标签：平台

2026-03-14andy阅读(9)评论(0)

如何构建跨云/多区域的可观测 MLOps 容灾与故障切换系统 在企业级 AI 应用中，推理服务的停机可能导致巨大的商业损失。构建一个健壮的 MLOps 容灾（Disaster Recovery, DR）方案，不仅要考虑计算节点的冗余，更要解...

2026-03-11andy阅读(21)评论(0)

在现代 AI 基础设施中，MLOps 平台不仅要处理常规的模型训练与部署，还需面对 GPU 资源碎片化、模型性能漂移以及复杂推理流水线中的延迟抖动。传统的基于阈值的告警往往导致‘告警风暴’。本文将介绍如何结合 Prometheus 监控数据...

2026-03-10andy阅读(28)评论(0)

如何优化 Android 端 AI 模块启动：详解动态库的延迟加载策略 在 Android 端集成 NCNN、MNN 或 TensorFlow Lite 等 AI 框架时，开发者常面临一个难题：这些框架生成的 .so 动态链接库通常很大（往...

2026-03-06andy阅读(39)评论(0)

1. 引言 在企业级 AI 落地过程中，最常见的痛点是“实验室模型”与“生产级服务”之间的断层。传统的 MLOps 往往只是脚本的堆砌，缺乏统一的服务化抽象。为了构建真正高效的企业级 AI 平台，我们需要将模型推理、预处理和后处理逻辑封装为...

2026-02-16andy阅读(68)评论(0)

在现代AI系统中，特征平台（Feature Platform, FP）是连接数据工程和模型服务的关键枢纽。它的任何中断，无论是数据丢失还是服务延迟，都会直接影响到实时预测的准确性和用户体验。因此，实现高可用性（HA）和容错机制（FT）是特征...

2026-02-15andy阅读(67)评论(0)

在 Android 端侧推理项目中，我们通常需要集成各种高性能计算库（如 TNN, MNN, NCNN 或 TensorFlow Lite的自定义 Delegate），这些库都以 .so 动态链接库的形式提供。管理这些 .so 文件面临两大...

2026-02-11andy阅读(77)评论(0)

Karmada（Kubernetes Armada）是一个云原生多集群管理系统，旨在提供跨多个 Kubernetes 集群的统一资源管理、应用分发和调度能力。它允许用户将分散在不同云平台、不同地域的集群作为一个统一的资源池进行管理，极大地简...

2025-12-19andy阅读(356)评论(0)

在自动驾驶（Autonomous Driving）或高级辅助驾驶系统（ADAS）等高动态环境中，AI模型的鲁棒性是系统安全运行的基石。传统的单元测试和集成测试难以覆盖现实世界中无限复杂的“长尾”极端案例（Corner Cases）。要确保系...