从单体到全球网格：Uber如何在大规模下标准化机器学习
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内容提要
Uber的Kubernetes实现面临压力，标准集群依赖于ETCD，适合小型键值对，而Michelangelo管理着大量复杂项目和模型。
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关键要点
- Uber的Kubernetes实现面临重大压力。
- 标准集群依赖于ETCD，适合小型键值对。
- Michelangelo管理着大量复杂项目和模型，具有复杂的高基数关系链接。
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