全军出击：全连接层 主讲人：龙良曲 I know nothing Be practical nn.Linear relu? concisely ▪ inherit from nn.Module ▪ init layer in __init__ ▪ implement forward() Step1. Step2. Step3. nn.ReLU v.s. F.relu()

服务网格中管理任何七层流量 赵化冰@腾讯云 #IstioCon Huabing Zhao Software Engineer @ Tencent Cloud https://zhaohuabing.com @zhaohuabing @zhaohuabing @zhaohuabing @zhaohuabing #IstioCon Agenda ❏ Service Mesh 中的七层流量管理能力 中的七层流量管理能力 ❏ 几种扩展 Istio 流量管理能力的方法 ❏ Aeraki - 在 Isito 服务网格中管理所有七层流量 ❏ Demo - Dubbo Traffic Management ❏ MetaProtocol - Service Mesh 通用七层协议框架 #IstioCon Protocols in a Typical Microservice Application Service Security, Observability) #IstioCon What Do We Expect From a Service Mesh? 为了将基础设施的运维管理从应用代码中剥离，我们需要七层的流量管 理能力： ● Routing based on layer-7 header ○ Load balancing at requet level ○ HTTP host/header/url/method

的 LLaMA 以及亚马逊的 Bedrock 等）在我们的讨论中占据重要地位。更广泛来说，大语言模型可以应用于从 内容生成（文本、图片和视频）、代码生成到总结概述和翻译等各种问题。通过自然语言的抽象层，这些大模型 成为了强大的工具库，被诸多信息工作者广泛使用。我们讨论了大语言模型的各个方面，包括自托管式大语言 模型，相较云托管的大语言模型，它支持更多的定制和管控。随着大语言模型日益复杂，我们正在深思如何在 自组织内系统网络的潜在 攻击路径进行攻击。此前的多数安全分析策略或工具主要聚焦在特定分线领域，例如错误的配置，脆弱的容器， 和常见漏洞上。这些孤立的方法意味着团队们不能看到这些风险与技术栈上其他层的弱点组合产生的危险攻击 路径。尽管这一技术已提出一段时间，但是近期安全分析工具的进展能使安全团队更易使用这项技术。Orca 和 Wiz 是两个此类工具。我们建议管理复杂基础设施的团队在为组织设计安全策略或选择安全分析工具时考虑这 的数据目录实现数据产品的可发现性，为了建立信任，我们发布数据质量和服务等级指标，比如数 据产品的及时性、完整性和一致性，并使用 Soda Core 和 Great Expectations 等工具自动化数据质量检查。 数 据可观测性可同时通过 Monte Carlo 等平台实现。 我们已经看到数据产品随着时间的推移，演变为多个用例的可重用构建块。随着我们在识别和构建价值驱动的 数据产品上的进展，后续用例的上市时

= 1 net.bridge.bridge-nf-call-arptables = 1 net.ipv4.ip_forward = 1 EOF #前3行表示bridge设备在二层转发时也去调用iptables配置的三层规则（包含 conntrack） # sysctl -p #加载配置 ⑧防火墙放行端口 TCP: 6443，2379，2380 pod都有一个ip，直接使用pod ip可以互相访问，但随着pod漂 移到其他node或pod重启后，其ip是会变的，不固定。底层使 用flannel时，pod容器的网络是封装在vxlan里，整个集群的 pod网络处于一个大二层overlay环境里 Cluster-ip Service网络，Cluster-IP用于集群内各服务互相访问的，因为 pod ip是会随pod的漂移而改变，所以需要一个固定的ip便于集 群内互访，是 no #可见k8s服务器上只有2个网桥，一个名为cni0，是k8s的pod网络用的，本k8s服 务器上的所有pod的网卡都连通到这个网桥里，即同一台k8s服务器上的所有pod 容器处于同一个二层广播域 ★k8s服务器上的各网卡关系图 [root@k8s-node01 ~]# ip route #查看k8s node结点上的路由表 default

Platform 4.13 CI/CD 26 重要 重要 用户应该从最终的应用程序镜像中移除输入 secret，以便从该镜像运行的容器中不会存在 这些 secret。但是，secret 仍然存在于它们添加到的层中的镜像本身内。这一移除是 Dockerfile 本身的一部分。 为防止输入 secret 和配置映射的内容出现在构建输出容器镜像中并完全避免此移除过程， 请在 Docker 构建策略中使用构建卷。 字段上的任何设置都会被忽略。 2.5.1.5. 使用 使用 docker 构 构建的 建的 Squash 层 层 通常，Docker 构建会为 Dockerfile 中的每条指令都创建一个层。将 imageOptimizationPolicy 设置为 SkipLayers，可将所有指令合并到基础镜像顶部的单个层中。 流程 流程 将 imageOptimizationPolicy 设置为 SkipLayers： 镜像更改触 像更改触发 发器状 器状态 态 在构建配置中，buildConfig.status.imageChangeTriggers 是 ImageChangeTriggerStatus 元素的数 组。每个 ImageChangeTriggerStatus 元素都包含上例中所示的 from、lastTriggeredImageID 和 lastTriggerTime 元素。 具有最新 lastTriggerTime

1.2.4. 机器 API 1.2.4.1. 支持多个 支持多个块设备 块设备映射 映射 Machine API 现在支持 AWS 上运行的机器的多个块设备映射。如果有多个块设备，您现在可将日志、数 据存储在空目录 Pod 中，将 Docker 镜像保存在独立于机器的根设备的块设备中。 1.2.4.2. Machine API providerSpec 的默 的默认设 认设置和 置和验证 验证 OpenNESS Operator。 这些 Operator 支持 vRAN 部署对低功耗、成本和延迟的要求，同时还提供相应的功能来管理性能高峰。 4G 和 5G 工作负载中最需要计算资源的是 RAN 第 1 层 (L1) 转发错误更正 (FEC)，它可以解决不可靠或不 安全通信通道上的数据传输错误。 随着 FEC 的成熟和更多用户依赖网络，交付高性能 FEC 对 5G 而言至关重要。FEC 通常在字段可编程 redhat.io 会映射到 mirror.internal.customer.com。 具有广泛范围的 ICSP 可减少 ICSP 将来可能需要更改的次数，从而减少集群必须重新引导所有节点的次 数。 1.2.16. 集群日志记录 Log Forwarding API 已正式 已正式发 发布 布 Log Forwarding API 现已正式发布。Log Forwarding API 允许您通过配置带有端点的自定义资源来转发日

镜像构建时，会一层层构建，前一层是后一层的基础。每一层构建完就不会再发生改变，后 一层上的任何改变只发生在自己这一层。比如，删除前一层文件的操作，实际不是真的删除 前一层的文件，而是仅在当前层标记为该文件已删除。在最终容器运行的时候，虽然不会看 到这个文件，但是实际上该文件会一直跟随镜像。因此，在构建镜像的时候，需要额外小 心，每一层尽量只包含该层需要添加的东西，任何额外的东西应该在该层构建结束前清理 清理 掉。 分层存储的特征还使得镜像的复用、定制变的更为容易。甚至可以用之前构建好的镜像作为 基础层，然后进一步添加新的层，以定制自己所需的内容，构建新的镜像。 关于镜像构建，将会在后续相关章节中做进一步的讲解。 镜像 20 Docker 容器 镜像（ Image ）和容器（ Container ）的关系，就像是面向对象程序设计中的 类 和 实例 一样，镜像是静态的定 前面讲过镜像使用的是分层存储，容器也是如此。每一个容器运行时，是以镜像为基础层， 在其上创建一个当前容器的存储层，我们可以称这个为容器运行时读写而准备的存储层为容 器存储层。 容器存储层的生存周期和容器一样，容器消亡时，容器存储层也随之消亡。因此，任何保存 于容器存储层的信息都会随容器删除而丢失。 按照 Docker 最佳实践的要求，容器不应该向其存储层内写入任何数据，容器存储层要保持无 状态化。所有的文件写入操作，都应该使用

安全 的平台。 可以把容器看做是一个简易版的 Linux 环境（包括root用户权限、进程空间、用户空间和网络空间等）和运 行在其中的应用程序。 *注：镜像是只读的，容器在启动的时候创建一层可写层作为最上层。 Docker 容器 Docker —— 从入门到实践 13 容器 仓库是集中存放镜像文件的场所。有时候会把仓库和仓库注册服务器（Registry）混为一谈，并不严格区 分。 Download complete ffdaafd1ca50: Download complete d047ae21eeaf: Download complete 下载过程中，会输出获取镜像的每一层信息。 该命令实际上相当于 $ sudo docker pull registry.hub.docker.com/ubuntu:12.04 命令，即从注册服 务器 registry.hub.docker 令。 新建一个目录和一个 Dockerfile $ mkdir sinatra $ cd sinatra $ touch Dockerfile Dockerfile 中每一条指令都创建镜像的一层，例如： # This is a comment FROM ubuntu:14.04 MAINTAINER Docker Newbee RUN apt-get

(number of vCPUs) \ 1 + 16 MiB * (number of graphics devices) 2 虚拟机请求的虚拟 CPU 数量 虚拟机请求的虚拟图形卡数 如果您的环境包含单一根 I/O 虚拟化（SR-IOV）网络设备或图形处理单元（GPU），请为每个设备分配 1 GiB 额外的内存开销。 4.1.2.2. CPU 开 开销 使用以下内容计算 OpenShift 弃。containerDisk 卷对于只读文件 系统（如 CD-ROM）或可处理的虚拟 机很有用。 emptyDisk 创建额外的稀疏 QCOW2 磁盘，与虚拟机接口的生命 周期相关联。当虚拟机中的客户端初始化重启后，数 据保留下来，但当虚拟机停止或从 web 控制台重启 时，数据将被丢弃。空磁盘用于存储应用程序依赖项 和数据，否则这些依赖项和数据会超出临时磁盘有限 的临时文件系统。 此外还必须提供磁盘容量 容量大小。 qemu-guest- 第 第 8 章 章 虚 虚拟 拟机 机 71 正在运行的 Windows 虚拟机装有 QEMU 客户机代理。VirtIO 驱动程序中包含 qemu-guest- agent。 第 2 层 vNIC 附加到虚拟机。 与 Windows 虚拟机处于相同网络的机器上装有 RDP 客户端。 流程 流程 1. 在 OpenShift Container Platform 控制台中，从侧边菜单中点

的稳定性和安全性、资源的弹性伸缩能力都遇到了瓶颈，严重阻碍了客户数据业务的发展。随着 云计算技术的发展和普及，越来越多的企业客户选择数据上云，在云上构建数据仓库。以云数 仓、云计算为核心的企业服务架构成为新一代大数据建站的主流趋势。MaxCompute 作为云数 仓、云计算的核心引擎，承载了越来越多企业客户的数据业务和数据资产，免运维、低成本、高 度安全和稳定性，让客户的资源更加聚焦在业务开发上，加速业务发展。 r Alibaba Cloud MaxCompute 解决方案 12 续将提供兼容 ORC 的 Ali-ORC 存储格式 支持外表，将存储在 OSS 对象存储、OTS 表格存储的数 据映射为二维表 支持 Partition、Bucket 的分区、分桶存储 更底层不是 HDFS，是阿里自研的盘古文件系统，但可借 助 HDFS 理解对应的表之下文件的体系结构、任务并发 Alibaba Cloud MaxCompute 解决方案 13 Defined Type、GROUPING SET(CUBE/rollup/GROUPING SET)、脚本运行模式、参 数化视图 * 支持外表(外部数据源+StorageHandler 支持非结构化 数据） MapReduce MaxCompute MR 支持 MapReduce 编程接口(提供优化增强的