比較 GPU 記憶體與架構,從 RTX 到資料中心加速器,並在一個控制台中檢查配置。
依照 CPU、記憶體與作業系統模型選擇虛擬機、專用伺服器與容器基礎設施。
探索目錄
規劃模型託管、推論、訓練與微調的基礎建設,並明確列出記憶體與工作負載需求。
比較物件、區塊與檔案存儲、備份與快照,依照存取模式、耐用性需求與還原流程。
規劃公共 IP、私有網路、防火牆、DNS 與負載平衡,並搭配計算資源。
為開發者、AI 團隊、SaaS 應用與渲染提供工作負載指南,包括基礎設施選擇與大小調整問題。
了解每小時、每月與用量計費,比較 GPU 規格並在控制台查看最新價格。
GLOBALATLAS AI · Kubernetes 基礎設施
叢集協調容器工作負載,採用聲明式部署配置。
控制平面:升級、存取與復原
工作池:容量、標籤與放置。
應用:入口、密鑰與持久卷
叢集請求必須指定控制平面操作人。僅有節點容量不等於管理型Kubernetes服務。
在選擇集群配置前,定義節點池、控制平面所有權、網路與持久性卷。
虛擬機提供隔離的作業系統,專用伺服器保留實體機器,容器則封裝應用程式。在比較容量之前,請選擇運作模型。
物件存儲提供 API,區塊存儲附加磁碟,共享檔案系統則為檔案存儲。備份為獨立的還原副本,不可取代工作磁碟。
保持備份副本並使用備份保險庫來建立、列出和還原備份。
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