无法识别协议， 断开链接 继续读取数据技术案例 – HTTP/2.0优化 官方HTTP/2.0实现问题： 1. syscall read较多，效率低下 2. 每个stream分配单独的goroutine处理， 调度开销高 3. 临时对象多，GC占比高 4. 基本实现了RFC中MUST部分，部分功 能需求上不匹配，如GRPC trailer实现技术案例 – HTTP/2.0优化 优化思路：适 ² 问题：协程数量与链接数量成正比，大 量链接场景下，协程数量过多 u Stack内存开销 u Read buffer开销 u Runtime调度开销 参考阅读：million-websockets-and-go Netpoll implmented in Golang runtime conn goroutine conn.read conn goroutine conn.read 事件之后，再从协程池中为其分配协程进行处理。 大幅减少goroutine实例数量，从而降低内存、调度开销 Netpoll implmented in Golang runtime conn.read conn …… 调度切换/就绪通知 3.请求处理过程中，协程调度 与经典netpoll模式一致 Raw Epoll goroutine pool conn.read conn 1. 链

extension filter 4 dispatch Data Plane MoE 2 cgo request 5 notify Request goroutine 3.2 async 3.1 start goroutine CGO 6 cgo response Counter Service redis MoE 方案介绍 — GMP 中 P 资源问题 Other response G P M Envoy 线程伪装为 M MOSN 是待运行 G P 从哪来？ Go runtime Envoy 通过 CGO 执行 MOSN(GoLang),此时 P 的数量如何管 理？M 从哪来？ G P M GMP 为 Envoy 每个 work thread 都预留对 应的 P，保证每个 G 都可以立刻找到 P MoE 方案介绍 — 服务相关元数据如何管理 20%，虽然牺牲部分性能，但解决了用户在其可扩展 性、灵活性、生态上的痛点，另外对性能方面也有优化空间： 经济体互通网关蚂蚁侧场景，当前灰度了少量的线上流量，已经平稳运行了 1 个月左右； • 业务代码优化，如减少对象数量 • 内存管理优化，如 jemalloc 替换 tcmalloc、堆外内存 • runtime 相关优化，如 cgocheck 调优、P 分组管理等 • 交互协议优化，如减少 CGO 交互次数等

•要么使用注册中心来自动发现，要么就是采集器和被监控对象通过sidecar模式捆绑一体 指标生命周期变短 •微服务的流行，要监控的服务数量大幅增长，是之前的指标数量十倍都不止 •广大研发工程师也更加重视可观测能力的建设，更愿意埋点 •各种采集器层出不穷，都是本着可采尽采的原则，一个中间件实例动辄采集几千个指标 指标数量大幅增长 •老一代监控系统更多的是关注机器、交换机、中间件的监控，每个监控对象一个标识即可，没有维度的设计 Kubelet 的大盘文件 • kubelet_running_pods：运行的Pod的数量，gauge类型 • kubelet_running_containers：运行的容器的数量，gauge类型， container_state标签来区分容器状态 • volume_manager_total_volumes：volume的数量，gauge类型，state标签用 于区分是actual还是desired • • kubelet_runtime_operations_total：通过kubelet执行的各类操作的数量， counter类型 • kubelet_runtime_operations_errors_total：这个指标很关键，通过kubelet执 行的操作失败的次数，counter类型 • kubelet_pod_start_duration_seconds*：histogram类型，描述pod从pending

章 推荐的主机 推荐的主机实 实践 践 1.1. 推荐的节点主机实践 1.2. 创建 KUBELETCONFIG CRD 来编辑 KUBELET 参数 1.3. 修改不可用 WORKER 节点的数量 1.4. CONTROL PLANE 节点大小 1.5. 推荐的 ETCD 实践 1.6. 将 ETCD 移动到不同的磁盘 1.7. 分离 ETCD 数据 1.8. OPENSHIFT CONTAINER 点调度的最大 pod 数 量的两个参数: podsPerCore 和 maxPods。 当两个参数都被设置时，其中较小的值限制了节点上的 pod 数量。超过这些值可导致： CPU 使用率增加。 减慢 pod 调度的速度。 根据节点中的内存数量，可能出现内存耗尽的问题。 耗尽 IP 地址池。 资源过量使用，导致用户应用程序性能变差。 重要 重要 在 Kubernetes 中，包含单个容器的 根据节点中的处理器内核数来设置节点可运行的 pod 数量。例如：在一个有 4 个处理器内 核的节点上将 podsPerCore 设为 10 ，则该节点上允许的最大 pod 数量为 40。 将 podsPerCore 设置为 0 可禁用这个限制。默认为 0。podsPerCore 不能超过 maxPods。 maxPods 把节点可以运行的 pod 数量设置为一个固定值，而不需要考虑节点的属性。 1

更好地学习自身有用的特征 - DNN对特征工程要求较低，自身可以学习有用的特征，PCA降维影响较小，但时间复杂度较高 • XGBoost模型 - 采用近似求解算法，找出可能的分裂点，避免选用贪心算法的过高时间复杂度 - 计算采用不同分裂点时，叶子打分函数的增益；并选择增益最高的分裂点，作为新迭代树的最终分裂 节点，构造新的迭代树 - 通过调节迭代树数目、学习倍率、迭代树最大深度、L2正则化参数等进一步避免过拟合 过滤数据 抽取基础特征 组合基础特征，构造组合特征 组合基础特征，构造组合特征 统计基础信息，构造统计特征 独热编码，构造稀疏特征 降维 决策模型 11 • 骑士体验 取餐距离、订单数量、订单组数 • 用户体验 订单剩余时间、骑士完成时间、 订单准时性 • 配送效率 等餐时间、空驶距离、空闲骑士、 商圈压力 距离的节省： 订单组与骑士打分： 根据商圈压力调整： 3 真实再现调度场景细节 回溯定位异常调度原因，诊断调试算法 18 1 实时监控系统—当前状况实时监控 19 实时获取调度监控指标 及时预警引入人工干预 2 仿真系统—未来效果仿真预测 订单 在岗骑 士数量 调度 算法 餐厅出餐 时间 骑士 速度 等待用 户时长 骑士路线/ 任务规划 精准模拟实际订单分布情况 有效评估调度算法的改进效果 3 20 寻宝系统—线下优化运营优化指导 21

控制器中需要是唯一的，且不能更新。 如果为空，默认值为 ingress.config.openshift.io/cluster .spec.domain。 replicas replicas 是 Ingress 控制器副本数量。如果没有设置，则默认值为 2。 endpointPublishingStr ategy endpointPublishingStrategy 用于向其他网络发布 Ingress Controller PLATFORM 中的 中的 INGRESS OPERATOR 49 第 7 章 配置节点端口服务范围 作为集群管理员，您可以扩展可用的节点端口范围。如果您的集群使用大量节点端口，可能需要增加可用 端口的数量。 默认端口范围为 30000-32767。您永远不会缩小端口范围，即使您首先将其扩展超过默认范围。 7.1. 先决条件 集群基础架构必须允许访问您在扩展范围内指定的端口。例如，如果您将节点端口范围扩展到 ctx: lookPathErr: finished:false childFiles:[] closeAfterStart:[] closeAfterWait:[] goroutine:[] errch: waitDone:} I1115 09:41:19.118175 4143292 daemon.go:186] Starting ptp4l... I1115

产品特点 • 传播性强 Ø 存在问题 • 信息过载 • 互动性好 • 信噪比低 Ø 排序目标 • 提高用户的信息消费效率 • 提升用户黏性 技术挑战 Ø 规模大 • 用户和Feed内容数量大 Ø 指标量化 • 用户体验 • 内容更新快，实时性要求高 • 内容形式多样、非结构化 • 海量计算、超大规模模型优化 1 2 3 深度学习应用与实践 常规CTR方法排序 微博Feed流排序场景介绍 Ø 网络复杂度 深度学习应用实践 —— wide & deep • Negative sampling：依据微博的 平均阅读时间进行划分，将用户曝 光但未阅读的微博作为负样本 • 网络复杂度过高易导致过拟合 • 网络深度达到一定数值AUC反而 小幅降低 深度学习应用实践 —— DeepFM User features Relation features Contextual

的方法来衡量软件的创造过程，但这仍 然不够。幸运的是，业界已经不再使用代码行数作为产出衡量标准。然而，衡量框架 SPACE 中 A（Activity，活 动）的替代方法，例如拉取请求的数量或已解决的问题的数量，仍然不足以成为衡量生产力的良好指标。相反， 行业已经开始关注“工程效能”：我们不应该衡量生产力，而应该衡量我们知道对流程有贡献或有损害的事物。 我们不应该专注于个体的活动，而应该关注 域的工具和技术数量不断增加，而一 些工具和技术我们在之前的雷达中也进行了介绍。在软件开发过程中使用基于 GenAI 的工具日益普及，这也引 发了一种新的软件供应链攻击媒介：包幻觉。我们认为在开发过程中使用 GenAI 工具的团队需要重视这类风险。 团队可以通过对依赖进行健康检查化解包幻觉风险：在选择依赖之前查看它的创建日期、下载数量、github 评论 及星标数、贡献者数量、活动历史记录等。一些依赖健康检查可以在包存储仓库和 出有两个原因：开箱即用的体验，以及性能。其中内置了 500 多条规则，可以轻松取代 Flake8 和它的许多插件。 我们的经验证实了 Ruff 团队对其性能的说法。实际上，它的速度至少比其它 linter 快出一个数量级，这是一个 巨大的优势，有助于减少大型代码库的构建时间。基于上述原因，Ruff 已成为我们实施 Python linter 的默认 选择。 45. Snyk 采纳 Snyk 提供静态应用

120000个数值组成，其中的“3”对应于每个空间位置的红、绿、蓝通 道的强度。再比如，对于一组医疗数据，给定一组标准的特征（如年龄、生命体征和诊断），此数据可以用来 尝试预测患者是否会存活。 当每个样本的特征类别数量都是相同的时候，其特征向量是固定长度的，这个长度被称为数据的维数（di‐ mensionality）。固定长度的特征向量是一个方便的属性，它可以用来量化学习大量样本。 然而，并不是所有的数据都可 要 大量不同的建模决策，这取决于输入和输出的类型、大小和数量。例如，我们使用不同的模型来处理“任意 22 1. 引言 长度的序列”或“固定长度的序列”。 回归 回归（regression）是最简单的监督学习任务之一。假设有一组房屋销售数据表格，其中每行对应一个房子， 每列对应一个相关的属性，例如房屋的面积、卧室的数量、浴室的数量以及到镇中心的步行距离，等等。每 一行的属性构成了一个房 一行的属性构成了一个房子样本的特征向量。如果一个人住在纽约或旧金山，而且他不是亚马逊、谷歌、微 软或Facebook的首席执行官，那么他家的特征向量（房屋面积，卧室数量，浴室数量，步行距离）可能类似 于：[600, 1, 1, 60]。如果一个人住在匹兹堡，这个特征向量可能更接近[3000, 4, 3, 10]⋯⋯当人们在市场上寻找 新房子时，可能需要估计一栋房子的公平市场价值。为什么这个任务可以归类为回归问题呢？本质上是输出

云原生安全威胁分析与能力建设白皮书 23 需要的系统、环境、配置和应用本身。如果镜像配置不当，将会导致运行的容器 面临攻击的危险，比如镜像未使用特定用户账号进行配置导致运行时拥有的权限 过高，从而引起容器逃逸等安全风险。 2.3 路径 2：容器攻击 容器提供了独立隔离的环境来打包和运行应用程序，容器的隔离和安全措施 使得用户可以在给定主机上同时运行多个容器。通过 Namespace、Cgroup、 2.3.3 拒绝服务攻击 由于容器与宿主机共享 CPU、内存、磁盘空间等硬件资源，且 Docker 本 身对容器使用的资源并没有默认限制，如果单个容器耗尽宿主机的计算资源或存 储资源（例如进程数量、存储空间等），就可能导致宿主机或其他容器的拒绝服 务。 计算型 DoS 攻击：Fork Bomb 是一类典型的针对计算资源的拒绝服务攻击 手段，其可通过递归方式无限循环调用 fork()系统函数，从而快速创建大量进程。 云原生安全威胁分析与能力建设白皮书 50 者利用。 （1）黄金基础镜像 在日常的安全运营工作中，也许会发现镜像内含有大量漏洞。这此些漏洞， 大多来自于基础镜像内，如果基础镜像存在大量漏洞，在生成业务镜像后，漏洞 数量将会成倍的增长。所以需建立黄金镜像仓库，维护需要用到的系统、中间件 等基础镜像，周期性进行维护更新，在有效抑制风险暴漏的同时，也有利于镜像 安全风险的治理。 （2）镜像风险检测 建立黄金镜像