本方案使用应用型负载均衡和容器服务Kubernetes版智能分配网络流量,提高应用的高可用性和吞吐量,使用Kubernetes的cluster-autoscaler社区开源组件以及Kubernetes的Horizontal Pod Autoscaler内置组件进行弹性伸缩,提升资源利用率,缩减资源成本。
阿里云机器学习平台PAI(Platform of Artificial Intelligence),为传统机器学习和深度学习提供了从数据处理、模型训练、服务部署到预测的一站式服务.精准电力负荷预测解决方案.精准电力负荷预测解决方案.挖掘电力海量数据中潜在的规律和价值,结合电力负荷数据的特点及多种人工智能算法模型,对企业进行精准电力负荷预测....
场景描述 实现ACK、SAE中部署的应用在东西向和南北向互通,实现SAE-ACK应用双跑。 应用场景 该最佳实践应用于两类场景: l 因为SAE支持更丰富自动扩缩指标(比如QPS,RT,TCP连接数等),所以将相对稳态的应用部署在ACK中,将相对弹性波动大的应用部署在SAE,借助SAE更强大的自动扩缩应对流量洪峰。 l 将K8s架构迁移到Serverless架构时,需要平滑过渡,所以该最佳实践中的双跑架构可以有效帮用户平滑的完成迁移。