技术

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架构

bert rerank微调 大模型推理tips RAG向量检索与微调 dddfirework源码分析 RAG与知识图谱 大模型推理服务框架vLLM 大模型推理服务框架 模型服务化（未完成） 大模型Post-Training 大模型训练 大模型推理 从Attention到Transformer k8s设备管理 ddd从理念到代码 如何应用LLM 小鼠如何驾驭大象（LLM）？ 多类型负载协调员Koordinator controller-runtime细节分析 finops学习 kubevela多集群 kubevela中cue的应用 基于k8s的工作流 kubevela源码分析 容器和CPU那些事儿 数据集管理fluid 应用管理平台kubevela karmada支持crd 多集群管理 AutoML和AutoDL 特征平台 实时训练 分布式链路追踪 K8S YAML 资源清单管理方案 tensorflow原理——python层分析 如何学习tensorflow 数据并行——allreduce 数据并行——ps 推荐系统embedding原理及实践 机器学习中的python调用c 机器学习训练框架概述 tensornet源码分析 大模型训练和推理 X的生成——特征工程 tvm tensorflow原理——core层分析 模型演变 《深度学习推荐系统实战》笔记 keras 和 Estimator tensorflow分布式训练 分布式训练的一些问题 基于Volcano的弹性训练 图神经网络 pytorch弹性分布式训练 从混部到统一调度 从RNN到Attention pytorch分布式训练 CNN 《动手学深度学习》笔记 pytorch与线性回归 多活 volcano特性源码分析 推理服务 kubebuilder 学习 mpi 学习pytorch client-go学习 提高gpu 利用率 GPU与容器的结合 GPU入门 AI云平台梳理 tensorflow学习 tf-operator源码分析 k8s批处理调度/Job调度 喜马拉雅容器化实践 Kubernetes 实践 学习rpc BFF openkruise学习 可观察性和监控系统 基于Kubernetes选主及应用 《许式伟的架构课》笔记 Admission Controller 与 Admission Webhook 发布平台系统设计 k8s水平扩缩容 Scheduler如何给Node打分 Scheduler扩展 深入controller openkruise cloneset学习 controller-runtime源码分析 pv与pvc实现 csi学习 client-go informer源码分析 kubelet 组件分析 调度实践 Pod是如何被创建出来的？ 《软件设计之美》笔记 mecha 架构学习 Kubernetes events学习及应用 CRI——kubelet与容器引擎之间的接口 资源调度泛谈 业务系统设计原则 grpc学习 元编程 以应用为中心 istio学习 下一代微服务Service Mesh 《实现领域驱动设计》笔记 概率论 serverless 泛谈 《架构整洁之道》笔记 处理复杂性 那些年追过的并发 服务器端编程 网络通信协议 架构大杂烩 如何学习架构 《反应式设计模式》笔记 项目的演化特点 反应式架构摸索 函数式编程的设计模式 服务化 ddd反模式——CRUD的败笔 研发效能平台 重新看面向对象设计 业务系统设计的一些体会 函数式编程 《左耳听风》笔记 业务程序猿眼中的微服务管理 DDD实践——CQRS 项目隔离——案例研究 《编程的本质》笔记 系统故障排查汇总及教训 平台支持类系统的几个点 代码腾挪的艺术 abtest 系统设计汇总 《从0开始学架构》笔记 初级权限系统设计 领域驱动理念 现有上传协议分析 移动网络下的文件上传要注意的几个问题 推送系统的几个基本问题 做配置中心要想好的几个基本问题 不同层面的异步 分层那些事儿 性能问题分析 用户认证问题 资源的分配与回收——池 消息/任务队列

标签

Container 23

Concurrency 14

Life 41

Tool 8

Algorithm 8

JVM 10

Go 21

Kubernetes 65

k8s设备管理 多类型负载协调员Koordinator controller-runtime细节分析 finops学习 kubevela多集群 kubevela中cue的应用 基于k8s的工作流 kubevela源码分析 容器和CPU那些事儿 数据集管理fluid 应用管理平台kubevela karmada支持crd 多集群管理 K8S YAML 资源清单管理方案 从混部到统一调度 volcano特性源码分析 kubebuilder 学习 client-go学习 tf-operator源码分析 k8s批处理调度/Job调度 喜马拉雅容器化实践 Kubernetes 实践 openkruise学习 基于Kubernetes选主及应用 Admission Controller 与 Admission Webhook k8s水平扩缩容 Scheduler如何给Node打分 Scheduler扩展 深入controller openkruise cloneset学习 controller-runtime源码分析 pv与pvc实现 csi学习 client-go informer源码分析 kubelet 组件分析 调度实践 Pod是如何被创建出来的？ Kubernetes events学习及应用 CRI——kubelet与容器引擎之间的接口 资源调度泛谈 如何学习Kubernetes 以应用为中心 kubernetes operator kubernetes扩缩容 serverless 泛谈 什么是云原生 自定义CNI IPAM docker和k8s安全访问机制 Kubernetes监控 Kubernetes 控制器模型 Kubernetes资源调度——scheduler Kubernetes类型系统 Kubernetes源码分析——controller mananger Kubernetes源码分析——apiserver Kubernetes源码分析——kubelet Kubernetes介绍 Kubernetes源码分析——从kubectl开始 kubernetes yaml配置 CNI——容器网络是如何打通的 当我在说PaaS时，我在说什么 《深入剖析kubernetes》笔记 Kubernetes存储 访问Kubernetes上的Service Kubernetes副本管理 Kubernetes pod 组件

Other 5

Network 15

Python 8

Java 20

Spring 17

Netty 10

Storage 25

Distribute 9

MQ 8

WEB 5

Linux 11

Scala 1

Code 9

MachineLearning 75

上下文记忆 agentic chat bert rerank微调 大模型推理tips LLM一些探索 Agent实践 LLM预训练 RAG向量检索与微调 LLM微调实践 RAG与知识图谱 大模型推理服务框架vLLM Agent Functon Calling LLamaIndex入门 Multi-Agent探索 LLM工作流编排 大模型推理服务框架 模型服务化（未完成） 大模型Post-Training 大模型训练 大模型推理 从Attention到Transformer 下一个平台Agent 激发LLM涌现——提示工程 LLM微调理论 大佬沉思 LLM外挂知识库 LLMOps 多模态LLM Transformers源码学习 LangChain源码学习 如何应用LLM 小鼠如何驾驭大象（LLM）？ AutoML和AutoDL 特征平台 实时训练 tensorflow原理——python层分析 如何学习tensorflow 数据并行——allreduce 数据并行——ps 推荐系统embedding原理及实践 机器学习中的python调用c 机器学习训练框架概述 tensornet源码分析 大模型训练和推理 X的生成——特征工程 tvm tensorflow原理——core层分析 模型演变 《深度学习推荐系统实战》笔记 keras 和 Estimator tensorflow分布式训练 分布式训练的一些问题 基于Volcano的弹性训练 图神经网络 pytorch弹性分布式训练 从RNN到Attention pytorch分布式训练 CNN 《动手学深度学习》笔记 pytorch与线性回归 推理服务 mpi 学习pytorch 提高gpu 利用率 GPU与容器的结合 GPU入门 AI云平台梳理 tensorflow学习 kaggle泰坦尼克问题实践 神经网络模型优化 概率论 直觉上理解深度学习 如何学习机器学习 深度学习泛谈

Practice 16

RPC 6

Compute 11

Architecture 20

DDD 6

Reactive 5

Basic 13

Product 3

Monitor 7

CPP 2

Mesh 12


对容器云平台的理解

2020年07月01日

简介

容器化实践在金融行业落地面临的问题和挑战分享了容器化的落地思路。

组成内容

一开始只是基于k8s api 做了个发布系统，在容器化落地过程中，单单一个发布系统是远远不够的，对要做的事情做了一个梳理。

  1. 基础组件改造/增强
    1. lxcfs 让容器内进程 感受到真实配给给容器的资源
    2. 镜像分发加速
  2. 发布系统
    1. 基于代码制作镜像
    2. 项目发布 四元组
    3. 无损发布 健康检查 与网关、mainstay 的对接==> 掌握的项目数据必须是准确的
    4. 发布历史、回滚、扩缩容、服务画像（优先级、基于标签的调度）
  3. 研发支持：日志采集、web shell、相关信息写入环境变量、隔离组、故障探测工具
  4. 资源管理中心：mysql、pika、redis、mq、kafka 等容器化
  5. 监控系统 态势感知，可观测性。
    1. 项目维度 cpu、内存使用情况、java 特殊性（jvm 感知cpu、内存大小、堆外内存限制）、事件流
    2. 集群维度 cpu 内存使用，事件中心，核心组件在线（k8s 几大组件、kubelet、docker、calico）
    3. 存储组件 mysql、redis、pika、mq 等
    4. 承载组件：prometheus ==> 出了事儿有必要的数据 辅助排查问题
  6. 报警
    1. 报什么警
      1. 常规报警，是否存在、cpu、内存等
      2. 运行状态报警，健康检查异常、cpu、内存紧张异常、rpc上下线异常
      3. 集群 资源异常、磁盘损坏异常、有多少反亲和的服务运行在同一个机器上
    2. 报警策略 报给谁、频度怎么样、对方不处理怎么办。如何不多报、不漏报、不迟报。
    3. 承载组件：一个 Doraemon + 基于模板的报警系统 能不能承载下来？报警组件本身的健壮性（prometheus 和 cadvisor 都是很费内存的）
    4. 报警平台，报警来源多种多样，统一汇总起来，报警数据统计，报警文案模板管理等。

对平台的理解

在容器云的落地构成中，三天两头各种小问题，业务方报过来很不满意。 一个组件A挂了，一会儿报警漏报了，或者天天很多简单的、无厘头的错误找你排查（重复性工作），这个时候就需要一个报警平台、异常探测平台等，这个平台不一定要cover住所有情况，但是当你发现一个新的问题，你可以加到这个平台上，沉淀下来，而不是解决完一个问题就结束了，什么也没留下（这样不管你解决的多少问题，都不能放心系统没有问题）。就好像我写博客，一开始有一个新的知识点就写一篇，写到了466篇，发现很多内容都重复了，后来开始将博客归类，发现新的知识点就填补到原来的博客上。

很有能力，很有想法，所有的技术都会，但就是没有办法输出成为一个平台（或者系统），发生的所有新的事情，都是在这个平台上找到或落地。平台是可以承接你理念、经验的东西。将能力沉淀在平台上，最终目的是降低对于大多数开发、测试的专业能力要求。

灵魂拷问，上 Kubernetes 有什么业务价值？

逃离职业倦怠期，我是这样做的如果你只是把自动化理解成实现一些几百行代码量的脚本，那么说明你并没有理解什么是真正的自动化，真正的自动化是给出一整套可以提升效率的平台，这个平台可以集成各式各样的改善效率的工具集合，而并非单独零散的脚本。当然这些工具也并非几天或几周就可以做完的，而是通过日常的工作中不断地发现问题、解决问题并总结而来的。以我们团队举例，将一些流程化比较固定的工作通过 RPA 来实现自动化，在出现故障时，为了能够第一时间快速响应故障，我们实现了故障自动拉群功能，这样可以减少故障过程中到处找人的问题。

云原生时代，应用架构将如何演进？对于业务而言，最关心的往往是交付速度。如果你和业务总监或者CTO去聊，他们就会问你，拥有这么多的技术对于业务有什么好处？可能会谈到成本的优势、管理的优势，但是对于几乎所有业务而言，最核心的是研发效率的提升。所以我们应该思考云原生技术如何才能帮助实现更快的交付。

京东如何建设基于云原生架构的监控-日志系统？京东监控 - 日志系统本质上都是标准的 K8s 组件，与京东容器平台 JDOS 关系密切。

  1. 在 K8s 的视角，监控 - 日志系统是 DaemonSet、RS 的各个 Pod，并非改了系统。
  2. 在 JDOS 容器平台的视角，监控 - 日志系统可以视为 JDOS 容器平台的一个“插件“，并非强耦合。
  3. 从应用的视角来，监控 - 日志系统是一个“无需感知“的机制，例如上线无依赖。