加密和解密数据 9.7 小结 10.国际化和本地化 10.1 设置默认地区 10.2 本地化资源 10.3 国际化站点 4 10.4 小结 11.错误处理，调试和测试 11.1 错误处理 11.2 使用GDB调试 11.3 Go怎么写测试用例 11.4 小结 12.部署与维护 12.1 应用日志 12.2 网站错误处理 12.3 应用部署 12.4 备份和恢复 12.5 小结 13 通过这个命令可以获取相应的源码，对应的开源平台采用不同的源码控制工具，例如github采用git、googlecode采 用hg，所以要想获取这些源码，必须先安装相应的源码控制工具 通过上面获取的代码在我们本地的源码相应的代码结构如下 $GOPATH src |--github.com |-astaxie |-beedb pkg |--相应平台 工具clone代码到src下面，然后执行go install 在代码中如何使用远程包，很简单的就是和使用本地包一样，只要在开头import相应的路径就可以 import "github.com/astaxie/beedb" 程序的整体结构 程序的整体结构 通过上面建立的我本地的mygo的目录结构如下所示 bin/ mathapp pkg/ 平台名/ 如：darw

Client devices Edge AI • 随着大模型的发展，AI 计算对算力需求大 幅且快速增长 AI应用到越来越多的边缘场景 分布式协同AI 概念 将人工智能相关的部分任务部署到边缘设备，基于边缘设备、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 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 跨边云协同管理与协同 ⚫ 中心配置管理 2. LocalController ⚫ 特性本地流程控制 ⚫ 本地通用管理: 模型, 数据集等 3. Worker ⚫ 执行训练或推理任务, 训练/推理程序, 基于现有AI框 架开 ⚫ 按需启动, docker容器或function ⚫ 不同特性对应不同的worker组, 可部署在边上或云 上, 进行协同 4. Lib ⚫ 面向AI开发者和应用开发者

方案诞生的背景 第一部分 方案诞生的背景 几种常见的同机通信场景： 1. 微服务合并部署（亲和性部署、sidecar 部署） 2. 本地基础组件：mesh sidecar、风控 sidecar、分布式网关... 方案诞生的背景 微服务化拆分： 1. 序列化 2. 网络开销 3. 服务治理 微服务合并部署 function call remote call 方案诞生的背景 微服务合并形态：sidecar 微服务合并形态：sidecar 进程通信 方案诞生的背景 微服务合并形态：亲和性部署 方案诞生的背景 怎么放大本地通信的优势？ 低延迟 提升用户体验 低开销 降低计算成本 常见的本地通信方案：回环 IP、UDS、共享内存IPC 方案诞生的背景 以性能较优的 IPC 方案 share memory ipc 为例分析性能瓶颈： 注：方案 github 地址：https://github. uds 和 rpal 的性能差异： 注：以上仅测试包含序列化开销的性能对比，benchmark测试受影响因素较多，实际收益需结合业务场景。 性能压测 性能收益与业务展望 1. 字节跳动微服务合并部署场景下，部分服务通过接入 RPAL 整体取得了 1-5% 的 CPU 收益， 以及 RPC 链路 1-6ms 的 P99 延迟下降。 2. 将某项 Mesh 提供的治理功能进行同步 RPAL Call，对比同进程

业务系统 B 资源管理在统⼀平台 应⽤运⾏在统⼀平台 构建标准的交付环境 交付产物标准化 - 业务配置 - 资源配置 - 依赖配置 - 流⽔线配置 配置即代码 : 实现⼤规模交付的部署过程可被验证 PaaS 平台：资源管理，容器编排，基础监控和告警 APM 监控：应⽤诊断，链路追踪，⽇志分析 微服务治理组件 可靠的业务 贴身护航 基础⽀撑 持续保障系统稳定性 只需很少的运维投⼊即可保证系统稳定性 慢SQL JVM 诊断 ⾃定义告警 APM 微服务管理 资源管理 标签管理 系统监控 集群管理 服务⽬录 埋点 数据库 ⽇志 画像 标签 报表 推荐 … 代码管理 持续集成 编排部署 应⽤运维 测试管理 协同管理 数据源管理 数据集成 数据开发 数据资产 数据服务 数据应⽤ 资源统计 运维报告 审计⽇志 K8S 管理 数据监控 多云管理平台 MySQL ⾃定义服务 服务市场 Kubernetes Rancher Openshift 私有云 公共 物理机 虚拟机 微服务治理平台 DevOps 平台 边缘监控 边缘站点管理 制品 快速分发部署 边缘⽇志 边缘计算平台 边缘数据收集 边缘算⼒调度 ⽹络⾃动容错 平台产品 核⼼引擎 容器服务 基础设施 数仓设计 数据智能平台 智能预测 智能客服 智能仓储 智能推荐

语言还有一个运行在 Google App Engine 上的 Go Tour，你也可以通过执行命令 go install go-tour.googlecode.com/hg/gotour 安装到你的本地机器上。对于中文读者，可以访问该 指南的 中文版本，或通过命令 go install https://bitbucket.org/mikespook/go-tour-zh/gotour 进行 安装。 语言像其它静态语言一样执行本地代码，但它依 旧运行在某种意义上的虚拟机，以此来实现高效快速的垃圾回收（使用了一个简单的标记-清除算法）。 尽管垃圾回收并不容易实现，但考虑这将是未来并发应用程序发展的一个重要组成部分，Go 语言的设计 者们还是完成了这项艰难的任务。 Go 语言还能够在运行时进行反射相关的操作。 使用 go install 能够很轻松地对第三方包进行部署。 此外，Go 语言还支持调用由 旨。 函数是 Go 语言中的基本构件，它们的使用方法非常灵活。在第六章，我们会看到 Go 语言在函数式编程 方面的基本概念。 Go 语言使用静态类型，所以它是类型安全的一门语言，加上通过构建到本地代码，程序的执行速度也非 常快。 作为强类型语言，隐式的类型转换是不被允许的，记住一条原则：让所有的东西都是显式的。 Go 语言其实也有一些动态语言的特性（通过关键字 var ），所以它对那些逃离

install go- 时间轴： 1.1 起源与发展 - 16 - 本文档使用 书栈(BookStack.CN) 构建 tour.googlecode.com/hg/gotour 安装到你的本地机器上。对于中文读者，可以访问该指南的 中文版本，或通过命令 go install https://bitbucket.org/mikespook/go-tour-zh/gotour 进行安装。 语言像其它静态语言一样执行本地代码，但它依旧运行在某种意义上的 虚拟机，以此来实现高效快速的垃圾回收（使用了一个简单的标记-清除算法）。 尽管垃圾回收并不容易实现，但考虑这将是未来并发应用程序发展的一个重要组成部分，Go 语言的设计者们还是完成 了这项艰难的任务。 Go 语言还能够在运行时进行反射相关的操作。 使用 go install 能够很轻松地对第三方包进行部署。 此外，Go 语言还支持调用由 这违背了编程语言应该提升生产力的宗旨。 函数是 Go 语言中的基本构件，它们的使用方法非常灵活。在第六章，我们会看到 Go 语言在函数式编程方面的基本 概念。 Go 语言使用静态类型，所以它是类型安全的一门语言，加上通过构建到本地代码，程序的执行速度也非常快。 作为强类型语言，隐式的类型转换是不被允许的，记住一条原则：让所有的东西都是显式的。 Go 语言其实也有一些动态语言的特性（通过关键字 var ），所以它对那些逃离

用户 特权 服务 忠诚度 技术体系 服务化架构演进 演进历程 MVC Middleware Gateway MicroServic e 经典LNMPA架构 先抗住再优化 业务混合部署 面向需求实现 效率质量之痛 流程 敏捷 隔离 性能 安全 监控 中间件技术选型 团队背景 内部生态 业务发展 开发成本 运营成本 Golang CSP并发 多核友好 快速交付 内核稳定 生态趋势 数据中间件——指标服务 Golang 高性能 高可用 扩展性 安全性 可运营性 业务发展驱动技术演进 服务网关 过载保护 流控降级 SET部署 立体监控 敏捷集成 微服务探索 跨部门 异构系统 非标接口 托管接入 业务隔离 解析适配 IDL • 标准接口 • 字段约定 Script 转码逻辑 • 非标接口 • • 轻重分离、单元化部署、容错 降级 • 实时上报、缓存汇聚/本地文件、ELK 日志监控告警 • Bind Golang to Lua 运行时类库 并发模型 异步Async 批量Batch 多核并行Parallel Lua协程绑定Go程 IO阻塞自动切换 高可用 负载均衡 寻址 限流 缓存 降级 SLA保证 并行执行单元 消息总线 屏蔽本地网络差异 微执行单元

Figure 0‑4. 运行代码示例 第一步：安装本地编程环境。参照附录教程，如果已有可直接跳过。 第二步：下载代码仓。如果已经安装 Git ，可以通过命令行来克隆代码仓。 git clone https://github.com/krahets/hello-algo.git 当然，你也可以点击“Download ZIP”直接下载代码压缩包，本地解压即可。 Figure 0‑5. 克隆仓库与下载代码 两种实现都支持栈定义中的各项操作，数组实现额外支持随机访问，但这已经超出栈的定义范畴，一般不会用 到。 时间效率 在数组（列表）实现中，入栈与出栈操作都是在预先分配好的连续内存中操作，具有很好的缓存本地性，效率 很好。然而，如果入栈时超出数组容量，则会触发扩容机制，那么该次入栈操作的时间复杂度为 ?(?) 。 在链表实现中，链表的扩容非常灵活，不存在上述数组扩容时变慢的问题。然而，入栈操作需要初始化结点对 同时满足这些条件的排序算法并不存在，我们需要根据问题特点来选择排序算法。 183 12. 附录 12.1. 编程环境安装 12.1.1. 安装 VSCode 本书推荐使用开源轻量的 VSCode 作为本地 IDE ，下载并安装 VSCode 。 12.1.2. Java 环境 1. 下载并安装 OpenJDK（版本需满足 > JDK 9）。 2. 在 VSCode 的插件市场中搜索 java ，安装

通过 OpenKruise 实现大规模集群 镜像预热&部署发布加速实践 王思宇（酒祝） 阿里云容器服务 技术专家 OpenKruise author & maintainer 目 录 前言：OpenKruise 简介 01 为什么说人人都需要镜像预热 02 OpenKruise 是如何实现镜像预热的 03 如何通过镜像预热加速部署&发布 04 版本前瞻：原地升级与预热的结合 05 com/openkruise/kruise ）： • CNCF 托管的 Sandbox 项目 • 阿里云开源的基于 Kubernetes 的云原生应用自动化套件 • 阿里巴巴经济体上云全面使用的部署基座 社区用户： • 携程、OPPO、斗鱼TV、有赞、苏宁、比心、Boss直聘、申通、小红书、火 花思维、VIPKID、掌门教育、杭银消费、万翼科技、多点Dmall、佐疆科技、 享住智慧、艾佳生 300 imagepulljob controller NodeImage node1 NodeImage node2 NodeImage node3 整体预热流程 如何通过镜像预热加速部署&发布 第四部分 常见预热使用场景 apiVersion: apps.kruise.io/v1alpha1 kind: ImagePullJob metadata: name: base-image-job