Container Platform 4.10 专用硬件和驱动程序启用 了解 OpenShift Container Platform 中的硬件启用 Last Updated: 2023-10-17 OpenShift Container Platform 4.10 专用硬件和驱动程序启用 了解 OpenShift Container Platform 中的硬件启用 法律通告 法律通告 Copyright trademarks are the property of their respective owners. 摘要 摘要 本文档概述 OpenShift Container Platform 中的硬件启用。 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 目 目录 录 第 第 1 章 章 关于 关于专 专用硬件和 用硬件和驱动 驱动程序 程序启 启用 用 第 第 2 章 章 驱动 驱动程序工具包 程序工具包 2.1. 关于驱动程序工具包 2.2. 拉取 DRIVER TOOLKIT 容器镜像 2.3. 使用

Container Platform 4.12 专用硬件和驱动程序启用 了解 OpenShift Container Platform 中的硬件启用 Last Updated: 2024-02-17 OpenShift Container Platform 4.12 专用硬件和驱动程序启用 了解 OpenShift Container Platform 中的硬件启用 法律通告 法律通告 Copyright trademarks are the property of their respective owners. 摘要 摘要 本文档概述 OpenShift Container Platform 中的硬件启用。 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 目 目录 录 第 第 1 章 章 关于 关于专 专用硬件和 用硬件和驱动 驱动程序 程序启 启用 用 第 第 2 章 章 驱动 驱动程序工具包 程序工具包 2.1. 关于驱动程序工具包 2.2. 拉取 DRIVER TOOLKIT 容器镜像 2.3. 使用

快速部署应用程序 • 弹性负载均衡 • 无缝升级应用 • 硬件隔离 Kubernetes 介绍 LXC (Linux Container) 介绍 在单一系统的内核层通过一套 API 在应用层提供硬件及软 件环境隔离的 Linux 环境（containers 。在内核层，通过 cgroup 来提供硬件环境的隔离（例如 CPU，Memory， Block I/O，网络等等 和通过 用来将需要容器化的应用程序及其环境进行打包后存储的镜像。 • 通常会有一个 Image 管理仓库来存储 Image。 • 同一个 Image 会有版本记录。 • 只包含软件环境的配置 • 硬件配置需要运行时去指定 OCI (Open Container Initiative) • From Linux Foundation • 旨在为 Container 格式和运行时创建开放行业标准。 运行时规范（runtime-spec • Image 规范（image-spec Container 管理工具 (User Space) 如何通过 Docker 启动 Container 并与硬件绑定 官方文档参考： https://docs.docker.com/engine/admin/resource_constraints/ Kubernetes 架构 Kubernetes

全称：弹性裸金属服务器（神龙） • 阿里造“神龙”神龙 X-Dragon • 优势： • 性能 • 弹性 • 支持再虚拟化 2017/10 阿里云神龙正式商用 (AWS Nitro 2017/11)技术选型 • 全面上云为什么要用神龙？ • 高性能：去掉了虚拟化带来的 8% 的性能损耗 • 支持二次虚拟化：使多样虚拟化技术 (Kata, Firecracker 等) 的探索和创新成为 可能 • Infrastructure (ASI) 的基石上云效率提升 物理机 (云下) 神龙裸金属 (云上) 交付周期 周 分钟级 弹性扩缩容 - 支持 性能 独占 独占 (优于普通ECS) 硬件故障率 硬盘1年故障率 2% 0.8%% (无本地盘) 硬件维修周期 [周, 月] [分钟，天]成本 效率 稳定云化架构 物理机 + 本地存储 + Underlay网 络 神龙/ECS + 远程存储 + Overlay网络 RedeployInstance (doc) 本盘数据不能 迁移运维实践 - 宕机率分析 • 宕机关联度分析 • 宕机趋势 • 机房、单元、分组 • 机型、硬件特征 • 内核版本、hotfix 一致率 • 宕机根因分析诊断 • 硬件故障、运维事件 • vmcore 归类分析 • 内核错误日志分析Machine Operator • 全生命周期 • 导入 • 下线 • 维护 • 组件终态

等相关领域。 喜欢开源，乐于分享。 https://github.com/wangfakang MOSN 开源交流群2 目 录 MOSN 云原生演进历程 01 MOSN 网络层扩展思考和选型 02 对应解决方案和实践介绍 03 MOSN 开源进展同步 04 MOSN 云原生演进历程 MOSN 简介 — 演进历程 MOSN 从 Service Mesh 技术调研，到产品孵化，历经重重困难，最终通过双 kafka 等 协议 • 支持 Istio 1.10 • 支持 Ingress 和 Gateway • 推动 UDPA 多协议建 设 核心能力 微服务 性能优化 MOSN 网络层扩展思考和选型 MOE 背景介绍 — 什么是 MOE 处理性能高 （C++） 研发效能高 (GoLang、生态) 高性能、高研发效能、生态打通 MOE = MOSN + Envoy 相互融合，各取所长 现有的 filter 能力 • 同时具备云原生 xDS 、 REST API服务元数据管理 通道能力 • 复用 Envoy 高效网络通道，如为 Dapr 能力提供底层 gRPC 通道 • 具备硬件加速集成能力 • 内存管理 Zero Copy • MOSN/GoLang 和 Envoy 生态拉通 • 实现多个社区技术共享， 增强 Service Mesh、Dapr 等领域的生态 性能

从FM到DeepFM rt 增 加了10倍怎么优化？ 2.模型效果优 化困难 1.方案复杂 Data Model Compute Platform 要求:  准确: 低噪声  全面: 同分布 模型选型:  容量大  计算量小 训练推理:  高qps, 低rt  支持超大模型  性价比 流程长、环节多:  推荐场景: 召回 + 粗排 + 精排 + 多样性/冷启动  实人认证: Service (SaaS) 机器学习框架(PAI-TensorFlow/PAI-PyTorch/Caffe /Alink/…) 计算引擎(MaxCompute / EMR / Flink) 基础硬件（CPU/GPU/FPGA/NPU） 阿里云容器服务(ACK) • 200+组件 • 数十个场景化模版 • 所见即所得 交互式建模（DSW） • JupyterLab、WebIDE • Intelligence） Deep Learning Container 数据量大而全 先进的模型结构 业务场景复杂 计算力强、性价比高 提供 支撑 支撑 支撑 促进 促进 开源生态 系统 硬件 模型 生态系统 外循环 内循环 贡献 对接 PAI平台的优势 1. 机器学习PAI: https://help.aliyun.com/product/30347.html 2.

busy, start flow control for a while, period in queue: %sms, size of queue: %d 二、原理解读 在进行消息中间件的选型时，如果待选中间件在功能上、性能上都能满足业务的情况下， 我各个建议把中间件的实现语言这个因素也考虑进去，毕竟选择一门用自己擅长的语言实现 的中间件会更具掌控性。在出现异常的情况下，我们可以根据自己的经验提取错误信息关键 感知 broker-a 故障的时长，其日志如下所示： 从中可以看出 192.138.3.101 的 nameserver 基本在 2 分钟左右才感知其宕机，即虽 然机器在重启，但可能由于操作系统要做硬件自检等其他原因，TCP 连接并未断开，故 nameserver 在 120s 后才感知其宕机，从路由信息表中将该 broker 移除，那按照路由剔 除机制，客户端应该在 150 秒的时间内感知其变化，那为什么没感知呢？

upstream Configuration center ??? Validator ??? Apache APISIX 技术选型 • 配置中⼼心 • 语⾔言或开发平台 • 数据校验 • 加分项：顶级路路由实现 Apache APISIX 技术选型 • 配置中⼼心：⾼高可⽤用、增量量订阅、历史记录 • 语⾔言或开发平台：动态、⾼高性能、⽹网关的周边资 源丰富 • 数据校验：开放标准、有⼀一定的⽣生态系统 APISIX 技术选型 配置中⼼心 why etcd? • 集群⽀支持 • 历史+事务 • 低于毫秒的变化通知 Apache APISIX 技术选型 开发平台：Lua 或 Golang •OpenResty >= 1.15.8 •Tengine >= 2.3.2 •基于 Nginx •调⽤用动态库：C/C++，Golang 等 Apache APISIX 技术选型 数据校验：jsonschema • 数据校验规范：Google 排名第⼀一 • 有多个不不同语⾔言客户端，涵盖了了⼏几乎⽬目前主流的 所有语⾔言实现。 • 有现成的压测结果供参考供对⽐比 Apache APISIX 技术选型 validator：iresty/jsonschema • 刚需：draft4（可满⾜足 99% 的场景）， draft6 和 draft7 是未来 • 经历：lua-rapidjson

• 展现 AI 效果理论：使用 OpenCV 可视化识别结果 • 展现 AI 效果实战：使用 OpenCV 可视化识别结果 • 搭建 AI SaaS 理论：Web 框架选型 • 搭建 AI SaaS 理论：数据库 ORM 选型 • 搭建 AI SaaS 理论：10 分钟快速开发 AI SaaS • 搭建 AI SaaS 实战：10 分钟快速开发 AI SaaS • 交付 AI SaaS：10 TensorFlow” Try it！ 搭建 AI SaaS 理论：Web 框架选型 Python Web 框架 Python Web 框架 - Flask Python Web 框架 - Flask Flask 常用扩展 Flask 项目常见目录结构 启动文件 manage.py 示例 搭建 AI SaaS 理论：数据库 ORM 选型 ORM 是什么 ORM 是什么 常见的 Python ORM

敖小剑6月初在深圳举行的GIAC全球互联网架构大会上，蚂蚁金服第一次对外 透露了开发中的Service Mesh产品——Sofa Mesh。 今天我们将展开更多细节，详细介绍蚂蚁金服Sofa Mesh的技术选型， 架构设计以及开源策略。 前言技术选型 Technical 1ü 性能要求 • 以蚂蚁金服的体量，性能不够好则难于接受 • 架构与性能之间的权衡和取舍需要谨慎考虑 ü 稳定性要求 • 以蚂蚁金服的标准，稳定性的要求自然是很高 非常有意思的轻量ServiceMesh实践 • 从Istio中剥离Pilot和Envoy • 去掉Mixer和Auth • 定制Pilot，实现ETCD Adapter • 脱离k8s运行Sofa Mesh在技术选型时考虑 Envoy • 数据平面：Envoy最符合要求 • XDS API的设计更是令人称道 • C++带来的技术栈选择问题 • 我们有太多的扩展和定制 • 而且，proxy不仅仅用于mesh