架构师2024月第二季.pdfVIP

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热门演讲实录|QCon

大模型时代的架构思维

章文嵩、蒋晓伟、李飞飞、张凯巅峰对谈：大模型时代的数据智能新趋势

半年涨粉1000万！揭秘快意大模型在短视频互动场景中的大规模应用实践

通往AGI之路，数据系统还需挑战哪些物理极限？

跨平台CPU加速，百度智能云的一键性能调优技术分享

AI时代，这个团队正在打造全世界最复杂的高性能编辑器

云时代下，云和开源软件厂商如何共存共荣？

特别专题|Kubernetes十年回顾

Kubernetes十年：盛宴已过，长路漫行

Kubernetes前首席架构师：漫谈K8s十年技术史

摆脱AI生产“小作坊”：如何基于Kubernetes构建云原生AI平台

OpenAI：我们将Kubernetes扩展到了7500个节点

为什么Kubernetes对于我的SaaS业务来说是一个错误

不敢把数据库运行在K8s上？容器化对数据库性能有影响吗？

Kubernetes开源10年，但我们已经有了8年的踩坑史

专访阿里云张凯：Kubernetes是如何从云原生走向AI时代的？

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老架构师总结的12个软件架构陷阱

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厂

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把大模型装进手机，小米、OPPO、vivo卷起来了！

架构师2024年第二季

本期主编Tina反馈feedback@

流程编辑丁晓昀商务合作hezuo@

发行人霍泰稳内容合作editors@

II

InfoQ架构师2024年第二季

卷首语

用过去的智慧引导AI变革

Kubernetes已经存在十年了。在过去的十年中，云计算和Kubernetes因其可扩展性、

高效性和操作灵活性，作为革命的中坚力量脱颖而出。云服务实现了轻松的资源扩展，

而Kubernetes则实现了容器化应用的自动化部署、扩缩容以及运行，让开发者能够更专

注于应用的开发而非基础设施。

尽管好处多多，Kubernetes也带来了配置管理的复杂性，因为最佳实践的不一致可

能会带来大量的配置债务。Kubernetes社区开发了各种的工具和实践，比如用于管理软

件包的Helm图表、负责自动化应用管理的运维，以及Terraform等基础设施即代码（IaC）

工具，以及用于高效配置的CI/CD管道。

另一方面，AI发展是和云服务及Kubernetes快速发展一同进行的，通过增强决策和

任务自动化等新功能彻底改变业务的运营方式。然而，正如云和Kubernetes中发生的一

样，这种快速发展可能会导致另一轮由配置带来的技术债务。AI系统的配置复杂性极高：

只有正确地配置AI技术栈、算法、数据管道和模型，才能收获最佳的性能、可扩展性和

安全性。

AI技术栈中的错误配置会导致数据摄取管道的管理不善、模型训练效率低下，以及

安全防护测试不足的问题。要应对这些挑战，我们不能再重复在云和Kuber