在HPC场景下，底层网络的性能直接影响最终的结果，HPC往往会伴随海量的数据交换，特别是在跨Node之间，10Gb的以太网网络传输肯定要比100Gb的IB网络传输慢，本人所负责的训练平台也是如此，在一次训练过程中，GPU存在海量数据交换，虽然是在GPU之间，但本质还是通过网络进行传输，但是以太网的传输在HPC场景下往往显得不那么高效，因此可以通过RDMA或者如果预算够的话，通过硬件IB实现数据交换，能大大提高训练质量
kong在v1.3的版本原生支持了grpc协议, 这里说说使用kong来代理多个grpc请求.
最近由于业务需要，在做一些关于国产化相关的事情，需要将平台从x86架构迁移到arm64上run起来，最重要的环节则在于镜像都需要rebuild一遍，在这个过程中还是碰到一些问题，拿出来分享一下，希望对其他人会有所帮助.
目前团队使用argo-cd做为统一发布平台，承接所有的环境的发布，最近碰到一个很有意思的问题(下文描述)，跟随这个问题引出另一个问题: argo-cd是如何绑定资源的呢？用了argo-cd这么久了，感叹自己从来都没细致研究过，呵呵了.
接上篇，主要介绍了kube-batch中两个重要的对象，queue及podgroup，这次主要讲讲kube-batch的核心的几个模块
接上篇，主要介绍了kube-batch中两个重要的对象，queue及podgroup，这次主要讲讲kube-batch的核心的几个模块
由于kube-batch经久未修，导致在引入kube-batch到环境中验证期间fix了很多问题，记录于此
上篇简单说了下在集群中安装kube-batch且成功运行起来之后， 现在开始对kube-batch中的一些概念进行阐明, 先从podgroup及queue说起