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系统架构

先进的前后台分离架构

采用先进的前后端分离架构，将更多的用户交互逻辑由前端专职处理，而后端则可以专注于数据处理，业务权限控制等，前后端通过标准的restful接口实现数据交互

卓越的微服务架构

采用kubernetes+docker+rabbitmq的微服务架构模式，达到服务高度自治，集中管理；复杂业务得到拆分，易于维护；高度灵活易于拓展特点

灵活的多层级资源分配机制

使用NFS实现统一的网络文件存储系统，极大简化了平台部署的复杂性，提高了公共文件资源的利用率。再结合linux多用户多任务的系统特性，实现文件存储资源的多租户资源隔离

多租户存储资源隔离

实现统一的分布式网络文件存储系统，为用户提供多租户隔离的文件存储服务，并利用GlusterFS的分布式特性，有效保障用户数据的安全性

强大的作业调度机制

平台采用的kubernetes先天支持多种策略的作业调度，可以有效保证各类训练任务的及时有效执行，还可以灵活有效的管理多租户场景下，集群计算资源的统一合理调度

完善的资源监控体系

Heapster是容器集群监控和性能分析工具，可以定时采集集群环境中所有节点的CPU、内存、网络以及磁盘情况，平台通过Heapster实现上述资源的统一采集及管理

特性及优势

统一的集群管理

负责整个系统计算资源的集中管理、统一分配与作业调度，包括GPU资源池的集中管理与分配、多租户方式隔离计算资源、以作业方式动态分配计算资源以及计算资源回收等

统一的监控运维

实时监控管理集群资源使用情况和集群状态，包括作业状态、GPU使用率、集群健康度等，并分析每一类的资源占用情况，提供触发预警机制

统一的开发环境

支持拖拽式和编码式建模，提供一站式的交互开发操作界面，帮助用户完成模型脚本在线编辑、模型训练、模型验证以及模型推理等核心功能，更大化提高系统硬件资源的利用率

资源管理服务

系统提供完备的资源管理平台，对所有计算资源进行集中管理，通过该平台，可以实现对各类资源的状态查询以及相关维护操作

任务流建模

任务流建模是整个建模过程的核心，用户可以利用平台提供的标准化组件进行无编码式的建模，也可以通过平台提供的各类框架运行组件，编写自定义脚本进行建模训练

实时日志

用户在训练过程中，可以打开实时日志查看功能，实时查看训练过程中输出的日志

在线脚本编辑服务

平台为了方便用户更好更快速的修改自己的建模脚本，在任务流界面提供文件管理功能，方便用户及时找到自己的脚本，并进行在线脚本编辑

在线推理服务

平台提供通用推理镜像服务，支持将主流模型文件部署为在线服务，并提供统一的模型接入规范，支持多种模式格式

运行环境