（1）容器云平台上线后，对于开发人员的工作流程，产生了一些变革：容器化前：① 开发以源代码方式进行提交，然后进行打包，主干分支只保留最新的代码版本；② 部署方式为手工部署，无法保证部署环境相同。容器化后：① 开发通过版本号提交，对版本变化可以追踪记录，并且镜像仓库中能保留多个测试...
1、大部分的容器底层使用 IAAS 架构，先要确保底层的 IAAS 平台（或者是裸金属层）的稳定。这方面主要依赖底层 IAAS 和管理平台的能力。2、自动化运维一方面包括底层平台及系统的管理，如果平台包含直接使用平台功能，没有的话基于 ansible 之类的开源实现。3、容器和容器编...
问题一，我理解作者想说，k8s架构过于复杂，会造成排错困难 有句话，难者不会，会者不难。诚然，K8s作为新技术我们有很高的学习成本，但一项新技术出来后，我们就因为其复杂不适用了吗？我们应该从这项技术带来的价值和成本综合来看。K8s的敏捷、弹性、自愈、环境一致性等特性我就不...
NVAIE软件套件基于Redhat Openshift, VMware Vsphere 7.02+, 上游Kubernets 平台都已经过认证和测试。客户选用NVIDIA 开源AI软件是未经过测试的。
NGC应用市场有大量可用的GPU加速的AI模型镜像，数据科学家可以开箱即用，将关注点放在业务目标。同时容器和K8S编排技术的引入，正是让业务连续性有了很大程度的提升。红帽的企业级容器平台产品，可以将CPU 内存 GPU 磁盘等计算资源统一池化。一个集群的管理节点统一调度工作...
主要还是在安全性方面，明年要出的最新计划是要支持容器安全的，但是一般安全和性能是会相互影响的，这块还需要实际测试去发现问题
1、 GPU节点安装好NVIDIA驱动和 nvidia-docker套件。 docker daemon运行时配置启动 nvidia runtime运行时。2、Kubernetes开启vGPU支持， 将新增K8S 资源类型 nvidia.com/gpu 被容器请求： 3、配置好AI模型相关的TensorFlow ， torch， mxnet 、mindspore 、xgboost 、 nccl ...
无论是CMP，还是PaaS，还是CMDB，建设到最后，都是IT服务目录的一个模块或者一个子系统，这是趋势。关于CMP和PaaS的边界问题，其实也没有固定的边界，看你如何定义二者的范围，为什么这么说，因此CMP 实现了异构资源的统一，重点对云上的资源进行生命周期管理管理与部署调度，尤其是基础架构方...
