Kubernetes 基础架构最佳实践：从架构设计到平台自动化

于 2024-06-07 16:26:57 发布
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分类专栏： 教程 文章标签： kubernetes 自动化 容器
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/DO_Community/article/details/139530156

本文探讨了如何将DigitalOcean Kubernetes (DOKS)应用于生产环境，并提供实现生产准备（production readiness）的指导。

规划您的基础架构

Kubernetes 基础架构的规划至关重要，因为它为稳定且可扩展的应用部署平台奠定了基础。通过适当的规划，您可以避免性能问题、安全漏洞和其他可能影响应用程序可用性的问题。

合适的地区

选择合适的地区对应用程序的性能和体验有重大影响，并确保符合当地法规。在部署工作负载之前，企业必须考虑一些基本因素，例如与最终用户的距离、监管要求、网络延迟、多个数据中心的位置以及改进的冗余和崩坏恢复能力。

例如，我们新推出的最先进的 SYD1 数据中心具有以下优势：

  • 专用的互联网边缘和骨干网络，可以直接接入亚洲、北美和欧洲，减少对公共互联网的依赖。
  • SYD1 的网络吞吐量/容量高达 400 Gbps，并通过当今最低的延迟链路与加利福尼亚州和新加坡相连。
  • 这使其成为在 DigitalOcean Kubernetes 上运行网络密集型工作负载的理想场所。

想要了解更多详情，请参阅《如何为您的企业选择数据中心位置》指南，其中提供了可以帮助你做出决定的建议。

联网策略

VPC（虚拟私有云）是 DigitalOcean 资源的逻辑隔离。通过将资源隔离到公共互联网无法到达的网络中，VPC 网络可以更好地保护执行环境、租户和应用程序的安全。

在 DigitalOcean Kubernetes 中，VPC 为你的 Kubernetes 集群创建了一个私有网络，你还可以轻松地在同一个 VPC 中配置其他 DigitalOcean 资源，如托管数据库集群。这有助于保护 Kubernetes 工作负载免受未经授权的访问。例如，你可以在同一 VPC 中创建一个或多个 DOKS 集群，以建立安全的 Kubernetes 工作负载及其集群间通信。

一个重要的建议是仔细规划 VPC 架构，考虑特定使用案例的安全和连接需求。你还需要通过在 VPC 网络内创建租户来提高

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如何开发一个用AI一键生成行程+查航班+订住宿的旅行App？（附开源代码）
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如果一切都在变得智能化，那为什么旅行不能变得更智能呢？正是带着这种想法，我开始了（下图为产品页面）的开发。旅行不仅仅是预订机票和去美丽的地方，你还需要查找签证信息、制定行程、研究文化、寻找住宿地点，以及做更多的事情。Nomado 解决了所有这些问题，而这些功能中的每一个都得到了​ DigitalOcean 的 GradientAI 平台的支持 ​。在这篇文章中，我们将看到如何构建 AI 驱动的应用程序来自动化无聊的部分。在深入了解“如何”之前，让我们先了解 GradientAI 平台及其功能。
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DigitalOcean GradientAI：从基础设施到应用，打造全栈式AI开发解决方案
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AI 推理 GPU 终极指南：RTX 4000 Ada、RTX 6000 Ada、L40s 与 A100 如何选？
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在过去两年里，我们见证了人工智能模型规模的爆炸式增长。这不仅仅是技术突破，更意味着 AI 推理已从实验室里的“研究场景”大步迈入了“业务落地”的广阔天地。从智能客服机器人到文生图应用，再到复杂的视频理解，几乎所有令人惊叹的新产品背后，都离不开强大的 GPU 推理算力作为支撑。对于许多正在加速产品落地的团队而言，选择一张既高效又兼具成本效益的推理显卡，无疑是决定产品上线周期和服务稳定性的关键一步。 然而，面对市场上琳琅满目的 GPU 型号，从大家熟悉的消费级卡（如 RTX 4090）到专为数据中心设计的专业卡
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大流量业务云主机选型：AWS、Oracle、DigitalOcean、Linode、阿里云深度对比
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数字化增长时代，选对海外云基础设施是成败分水岭。无论你正在运营一款广告平台、实时推荐引擎，还是跨境电商服务，找到既能满足大流量业务需求，又能兼顾可控成本的云主机，都是长期竞争力的关键。在众多选择中，DigitalOcean以其简洁、清晰和可靠的特性，越来越多地成为开发者和高流量业务团队的信赖之选。未来，当你再为“怎么兼顾性能与成本”而头疼时，不妨把它列入你的重点备选清单。
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海外 AI 部署：中国出海企业如何选择稳定、安全的云 GPU 基础设施？
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AI 出海，听起来是技术全球化，其实落地就是资源全球化。模型是否稳定运行、服务是否响应快速、部署是否合规安全，这些都取决于背后的基础设施选型。与其在功能复杂、价格高昂的大平台中挣扎，不如试试像 DigitalOcean 这样的更轻量、更聚焦、更适配出海业务的云 GPU 平台。训练成本已经压缩到了万元以内，是时候让部署成本也“配得上”国产大模型的潜力了。如需进一步了解详情，可直接点击下方链接联系DigitalOcean中国区独家战略合作伙伴卓普云。
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MI300X vs H100：DeepSeek 部署在哪个 GPU 上性价比最高？
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从 DeepSeek 不同版本的实际资源需求出发，结合这两款 GPU 的性能和定价，来分析一下在哪些使用场景下选择 MI300X 更划算，而哪些情况下用 H100 更值得。
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DigitalOcean 助力 SonarHome 实现房地产平台AI智能化升级
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SonarHome 是一家通过 AI 驱动的在线平台，提供免费房屋估价并直接或通过合作中介帮助用户快速、安全地出售公寓。SonarHome 由首席执行官 Mateusz Romanowski 和首席技术官 Piotr Chmolowski 于 2019 年联合创立。Mateusz 本身是一位成功的创业者，在波兰华沙购买人生第一套房产的过程中，他亲身体会到房地产行业亟需创新。于是，他与 Piotr 一同开发了一款工具，为东欧地区的购房者提供准确的房屋估值服务。
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做大模型训练与AI推理，GPU服务器哪个便宜好用？
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无论是需要训练千亿参数级的大型语言模型（LLM），还是运行对成本敏感的高效推理任务，高性能且易于管理的GPU资源是你成功的基石。DigitalOcean是海外知名的上市云服务平台，除了提供常见的云服务产品，还汇集了行业领先的AMD和NVIDIA的顶尖GPU产品。选择DigitalOcean的GPU Droplet，你不仅获得了强大的硬件，更享有便捷、灵活且安全的一站式云服务体验。对于需要高效推理、图形渲染或虚拟工作站，同时又对成本敏感的项目，以下GPU Droplet提供卓越的性能与价值平衡。
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利用HuggingFace一键模型部署功能，快速构建语音助手
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1-Click Models（即一键模型部署功能）是由DigitalOcean与Hugging Face联合推出的新方案，旨在通过云端最强大的GPU轻松调用顶尖开源大语言模型（LLMs）。用户无需复杂配置即可直接使用最佳模型。本教程将指导您开发一个支持语音功能的个人助手应用，该应用基于Gradio框架并集成FastAPI。您将学习如何：wp:list/wp:list。
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DigitalOcean 携手 AMD 推出 AMD Instinct™ MI300X GPU Droplet，加速 AI 创新
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近日，DigitalOcean（NYS:DOCN）作为全球最简单易用的可扩展云平台，宣布与 AMD 建立合作，为 DigitalOcean 客户提供 AMD Instinct™ GPU，以 AMD Instinct™ MI300X GPU Droplet 的形式支持其 AI 工作负载。此举将能更好地推动人工智能（AI）、机器学习（ML）和高性能计算（HPC）领域的发展。
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如何优雅地玩转 AIGC？DigitalOcean 开发者沙龙全记录
06-11 1642
摘要：6月7日，卓普云与DigitalOcean在北京联合举办首届"AIGC开发者沙龙"，聚焦AI训练与推理技术。活动邀请5位行业专家分享：JuiceData介绍分布式存储系统在AI全流程的应用；商汤科技探讨企业级RAG性能优化方案；WaveSpeedAI展示多模态生成引擎技术；NebulaGraph讲解GraphRAG构建知识库；DigitalOcean专家解析AI算力架构设计。100余位从业者参与交流，共同探讨AI开发实践与前沿趋势。
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巧用 MCP 服务器，让你几分钟从 Prompt 到应用部署
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MCP 是 Model Context Protocol（模型上下文协议）的缩写。它是一种让基于大语言模型（LLM）的工具（如 Claude 或 Cursor）能够安全地与外部服务通信并执行实际操作的方法。LLM 擅长处理“文字”——它可以总结、解释、改写文本。但如果没有帮助，它自己是无法“做事”的。比如它不能自动帮你部署应用、查询数据库，或者回滚失败的版本。而 MCP 就是这个“帮助”。它是一个开放协议，定义了工具如何以一种可预测、结构化的方式向 AI 模型暴露能力。
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教程：通过 Droplet 自动伸缩池实现工作负载自动扩展
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在本教程中，你将通过实际示例了解自动伸缩的重要性，学习如何使用 DigitalOcean 用户界面 (UI) 和命令行界面 (CLI) 设置 Droplet 自动伸缩池，配置伸缩规则和阈值，优化自动伸缩的最佳实践，监控性能和基准测试伸缩效率，进行负载测试以模拟真实的流量高峰并观察自动伸缩的实际效果，确定正确的自动伸缩池大小，以及有关 DigitalOcean 自动伸缩的常见问题解答。通过遵循本教程，你可以有效地配置自动伸缩、优化性能，并在无需人工干预的情况下确保流量高峰期间的平稳运行。
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Qwen3 不同版本需要什么 GPU？以及如何部署？
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Qwen3是一个特别令人兴奋的模型，因为它能够在思考和非思考模式之间无缝切换，并具有创新的代理能力。我们期待看到越来越多像Qwen3这样的模型发布，以进一步推动大型语言模型的发展。最后，如果你在寻找价格实惠、计费透明、性能稳定且开发者友好的GPU服务器，​ 欢迎进一步了解DigitalOcean GPU Droplet，详情可点击下方链接咨询DigitalOcean中国区独家战略合作伙伴卓普云AI Droplet。​。
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从7B到671B：DeepSeek R1大模型微调的GPU选型终极指南
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当 DeepSeek R1 系列以 7B 到 671B的参数跨度构建起完整技术栈时，微调场景的硬件选择已演变为一场精密的数学游戏。以 FP16 精度计算，7B 模型微调需要至少 14GB显存（含优化器状态），而 671B 版本则需要惊人的 3TB 级存储空间。这种指数级增长不仅考验硬件工程师的决策能力，更揭示了算力投资的核心法则：选错 GPU 的代价，远不止于训练失败——轻则增加 30% 推理延迟，重则造成百万级硬件成本的浪费。
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企业出海降本：如何将应用从 AWS EC2 快速无缝迁移至DigitalOcean Droplet
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在本教程中，我们已经带着你一步步将运行中的应用从 AWS EC2 迁移到 DigitalOcean Droplet —— 从评估现有环境、创建和配置 Droplet，到传输文件和数据库、测试和更新 DNS，实现最小化停机时间的平滑切换。此过程能帮助你降低云成本、简化基础设施管理，并获得更灵活的部署环境。无论是独立项目还是生产级应用，迁移到 DigitalOcean 都能让你享受面向开发者的简洁定价和现代化体验。每个应用栈各有差异，可能需要根据具体情况添加额外步骤。
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DigitalOcean推出Valkey托管缓存服务
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今天我们激动地宣布推出DigitalOcean的Valkey托管缓存服务，这是我们全新的托管数据库服务，能够无缝替换托管缓存（此前称为托管Redis®）。Valkey托管缓存服务在你一直依赖的功能基础上，还提供了增强工具来支持你的开发需求。wp:heading。
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DeepSeek R1模型微调怎么做？从入门到实战
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微调是将预训练模型转变为能够解决具体问题的精准工具的关键过程。在这个过程中，我们并不是在“重新发明轮子”，而是在对其进行精准调校，让它更好地为我们的目标服务。虽然预训练模型功能强大，但它们的输出往往缺乏结构性和专业度，而微调正是解决这一问题的关键。我们希望本教程不仅帮助你理解了何时以及如何使用推理模型进行微调，也为你今后更深入地打磨这项技术提供了一些灵感。
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教程：无需代码，跨境电商如何在指纹浏览器快速配置 IP
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尽管面临关税风暴等挑战，中国一季度出口规模依然突破了 6 万亿元，实现了 6.9% 的增长。这一数据不仅展示了中国出口的强大韧性，也为跨境电商行业注入了一剂强心针。在全球化电商蓬勃发展的今天，跨境电商已成为众多商家拓展业务版图的重要途径。然而，对于许多不熟悉技术细节的商家而言，如何拥有成本低、稳定的海外 IP ，是很多跨境电商人在使用指纹浏览器的时候的一大难题。
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