本文為您介紹使用託管版與專有版容器叢集ACK時不同情境下的最佳實務。分類相關文檔LLM推理基於ACK部署DeepSeek蒸餾模型推理服務在ACK中快速體驗大語言模型使用vLLM部署Qwen模型推理服務使用rtp-llm部署Qwen模型推理服務使用Triton部署Qwen模型推理服務使用TGI部署Qwen模型推理服務AIGCAI鏡像構建及拉取加速方案基於Knative部署生產層級的Stable Diffusion服務使用CPU加速Stable Diffusion XL Turbo的文生圖推理授權授權最佳實務叢集ECS執行個體規格配置建議叢集高可用架構推薦配置ACK託管叢集網路規劃大規模叢集使用建議節點與節點池節點池部署集最佳實務搶佔式執行個體節點池最佳實務遷移游離節點至節點池containerd、安全沙箱、Docker運行時的對比網路最佳化大規模Terway叢集NetworkPolicy的擴充性通過ALB使用Gateway API暴露服務DNS最佳實務Nginx Ingress Controller使用建議應用管理工作負載推薦配置AI鏡像構建及拉取加速方案在ACK叢集中部署Jenkins並完成應用構建和部署使用GitLab CI運行GitLab Runner並執行PipelineKnative為Knative服務開啟監控警示在Knative上實現日誌採集使用ECI資源在Knative中使用HPA基於流量請求數實現服務自動擴縮容查看Knative服務監控大盤基於Knative部署生產層級的Stable Diffusion服務儲存使用雲端硬碟作為臨時儲存卷雲端硬碟儲存卷的高可用配置建議Block Storage限速最佳實務雲端硬碟儲存資料安全最佳實務跨可用性區域遷移使用雲端硬碟儲存卷的有狀態應用使用NVMe雲端硬碟多重掛載及Reservation實現StatefulSet的持久化儲存OSS儲存讀寫分離最佳實務通過CNFS自動收集異常退出的JVM轉儲檔案可觀測性使用KubeSkoop定位網路問題使用Prometheus Client監控應用使用Prometheus配置警示規則的最佳實務使用SysOM定位容器記憶體問題成本套件使用成本洞察實現成本管理及最佳化Auto Scaling基於ack-autoscaling-placeholder實現容器秒級伸縮彈性最佳化之自訂鏡像實現多可用性區域同時快速彈性擴容基於UnitedDeployment實現工作負載的伸縮通過ARMS APM應用監控服務實現HPAAuto Scaling基於GPU指標實現Auto Scaling服務網格通過ASM管理ACK虛擬節點上的ECI Pod應用通過ASM管理註冊叢集應用使用ASM Serverless網關實現多叢集入口不同VPC下多ACK叢集的容災情境(基於CEN連通VPC網路)使用ASM指標實現工作負載的自動Auto Scaling通過ASM入口網關訪問網格內gRPC服務圖形化應用Linux圖形應用最佳實務Unity遠程渲染最佳實務