者获得他们想要的内容的机会。最初，LangChain 是为支持这种提示方式而开发的。基于 ReAct 的自主代理已 被证明是我们团队构建的大语言模型应用中使用最广泛的一种。最近，OpenAI 在其 API 中引入了函数调用以使 ReAct 和类似的提示风格更容易实现，而无需依赖像 LangChain 这样的外部工具。我们仍然处于定义这一学科 的早期阶段，但到目前为止，ReAct 及其后继方法已指引出大语言模型最令人兴奋的一些应用领域。 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 Azure，那么 我们推荐评估 Azure OpenAI 服务。它通过 REST API 、Python SDK 以及基于 Web 的界面提供对 OpenAI 的 GPT-4、GPT-35-Turbo 和嵌入模型的访问。这些模型可以适应如内容生成、汇总、语义搜索和自然语言到代码 的转换的任务 Mermaid 图表。 我们的许多团队都倾向于使用 Mermaid 作为他们的图表即代码工具，因为它易于使用、集成广泛，且支持的图 表类型不断增多。 44. Ruff 采纳 Ruff 是一个新的 Python linter。使用 linter 是毋庸置疑的，只需要考虑具体要使用哪一个。Ruff 能够脱颖而 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

DCS 分布式 消息 DMS 分布式 数据库 DDM 应用编排引擎 AOS App/PaaS/IaaS 资源一键式创建 应用运维 AOM 应用性能管理 APM 应用拓扑 调用链 SLA指标 日志关联分析 异常预警 故障回溯 软件开发服 务 DevCloud 云性能测试 CPTS PaaS IaaS 开发测试 统一编排 自动化部署、微服务注册发现与治理、中间件运行环境 网络（VPC/EIP） 多样的生态接入 • 支持多语言多框架服务接入 • 支持第三方模板和镜像快速部署 完全开放的原生平台 • 紧跟Kubernetes和Docker社区，迅速同步最新版本 • 支持原生API调用和命令行操作 增强的商用化特性 • 通过自动化配置、构建、部署提升业务上线效率 • 通过跨可用区高可用和控制面HA提升业务可靠性 • 通过物理共享集群提供敏捷可靠的容器适应业务多样性 高性能基础设施 控制面 HA 跨AZ高可用 容器优雅缩容 多策略弹性伸缩 镜像加速 滚动升级 配置模板化 自动化构建 自动化部署 节点自动伸缩 GUI/CLI/API 物理共享集群 多语言多框架 Java/Python/Go/Node.js 第三方模板&镜像部署 K8S Helm/Docker Hub 第三方服务&工具 Kafka/Nginx/APM/Monitor 优势： 9 国内首发裸金属容器：为“高性能场景”量身打造

内聚解耦 化整为零 大道至简 sealos 的能力 • 10 秒上线一个自带域名和 https 的 nginx 应用 • 其它应用同理如博客系统 低代 码平台等 java/go/python/node.js/html 轻松运行到 sealos 上 • 一个集群多个部门多个组 织共同使用 • 相互安全隔离 • 支持共享与协作 • 20 秒启动高可用 mysql/pgsql/mongo/redis kubelet 其他都跑容器里 为了更好的兼容性，不用系统依赖如rpm 只 依赖内核如 systemd 借助集群镜像能力自动识别系统架构 自己实现控制器对接公有云对比其他方案 ，且不触发 API 调用限制 Apply 了这连个 yaml 就会自动在各种公有云上启动 虚拟机并按照要求安装好 Kubernetes 以上其他应用 完全可以按照集群镜像的定义来决定 使用 terraform 大概 3min，而

& Sentinel 组件 2019.1 1. 新增 Dubbo Spring Cloud 模块 让 Spring Cloud 与 Dubbo 可以互相调用 2. 新增 Seata 模块，让 Spring Cloud 的服务调用拥有分布式事务能力 2019.4 1. 发布 GA 版本 2. Sentinel 成为官方推荐的 Circuit Breaker 实现 2019.7 Spring 无需修改代码，享受微服务治理能力 注册中心感知 到服务端下线 客户端感知到 服务端下线 服务调用报错期 客户端视角 正常 服务端视角 下线静默 下线 注册中心 提供者A 消费者A 提供者B 消费者B 1 正常调用 1 服务下线 (prestop) 3 通知消费者 5 应用重启 4 调用其他提供者 Agent 2 主动通知 Agent 3 客户端主动刷新 Agent Agent 无损下线: 白天大流量下发布依然丝般顺滑 场景一：某应用发布，灰度几台机器，由于代码逻辑写的有问题，造成线程池满，客户端调用失败。 场景二：某应用运行过程中，某几台机器由于磁盘满，或者是宿主机资源争抢导致load很高，客户端出现调用超时。 客户端摘除 • 实时性高 • 需要关注错误率阈值、隔离机器的比 例阈值，及被摘除后恢复时间 • 更灵活的摘除策略：调整权重 应用A 应用B

微服务的生命周期 第二部分 微服务的生命周期 开发 测试 部署 启动 调用 治理 微服务的开发阶段 配置 对接 Debug • 配置驱动 • 配置补齐 • 配置工具 统一配置、调用用方式，降低开发心智负担 • Proto的管理 • 错误码管理 • 调试gRPC • 调试信息 • 错误定位 问题：每种开源组件的配置、调用方式、debug方式、记录日志方式都不一样 微服务的开发阶段 path: / port: 9002 scheme: HTTP httpHeaders: -name:X-Health-Check value: 1 微服务的调用阶段 Resolver Balancer Auth Context • Kubernetes DNS Resolver VS Kubernetes API Server Resolver scale-up scenario, DNS Resolver will not resolve name automatically 问题： • 新版本缩容无感知 • 老版本性能问题 微服务的调用阶段 Resolver Balancer Auth Context 微服务的治理阶段 监控 日志 链路 限流熔断 错误收敛 报警 • 方便报警 • 减少冗余信息 微服务的治理阶段

bridge-nf-call-iptables = 1 net.bridge.bridge-nf-call-arptables = 1 net.ipv4.ip_forward = 1 EOF #前3行表示bridge设备在二层转发时也去调用iptables配置的三层规则（包含 conntrack） # sysctl -p #加载配置 ⑧防火墙放行端口 TCP: 6443，2379， ★第1章、部署k8s版本<=1.23 k8s在1.23及之前版本默认是调用docker作为底层的容器运行时，从1.24版本开 始移除了dockerShim组件，不再支持docker，从而默认使用containerd作为底层 的容器运行时。 k8s 1.23及之前版本： kubelet→dockerShim→dockerd→containerd→runC 默认调用的cri-socket： unix:///var/run/dockershim kubelet→cri-containerd→containerd→runC 后来cri-containerd重构进containerd中（CRI Plugin），合为一个containerd进程 默认调用的cri-socket： unix:///var/run/containerd/containerd.sock 本小节讲解k8s v1.23及之前版本的安装；首先按照第0章的步骤完成准备工作。

• 应用间无法正常通信 • 集群内 Controller 无法正常工作 YUM 安装自动运维工具 自动安装依赖 firewalld 网络未知原因导致异常 Node Pod eth0 调用 iptables 增加阻断规则 FORWARD_IN_ZONES_SOURCE FORWARD_OUT_ZONES 容器网络不通 异常 VS 异常检测 ？ 云原生操作系统 自检 安全模式 terway.version terway.status Ver.2 动态扩展 Report Executor • 不同检测策略动态扩展检测任务 • KCQL + Data Driver = 泛化调用 Policy cluster.addon.terway.version > 1.0.9.14 Expression Engine KCQL cluster.addon.terway.version Master X 集群网络 网络配置静态检测 • 集群外部网络安全组、路由表 • 节点 iptables、路由、网卡配置 网络动态异常巡检 • 全链路网络异常收集 • 通过 ebpf 追踪丢包调用栈 Pod Node eth0 eth0 VPC 容器内配置错误 Iptables、路由配置错误 网卡、驱动配置错误 安全组配置错误 VPC 转发配置错误 Autopilot

Node pod host Endpoints Targets Data 监控维度: • 宿主机 • 容器 • 应用 • 业务 业务采集指标: • 访问量 • 错误率 • 调用耗时 • 饱和度 数据采集方式: • Push：非标 • Pull： • Filebeat扩展 数据存储方式: • OpenTSDB • Prometheus • ES 数据展现方式: • 与 Endpoint-admin Client 进行通信 • 接受 Endpoint-admin Client 心跳信息 Endpoint-admin Client • 提供代理服务 • 调用容器 API 执行相关命令 • 上报心跳信息 • 上报监控信息 List and add endpoint server List containers in endpoint server

节点通信开销(数字越小，访问代价越低) Singular and link Fragment 成本 GPU使用方式 实现 VCUDA 在vm中构建wrapper library以拦截GPU调用并将这些调用重定向 到宿主机执行 Amazon 将设备直接挂在到vm中 GPUvm 在Zen的hypervisor层实现了全虚拟化。为了隔离运行在物理 GPU上的多个VM，GPUvm将物理GPU分成几个部分，并将每个

感知接入方面，云计算助推异构算力泛在接入，加速算力并网 演进。随着应用场景的不断丰富，通用计算已难满足日益增长的用 户诉求，智算、超算等异构资源需求高涨，如何实现广泛、高效地 泛在异构资源调用，成为算力服务演进道路上亟需解决的新问题。 在此发展趋势下，产业依托云计算技术加快发展算力并网，通过引 入区块链等技术，开发统一规范化的资源接口，实现对于跨地域、 跨服务商、跨层级的算力资源的全局纳管与感知接入，打破资源提 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 到端的网络服务质量；三是增强网络内生算力，网络同时作为计算 节点保障业务数据传递效能。网络可编程能力提高了网络计算的颗 粒度，实现网络功能的快速调用，提高资源协同效率，支撑算网一 体化编排调度。 融合调度方面，云计算屏蔽基础设施架构差异，促进算力服务 实现单一资源调度跃升为跨资源协同调度。在全行业数字化转型的 浪潮下，围绕单一类型资源提供的服务已经不足以满足企业的要求，