🔵 عنوان مقاله
Best Practices Cluster Setup Guide for Real-Time Inference on Amazon EKS
🟢 خلاصه مقاله:
**این راهنما نشان می‌دهد چگونه مدل‌های ML را به سرویس‌های آمادهٔ تولید روی Amazon EKS تبدیل کنید، به‌ویژه برای بارهای GenAI با نیاز به تأخیر کم و ظرفیت الاستیک. محتوای آن اصول طراحی کلاستر (انتخاب CPU/GPU، تفکیک بارها با Node Group، چند-AZ، امنیت با Namespace و NetworkPolicy و IRSA)، استقرار استاندارد (کانتینرسازی، مدیریت کانفیگ و آرتیفکت‌ها)، و مقیاس‌پذیری چندلایه را پوشش می‌دهد: HPA در سطح Pod بر اساس متریک‌ها و Cluster Autoscaler برای افزودن/کاهش ظرفیت. همچنین به پیش‌گرم‌سازی برای کاهش Cold Start، مدیریت ترافیک با Ingress/Load Balancer، و بهینه‌سازی هزینه با Right-Sizing و ترکیب On-Demand و Spot اشاره می‌کند. برای پایداری، الگوهای Canary/Blue‑Green، PDB و پراکندگی توپولوژیک پیشنهاد می‌شود؛ و برای عملیات، مشاهده‌پذیری و هشداردهی مبتنی بر SLO به‌همراه آزمون کارایی توصیه شده است. نتیجه: ساده‌سازی دیپلوی، مقیاس‌گذاری کارآمد، و کاهش هزینهٔ عملیاتی برای ارائهٔ بی‌وقفهٔ استنتاج بلادرنگ روی EKS.
#AmazonEKS #Kubernetes #MLOps #RealTimeInference #GenAI #Autoscaling #CostOptimization #CloudArchitecture
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/y5sWmP7sM
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Best Practices Cluster Setup Guide for Real-Time Inference on Amazon EKS
🟢 خلاصه مقاله:
**این راهنما نشان می‌دهد چگونه مدل‌های ML را به سرویس‌های آمادهٔ تولید روی Amazon EKS تبدیل کنید، به‌ویژه برای بارهای GenAI با نیاز به تأخیر کم و ظرفیت الاستیک. محتوای آن اصول طراحی کلاستر (انتخاب CPU/GPU، تفکیک بارها با Node Group، چند-AZ، امنیت با Namespace و NetworkPolicy و IRSA)، استقرار استاندارد (کانتینرسازی، مدیریت کانفیگ و آرتیفکت‌ها)، و مقیاس‌پذیری چندلایه را پوشش می‌دهد: HPA در سطح Pod بر اساس متریک‌ها و Cluster Autoscaler برای افزودن/کاهش ظرفیت. همچنین به پیش‌گرم‌سازی برای کاهش Cold Start، مدیریت ترافیک با Ingress/Load Balancer، و بهینه‌سازی هزینه با Right-Sizing و ترکیب On-Demand و Spot اشاره می‌کند. برای پایداری، الگوهای Canary/Blue‑Green، PDB و پراکندگی توپولوژیک پیشنهاد می‌شود؛ و برای عملیات، مشاهده‌پذیری و هشداردهی مبتنی بر SLO به‌همراه آزمون کارایی توصیه شده است. نتیجه: ساده‌سازی دیپلوی، مقیاس‌گذاری کارآمد، و کاهش هزینهٔ عملیاتی برای ارائهٔ بی‌وقفهٔ استنتاج بلادرنگ روی EKS.
#AmazonEKS #Kubernetes #MLOps #RealTimeInference #GenAI #Autoscaling #CostOptimization #CloudArchitecture
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/y5sWmP7sM
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Amazon
Best Practices Cluster Setup Guide for Real-Time Inference on Amazon EKS - Amazon EKS
Learn how to set up an Amazon EKS cluster optimized for real-time online inference workloads using GPU-accelerated nodes, Karpenter for autoscaling, and integrate AWS services to serve a model.