云原生技术

GPU虚拟化通过vGPU、MIG或软件调度等方式把物理GPU资源切分和隔离，提高AI推理、开发测试和多租户场景的资源利用率。

GPU资源池建设要把不同型号GPU统一纳管，并通过队列、配额、调度、监控和成本分析提升AI集群利用率。

云原生平台是支撑容器化、微服务、DevOps、可观测和弹性治理的平台体系，帮助企业提升应用交付和运行效率。

私有云平台建设要把计算、存储、网络资源池化，并结合虚拟化、容器平台、权限治理和自动化运维形成统一服务能力。

企业容器平台建设要从集群标准化、多租户权限、应用交付、可观测、安全治理和运维运营几个层面逐步落地。

容器平台是在Kubernetes之上整合应用交付、权限治理、多集群管理、可观测和运维能力的企业级平台底座。

Kubernetes日志收集要覆盖容器标准输出、节点日志、组件日志、事件和审计日志，并统一进入检索、告警和留存体系。

Kubernetes监控要覆盖集群、节点、工作负载、应用、日志、事件和告警，不能只看CPU和内存几个基础指标。

Kubernetes网络模型要求Pod之间可以直接通信，Service提供稳定访问入口，CNI插件负责实现底层网络连接和策略能力。

Kubernetes存储通过PV、PVC、StorageClass和CSI把外部存储能力接入集群，为有状态应用提供可声明、可挂载、可管理的持久化能力。

Kubernetes命名空间用于在同一集群内划分逻辑空间，帮助企业按团队、项目和环境管理资源、权限和配额。

Kubernetes节点是集群中的计算资源承载单元，控制面节点负责管理决策，工作节点负责运行Pod和业务容器。

AI算力平台把GPU、NPU、CPU、存储和网络资源池化，通过统一调度、配额、监控和运维体系支撑训练、推理和AI应用落地。

GPU服务器选型不能只看显卡型号，还要结合训练、推理、显存、网络、存储、功耗、利用率和平台调度能力综合评估。

混合云管理平台用于统一管理私有云、公有云和本地数据中心资源，帮助企业在安全、弹性和成本之间取得平衡。

多云管理平台选型要从资源纳管、权限治理、成本分摊、运维集成和云原生适配能力出发，而不是只看支持多少云厂商。

云管理平台不是简单的云资源控制台，而是面向多云、混合云和私有云环境的资源统一纳管、运维治理和成本管理入口。

Kubernetes Ingress用于管理HTTP和HTTPS外部访问入口，通过域名、路径和规则把流量路由到集群内Service。

Kubernetes Service为一组动态变化的Pod提供稳定访问入口，让应用调用方不必关心Pod IP变化和副本漂移。

Deployment是Kubernetes中管理无状态应用的核心工作负载对象，负责副本维持、滚动更新、扩缩容和版本回滚。