之为条目。在技术雷达中，我们使用象限和环对其进 行分类，不同象限代表不同种类的技术，而圆环则代表我们对它作出的成熟度评估。 软件领域瞬息万变，我们追踪的技术条目也如此，因此您会发现它们在雷达中的位置也会改变。 © Thoughtworks, Inc. All Rights Reserved. 5 贡献者 技术顾问委员会（TAB）由 Thoughtworks 的 22 名高级技术专家组成。 的集成，我们已经能够以自助方式自动授权对数据产品或数据集的访问。当“用户”请 求访问数据产品或数据集时，一旦获得批准，数据产品标签将被关联到“用户”作为属性。由于“用户”的属 性与数据源上的标签匹配，因此根据 Immuta 的全局订阅策略，访问权限将自动授予。值得一提的是 Immuta 的数据掩码策略，它通过对个人身份信息（PII）进行掩码和限制来保护数据隐私。可以使用行级安全策略来定 运维和管理负担。然而，在考虑使用该工具时需要 小心谨慎：当前处于开发阶段，它在 Azure 门户中展示的功能有些不一致；在与标准 Terraform Azure 插件集 成时遇到了困难，该插件在匹配 Azure 容器应用的功能方面进展缓慢。综上所述，我们建议仔细评估这个工具。 35. Azure OpenAI Service 评估 伴随对生成式 AI 的巨大关注，许多访问主流模型的解决方案应运而生。如果正在考虑或正在使用

，它描述了对象所期望的状态——您希望对象所具有的特性。status描述对象的实际状态，由Kubernetes系统提供和更 新。在任何时候，Kubernetes Control Plane都会主动管理对象的实际状态，从⽽让其匹配你所期望的状态。 例如，Kubernetes Deployment是⼀个表示在集群上运⾏的应⽤程序的对象。在创建Deployment时，可设置 Deployment spec，例如指定有三个应⽤ 产⽣冲突。 Equality-based requirement Equality- or inequality-based requirement允许通过LabelKey和Value进⾏过滤。匹配对象必须满⾜所有的Label约束， 尽管对象可能还有其他Label。允许使⽤三种运算符： = 、 == 、 != 。前两个表示相等 （只是同义），⽽后者则表 示不相等 。 例如： environment 以及DoesNotExist。 当使⽤In和NotIn时，Value必须⾮空。所有来 ⾃ matchLabels 和 matchExpressions 的需求使⽤AND串联，所有需求都满⾜才能匹配。 选择Node列表 使⽤Label选择Node的⼀个⽤例是约束⼀个Pod能被调度到哪些Node上。有关详细信息，请参阅有关 node selection 的 ⽂档。 09-Label和Selector

接口名称可能 不一样，可匹配ip网段所在的网络接口） # kubectl delete -f kube-flannel.yml #先删除旧的部署 #再在kube-flannel.yml部署配置文件里的- /opt/bin/flanneld下面的args:这行下面 再添加一行配置 - --iface-regex=10.99.1.* 匹配要通信的ip网段（为node结点的通 nodeSelector选择指定node结点去运行此容器，然后在那指定的node上要有eip （公网ip），就可以提供外部访问 ②创建h�p的ingress ingress资源仅通过Service资源匹配后端pod，ingress控制器直接转发流量到后端 的pod上，不经过service # vi myweb-ingress.yml #内容如下 apiVersion: #资源注解，仅起提示作用 kubernetes.io/ingress.class: "nginx" spec: rules: #以下是各转发规则，根据匹配的hostName去转发 - host: "web.xxx.com" h�p: paths: - path: / #若不指定url，则默认就是/根路径，全部转发

表示只查询名字为redis-salve的资源对 象。 env != production: 匹配所以不具有标签 env = production 的资源对象 name in（redis-master，redis-salve）：匹配所有带有标签name=master或者name=salve的资源 name not in （php）：匹配所有不具有标签name=php的资源对象 也可以多个条件一起使用。 标签和标

费等多种场景。相应的，云成本优化技术也从基础的资源监控治理 能力扩大至更加全面的场景化成本优化能力。首先，在云成本分账 场景下，二次分账技术可以对复杂的多云成本账单按照组织、系统、 时间等维度进行二次分账，使其与企业分账周期进行匹配，将零散 的云成本进行汇总并合理分配至每一个成本中心，提升云成本账单 在企业财务层面的可见性。其次，在云成本预测场景下，智能预测 技术结合企业云成本及资源使用和成本支出历史数据对未来云资源 携带进入网络，改变了传统网络只能基于 IP 地址的转发模式，充分 发挥网络在云边端多级算力资源分布环境下的调度优势，推动算网 深度融合。一是提高网络调度精度，网络充分感知业务与资源信息， 将需求解构匹配合适的算力资源节点，提高网络基于算力的度量精 度；二是优化网络转发路径，结合 SDN 管控与编排能力制定基于全 云计算白皮书（2023 年） 35 局信息的网络转发策略，实现网络路径可视、可管、可控，提升端 算任务的拆解、标识、度量，对计算资源的感知、调度、池化等操 作，能够将任务调度至目标算力节点完成计算，向使用者直接交付 计算结果。在此模式之下，由算力交易平台完成任务度量、资源度 量、资源匹配等操作。对于使用者来说，无需关注底层资源，交易 过程更加直观便捷；对于资源提供方来说，算力资源释放回收更加 及时，从多方角度都能够有效提升算力交易的服务质量与体验，促 进算力交易商业模式走向智能化、合理化。

模型训练时间(hours) V100 8卡 : 157.9元/小时 x 4 = 631.6 元 P100 1卡：12.78 元/小时 x108 = 1380.24 元 数据访问的新挑战 1.强大的算力需要匹配的I/O吞吐 2.计算存储分离导致I/O延迟 3.单机缓存无法满足海量数据加速 9993.6 3189.6 0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 Synthetic

API网关数据库 应用中心数据库 基础服务数据库 基础服务数据库 … … … • 多环境资源互不影响 微服务 • 全链路服务全部属 • 注册中心独立部署 流量隔离 • 多域名，泛域名解析匹配 数据 • 全量同步线上脱敏数据 • Mysql redis ES 全搭建 • 数据全部物理隔离 发布平台 • 按需分支发布 • 多环境完全并行 • 一期方案的问题与挑战 1 2 3

逻辑层 – Watch（3） • Master 内存中保留最近写入的 事件 • 写入滑动窗口记录并发写操作的 结果 • 消费滑动窗口中的数据实现有序 的 Event 推送 • 当前消费的最大位置为 Brain 层 的 Committed Index，与 快照 读有关 逻辑层 – 单 Key 读 逻辑层 – Range 读 逻辑层 – Range 读一致性 • Range 从 Leader

GlusterFS、NFS、Cinder及Flexvolume • SUSERancher支援GlusterFS、NFS、vSphere及Longhorn 12. 監控及作業管理 能夠由單一中央位置監控Kubernetes部署狀態，是非常寶貴的功能。企業可利用各 種有效的監控解決方案，輕鬆追蹤資源使用率、應用程式效能及瓶頸，藉此主動管理 及最佳化Kubernetes叢集。 這三種Kubern