原生时代， Kubernetes 多集群架构初探

为什么我们需要多集群? 近年来,多集群架构已经成为“老生常谈”.我们喜欢高可用,喜欢异地多可用区,而多集群架构天生就具备了这样的能力.另一方面我们也希望通过多集群混合云来降低成本,利用到不同集群各自的优势和特性,以便使用不同集群的最新技术(如 AI.GPU 集群等). 就是因为这种种原因,多集群几乎成为了云计算的新潮流,而被谈及最多并且落地的多集群场景主要有这三类: 一类用于应对“云突发”.如下图 1 所示,正常情况下用户使用自己的 IDC 集群提供服务,当应对突发大流量时,迅速将应用扩容到云上…

Falco 进入 CNCF Incubator 项目 | 云原生生态周报 Vol. 35

作者 | 王思宇.陈洁.敖小剑业界要闻 Falco 进入 CNCF Incubator 项目原于 2018 年 8 月进入 sandbox,旨在 Kubernetes 运行时环境下支持配置规则来加强应用安全性.降低风险. Kubernetes v1.17.1 发布解决部分 cloud provider 和 kubelet 相关问题,比如: kubelet 更新 Pod ready status 失败 kubelet 清理 Pod volumes 发生 panic CFP 2020 K8s…

2019 年 CNCF 中国云原生调查报告

中国 72% 的受访者生产中使用 Kubernetes 在 CNCF,为更好地了解开源和云原生技术的使用,我们定期调查社区.这是第三次中国云原生调查,以中文进行,以便更深入地了解中国云原生技术采用的步伐及如何在庞大且不断发展的社区中赋能开发者并作出变革.本报告基于 2018 年 3 月和 2018 年 11 月发布的前两份中国报告. ** https://www.cncf.io/blog/2018/03/26/cncf-survey-china/ https://www.cncf.io/blog…