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。
gRPC简介 gRPC是谷歌开源的一款跨平台、高性能的RPC框架。gRPC是一个现代的开源高性能RPC框架，可以在任何环境下运行。在实际开发过程中，主要使用它来进行后端微服务的开发。
，基础 Token 层面的负载均衡无法等同于真实计算负载均衡。
百度智能云自研的 BGW（BaiduGateWay）四层负载均衡网关 2012 年开始使用，从最初的单机 10Gbps 吞吐演进到目前单机 200Gbps，是一种云计算网络中用量最多的网关。
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。
下边是一个简单的示意图： 负载均衡简介 上图中描述了用户请求到服务器经历了三层的负载均衡，下边分别简单介绍一下这三种负载均衡： OSPF（开放式最短链路优先）是一个内部网关协议（Interior Gateway
为解决机房内带宽和超负载分配的问题，我们对分配方案进行了优化： 1）长链接服务器上报负载的周期从1秒调整到5毫秒，负载均衡服务器可以更实时的同步负载信息；2）“地址分配”服务不再按请求查询负载信息，而是开启单独的同步线程周期性
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
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但是并不会和负载均衡设备协同，完成负载均衡配置信息的自动化修改。
