云原⽣图数据库解谜、容器化实 践与 Serverless 应⽤实操 古思为 ⽅阗 Graph DB on K8s Demystified and its Serverless applicaiton in actions. DEVELOPER ADVOCATE @ MAINTAINER OF KCD China 2021 Nov. 6th @Shanghai 古思为 wey-gu ⻘云科技研发⼯程师 Overview 了解 K8s 上的 Serverless 计算平台搭建实践：OpenFunction K8s 上的图数据库基于 KubeBuilder 的 Operator 实现，解谜图数据库的知识与应⽤ 上⼿ K8s 上的云原⽣图数据库、从零到⼀构建 Serverless 架构的智能问答助⼿ siwei.io/talks/2021-KCD laminar.fun/talks/2021-KCD com/OpenFunction/samples 图数据库简介 什么是图？ 什么是图数据库？ 为什么我们需要⼀个专⻔的数据库？ 什么是图？ "以图结构、图语义来⽤点、边、属性来查询、表示存 储数据的数据库 wikipedia.org/wiki/graph_database 了解更多关于 什么是图数据库 什么是图数据库 为什么需要图数据库？ 传统数据库 图数据库 图模型的结构 图语义的查询 性能 Nebula

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本白皮书版权属于中国信息通信研究院，并受法律保 护。转载、摘编或利用其它方式使用本白皮书文字或者观 点的，应注明“来源：中国信息通信研究院”。违反上述声 明者，本院将追究其相关法律责任。 前 言 党的二十大报告提出，要构建新一代信息技术等一批新的增长 引擎，打造具有国际竞争力的数字产业集群。云计算是信息技术发 展和服务模式创新的集中体现，是信息化发展的重大变革和必然趋 势，是信息时代国际竞争的制高点和经济发展新动能的助燃剂。云 ........ 37 图 目 录 图 1 全球云计算市场规模及增速（亿美元）.........................................................3 图 2 2022 年全球各区域云计算市场规模占比.........................................................4 图 3 2022 年全球主要厂商的云计算业务营收（亿美元） ...................5 图 4 中国云计算市场规模及增速（亿元）...........................................................13 图 5 中国云计算细分领域市场规模及增速（亿元）...........................................14 图 6 2022 年中国公有云 IaaS 厂商市场占比

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。 DCE 5.0 原生支持 DevOps DevOps 开发运维模式，可以实现应用交付的全流程标准化 和自动化，并集成各类精选数据库和中间件，使运维治理更加高效。各个产品 模块独立解耦，支持灵活升级，对业务没有影响，并且能够与众多云原生生态 产品对接，提供完整的解决方案体系。 它经过了近千家行业客户的生产场景检 验，构建了坚实、可靠的数字底座，帮助企业定义数字边界，释放云原生生产 力。 DCE 5.0 的各个产品模块独立解耦，灵活升级，业务无感知，开放对接超百家 大能力，自由搭配各种模块，可以应对海量 应用场景。 这些模块就像乐高搭积木一样，糅合社区最优秀的几十种开源技术，经过众多 辩证选型、攻坚克难、编码调试、海量测试，“十年磨一剑，一朝试锋芒，全新 搭建的新一代容器化平台能够满足企业上云的各类场景需求。 多云编排 支持多云和混合云的统一集中管理，提供跨云资源检索及跨云的应用部署、发布和运 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

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 小型设备上运行大语言模型，特别是在边缘设备和资源受限的环境中。我们还提到有望提高性能的 ReAct 提示 工程，以及利用大语言模型驱动的自主代理开发远超简单的问答交互的动态应用。我们也提到一些向量数据库 （包括 Pinecone）由于大语言模型而重新流行起来。大语言模型的底层能力，包括更专业化和自行托管的能力， 将继续呈爆发性增长。 如何继续以有效协作为重点，不断突破界限，在一个更加分散和动态的环境中进行工作。一些团队利用新的协 作工具不断提出创新解决方案。其他团队则继续调整和改进现有的面对面实践，例如实时结对编程或集体编程、 分布式工作坊（例如 远程事件风暴）以及异步和同步沟通。远程工作提供了许多好处（包括更多样化的人才储 备），但面对面交流的价值是显而易见的。团队不应中断重要的反馈循环，并且需要意识到在转向远程工作时所 做的取舍。 是一种结合预训练参数和非参数记忆的文本生成技术。它使你能够通过你的领域内特有 的包含上下文的知识，来强化预训练模型中的现有知识。使用 RAG，你会先从非参数记忆中去检索相关文档集 （一般是通过在向量数据库中的相似性搜索），再使用 LLM 中的参数记忆生成与检索出的文档一致的输出。我们 发现 RAG 对各种需要大量知识的 NLP 任务十分有用，包括问答，总结和故事生成。 技术 © Thoughtworks

Ozone：Hadoop 原生分布式对象存储 Spark大数据博客 - https://www.iteblog.com Ozone：Hadoop 原生分布式对象存储 Hadoop 社区推出了新一代分布式Key-value对象存储系统 Ozone，同时提供对象和文件访问的接 口，从构架上解决了长久以来困扰HDFS的小文件问题。本文作为Ozone系列文章的第一篇，抛个 砖，介绍Ozone的产生背景，主要架构和功能。 有非常多的小文件，HDFS的元数据访问性能会受到影响。虽然可以通过各种Federation技术来扩 展集群的节点规模， 但单个HDFS集群仍然没法很好的解决小文件的限制。 基于这些背景，Hadoop 社区推出了新的分布式存储系统 Ozone，从构架上解决这个问题。 Ozone的设计原则 Ozone 由一群对大规模Hadoop集群有着丰富运维和管理经验的工程师和构架师设计和实现。他 们对大数据有深刻的洞察力，清楚 自终影响了Ozone的设 计和实现。Ozone的设计遵循一下原则： 1 / 10 Ozone：Hadoop 原生分布式对象存储 Spark大数据博客 - https://www.iteblog.com 强一致性 构架简洁性： 当系统出现问题时，一个简单的架构更容易定位，也容易调试。Ozone尽可能的保持架构

链滴 docker 部署单机 nacos，使用外部 mysql 数据库 作者：gaga 原文链接：https://ld246.com/article/1605794547589 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) 1. 环境说明 mysql： 8.0.19 2. 拉取镜像 docker pull nacos/nacos-server 如下几个参数需要替换为具体参数 -e MYSQL_SERVICE_HOST=替换具体数据库实例 -e MYSQL_SERVICE_DB_NAME=数据库 -e MYSQL_SERVICE_PORT=数据库端口 -e MYSQL_SERVICE_USER=数据库用户名 -e MYSQL_SERVICE_PASSWORD=数据库密码\ docker run -d \ --name nacos \ -p mysql 数据库 -e JVM_XMS=256m \ -e JVM_XMX=256m \ -e PREFER_HOST_MODE=hostname \ -e MODE=standalone \ -e SPRING_DATASOURCE_PLATFORM=mysql \ -e MYSQL_SERVICE_HOST=替换具体数据库实例 \ -e MYSQL_SERVICE_DB_NAME=数据库\ -e

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