在当前这个时代,做互联网应用,使用微服务架构,几乎成为了一种时尚。它的模块解耦、灵活易扩展、高可用等特点,深受大家喜爱。然而不幸的是,这么多的模块,怎么上线啊……好不容易鼓捣上线啦,又一连串的坏消息啊,有木有……
好在,有用友iUAP云运维平台,它集成了对微服务架构的完美支持,先来张图看看吧。微服务其实也没想象的那么可怕,通过服务注册和自动服务发现,运维平台轻松搞定。开发和运维看看报表,就对跑在线上的微服务了如指掌,不再内牛满面……
那么,我们可以进一步扒一扒,用友iUAP云运维平台底层是如何实现微服务架构的。这得益于Docker镜像,环境统一了,不再有混乱状况出现。一个镜像对应一个微服务,容器运行起来,通过服务编排,自动集群就建立起来了,是不是很简单呢。
镜像构建的过程,就是这样啦,所有的微服务都存放在镜像仓库中,不断滚动的构建,创造出一个又一个新的版本,支持了迭代的快速推进。
什么,想了解到底长什么样?就是这个样子喽,不废话,直接上图,有图有真相,就是这么简单。应用的情况、服务实例的情况、内存和CPU的消耗量,尽收眼底,用数据来说话。
下次开发说应用需要加资源的时候,你就可以不用妥协啦,资源是否够用,数据说了算,运营成本节省下来了,线上服务运行状况提升了,可谓是皆大欢喜。
好文章,需要你的鼓励
CoreWeave发布AI对象存储服务,采用本地对象传输加速器(LOTA)技术,可在全球范围内高速传输对象数据,无出口费用或请求交易分层费用。该技术通过智能代理在每个GPU节点上加速数据传输,提供高达每GPU 7 GBps的吞吐量,可扩展至数十万个GPU。服务采用三层自动定价模式,为客户的AI工作负载降低超过75%的存储成本。
IDEA研究院等机构联合开发了ToG-3智能推理系统,通过多智能体协作和双重进化机制,让AI能像人类专家团队一样动态思考和学习。该系统在复杂推理任务上表现优异,能用较小模型达到卓越性能,为AI技术的普及应用开辟了新路径,在教育、医疗、商业决策等领域具有广阔应用前景。
谷歌DeepMind与核聚变初创公司CFS合作,运用先进AI模型帮助管理和改进即将发布的Sparc反应堆。DeepMind开发了名为Torax的专用软件来模拟等离子体,结合强化学习等AI技术寻找最佳核聚变控制方式。核聚变被视为清洁能源的圣杯,可提供几乎无限的零碳排放能源。谷歌已投资CFS并承诺购买其200兆瓦电力。
上海人工智能实验室提出SPARK框架,创新性地让AI模型在学习推理的同时学会自我评判,通过回收训练数据建立策略与奖励的协同进化机制。实验显示,该方法在数学推理、奖励评判和通用能力上分别提升9.7%、12.1%和1.5%,且训练成本仅为传统方法的一半,展现出强大的泛化能力和自我反思能力。