容器引擎

提供Docker容器生命周期管理、大规模容器集群运维管理、业务应用一键式发布运行等功能,无缝衔接百度智能云其他产品。弹性、高可用的云端Kubernetes容器运行平台,助力系统架构微服务化、DevOps运维、AI应用深度学习容器化等场景。

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  • 产品优势
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产品架构

产品架构

最新功能

产品优势

稳定可靠

百度内部多年大规模容器集群实践经验,支撑了包括无人驾驶、金融、广告等众多核心业务。

高可用

提供跨可用区的能力,保障集群不受单一物理机房故障的影响。监测集群状态,自动化伸缩容器。

操作便捷

提供了一键式的资源和服务创建,同时无缝链接其他所需的百度智能云资源,用户只需关注业务层级的开发。

AI加速

结合Kubernetes对资源的调度和任务编排,提供多种深度学习框架的AI任务训练和应用部署能力。

产品功能

  • 简单易用

    灵活的集群管理
    根据需求,选择不同的地域创建和删除集群,提供多种服务器类型自由混布。
    容器生命周期管理
    支持全部原生k8s资源,提供丰富的网络、存储、调度、路由、权限配置。
  • 安全高效

    云上服务深度整合
    整合VPC,提供安全、高性能的部署方案;整合负载均衡BLB,提供容器的访问能力;整合云存储,提供持久化存储能力。
    高性能弹性伸缩
    集群扩缩容得到Kubernetes CA组件官方支持。支持多伸缩组,多个节点模板,更加灵活且符合开源原生的使用模式。
  • 云原生技术

    云原生AI
    基于Kubernetes实现对TensorFlow、Pytorch、PaddlePaddle等深度学习框架的AI任务编排、管理,支持GPU资源显存和算力共享与隔离。
    云原生混部
    无损嵌入kubernetes集群,整合混部调度策略、单机内核隔离,资源运营大盘、智能应用画像等能力,对客户不同类型业务进行混合部署,全面提升资源利用率。

典型实践

PaddlePaddle Cloud深度学习

概述

集成PaddlePaddle Cloud,提供基于Kubernetes、Docker和paddlecloud的云端一键式分布式训练解决方案。

实践过程

训练环境准备

部署PaddlePaddle Cloud集群

提交分布式训练

联动Kubernetes创建训练任务,以及需要的内容。

开始分布式训练

使用Kubernetes Dashboard、Kubectl监控训练任务和容器状态。

客户案例

文档与工具

相关产品

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