API设计与开发

KServe 推理服务自动伸缩与 GPU 调度治理(2025)

# KServe 推理服务自动伸缩与 GPU 调度治理(2025) ## 一、架构与部署 - 模型服务:`InferenceService` 定义接口与路由;支持 REST/gRPC。 - 资源:为 `GPU` 设置 requests/limits 与节点选择器;隔离不同模型的资源。 - 存储:模型拉取与缓存策略,减少启动时延。 ## 二、自动伸缩与队列 - Autoscaling:按 QPS

Aurora Serverless v2 自动伸缩与连接治理(2025)

# Aurora Serverless v2 自动伸缩与连接治理(2025) ## 一、伸缩与容量 - 单位容量:按负载调节 ACU;设定最小/最大边界。 - 冷却与抖动:伸缩后冷却时间,避免频繁波动。 ## 二、连接与并发 - 连接池:区分获取与执行超时;背压与重试策略。 - 并发治理:按租户与接口限并发,保护核心路径。 ## 三、观测与成本 - 指标:连接占用/拒绝率/ACU 使用与延迟

GraphQL Federation 网关治理(2025)

# GraphQL Federation 网关治理(2025) Federation 将多个领域子图聚合到统一网关,支持独立演进与协作。 ## 一、子图与模式 - 子图划分:按领域边界拆分,减少耦合。 - 合并策略:在网关层合并模式并解决冲突与引用。 ## 二、路由与治理 - 路由:按字段与类型将查询拆分到对应子图。 - 版本与演进:新增字段兼容与弃用策略,避免破坏性变更。 ## 三、观测

KServe 模型部署与弹性推理实践(2025)

# KServe 模型部署与弹性推理实践(2025) ## 一、部署与接口 - InferenceService:统一模型入口与协议(REST/gRPC)。 - 模型格式:支持 ONNX/TensorFlow/PMML 等多格式。 ## 二、弹性与发布 - Autoscaling:按 QPS/并发与延迟指标伸缩副本。 - Canary:按权重分流验证新版本,异常快速回退。 ## 三、观测与治

API 错误码规范与诊断清单(2025)

# API 错误码规范与诊断清单(2025) 统一错误码与诊断流程让跨团队协作更高效。 ## 一、结构与分类 - 结构:`code`/`message`/`traceId`/`details`。 - 分类:客户端/服务端/依赖错误细分与范围编码。 ## 二、诊断与重试 - 诊断清单:必采集字段与上下文、用户影响与复现路径。 - 重试与退避:按错误类别设定可重试策略。 ## 三、观测与告警