通过资源隔离（比如采用K8S不同的namespace并分配不同的租户quota)、优先级和抢占（采用不同的PriorityClass ）、资源限制（不同的limit、request，quota等）、监控和自动化调整（如 Prometheus 和 Grafana ，结合HPA/VPA等）、队列和调度策略以及独立的存储和网络配置等手段，可以有效保障...(more)

在AI数据中心的建设中，根据应用场景所需要的资源不同，会使得技术架构存在多样性，例如容器化、超算架构和虚拟化这些技术相互支持、相互融合。为了高效处理AI任务，AI数据中心需要配备高性能的硬件设备和优化的软件框架。而容器化技术提供了一种轻量级的应用程序部署和运行方法...(more)

1、对于部分要求有状态，那么确保有状态服务的数据可靠性和可扩展性，可以使用分布式存储系统 。（比如ceph,hdfs,glusterfs等)2、设计和部署要实现高可用架构，避免单点故障影响系统稳定性。 （比如：多副本部署、负载均衡等）3、要使用自动化工具和监控系统，确保及时发现和解决问题，保...(more)

加强容器镜像安全（比如：确保使用来自信任来源的基础容器镜像，审查基础镜像的内容和配置，避免使用未经验证或存在安全漏洞的镜像。 ）、容器运行时安全（比如：使用容器运行时的安全特性 cgroup，及最小化容器权限）、网络安全（networkpolicy，结合容器网络实现网络隔离）、资源访问控制（rbac，n...(more)

大数据平台进行容器化的主要驱动力是提高资源的弹性和利用率，简化运维流程，以及增强平台的可移植性和标准化。为了评估是否有必要做容器化，企业应该从以下几个角度进行考量：成本效益分析：计算容器化转型的直接和间接成本（包括技术培训、设备投资、软件许可等），与其带来的效益（如提...(more)

金融行业一般技术会选择比较稳定、成熟的，所以虚拟化、超融合这种应该会有广泛使用。如果没有很强烈的愿望，比如降本增效、方便运维与资源管理等、其实不建议改造，虽然容器云是一个趋势。目前，金融监管机构应该不会有对容器云有强制要求，对数据安全和隐私保护方面倒是有的。...(more)

加强容器镜像安全（比如：确保使用来自信任来源的基础容器镜像，审查基础镜像的内容和配置，避免使用未经验证或存在安全漏洞的镜像。 ）、容器运行时安全（比如：使用容器运行时的安全特性 cgroup，及最小化容器权限）、网络安全（networkpolicy，结合容器网络实现网络隔离）、资源访问控制（rbac，n...(more)

1，针对中小城商行，怎么选择合适的小云？可以从哪些方面进行选型考量？2，中小城商行一云多芯的最佳实践案例分享？选型避坑建议？

为平衡成本和产出，是否存在改造容器云的体量？（比如大于多少物理节点以上，适合改造容器云）