Copilot X 路线图 的 Copilot 聊天功能已经变得更加的普 及。这是 Copilot 内联辅助功能的一个强大的补充。应用在 IDE 内的聊天界面，提高了常见信息检索的可发现 性，并且与开放式编辑器上下文的集成使得对错误的研究或请求聊天协助执行与焦点代码相关的任务变得轻而 易举。 57. Insomnia 试验 自从 Postman 在 2023 年 5 月宣布将逐渐淘汰具有离线功能的 Thoughtworks, Inc. All Rights Reserved. 30 58. IntelliJ HTTP 客户端插件 试验 IntelliJ HTTP 客户端插件允许开发人员在代码编辑器中创建、编辑和执行 HTTP 请求，从而简化了构建和使用 API 的开发流程。它在我们的团队中越来越受欢迎，团队成员们喜欢它的用户友好性和便利性。它的显著特点 包括支持私有文件（默认情况下将敏感密钥排除在 位量化），每种策略动都在效果和性能之间提供了不同的取舍。一种快 捷地对使用这些量化模型的应用进行测试、运行和构建的方法是使用一个叫做 C Transformers 的 Python 绑定。 它是一个 GGML 之上的 Python 封装，通过高级的 API 来消除推理的样板代码。我们已经在尝试使用这些库构 建原型和实验。如果你正在考虑为你的组织搭建自托管式大语言模型，请慎重选择这些社区支持的库。 99. GPTCache 评估

到系统对象上，客户端⽆需存储这些映射。 服务部署和批处理流⽔线通常是多维实体（例如：多个分区或部署、多个发布轨道、多个层、每层有多个微服务）。管 理往往需要跨部⻔才能进⾏，这打破了严格层级表现的封装，特别是由基础设施⽽⾮⽤户确定的刚性层次结构。 示例Label： "release" : "stable" , "release" : "canary" "environment" : 178.91.123.132 foo.bar.com /foo s1:80 $ kubectl edit ing test 将会弹出⼀个编辑器，让你修改现有yaml，修改它，添加新的Host： spec: rules: - host: foo.bar.com http: paths: -

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 信ip网段，即pod容器流量使用此ip网络对应的网口进行vxlan封装） #最后重新部署flannel的deployment文件 # kubectl apply -f kube-flannel.yml #可见flannel的pod启动了（名称为kube-flannel-xxxx） 各pod容器组的ip，pod容器网络是给容器使用的，整个集群各 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 但为了避免二 层的广播流量占用大量的网络带宽，所以k8s把pod网段进一步细分了，各服务 器占一个子网段，然后各pod子网之间是走路由转发的，路由下一跳为flannel.1 设备，它再进行vxlan封装。 ★veth-pair虚拟网络接口 veth pair是成对的虚拟网络设备，一端连接自己的namespace的tcp/ip协议栈， 另一端互相连接；所以veth-pair常用于充当桥梁，连通2个不同的NameSpace网

件 服务、外部服务等统一管理、统一建模；对平台能力进行标准化建 模、使其跟随需求和技术的变化和发展灵活扩展升级；对 PaaS 服务、 算力资源、Kubernetes 资源等基础设施进行统一抽象封装；面对多 样化平台能力需求，平台 UI 交互层可按需启用、模块化管理，提供 良好的用户体验等。产业落地方面，目前，阿里云、腾讯云等均积 极落地平台工程，通过平台工程优化开发者体验、提升云应用的研 向下来看，算力资源呈现出计算异构、算网融合的特点。以 GPT-4 为例，其模型训练借助公有云能力在通用 CPU 的基础上整合 上万个 GPU 芯片，通过云计算平台实现 GPU 集群和 CPU 集群的标 准化封装，保障训练任务可以直接下发到大规模计算集群。同时在 数据处理方面，模型训练涉及 PB 级的存储数据集、中间结果和训练 好的模型参数等，且数据类型各异，也需要云计算平台提供的存储 方案，实现复杂 从本地搬到云上，应用的构建、部署、交付模式并未发生本质变化， 价值增益有限。云原生作为新一代云计算的技术内核，通过容器、 微服务、DevOps、服务网格、Serverless 等核心技术方案解决了应用 的标准化封装与交付、应用间的标准化交互问题，统一了云上应用 的底层语言，充分剥离复杂底层环境对上层应用的影响，将视角真 正地聚焦到应用侧。以 ChatGPT 为例，得益于云原生技术对多元异 构数据的统一接

区分使用者角色的分层应用定义 + 模块化封装的运维能力 = 应用模型 OAM：以应用为中心的 K8s API 分层模型 Kubernetes K8s 团队 Trait + App Config 运维 Component 研发 K8s 原生 API ECS/ FaaS/…… • API复杂：区分使用者/关注点分离 • 能力难上手：模块化封装/统一管理 • 云资源：统一API对接

DeviceMapper Docker Volumn LVM  比拟物理磁盘IO性能  磁盘空间隔离  调度扩展磁盘资源  异步清理 Build IMAGE  封装规范Dockerfile  Dockerfile分片，构建编译 和运行环境  CMD固定为Docker-init  环境变量指引功能 Docker-Init 进程组

Services, Deployments, StatefulSets DaemonSets, CronJobs? 容器编排的困境 Kubernetes 为我们带来了什么？ 1. 提供了多种多样的基础资源封装：Service，Controllers，ConfigMap，Batch … 2. 自动化的运维机制：HPA，“VPA”，Rollback，Rolling Update 3. 极简的部署方式：YAML

需要多租户隔离，对容器网络的管理独立于虚拟 机网络，对性能要求不高；快速集成，用于测试 Kubernetes网络方案 曾经遇到的坑和解决方案 覆盖网络造成的MTU Size 问题 Ø 问题 Ø Neutron网络做隧道封装时，占用了包头， 导致上层网络的最大允许MTU比默认要小， 造成虚拟机网络时通时不通 Ø 给Linux虚拟机造成问题 Ø 给Windows虚拟机造成问题 Ø 给虚拟机内的Docker造成问题 Ø

内部路由到达docker-0网关，流量经由flanneld下发的子 网到达pod容器; 工作原理： Flannel负责在容器集群中的多个节点之间提供第3层IPv4网 络。 工作模式： 1.vxlan 通过封装协议解包收发包mtu1450，vxlan可以在分 布多个网段的主机间构建2层虚拟网络 。 2.host-gw 通过宿主机路由同步收发包，必需工作在二层。 1.系统启动，flanneld下发docker子网配置，docker启动获

• 降低使用门槛，提高易用性成为区块链应用落地的 首要条件。 28 机遇与挑战 SACC2017 29 为什么采用Kubernetes • Fabric特点 • 组件都封装成容器，很方便部署在容器平台上 • 需要灵活地配置和调整 • Kubernetes优势 • 面向微服务架构的容器平台，扩展方便 • 提供高可用、监控管理、自动化运维等能力 • 具备多租户的能力，可运行多个互相隔离的