2.aliyun.auto_scaling.step: 2
监控插件
输入: nagios, apache, docker, UDP, ….
输出: Influxdb, prometheus, kafka
蓝绿发布的事例，如图6，蓝色的应用要进行升级，怎么做呢？首先部署一个新的应用，这两个是同时在线的，它会通过SLB给它分流量，比如80%和20%，之后做验证，验证之后，发布完成，系统就会把原来老的删掉。
图6 蓝绿发布案例
机器学习案例，假如你的集群是稳步的，有GPU机器和非GPU机器，你可以在你的Service里面注明需要两个GPU，系统会把你调度到有GPU的集群，同时把你的应用绑到GPU卡上去。
图7 机器学习案例
version: '2' services: inception: image: acs_sample/inception:demo volumes: - inception_model/inception_model labels: - aliyun.gpu=2 ports: - "9000:9000"volumes: inception_model: driver: nas
作者简介：陈萌辉，阿里云高级专家。