以确保其在经济、军事、科技等领域的领先地位。欧洲、亚洲等主 要国家纷纷发布国家战略或计划，推动云计算在各行业的应用布局， 深度挖掘云计算产业价值。我国政策指引云计算应用创新，持续推 动云计算与实体经济融合走深。 二是全球云计算市场稳定增长，我国保持快速发展。2022 年， 全球云计算市场规模为 4,910 亿美元，增速 19%，预计在大模型、 算力等需求刺激下，市场仍将保持稳定增长，到 2026 亿美元，增速 19%，较 2021 年同比下降 13.5%。虽然受通胀压力和 宏观经济下行的双重影响，2022 年云计算市场增速下降明显，但对 比全球整体经济仅 3.4%的增长，云计算仍然是新技术融合和业态发 展的重要手段。预计在大模型、算力等需求刺激下，市场仍将保持 稳定增长，到 2026 年全球云计算市场将突破万亿美元。 来源：Gartner，2023 年 4 月 图 1 全球云计算市场规模及增速（亿美元） 月，AWS 云计算白皮书（2023 年） 7 发布第五代虚拟化芯片 Amazon Nitro v5 为云服务提供底层支持，应 用程序可获得与运行在裸金属服务器上相近的性能。三是更注重跨 域融合，创新发展。传统业务模式不断创新，需要先进数字技术持 续交织发展放大赋能效用，以满足多样化用户群体的个性需求。云 计算充分发挥数字基础设施作用，全球厂商正积极基于云底座提供 全新的大数据、区块链、人工智能服务。2022

E模型的热更新，实时训练与离线训练周期模型融合 • 模型结构训练与推理兼容：在线PS与离线PS模型结构兼容，自动模型参数转换 • 稳定性优化 • 模型快照：基于ps-scheduler的周期模型版本探测与保存，模型稀疏化分片存储 • 冷备容灾：基于checkpoint机制(Local模式&Remote模式)，实现参数服务的高可用，支持基于模型的异构集群迁移，支持集 群扩缩容 • 性能优化 e Rank Loss 多目标 融合点击模型和 互动模型 单目标 LR、W&D、 FM和DeepFM 等模型排序 排序损失 针对信息流业务场景，从 点击损失升级到排序损 失，基础模型为 DeepFM，排序损失为 BPR 召 回 排 序 • 深度学习模型训练：WeiLearn 样本库 WeiLearn-深度学习模型训练 CTR样本 自然语言样本 视频与图像样本 样本处理 CTR 分布式模型推理框架：WeiServing 异构CPU集群 kubernetes/ol-submit RPC服务框架 LR/GBDT DNN/DeepFM/W&D 负载均衡/统一版本管理/动态加载/批量化机制 特征映射 Embedding 数据处理 异构GPU集群 CNN 业务应用 模型服务 框架 排序模型服务 多媒体分析服务 自然语言分析服务 集群调度层 核心架构层 算法模型层

1 2023年05月 深度学习-自然语言处理和词嵌入 黄海广 副教授 2 03 Word2Vec 04 GloVe 本章目录 01 词汇表征和文本数据处理 02 词嵌入 05 GPT 3 1.词汇表征 01 词汇表征和文本数据处理 03 Word2Vec 04 GloVe 02 词嵌入 05 GPT Word2Vec 03 Word2Vec 04 GloVe 02 词嵌入 05 GPT 01 词汇表征和文本数据处理 15 3.Word2Vec 语言模型的训练机制就是这样 1.我们获得了大量文本数据（例如，所 有维基百科文章）。然后 2.我们有一个窗口（比如说三个单词） ，我们会对所有文本进行滑动。 3.滑动窗口为我们的模型生成训练样本 数据集中为每个训练样本做一次（很可能数千万次）。我们 需要做一些事情来提高效率。 一种方法是将目标分成两个步骤： 1.生成高质量的单词嵌入（不要担心下一个单词预测）。 2.使用这些高质量的嵌入来训练语言模型（进行下一个单词 预测）。 19 3.Word2Vec 负采样 并不是每次迭代都训练全部10,000个，我们只训练其中 的5个，我们要训练对应真正目标词那一个分类器，再训练 4个随机选取的负样本，这就是

云原生 再启程 03前世 F5 BigIP Netscaler自研四层网络代理 2011 2014 2018 未来 Ø 全面使用DPDK技术重构 Ø EBPF，XDP Ø 可编程交换芯片（P4语言） Ø 四层负载均衡-IPVS Ø NAT网关蚂蚁七层网络代理 Google Spanner?蚂蚁七层网络接入代理 Spanner蚂蚁七层网络接入代理 AGNA （Ant Global Network ROI考虑 好网更快 弱网更好 协议优化 支付宝网络接入层架构示意 § 关键词：动态Hpack + PB + 动态字典 + Zstd通信协议&架构持续升级 多终端&协议接入 架构升级 云原生生态融合 § MQTT协议的IOT设备接入 § 就近就优海外接入，智能调度 § 蚂蚁全球加速节点，全协议支持 § 支持UDPA § QUIC/HTTP3 § 接入层容器化，混部 § 支持QUIC协议的LB建设 Sidecar专注服务间通讯 混合在一个进程内， 应用既有业务逻辑， 也有各种功能 业务进程专注于业务逻辑Service Mesh 为什么蚂蚁需要Service Mesh • 拥抱微服务，云原生 • 异构语言体系融合 • 统一服务治理 • 运维体系有利支撑 • 全局流量管理，打通南北，东西 • 金融级网络安全为金融业务而生的SOFAMesh Pod Spring Cloud 应用 SOFAMosn

SDK 中的大部分功能， 拆解为独立进程， 以 Sidecar 的模式运行 将服务治理能力下沉到基础设施，实现独立演进，透明升级7/39 异构系统统一治理 Part 1： 为什么需要Service Mesh? 多语言、多协议 图片来源：https://www.redhat.com/en/topics/microservices/what-is-a-service-mesh 2018年初开始用Golang 开发 Sidecar SOFAMosn， 年中开源基于 Istio 的 SOFAMesh 技术探索 02 2018年开始内部落地，第一 批场景是替代 Java 语言之外 的其他语言的客户端 SDK， 之后开始内部小范围试点 小规模落地 03 2019年上半年，作为蚂蚁金融级 云原生架构升级的主要内容之一， 逐渐铺开到蚂蚁主站的业务应用， 并平稳支撑了618大促 Native 虚拟化 无状态 弹性，自愈 • 降低资源成本，提升开发效率，享受生态红利 • 云原生不是目的，而是手段 拥抱云原生Part 3： 展望未来 和 istio 社区共建， 融合控制平面和传统注册中心/配置中心，加强 Pilot 的能力 APP SDK 各种注册中心 Galley Nacos 控制平面 （Pilot） MCP MCP SOFARegistry

2021 5.0 -p rev iew 发布 性能优化、PoP 消费，多存储目录， 轻量级队列 rocketm q-strea m s 轻量级实时计算 引擎发布 5.0 消息事件流融合处理平台 Sta r: 1 .7w C on tributor: 50 0 + RocketMQ 发展历程 W r i t e h e r e S o m e t h i n g a b Store 存储集群 高可用架构升级： • 秒级故障转移，多场景容灾支持 • 无外部依赖，节点间松散耦合 • 自建及云上异构 IaaS 基础设施支持，降低成本 轻量级SDK： • 全面支持云原生通信标准 gRPC 协议 • 无状态 Pop 消费模式，多语言友好，易集成 从业务走向数据： • 事件流场景支撑 • 面向 SQL 的轻量级实时计算引擎 可分可合的存储计算分离： • Queue 的 Binding 关 系，一个 Queue 可以由多个消费者消费  无 rebalance ，降低消费延迟概率  集群中某些消费端假死不影响整体消费进度  客户端更加轻量，多语言友好 流批一体  在Streaming场景下，单一消费者消费保证顺 序  在 batch 场景下，无需保证顺序，可以多个 consumer 加快数据读取速度 你集群是正常的，但我消费就是出问题了，怎么办！？

Meetup #5 广州站Agenda Ø 背景 & 概览 Ø 持续演进路径 & 技术案例 Ø 实践案例 Ø 规划 & 展望 Ø QA背景 & 概览数据平面概览 SOFAMOSN • C实现，支持多语言扩展 • 基于Nginx扩展 • 开发不活跃 • 老牌代理系统，业界广 泛使用，服务各类场景 • C++实现 • CNCF第三个毕业项目， ISTIO原生数据平面 • 开发活跃，最新版为1 通过扩展cluster类型的方式 动态获取配置中心后端 ü MOSN出向路由基于明确的 服务依赖关系生成 ü 服务通过 id:version 定义 ü 适用于SOA化服务，标准微 服务 ü 适用于跨语言通信的场景蚂蚁落地 – 复杂路由 ü 基于链式路由机制扩展，使 用router match，subset等 开源能力实现 ü 适配蚂蚁三地五中心机房部 署，LDC/弹性架构 ü 蚂蚁内部划分R/G/C三种 高性能统一转发平面 下一代微服务体系 下一代网络接入系统 运维/流量调拨/监控/… 零信任 安全体 系 基于可靠沙箱的云原生运行时 异构硬件蚂蚁金服内部大规模落地 Ø覆盖核心链路应用 Ø 支撑第五代运维架构， 第五代微服务体系，新一代网络接入体 系，融合接入层、网关层、中间件技术体系，提供高性能、跨语 言的服务化通信能力 Ø 支撑零信任、微隔离的新一代安全防护体系 Ø 覆盖接入层场景，统一东西向、南北向流量代理Q

EasyVision: 图像视频算法库 Bert TextInput Optim izer 性能优越:  分布式存储  分布式查询 功能完备:  GSL/负采样  主流图算法  异构图 (user/item/attribute)  动态图 标准化: Standard Libraries Graph-Learn: 分布式图算法库 标准化: Standard Solutions •人脸比对 Mobile SDK API + customer 示例: e-Know Your Customer eKYC eKYC Server eKYC SDK/API  多语言、国际化  多种证件版式  准确率领先同类产品  集成方便 标准化: Standard Solutions 智能推荐解决方案: 推荐请求 PAI-Studio–建模平台 召 回 模  人脸分类模型: 超大softmax  3D卷积模型 M6模型 RapidFormer性能 工程优化: 模型并行(Whale)  FP16 / Int8  模型剪枝  Op融合(Fusion Stitch)  MILR: Blade Disc 工程优化: Blade模型推理 Dynamic Shape Compiler for Machine Learning

• 兼容K8S的智能调度体系 Ø运维体系的有力支撑 • LDC • 弹性伸缩 • 蓝绿/容灾/.. Ø金融级网络安全 • 金融级鉴权体系 • 云原生zero trust网络安全趋势 Ø异构语言体系融合 • SOFA/NodeJS/C++/Python/.. • 业务低成本融入服务，运维体系为什么要自研Golang版本ServiceMesh 2 Ø跨团队协作需要考虑技术栈落地成本 ü

第 2 页 目录 简介 3 九大能力 4 多云编排 4 中间件服务 4 微服务治理 5 可观测性 5 应用商店 6 应用交付 6 信创异构 7 云边协同 7 云原生底座 8 模块化搭建 8 容器管理 9 全局管理 10 可观测性 10 应用工作台 11 多云编排 11 微服务引擎 第 3 页 简介 DaoCloud Enterprise 5.0（DCE 5.0）是一款高性能、可扩展的云原生操作系统。 它能够在任何基础设施和任意环境中提供一致、稳定的体验，支持异构云、边 缘云和多云编排。 DCE 5.0 集成了最新的服务网格和微服务技术，能够跟踪每 一个流量的生发始终， 帮助您洞察集群、节点、应用和服务的详细指标，并通 过动态仪表盘和拓扑大图可视化掌握应用健康状态。 维能力，实现多云应用高效管控，提供基于集群资源的应用弹性扩缩，实现全局负载 均衡，具备故障恢复能力，有效解决多云应用灾备问题，助力企业构建多云、混合云 的数字基础设施。 涉及的模块：全局管理、容器管理、云原生网络、云原生存储、信创异构 中间件服务 专为有状态应用设计的云原生本地存储能力，满足中间件高 I/O 的存储需求，提升运 维管理效率。精选各类数据库、分布式消息和日志检索等中间件，提供多租户、部 署、观测、备份、运维操作等全生命周期的中