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   notice:
-    title: Yatai —— 云原生上的 MLOps 平台
+    title: 使用 Notification Manager 构建云原生通知系统
     tag: 预告
-    time: 2022 年 04 月 21 日晚 8 点
+    time: 2022 年 04 月 28 日晚 8 点
     base: 线上
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   over:
-    title: Kubernetes 中的流量管理和服务发现
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+    title: 5G + IoT 场景下云原生的应用与思考
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     tag: 结束
 
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+    - title: Yatai —— 云原生上的 MLOps 平台
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+      createTime: 2022.04.21
+      group: 直播回放 
+
     - title: 5G + IoT 场景下云原生的应用与思考
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+---
+title: 使用 Notification Manager 构建云原生通知系统
+description: 本次演讲会介绍 Notification Manager 的原理、 KubeSphere 如何使用 Notification Manager 构建多集群的通知系统以及 Notification Manager 2.0 的新特性。
+keywords: KubeSphere, Kubernetes, Notification Manager, 云原生通知
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+  time: 2022-04-28 20:00-21:00
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+## 分享内容简介
+
+Notification Manager 是 KubeSphere 开源的一款云原生多租户通知管理系统，支持从 Kubernetes 接收告警、事件、审计，根据用户设置的模板生成通知消息并推送给用户。本次演讲会介绍 Notification Manager 的原理、 KubeSphere 如何使用 Notification Manager 构建多集群的通知系统以及 Notification Manager 2.0 的新特性。
+
+## 讲师简介
+
+雷万钧，青云科技可观测性研发工程师，KubeSphere Member，Notification Manager Maintainer，OpenFunction Maintainer，云原生爱好者。
+
+## 分享大纲
+
+![](https://pek3b.qingstor.com/kubesphere-community/images/notification-manager-0428-live.png)
+
+## 直播时间
+
+2022 年 04 月 28 日 20:00-21:00
+
+## 直播地址
+
+B 站  http://live.bilibili.com/22580654
+
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 B 站  http://live.bilibili.com/22580654
 
+## PPT 下载
+
+可扫描官网底部二维码，关注 「KubeSphere云原生」公众号，后台回复 `20220421` 即可下载 PPT。
+
+## Q & A
+
+### Q1：模型是嵌套在镜像里还是在远端存储呢，模型的下载延迟怎么处理？
+
+A：模型会存两份，一份是打成 tar 包存储在 s3 存储上，可以随时随地用 BentoML CLI 把模型 pull 到本地，方便用户分享模型。另外一份是编译成 docker image 然后 push 到 docker registry，用于结合 csi-driver-image-populator 优化模型的下载和存储，实现同一个模型在同一个节点上只会被下载和存储一次的目的。
+
+### Q2. 模型能否部署到边缘端（如 KubeEdge）？
+
+A：可以的，Yatai 并不影响 pod 更高级的调度策略，在创建部署的时候可以自由地给 runner 加上特定的 label、node selector、node affinity 等控制其调度的信息。
+
+### Q3：Yatai 是否开源？
+
+A：已开源，GitHub Repo 地址:  https://github.com/bentoml/Yatai
+
+### Q4：Yatai 可以接入 Kubeflow 吗？
+
+A：可以的。准确来说可以用 BentoML 把 Kubeflow 生产出来的 model 以及相关业务代码打包成 bento，然后在 Yatai 中管理和部署。
+
+### Q5：autoscaling 支持 scale 到 0 吗？怎么处理冷启动的问题，假如每一个pod都不在同一个节点上（高可用），用镜像是不是就无法优化了？
+
+A：默认的 autoscaler 使用的是自带的 HPA，所以不支持 sacle 到 0，不过可以灵活替换成其他第三方的 autoscaler。
+
+### Q6：自动调优调整的是谁的参数？模型的还是运行框架的（tf、pytorch）？
+
+A：batch size。
+
+### Q7：对 GPU 共享有支持吗？
+
+A：暂不支持 virtual GPU。
+
+### Q8：模型的可观测性有什么支持？比如 log 什么的。
+
+A：prediction log 后续会有支持，届时可以支持流量重放，新旧模型指标对比等特性。
+
+### Q9：链路追踪有能看的 demo 嘛？
+
+A：抱歉，暂时还没有链路追踪的 demo，因为 Tracing 组件还在开发当中。
+
+### Q10：模型部署上线后，可以拿来类似于 postman 进行调试吗？
+
+A：可以的，我们会为每个 BentoDeployment 生成一个域名并创建 ingress，可以随时通过这个域名进行访问。
+
+### Q11：老师能讲讲模型训练有哪些好用的工具吗，就是 Yatai 的上游？
+
+A：BentoML 不关心模型的训练，只关心 model serving。
+
+### Q12：模型更新也只能通过镜像更新吗，能介绍一下模型更新的流程吗？
+
+A：在开发环境中更新模型后，在 bento project 中使用新的模型，然后通过 BentoML CLI 打包 bento 并 push bento 到 Yatai 中，届时就可以在 Yatai 中部署此 bento。
+
+### Q13：老师作为全栈工程师，平时是工程多一点，还是 AI 算法研究多一点？
+
+A：主要是工程方面到开发工作，前端、后端和云原生。
+
+### Q14：老师有没有联系方式？
+
+A： https://github.com/yetone。
+
+### Q15：支持复杂的 workflow 吗？
+
+A：后续会增加 webhook 的功能，方便接入到其他的 workflow 到产品中。
+
+### Q16：Yatai 部署了一个模型服务，对模型服务进行访问，支持 http 或者 rpc 的 request 和 response 的日志采集嘛？
+
+A：prediction log 在后续的支持计划当中，会保存每次请求到 request 和 response，方便流量重放和模型对比。
+
+###  Q17：有支持 canary 吗？
+
+A：暂不支持，后续会集成 Argo CD。
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Binary files a/static/images/live/cloudnative-live-banner.png and b/static/images/live/cloudnative-live-banner.png differ