随着企业对 AI 应对多场景的负载均衡日趋增加。企业需要一个更加灵活、自动化的解决方案，来确保 AI 基础设施的高可用性、低延迟和无缝扩展。
与许多RPC系统一样，gRPC基于定义服务的思想，可以通过设置参数和返回类型来远程调用方法。在服务端，实现这个接口并运行gRPC服务器来处理客户端调用。客户端提供的方法（客户端与服务端的方法相同）。
多模态模型的 DP 负载不均难题 相较于纯文本大语言模型，多模态模型的训练负载均衡问题更为复杂棘手。多模态模型的训练数据由文本和图像数据构成，其中图像与视频模态本身就存在显著的负载不均问题。
随着百度智能云业务的发展，对负载均衡网关提出了新的需求与挑战： 单核计算能力受限。为了防止报文乱序，需要同一条业务流调度到同一个网关的同一个 CPU 核上处理。
另一方面，长连接一旦建立就不会轻易断开，新加入集群或重新启动的节点会长时间处于负载不足的状态。 为解决以上困难，集群负载重平衡与节点疏散应运而生。
LoadBalancer 方式依赖云服务商提供的负载均衡器来提供服务。目前，云服务商的负载均衡器不支持 QUIC 的地址迁移特性。
服务发现与负载均衡：你无需修改应用来使用陌生的服务发现机制。Kubernetes 为每个 Pod 提供了自己的 IP 地址并为一组 Pod 提供一个 DNS 名称，并且可以在它们之间实现负载均衡。
这一趋势对存储提出了高性能与混合负载的双重考验： 复杂混合 IO：具身、智驾等多模态训练带来大小 IO 混合、随机与顺序混合的复杂 IO 模型，存储需要在各种 IO 形态下都保持高效的数据供给； 规模与成本的平衡
结论与展望王学津先生发明二网平衡调节仪并免费共享其专利的行为，无疑是供热行业技术进步和产业升级的重要推动力。
什么是服务网格 微服务1.0阶段：微服务业务需要主动依赖 SDK 来实现基本的微服务能力（如熔断、负载均衡、限流等）。
