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    TSF微服务治理实战系列(三)——服务限流

    导语 大家应该都有去游乐园游玩的经历,其实服务限流与游乐园人流管理很相似。比如每一个游乐园所能承载的标准游客总数是大概确定的,当游乐园承载的游客数量超出了标准数量,游客在游玩的时候就会出现游玩路线人潮拥挤(请求拥堵处理慢)、热点游乐设施排队久(热点API过载)、餐品饮料供应缺货(数据库连接池不足)等情况,更有在重大节日时由于人数太多导致的踩踏事故(服务宕机导致的雪崩)。 服务限流其实就是一种应对超额流量的保护机制,当业务流量超出系统能够承载的上限时,快速处理超额的请求(如快速失败),防止超额的请求继续争抢/

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    vivo AI计算平台在线业务落地实践

    vivo 人工智能计算平台小组从 2018 年底开始建设 AI 计算平台至今,已经在 k8s 集群、以及离线的深度学习模型训练等方面,积累了众多宝贵的开发、运维经验,并逐步打造出稳定的基础容器平台 - AI 容器平台(VContainer)。为了支撑公司 AI 在线业务的发展,满足公司对算力资源的高效调度管控需求,需要将在线业务,主要包括 C 端、推理等业务,由原来的虚拟机或物理机迁移至 AI 容器平台。于是小组从 2020 年初开始,基于在线业务的需求对 AI 容器平台进行进一步建设,并将平台与公司的 CMDB、CICD 等基础模块进行打通,使在线业务能够顺利从虚拟机、物理机迁移至 AI 容器平台。

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