AI服务器DevOps的微服务与云原生应用之路：探索云时代下的AI服务器电源技术与管理新模式
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摘要
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随着云计算和人工智能技术的日益普及和高速发展，微服务和云原生应用已成为推动数字化转型的关键力量。AI服务器作为承载这些先进技术的核心载体，其运维管理面临前所未有的挑战。本文将深入探讨AI服务器在DevOps模式下的微服务架构与云原生应用之路，特别是在电源技术与管理方面的创新实践。
一、引言
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在当今高度互联的数字世界，微服务和云原生应用不仅为企业带来业务上的创新机会，而且在运维和扩展方面带来革命性的变革。AI服务器作为处理大数据和复杂计算需求的枢纽，其架构设计和电源管理策略显得尤为重要。本文将围绕以下几个方面展开讨论：微服务架构的优势、云原生应用在AI服务器中的应用场景、AI服务器的电源技术与管理创新，以及DevOps在其中的角色。
二、微服务架构的优势与挑战
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微服务架构以其可扩展性、模块化、独立部署等特性，为AI服务器的运维管理带来了显著优势。通过拆分应用程序的不同功能为小型服务，每个服务都可以独立运行和更新，这不仅提高了系统的灵活性和可维护性，还使得开发团队能够并行工作，提高了开发效率。微服务架构也带来了运维管理的挑战，特别是在大规模部署和服务间通信方面对AI服务器的性能要求更为严格。微服务架构需要更加精细的资源管理和安全保障措施来确保服务的安全性和稳定性。这都对AI服务器的电源技术和整体性能提出了更高的要求。
三、云原生应用在AI服务器中的应用场景与趋势
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云原生应用是专为云计算环境设计的应用程序和工具集合。在AI服务器领域，云原生应用的崛起正在加速数据中心的变革。典型的云原生应用在AI服务器上的应用场景包括大数据分析、机器学习模型训练与部署、实时流处理等。这些应用场景往往需要高性能的AI服务器支撑。云原生应用还具有可伸缩性高、故障恢复能力强等优势，能有效应对高并发和大数据量场景下的电源管理挑战。随着技术的不断进步和应用需求的增长，未来云原生应用在AI服务器上的部署将更为普遍和广泛。这也使得云原生应用管理成为了AI服务器性能管理和优化过程中的关键组成部分。例如通过DevOps模式的推广与实施来实现高效的应用程序管理和监控机制。因此也引发了针对云原生环境下对DevOps实践的进一步探讨。
四、AI服务器的电源技术与管理创新实践
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在AI服务器的电源技术与管理方面，随着云计算和微服务的快速发展，新一代的电源技术和管理策略应运而生。这些技术旨在提高能源效率、降低能耗并保障系统的稳定性与安全性。例如，智能电源管理模块的应用可实现自动电压和电流调节以及温度控制等功能以适配多变的计算负载提高服务器的性能稳定性保证运行过程中的供电稳定而实现快速部署和提升运行效率等功能从而更好地支撑微服务架构下的并行处理需求另外新型的数据中心架构采用更高效的散热技术和储能解决方案能够提升容错能力和安全性增强数据中心运行中的抗灾恢复能力并对外部环境提供强有力的适应和支持这是非常契合大规模分布式环境下的云计算中心和云服务器特殊要求的尤其在保障复杂应用场景的可靠性和连续性方面意义重大除此之外AI技术在电源管理中的应用也成为了一个新兴趋势智能能源监控和预测算法等可提升资源分配效率优化能源消耗并提高能效并进一步提升服务的安全性智能化运维工具的开发和使用在降低运维成本提高服务质量方面也发挥了重要作用这不仅有助于提升服务质量也进一步推动了DevOps模式的落地实施为企业带来更大的商业价值提升了企业竞争力最终促进了整个行业的可持续发展与创新能力的提升此外通过结合DevOps模式与云原生应用的特性我们可以更好地实现服务的持续集成与持续部署加快软件开发与交付的速度与质量更好地满足市场需求和用户需求促进业务价值的实现和发展提供了重要的保障和支持
五、DevOps在云原生时代的重要性与实施路径分析展望将来云计算将是AI服务器的数据中心进行部署主流路径企业将更加关注整个数据中心的智能化自动化水平DevOps模式将扮演更加重要的角色推动云原生应用的持续集成与持续部署提高软件质量和业务价值的传递效率为最终实现高效智能化的服务应用交付提供更强有力的保障作为企业应该重点关注新的技术手段的运用与发展积极推动创新理念的实施与实践不断提升自身竞争力以适应日益激烈的市场竞争环境同时还需要关注人才培养和技术交流等方面的工作加强行业内外合作共同推动整个行业的可持续发展和创新能力的提升以满足未来市场需求和挑战总结本文详细探讨了AI服务器在DevOps模式下的微服务架构与云原生应用之路特别是在电源技术与管理方面的创新实践随着技术的不断进步和应用需求的增长未来的AI服务器将更加注重智能化自动化水平提升以适应不断变化的市场环境和用户需求对于企业而言推动DevOps的实施与应用将是未来发展的重要方向之一这不仅可以提高软件质量和开发效率还能更好地满足市场需求和用户期望为企业带来更大的商业价值本文旨在通过深入探讨和分析为企业在数字化转型过程中提供有价值的参考和启示以实现可持续发展和创新能力的提升本文研究的结论对未来人工智能和云计算行业的发展具有参考价值与研究意义对指导企业技术创新和业务实践具有重要的指导意义(完)
擎创技术流 | 深入浅出运维可观测工具（二）：eBPF如何兼容多架构模式性能管理
嗨~又见面了大家！之前给大家分享过一篇eBPF技术干货，后台收到的反馈还挺好的，以至于总有朋友过来催更这一系列，这不第2篇在大家的千呼万唤下终于出来了。
新来的朋友点这里，键回看eBPF精彩技术贴，别忘了随手关注一下，感谢~一、为什么云原生越来越火了今年技术界最火的关键词除了ChatGPT外，云原生，大模型，AIGC也激起了不少讨论，所以本次分享主要是围绕云原生转型之路上，APM 底层如何通过 eBPF + Agent 兼容多架构应用性能管理。
在说明 eBPF 和 Agent 兼容之前，我们先简单回顾下云原生概念以及为什么要用云原生转型：云原生是分布式部署和统一运管的分布式云，以容器、微服务、DevOps等技术建立的一套云技术产品体系。
传统行业由于线上业务的飙升、衍生了快速响应业务、进行云原生转型等需求。
对于云原生设计体系中应用剥离了非业务代码部分（如：弹性调度、快速迁移、安全）则需要让应用更聚焦于业务本身，实现高效的持续交付、弹性伸缩、降低资源成本、提升系统可用性等优势。
二、云原生背景下的企业运维模式云原生转型之后，企业会出现多架构模式的中间态。
针对多种架构模式下的系统如何统一运维？以及针对以下共性运维需求时，要如何保障系统灵活顺畅运行呢？1.传统架构下的系统运维VS云原生架构下的系统运维企业在云原生转型的过程中，部分业务改造代价比较高，同样需要依赖的上下游进行适配改造，基于这些原因，部分系统保留了传统模式，导致企业内出现了多种架构模式的中间态。
◆一般是面向传统应用、中间件、服务器进行运维◆横向扩展性低，依赖大量的机器投入和灾备建设◆更关注系统环境部署、升级、变更、发布、硬件指标等信息◆面向网格化的服务、中间件、运行态指标、K8s 下的基础设施进行运维；◆由于云原生可借助高可用、弹性伸缩等能力实现业务的高性能和持续性，技术的复杂性也在增高。
◆在运维层面：微服务指数型上升、依赖复杂排障困难，技术栈深，弹性伸缩支撑业务突发流量，也加快了云上对象的动态变化频率，需要及时捕获这些动态变更和异常的发生。
敲重点！！！不同的架构，系统运维模式即使不同，但也存在相互调用的情况。
常见的是通过 Agent 探针实现应用性能分析，但有些存量应用无法接入探针。
另外，在企业内跨团队推广 Trace Agent 也是一个漫长的过程。
三、如何兼容多架构、多协议模式，并获得更好的应用性能分析？技术引入eBPF 是一种直接面向操作系统内核层添加黑盒代码的革命性技术，无需入侵应用代码，由于内核在网络处理的路径上预置了很多挂载点，eBPF 程序可以加载到这些挂载点（函数）上，从操作系统层面实现可观测。
技术引入Agent 是通过埋点的技术，通过声明式的 API 捕获请求传输的数据。
当前擎创支持集成部分开源工具，例如市场主流的分布式应用性能监控 Skywalking。
技术接入擎创 APM 支持不同的业务系统使用不同的采集方式，可以将无法接入 Agent 或不关注链路的系统接入 eBPF 实现性能管理，针对链路调用复杂的系统接入 Agent 实现全链路监控，帮助全局排错。
四、eBPF 和 Agent技术如何应用1.统一融合处理系统接入 eBPF 和 Agent，采集上报的数据源不同，需进行统一的融合处理，建设 “对象、指标、Trace” 等模型，APM 平台按照统一模型进行数据处理。
2.多系统建议接入可观测运维应用性能监控（AIMeter • APM）为擎创自研平台，兼容多种采集方式，联动基础设施、网络等多维数据，全链路根因定位，深度有效运维。
五、总结不同系统可选择性使用 eBPF 和 Agent 数据采集能力，无论是 eBPF 还是 Agent 均可实现应用性能管理能力，两者特性不同。
对于同一条路径下的多系统调用，尽量保证统一接入 Agent，可实现根因推荐等能力，保证快速定障，后续我们将会新起篇章介绍擎创可观测场景分析、根因推荐、性能剖析等能力及常用的运维流程。
擎创科技，Gartner连续推荐的AIOps领域标杆供应商。
公司专注于通过提升企业客户对运维数据的洞见能力，为运维降本增效，充分体现科技运维对业务运营的影响力。
现在salt是什么意思？
Salt是一个英文单词，意思是“盐”。
但在计算机领域中，它有着不同的含义。
Salt通常用作密码学中的一种技术，用于增强密码的安全性。
它是一种随机的字符串，添加到密码散列值中，以使散列值更难被破解。
Salt可以避免使用相同密码的用户在恶意攻击者手中成为易损目标。
Salt应用广泛，特别是在服务器管理方面。
在使用Salt技术之前，运维人员需要手动操作许多台服务器上的配置文件和软件包。
而Salt让这个任务更加自动化和高效。
它可以进行批量命令，配置文件管理和软件包安装等操作。
同时，Salt还可以实现真正的基础架构即代码思想，提高配置管理效率，确保稳健的生产环境。
可以预见，Salt技术在未来还将继续得到广泛应用。
作为一款成熟的基础架构自动化软件，Salt已经拥有越来越多的高级特性，如密钥管理、事件驱动、自我治愈，以及不断加强的云集成能力。
这些特性将在未来推动它在云原生、微服务以及DevOps文化等方面的应用，这将更好的满足企业在快速交付高质量服务的需求。
CTO王海峰谈百度AI的2020：打造AI新型基础设施、云智一体加速产业智能化
转眼间，2020已经接近尾声。
这一年，有很多变化，也有许多不变的信念与坚守。
12月30日，网络发布《网络AI的2020》，以一篇万字长文回顾与总结过去的一年。
CTO王海峰总结网络AI在2020年的三大特色：持续 探索科技 前沿、打造AI新型基础设施、云智一体加速产业智能化。
王海峰表示：“世界的2020，是充满不确定性的变局之年；中国的2020，是团结一心、共克时艰、于变局中开新局的希望之年；网络AI的2020，是坚定信念，拥抱变化，践行“ 科技 为更好“的实干之年。
回望2020年，抗击疫情中，网络AI第一时间贡献了 科技 抗疫、保护生命安全的温度和力量；复工复产和高质量发展中，网络AI是促进创新、构建新格局的新动能；我们的工作和生活中，网络AI在你搜索的每一条信息和知识里、在地图导航的叮咛声中、在国际会议的同传字幕上、在工厂的无人质检设备上、在自动驾驶出租车持续拓展的里程上……网络AI在我们身边每个角落，让我们的工作更高效、生活更便捷。
2020，网络AI的实干之年继续自己的特色之路：持续创新突破， 探索科技 前沿；自主可控、开源开放，夯实软硬一体AI大生产平台，打造AI新型基础设施；云智一体，使能行业，赋能生态，加速产业智能化。”
一些关键的数字可以窥见网络AI的成绩：在 CVPR、ACL、ECCV、NeurIPS、INTERSPEECH等全球顶级人工智能学术会议和权威竞赛上，网络AI问鼎冠军30多次，论文收录260多篇，持续彰显AI技术领军实力；在人工智能专利申请量和授权量方面，网络以9364件专利申请和2682件专利授权处于中国第一位；今年，网络再次入选《麻省理工 科技 评论》“50家聪明公司”；截止目前，网络共获得了来自政府、行业协会、媒体等多方机构颁发的100多个奖项，例如2020世界人工智能大会最高奖项SAIL奖。
除了这些最直接的数字，《网络AI的2020》还全面展现了其在AI新兴基础设施、产业智能化、AI服务 社会 和人才培养等方方面面的进展和成果。
AI 新型基础设施
2020年，网络AI的四个剪影，描绘出AI进入工业化大生产，成为坚实的AI基础设施。
第一个剪影，网络大脑6.0勾勒的核心技术自主创新。
2020年，网络大脑核心技术突破“知识增强的跨模态深度语义理解”，理解真实世界的复杂场景。
另一方面，网络大脑“软硬一体AI大生产平台”升级为AI新型基础设施，更高效地支持AI工业化大生产，帮助产业智能化发展提速。
第二个剪影，网络飞桨持续创新，繁荣的开源生态支持产业发展。
飞桨是中国首个开源开放、功能完备、自主可控的产业级深度学习 平台。
飞桨开源框架V2.0RC版本，带来“编程一致、动静统一”的全新开发体验，硬件生态伙伴达到20家，适配或者正在适配的芯片/IP型号29种，提供自主可控的坚实底座，加速AI产业生态构建。
飞桨凝聚超过265万开发者，训练34万个模型，服务10万家企业。
第三个剪影，前沿技术描绘的未来蓝图。
网络发布了国内首个云原生量子计算平台量易伏Quantum Leaf，提供QCompute等量子开发套件，缩短量子编程全生命周期，实现量子工具链闭环。
网络超级链拥有链内并行技术、立体网络等425项技术专利，实现单链8.7万TPS 的行业领先网络性能，并作为国内首个项目捐赠给开放原子开源基金会。
网络人工智能还与生物计算和病毒研究相结合，网络开源了线性时间算法Linearfold，可将此次病毒全基因组二级结构预测从55分钟缩短至27秒，提速120倍。
此外，网络推出的全球首个mRNA疫苗基因序列设计算法LinearDesign，能在16分钟内大大提升疫苗设计的稳定性和蛋白质表达水平，从而有效解决了mRNA疫苗研发中最重要的稳定性问题，加速疫苗研发速度。
第四个剪影，云计算铺设的智能经济“高速公路”。
今年，网络智能云在业内率先提出AI-Native的云计算架构，发布新一代基础架构网络“太行”，自主研发的云原生数据库产品网络智能云Gaia（盖亚），便捷高效支持产业的智能应用。
此外，混合/专有云平台ABC Stack全部支持国产化服务器和操作系统，ABC Stack行业版和企业版重点加持网络自研昆仑AI芯片，实现真正的国产化智能云。
四个“剪影”交叠，“网络AI新基建版图”逐渐清晰。
网络正在依托包括网络大脑、飞桨、智能云、数据中心等在内的新型AI基础设施，推动智能交通、智慧城市、智慧金融、智慧能源、智慧医疗、工业互联网和智能制造等领域实现产业智能化升级。
AI 描绘“万物智能”，产业智能化更加澎湃
新冠肺炎疫情对全球经济带来巨大冲击，也让 社会 各界充分意识到人工智能等新兴 科技 的重要价值。
网络AI一方面通过搜索、地图、输入法、小度、Apollo等产品和平台服务大众，让生活更简单、更便捷；另一方面通过网络AI to B的重要承载者和输出者——网络智能云，为各行各业大规模输送网络的AI技术成果与平台能力，支持产业智能化升级，加快智能经济的到来。
网络AI助力 搜索体验持续优化，更好地连接信息与服务。
网络移动生态是中国领先的以信息和知识为核心的移动生态，在AI技术的加持下，百家号、智能小程序和托管页三大支柱迅速发展成为国内领先的内容和服务接入平台。
基于自然语言处理、知识图谱、语音、视觉、深度学习等AI技术能力，网络搜索也在持续智能化。
新一代人工智能地图—网络地图让出行更简单。
2020年，网络地图坚守AI优势和创新能力升级出行服务，上线熟路导航模式、车道级导航功能、AI室内通和红绿灯倒计时等，已成为国民信赖的权威出行平台。
目前，网络地图90%以上的数据生产环节实现AI化，全景地图覆盖全国95%以上的城市，覆盖里程超过300万公里; 语音交互场景也实现迅速增长，网络地图智能语音助手用户量已破4亿。
网络地图AI室内通
AI 全面赋能输入法，市场份额与活跃用户量跃居行业领先。
网络输入法市场份额与月活跃用户量增势迅猛，目前月活突破6亿；多项AI功能取得重大行业突破，其中语音输入能力持续突破，并成为业内首个日均语音请求量破10亿次大关的输入法产品，语音识别准确率达98.6%，同时实现离线中英自由说升级突破，网络输入法目前已成为语音输入渗透率最高的第三方手机输入法；手写输入持续升级，手写识别准确率提升至96%。
小度“破圈”，拓宽智能助手的应用边界。
小度今年发布了搭载网络鸿鹄芯片的小度智能音箱2红外版、主打在线少儿教育的小度教育智能屏和小度智能早教机、以及超高性价比的智能屏入门级产品小度智能屏Air、随身场景首款新品小度真无线智能耳机和满足每一位家庭成员更多元细分需求的小度智能屏X10，让小度在更多场景和人群实现了“破圈”，加速人工智能硬件的市场普及，拓宽智能助手的应用边界。
Apollo 自动驾驶超过十项中国第一，技术实力领跑行业。
网络Apollo不断刷新智能出行领域的“高难度”。
在“万物智能——网络世界2020”大会上，网络完成全球首次全无人驾驶直播，即人工智能系统在没有车内安全驾驶员的情况下独立驾驶。
网络先后在长沙、沧州、北京开放Apollo Go自动驾驶出行服务。
智能车联产品 Apollo小度车载已进入上百万辆智能 汽车 。
网络发布了国内外首个车路行融合的全栈式智能交通解决方案“ACE 交通引擎”，扎根中国智能交通新基建，目前已获近20个城市的智能交通新基建订单。
壮“智”凌云，网络智能云加速产业智能化。
2020年在疫情、全球经济局势变化的背景下，以 科技 创新推动产业发展，提升经济质量的效益和核心竞争力成为关键。
网络智能云融合了云计算、网络大脑、大数据等网络核心技术，发布“以云计算为基础，以AI为抓手，聚焦重要赛道”的全新战略，推动产业智能化发展，成为新基建大潮中加速AI工业化大生产的关键力量。
网络智慧城市解决方案已在北京海淀、重庆、成都、苏州、宁波、丽江等10+省市落地应用；智慧金融服务近200家金融客户，构建了超过30家的合作伙伴生态，跻身中国金融云解决方案领域第一阵营；网络智慧医疗“灵医智惠”已经服务300多家医院和1500家基层医疗机构，辅助数万名医生，惠及超过千万患者；智能制造覆盖14大行业，100多家企业，30多个合作伙伴，触达50多类垂直场景，在3C、 汽车 、钢铁、能源等行业已规模落地；网络智慧能源已覆盖电网、发电、新能源、清洁能源、石油、化工等场景，携手国家电网、南方电网智能化升级；发布企业智能应用“网络如流”，构建 AI 时代办公流水线，打造新一代智能工作平台。
服务 社会 与人才培养
没有一个冬天不可逾越，没有一个春天不会来临。
2020年，面对突如其来的疫情，网络AI第一时间加入抗疫防疫的战斗中。
网络AI出现在中国疾控中心，助力10个小时就完成了北京四个病例样本的全基因组测序；出现在地铁高铁等公共场所，解决佩戴口罩及帽子情况下的体温检测；出现在基层随访的电话中，智能外呼平台一秒呼出1500个电话辅助排查及通知，让基层防控人员有时间坐下来吃一口热饭；AI问诊每日调用近万次，机器人战疫解决方案落地30多家医院、机构，网络地图迁徙大数据平台、实时路况平台为国家防控部署提供参考，发热门诊地图、疫情小区地图、核酸检测机构查询等功能，从不同角度帮助抗疫防疫更快速、更便捷。
网络秉承“ 科技 为更好”的理念，践行企业公民的 社会 责任。
网络最早将人工智能技术用于寻人，截止到2020年12月，网络AI寻人已经累计帮助了近个家庭团聚。
网络AI持续支持文化保护、动物保护，例如网络和国际爱护动物基金会IFAW合作，推出全球首个利用人工智能技术打击野生动物制品非法贸易的平台。
人工智能的快速发展和产业智能化浪潮加剧了全球AI人才的紧缺。
面向高校，网络提供了全套教学资源包、实训平台和亿元算力支持，并与高校共建课程体系；目前已举办13期高校师资培训班，培养了1800多位AI教师，支持200余所高校开设AI学分课。
前不久，网络飞桨的“大航海”计划公布，其中的“启航”部分面向高校AI人才培养：未来三年，网络飞桨将投入总价值5亿元的资金与资源，支持全国500所高校，重点培训5000位高校AI教师，与高校联合培养50万AI未来人才。
面向未来
2020年，世界格局不断变化。
正如网络CTO王海峰所言：“立足新发展阶段，以新理念建新格局， 科技 创新是关键。
网络AI的2020，与时代共前行。
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