Si sabes que es esto definitivamente te gusta la informatica
V2C47-MK7JD-*****
V2C47-MK7JD-*****
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Llegó la primavera
¿Por qué OpenAI eligió Kubernetes para sus aplicaciones? 🤔
En el vertiginoso mundo del código, la elección de la infraestructura adecuada marca la diferencia entre el éxito y el estancamiento. ¿Por qué OpenAI se inclinó hacia Kubernetes? ¡Te lo contamos!
🛠 Eficiencia en Provisionamiento: Con Kubernetes, OpenAI ejecuta grandes tareas en paquetes optimizados, ajustando dinámicamente el tamaño del clúster para un rendimiento óptimo.
🌐 Portabilidad sin Complicaciones: La robusta API de Kubernetes facilita la migración de experimentos entre clústers, asegurando movilidad sin problemas.
💻 Optimización de Recursos: Asignando un pod por nodo, OpenAI maximiza el rendimiento de cada tarea, aprovechando al máximo los recursos disponibles.
🔧 Networking Potenciado: La combinación de "IP Configurations for Azure VMSSes" y plugins CNI asegura un rendimiento excepcional a nivel de red.
📊 Monitorización Avanzada: Con Prometheus y Grafana, OpenAI recolecta métricas detalladas y ofrece paneles intuitivos para un monitoreo sin esfuerzo.
💡 Impacto Significativo: Kubernetes ha generado un ahorro de costos considerable y ha aumentado la agilidad, pasando de meses de trabajo a solo semanas o días.
Pero, ¿por qué solo un Pod por Nodo❓ La respuesta radica en la necesidad de optimizar el rendimiento del hardware. Cada pod debe aprovechar al máximo los recursos disponibles para garantizar una eficiencia máxima.
Algunas alternativas a considerar ➡️ HPC + Slurm: aunque las HPC ofrecen velocidad para tareas complejas, podrían comprometer la experiencia del desarrollador al perder la flexibilidad de Kubernetes.
En pocas palabras, la elección de Kubernetes ha catapultado a OpenAI hacia un nuevo nivel de eficiencia y agilidad🌟
#openai #kubernetes #cloudcomputing #ia
En el vertiginoso mundo del código, la elección de la infraestructura adecuada marca la diferencia entre el éxito y el estancamiento. ¿Por qué OpenAI se inclinó hacia Kubernetes? ¡Te lo contamos!
🛠 Eficiencia en Provisionamiento: Con Kubernetes, OpenAI ejecuta grandes tareas en paquetes optimizados, ajustando dinámicamente el tamaño del clúster para un rendimiento óptimo.
🌐 Portabilidad sin Complicaciones: La robusta API de Kubernetes facilita la migración de experimentos entre clústers, asegurando movilidad sin problemas.
💻 Optimización de Recursos: Asignando un pod por nodo, OpenAI maximiza el rendimiento de cada tarea, aprovechando al máximo los recursos disponibles.
🔧 Networking Potenciado: La combinación de "IP Configurations for Azure VMSSes" y plugins CNI asegura un rendimiento excepcional a nivel de red.
📊 Monitorización Avanzada: Con Prometheus y Grafana, OpenAI recolecta métricas detalladas y ofrece paneles intuitivos para un monitoreo sin esfuerzo.
💡 Impacto Significativo: Kubernetes ha generado un ahorro de costos considerable y ha aumentado la agilidad, pasando de meses de trabajo a solo semanas o días.
Pero, ¿por qué solo un Pod por Nodo❓ La respuesta radica en la necesidad de optimizar el rendimiento del hardware. Cada pod debe aprovechar al máximo los recursos disponibles para garantizar una eficiencia máxima.
Algunas alternativas a considerar ➡️ HPC + Slurm: aunque las HPC ofrecen velocidad para tareas complejas, podrían comprometer la experiencia del desarrollador al perder la flexibilidad de Kubernetes.
En pocas palabras, la elección de Kubernetes ha catapultado a OpenAI hacia un nuevo nivel de eficiencia y agilidad🌟
#openai #kubernetes #cloudcomputing #ia
Consejo de DevOps 💡
Supervise la transferencia de datos con Pipe Viewer (pv)
Imagínese migrar un sitio web y transferir manualmente los datos de un archivo SQL local (alrededor de 450 MB) a una nueva base de datos MySQL alojada en un servicio gestionado como RDS.
Para realizar un seguimiento del progreso de la importación, podemos aprovechar la utilidad Pipe Viewer (pv).
¿Qué es pv?
pv, o Pipe Viewer, es una herramienta de línea de comandos que le permite monitorear el progreso de la transferencia de datos dentro de su terminal.
Cómo usar pv:
La energía fotovoltaica se puede insertar en cualquier canalización de transferencia de datos entre dos procesos.
Esto proporciona información valiosa como:
- Velocidad de transferencia
-Tiempo transcurrido
- Porcentaje de finalización
- Tiempo restante estimado
Ejemplo: Este es un comando que demuestra cómo usar pv durante una importación:
backup.sql fotovoltaica | mysql -h rds-amazonaws-com -u bibinwilson -p my_db
Características de pv:
- Barra de progreso visual
- Tiempo restante estimado
- Medición de latencia
Instale pv usando el administrador de paquetes de su sistema.
Detalles de la herramienta:
https://www.ivarch.com/programs/pv.shtml
Supervise la transferencia de datos con Pipe Viewer (pv)
Imagínese migrar un sitio web y transferir manualmente los datos de un archivo SQL local (alrededor de 450 MB) a una nueva base de datos MySQL alojada en un servicio gestionado como RDS.
Para realizar un seguimiento del progreso de la importación, podemos aprovechar la utilidad Pipe Viewer (pv).
¿Qué es pv?
pv, o Pipe Viewer, es una herramienta de línea de comandos que le permite monitorear el progreso de la transferencia de datos dentro de su terminal.
Cómo usar pv:
La energía fotovoltaica se puede insertar en cualquier canalización de transferencia de datos entre dos procesos.
Esto proporciona información valiosa como:
- Velocidad de transferencia
-Tiempo transcurrido
- Porcentaje de finalización
- Tiempo restante estimado
Ejemplo: Este es un comando que demuestra cómo usar pv durante una importación:
backup.sql fotovoltaica | mysql -h rds-amazonaws-com -u bibinwilson -p my_db
Características de pv:
- Barra de progreso visual
- Tiempo restante estimado
- Medición de latencia
Instale pv usando el administrador de paquetes de su sistema.
Detalles de la herramienta:
https://www.ivarch.com/programs/pv.shtml
Cuando está a punto de revisar los errores, pero Kubernetes lanza otra actualización interesante.
#DevOpsLife #Kubernetes #Priorities
#DevOpsLife #Kubernetes #Priorities