云原生边云协同AI框架实践 普杰 华为云边缘云创新Lab 高级工程师 KubeEdge SIG AI Tech Lead 目 录 Edge AI现状与趋势 01 Sedna：边云协同AI框架 02 Sedna-GM：K8S Operator 03 实践案例 04 Edge AI现状与趋势 第一部分 Why Edge AI？ • Cloud中心化的AI计算范式不足以应对端上AI 边缘服务 器、云服务器，利用分布式乃至分布式协同方式实现人工智能的技术 数据在边缘产生 边侧逐步具备AI能力 分布式协同AI 核心驱动力 分布式协同AI核心驱动力 • 随着边侧算力逐步强化，边缘AI持续演变至分布式协同AI 分布式协同AI技术挑战 1. 边缘资源碎片化 2. 边缘数据孤岛 3. 边缘样本少 4. 边缘数据异构 分布式协同AI 技术挑战 边云协同AI框架 第二部分 首个分布式协同AI开源项目Sedna 基于KubeEdge提供的边云协同能力，支持现有AI类应用无缝下沉到边缘 为分布式协同机器学习服务 ✓ 降低构建与部署成本 ✓ 提升模型性能 ✓ 保护数据隐私 SIG成员近年发表分 布式协同AI顶会论文 10+ SIG成员在AI顶会IJCAI 上分享分布式协同AI论文 Sedna斩获中国信通院云边协 同应用创新大赛最佳创新奖 ✓ 数据集管理 ✓ 模型管理

Go在数据库中间件的应用 基础架构组/刘延允 liuyun827@foxmail.com 2017年9月 1 关于我 • 刘延允——酷狗音乐，基础架构组 • 数据库变更通知服务 • 酷狗消息队列 • 酷狗数据库中间件 • 主要工作：分布式存储、高可用、数据库 • 两年通信设备开发经验，四年互联网 • 五年C/C++使用经验，一年Golang 2 CONTENTS • 程序开发的需求 整套系统致力于提供一套mysql分布式解决方案，上层应用就跟使用单机mysql 一样接入本系统(部分SQL语句不支持)。 6 系统整体方案 • 系统功能 • 读写分离。 • 平滑上下线Mysql。 • 主备自动切换(主-主模式)。 • 分表设计——按照Hash分表 • 分表设计——按照范围分表(年、月、日、整形) • 数据库表在多个mysql实例间平滑扩容 • 大表拆分为多个子表情况下的平滑扩容 大表拆分为多个子表情况下的平滑扩容 7 系统整体方案 • 现存问题 • 数据库访问基本采用直连方式 • 无法满足数据访问平台化要求 • 配置管理方式落后，运维压力大 • 为什么采用Go来实现 • go诸多优点，可用性高 • go处理mysql的binlog有知识积累 • 公司大规模推广使用go 8 分表路由逻辑 • 分表规则 • 哈希分表：shardkey通过Hash函数分表 • 分段分表：按照年、月、日或者整形范围分表

GPT 与数据库的生态整合 王琦智 PingCAP TiDB 开发者生态高级工程师 目 录 自然语言到 SQL 01 自然语言到图表 02 GPTs 调用数据库 API 03 总结 04 自然语言到SQL OSS Insight 自然语言到图表 Thoughts to insights made easy(with AI) GPTs 调用数据库 API Thank You

Go 搭建大型开源分布式数据库技术内幕 shenli@PingCAP 关于我 ● 申砾 (Shen Li) ● TiDB 技术负责人 ● 网易有道 / 360搜索 / PingCAP ● Infrastructure software engineer 为什么需要一个新的数据库？ 从单机数据库到 NewSQL ● 关系型数据库 ● NoSQL ● 中间件 ● NewSQL Processing) ● 24/7 availability, even in case of datacenter outages ● Open source, of course 如何构建分布式数据库？ 原则 ● 分层 ● Make it right and make it fast. ● 测试很重要 ● 简单易用 ● 和社区结合 架构 TiKV TiKV TiKV TiKV Raft TiKV TiKV TiKV COUNT(c1) COUNT(c1) 并行 Hash Join 还有一些你看不到的东西：调度 调度的目标 ● CPU ● IO ● 内存 ● 磁盘使用量 ● 网络流量 ● Location Awareness 调度的方法 ● PD 周期性根据 Cache 中的集群信息，生成调度计划（Operator） ● Operator 是作用于一个

Golang⼤规模云原⽣应⽤管理实践 刘洋（炎寻） 关于我 • 毕业于中国科学技术大学，定居杭州 • 就职于阿里云-云原生应用平台团队 • Problem Solver，聚焦中间件，容器，Kubernetes，PaaS平台… • OAM社区成员 开局一张图 规模化应用交付效率对比去年 每万笔峰值交易的IT成本对比4年前 提升1倍 下降80% 云原生 技术 稳定 成本 效率 效率 云原生-程序员视角 基础设施 K8s 云原生生态（CNCF） 云原生应用 云原生是以容器技术为基础围绕着Kubernetes进行的一场技术标准化演进。通过标准可扩展的调度，网络， 存储，容器运行时接口来提供基础设施；通过标准可扩展的声明式资源和控制器来提供运维能力。两层标 准化推进了细化的社会分工，各领域进一步提升规模化和专业化，全面达到成本，效率，稳定性的优化。 4 6 7 2 Custom controller Network plugins Storage plugins 统筹规划， 降低成本 自动化运维， 提升稳定性 非业务逻辑剥离， 提升交付效率 Golang与云原生生态（CNCF） 项目数占比: 214/1512（14.2%） Github star数占比:1265737 / 2458072（51.5%）市值占比: $8.08T/$19.46T(41.5%)

基于open-falcon的 平安云监控 目录 Ø 团队介绍 Ø 背景 Ø 系统定位 Ø argus是什么 Ø 为什么选用Go Ø argus的前身 Ø argus的现状 Ø argus的未来 团队介绍 Ø 平安云IAAS团队 Ø 负责平安集团IAAS平台建设 Ø 为平安集团内部其他子公司服务 Ø 打造对外的金融云服务 目录 Ø 团队介绍 Ø 背景 Ø 系统定位 系统定位 Ø argus是什么 Ø 为什么选用Go Ø argus的前身 Ø argus的现状 Ø argus的未来 背景 Ø 应对云主机快速增长 Ø 打造用户自助服务的监控平台 Ø 适应内部的三级网络架构 背景 云管区 公共服务区 可用区 目录 Ø 团队介绍 Ø 背景 Ø 系统定位 Ø argus是什么 Ø 为什么选用Go Ø argus的前身 Ø argus的现状 系统定位 Ø argus是什么 Ø 为什么选用Go Ø argus的前身 Ø argus的现状 Ø argus的未来 argus是什么 Ø 是平安云监控系统 Ø 希腊神话里的百眼巨人 Ø 基平open-falcon开发的平安云监控系统 Ø 是一个Go语言实现的项目 目录 Ø 团队介绍 Ø 背景 Ø 系统定位 Ø argus是什么 Ø 为什么选用Go Ø argus的前身

链滴 如何使用 docker 部署一个 beego 项目 作者：xhaoxiong 原文链接：https://ld246.com/article/1526210600840 来源网站：链滴 许可协议：署名-相同方式共享 4.0 国际 (CC BY-SA 4.0)

理解 Docker

Docker 帮助你为应用程序创建一个单独的可部 且具有比虚拟机快很多的启动时间。

Docker 在开发阶段的优势

在开发中使用 Docker 的优势包括：

• 一个用于所有团队成员的标准开发环境
• 更新的依赖性集中化以及在任何地方都能使用相同的容器
• 在开发和生产中完全相同的环境
• 修复了可能只会出现在生产环境中的潜在问题
> # Set the entry po 原文链接：如何使用 docker 部署一个 beego 项目 nt of the container to the bee command that runs the
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