问题一，我理解作者想说，k8s架构过于复杂，会造成排错困难   有句话，难者不会，会者不难。诚然，K8s作为新技术我们有很高的学习成本，但一项新技术出来后，我们就因为其复杂不适用了吗？我们应该从这项技术带来的价值和成本综合来看。K8s的敏捷、弹性、自愈、环境一致性等特性我就不...

pod的文件系统一般挂载存储卷，存储卷的容量可以挂载时设置，其他文件系统应该都是系统根据需求自动设置。文件多的话可以考虑单独挂载nas盘

无论是CMP，还是PaaS，还是CMDB，建设到最后，都是IT服务目录的一个模块或者一个子系统，这是趋势。关于CMP和PaaS的边界问题，其实也没有固定的边界，看你如何定义二者的范围，为什么这么说，因此CMP 实现了异构资源的统一，重点对云上的资源进行生命周期管理管理与部署调度，尤其是基础架构方...

结合日志分析

NVAIE软件套件基于Redhat Openshift, VMware Vsphere 7.02+, 上游Kubernets 平台都已经过认证和测试。客户选用NVIDIA 开源AI软件是未经过测试的。

1、 GPU节点安装好NVIDIA驱动和 nvidia-docker套件。 docker daemon运行时配置启动 nvidia runtime运行时。2、Kubernetes开启vGPU支持， 将新增K8S 资源类型 nvidia.com/gpu 被容器请求： 3、配置好AI模型相关的TensorFlow ， torch， mxnet 、mindspore 、xgboost 、 nccl ...

NGC应用市场有大量可用的GPU加速的AI模型镜像，数据科学家可以开箱即用，将关注点放在业务目标。同时容器和K8S编排技术的引入，正是让业务连续性有了很大程度的提升。红帽的企业级容器平台产品，可以将CPU 内存 GPU 磁盘等计算资源统一池化。一个集群的管理节点统一调度工作...

有如下几个方案吧：首推FlinkCDC其次就是比较典型的：mysql的binlog -> Canal -> Kafka -> Flink/Spark -> Hive/KuduOracle的redolog -> Ogg -> Kafka -> Flink/Spark -> Hive/Kudu

其实提到取长补短，首先要知道各自的特点以及应用场景。大数据平台的能力是对海量数据提取分析，辅助企业制定决策。我们这里拿广义上的hadoop生态来举例，使用yarn作为核心组件来进行资源管理和调度。这种框架普遍的问题就是：1.资源弹性不足，无法按需自动扩缩容，根据公司的业务场...

我觉得有如下几个点吧：1，平台的容量规划，计算、存储都什么配置级别，什么样的容量规划；2，性能规划，对于普通的性能有什么期望，通过压测给出准确数值，以备性能问题的处理；3，管理的便捷性，要有简便、易用的管理平台，功能要全面4，监控方面要体系化和明确每一个监控阈值5，平台的管理以及维护，...