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。
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。
在ACK中实现AI内容安全合规审查
在ACK上运行生成式AI服务时，为实现内容合规性审查，可利用Gateway API推理扩展配置ACKTrafficFilter插件对接阿里云内容安全审核服务，从而在网关层自动拦截不当内容，满足相关监管和法规要求。
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。
配置混合云节点池DNS解析
混合云节点池如通过云上CoreDNS解析域名，频繁的访问会加重专线负载，还可能出现因专线不稳定导致的域名解析失败，配置NodeLocal DNSCache可减少这些问题的影响。
容器服务 kubernetes Deployment实现分批发布
1. 前言 容器服务官网提供的分批发布基于 StatefulSet 开发，有状态副本集部署 POD 是按照顺序一台一台的发布重启，需要消耗很长的时间，并且控制台不尽人意，存在不少坑。 StatefulSet 分批发布不支持任意数目任意批数的发布，实际操作中往往需要先发布一台线上服务做灰度，然后逐步放大。因而采用无状态副本集 Deployment 对象分批部署，并通过同一个 labels指向统一....
在阿里云容器服务Kubernetes上使用分批发布
前言 Kubernetes作为非常流行的容器编排引擎已经逐渐成为容器交付的标准，为了解决标准化交付的问题，Kubernetes抽象了多种概念来代表不同的交付内容。 例如，不同应用场景的服务载体可以通过Deployment、DaemonSet、StatefulSet、CronJob来抽象；网络接入层可以通过Service进行抽象；服务配置可以通过ConfigMap或者Secret进行抽象等等。有.....
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