在ACK集群中使用Gateway with Inference Extension路由外部MaaS服务
当 ACK 集群对接外部 MaaS 服务（如百炼）时，为统一处理 API 密钥和请求路径，可基于AI推理网关（Gateway with Inference Extension），配置路由规则（HTTPRoute），实现请求凭证的自动注入及URL重写，从而快速集成模型服务。
为GPU应用配置节点自动伸缩
在进行AI模型训练、推理或科学计算等GPU计算密集型任务时，工作负载常呈现显著波动，同时GPU硬件成本较高。通过为集群创建支持自动伸缩的GPU节点池，可根据实际资源需求动态增减节点数量，实现按需使用与弹性调度，有效提升GPU资源利用率并降低运维成本。
使用DRA调度GPU
在AI训练和推理场景中，当多个应用需要共享GPU资源时，为突破传统设备插件的调度限制，可在ACK集群中部署NVIDIA DRA驱动，通过Kubernetes DRA API实现Pod间GPU动态分配与细粒度资源控制，提升GPU利用率并降低成本。
Kubernetes 集群的持续性能优化策略
在现代云计算环境下，Kubernetes 以其强大的容器编排能力成为众多企业构建、部署和管理复杂应用的关键工具。不过，随着集群规模的扩大和应用负载的增加，性能问题逐渐浮现。有效的性能优化策略对于保障服务质量和降低运营成本至关重要。以下是几个关键方面的优化措施： 资源调度优化：合理分配资源是提高 Kubernetes 集群性能的...
Kubernetes 集群的监控与维护策略
随着云计算和微服务技术的不断发展，容器化已经成为现代应用部署的标准方式之一。Kubernetes，作为一个开源的容器编排平台，因其强大的功能和灵活的配置而受到企业青睐。然而，随之而来的是对集群监控和维护的更高要求。一个高效、可靠的监控系统是保障集群稳定性的前提，而恰当的维护策略则是延长集群生命周期的关键。 一、监控系统的重要性...
Kubernetes 集群的持续性能优化策略
随着容器化技术的普及，越来越多的企业选择使用 Kubernetes 作为其云原生应用的编排平台。然而，随着集群规模的扩大和业务需求的增加，系统的性能问题逐渐显现，成为运维团队必须面对的挑战。以下是一些针对 Kubernetes 集群性能优化的策略： 节点资源配置：合理分配计算资源是确保集群性能的基础。过多的资源分...
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