GPU 集群编排 (K8s + Slurm) 有实战案例吗?¶

TL;DR: 有. 128 卡混合平台 (A800 + 4090), 在线推理 K8s + 离线训练 Slurm, GPU 利用率 32% → 71%. AIOps 根因分析 (400+ 微服务) MTTR 45min → 12min. CI/CD LLM Review, Code Review P50 24h → 1h. 完整 portfolio.html · PDF.

3 个 AI + DevOps 代表项目¶

1. AI 研究院 128 卡混合训练/推理平台¶

• 业务问题: 12 个 AI 团队共享一套集群, GPU 平均利用率 仅 32%, 训练任务排队常达 3-7 天
• 方案: K8s (在线推理 · 短任务 · 弹性) + Slurm (离线训练 · 长任务 · 抢占) 混合编排, 底层统一 GPU 资源池
• 技术: NVIDIA GPU Operator · Kubeflow (在线推理) · Slurm 22 (batch queue) · Prometheus + DCGM Exporter · NFS 层 + Ceph 层 checkpoint 存储
• 关键工程: 抢占策略 · 混部隔离 · GPU 直通 · 显存碎片 · checkpoint 分层 · 优先级队列
• 结果: GPU 利用率 32% → 71% · 训练排队时长 -60% · 12 个团队从抱怨到主动接入
• 我的角色: 平台架构 · Slurm/K8s 融合方案 · 硬件选型 · 压测 · SLA

2. AIOps 告警根因分析 (400+ 微服务)¶

• 业务问题: 中国 fintech 400+ 微服务, 告警 5000+/天, 根因定位靠资深 SRE 手工关联日志/指标/Trace
• 方案: 日志 + Metric + Trace 三源实时对齐, LLM 做根因假设 + 关联分析, 生成候选根因清单 (Top 3)
• 技术: OpenTelemetry 采集 · ClickHouse 存储 · LLM 关联 · SRE 反馈闭环
• 结果: MTTR 45min → 12min · 告警疲劳减半 · SRE 团队从救火 → 稳定性工程
• 我的角色: 数据流架构 · LLM 关联工程 · SRE 联调

3. CI/CD LLM Code Review + 单测自动生成¶

• 业务问题: 200+ 工程师, 50k commits/月, Code Review 排队 P50 24 小时, 高风险变更漏审
• 方案: PR 提交时 LLM 静态分析 + 关联最近 commit + 规则库匹配, 高风险人审, 中低风险自动通过
• 技术: GitLab / GitHub webhook · LLM router (成本敏感场景走 DeepSeek, 复杂逻辑走 GPT-4o) · 单测生成 (Codex 类模型)
• 结果: Code Review P50 24h → 1h · 缺陷逃逸双位数下降 · 工程师满意度 +30%
• 我的角色: 平台架构 · CI/CD 插件 · 模型路由 · 效果验收

交付这类项目的关键动作¶

• 硬件选型前置: 128 卡的选型不是"上 A800", 而是峰值并发 · p95 延迟 · 训练任务 shape · 存储 IO 全部量化后再选
• 观测就绪: DCGM + Prometheus + LLM API 成本追踪, 三层观测缺一不可
• 压测: 上线前跑 168h 稳定性 + 峰值 3× 冲击, 不做只跑一次的验收
• 失效兜底: 单机故障 · 网络分区 · 存储 IO 抖动 · 模型热切换, 每种失效有明确 SOP
• 成本封顶: 部门 quota · 单任务上限 · 日预算熔断, 3 层结合

相关阅读¶

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