Fluid数据缓存优化策略最佳实践
在计算与存储分离的架构下,使用Fluid数据缓存技术,能够有效解决在Kubernetes集群中访问存储系统数据时容易出现的高延迟及带宽受限问题,从而提升数据处理效率。本文从性能维度、稳定性维度、读写一致性维度介绍如何使用Fluid数据缓存策略。
实现应用Pod与缓存数据之间的亲和性调度
通过Fluid提供的数据缓存亲和性调度优化能力,您可以设置应用Pod上的亲和性配置,让应用Pod优先访问同节点、同可用区节点或同地域节点的缓存数据,从而提高应用Pod访问数据的效率。
如何安装和升级Fluid数据加速组件
ack-fluid是云原生AI套件提供的Kubernetes环境下的分布式数据集编排和数据访问加速组件。本文介绍如何升级Fluid数据加速组件以及常见问题。
重磅!阿里云可观测产品家族全新升级,AI +数据双驱动,打造全栈可观测体系
引言: 近日,阿里云可观测产品家族正式发布云监控 2.0,隶属产品日志服务 SLS、云监控 CMS、应用实时监控服务 ARMS 迎来重磅升级。借助全新升级的一站式全景接入、统一观测图谱以及 AI 增强的跨域智能洞察能力。同时,为了帮助企业与开发者更从容地面对 AI 创新,阿里云正式发布开箱即用的 AI-native 应用全栈可观测方案。此外,阿里云推出可观测中文社区等系列新举措,让开发者...

【巨头升级寡头】AI产业数据称王,GAN和迁移学习能否突围BAT垄断?
AI时代,数据为王让巨头越来越难以被打败 上周,谷歌和 CMU 的一项合作研究,为拥有大数据优势的技术巨头们带来了喜讯:在不调整现有算法、只是给模型多得多的数据的情况下,图像识别结果取得了较大提升。 这一波人工智能的兴起主要有三大因素推动——计算力、数据和算法。而谷歌和 CMU 的这项合作研究可能会将“数据”这一项进一步高亮显示。 据 Wired 报道,研究结果一方面印证了通过给模型喂食多...

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