云主机选型与配置策略
在云主机部署初期，需根据应用类型选择实例规格：
- 计算密集型应用推荐4核8G以上配置
- Web应用建议搭配CDN和对象存储服务
- AI推理场景需配备GPU加速实例
地域选择应遵循用户就近原则，跨国业务需采用多可用区部署架构。操作系统建议使用云厂商提供的优化镜像，预装常用开发环境与安全组件。
自动化部署流程实现
通过脚本化部署可提升效率90%以上：
- 编写Ansible/Terraform基础设施代码
- 配置CI/CD流水线实现自动构建
- 集成监控告警系统实时感知部署状态
| 工具类型 | 适用场景 |
|---|---|
| Shell脚本 | 简单环境初始化 |
| Ansible | 多节点配置管理 |
| Kubernetes | 容器化编排部署 |
AI应用集成实战方案
AI模型部署需关注以下要点：
- 使用ONNX格式实现跨框架部署
- 配置自动伸缩策略应对推理峰值
- 集成模型监控与AB测试功能
典型AI应用部署流程包含模型转换、服务封装、压力测试三个阶段，推荐采用NVIDIA Triton等推理服务框架提升吞吐量。
安全与性能优化
关键优化措施包括：
- 配置最小权限安全组规则
- 启用云平台原生防火墙与WAF防护
- 使用性能分析工具定位瓶颈
建议采用分层存储架构，热数据使用SSD存储，冷数据转存至对象存储，结合自动清理策略降低存储成本。
云主机部署需结合业务特性进行全链路设计，通过自动化工具与云原生服务实现高效运维。AI应用部署应重点关注模型服务化与资源弹性，同时建立完善的安全防护体系保障业务连续性。
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