新一代分布式图数据库需具备的特性 特性 信 雅 达 • 高可用 • 一致性（事 务） • 高性能 • 低资源消耗 • 易用 • 功能丰富 AtlasGraph 关键特性 云原生 Cloud-Native Graph Database 支持弹性伸缩，有 效利用硬件资源，高可用，高 可靠，故障自愈，低成本运维 HTAP Hybrid Transactional/Analytical Processing ，高性能图计算引 擎，预置 20 余种图计算算法 ，可扩展的分析引擎支持更复 杂的数据挖掘和机器学习场景 MPP Massively Parallel Processing 架构，大规模集群 分布式存储及并行计 算， Shared Nothing 模式支 持存储计算分离 高性能 基于 Rust 开发的分布式存储引 擎及图计算引擎，精细的内存 管理设计，内置索引系统，支 持毫秒级的并发查询响应速度 HTTP/RPC Spark 连接器 Python UDF 执行器 索引管理 一致性存储 RAFT 分片管理 元数据 集群管理 用户权限 GNN 应用层 Atlas 图平台 Atlas Studio Atlas Client 基础 设施 Docker/K8S/VM X86/ARM - 基于 RUST 语言保证性能优势 - 分布式架构性能可线性扩展 - 针对大规模图优化的存算引擎

Share Redis ETCD 可让您完全跳过镜像构建，
 使⽤新代码更新正在运⾏的容器，
 只需⼏秒钟⽽不是⼏分钟。 本地开发实时部署到远程集群 如何⼯作的？ Kubernetes 集群 更改 资源定义 ⻆⾊定义 执⾏资源 资源定义 资源定义
 更改 ⽂件
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 触发 ⽂件
 更改 frontend 12h shopping-cart 15m catalogue ⽬录时，Amphitheatre 终端软 件会识别 .devcontainer 规范，借助内置的 Syncthing 将变化的代码增量同步到 Amphitheatre 集群内，让你 可实时构建并预览到效果。 为了加速构建，集群内将直接编译并替换掉当前可执 ⾏的进程，⽽⾮全量构建镜像再发到到镜像仓库，然 后再拉取镜像替代旧的 Pod 等⼀系统慢⻓的流程。 Buildpacks How Buildpacks kube-rs 编写 Kubernetes Controller 及资源操作 Operator （CRD Controller） Cluster CRD reconcile Reconcile Period (60s) Kubernetes 资源布局示意 kube-rs： Kubernetes 资源操作 使⽤⾃定义资源时，通过 kube-derive 的 proc_macros ⾃动⽣成代码。

Senior Software Engineer at Tencent Rich experience in Container and Kubernetes field, promote lots of K8S production practice in Tencent Motivation https://kccncchina2018english.sched.com/event/FuLz/lay kubelet kubelet io.kubernetes.cri-o.TrustedSandbox=true containerd- shim-kata-v2 O C I C R I K8s Runtime io.kubernetes.cri-o.TrustedSandbox=false Firecracker- containerd runnc+Nabla OCI Solution

Visualization Tool Grafana Web Based Management Tool 21,400+ 4,600+ 18,500+ 社区版开源 2019.07.12 集群版开源 2020.08.03 云原生版开源 2022.08.13 注 : GitHub 为截止 2023 年 5 月数据 TDengine 的 核 心 代 码 全 部 开 源 www.github `location` VARCHAR(24)) TDengine - 业务模式 开源版 企业版 云服务版 核心功能开源 • SQL 支持 • 无模式写入 • 缓存 • 流计算 • 数据订阅 • 集群、高可用 高可靠、线性扩展 + 专业技术服务 • 边云数据复制 • 跨云 / 异地数据复制 • 增量备份 • 多级存储 • 工业数据接入 全托管时序数据 管理云服务平台 • 全托管服务 差 • 大量设备大量数据归集存储，存储压力大 • 数据总线 / 消息队列消息接入，定制化程度要求高 • 数据业务逻辑自定义需求强 • 一定的实时数据分析能力 taosX - 功能路线图 集群运维 数据接入 流式处理 流式处理 数据分享 开放平台 • Backup/Restore • Replication • Migration • Data Sources • IoT Protocols

全部用户之间、用户与道具 和场景间均可实时物理交互 横向扩展能力 单个节点的计算复杂度和 网络通信复杂度，不会随 集群总规模的上升而上 升，集群可线性扩容 单机架构 同屏大规模物理量模拟 单机渲染帧率3fps VS Motphys 分布式架构 10倍于上述场景中的物理量 单机渲染帧率 25fps 物理集群帧率 50fps 此时物理模拟已不是算力瓶颈 Unity 测试案例 Thank you！ Motphys

DN2 DN3 DN4 vnode vnode vnode vnode vnode vnode vnode vnode vnode... ...... ...... Time Line Meta集群：schema，tenant信息，分片信息 数据节点：存储 vnode数据 Raft write point replica set ...... bucket bucket replica

审计监管：交易日志不可篡改，交易历史可回溯 条件事务：根据一定的条件决定事务执行与否 高可用：在部分节点失效的情况下，依旧可以提供正确的 服务 超低延迟：实时交易，超低响应延迟 水平扩展性：利用分布式事务实现钱包集群的的水平扩 展，应对高达 100 万 TPS 的流量 可演化性：业务逻辑与底层 API 解耦，当业务发生改变 时，底层 API 不用改变 分布式账务系统 设计理念 - Rust 是我们可靠的基石

绑定 首先必须强调下，准确地说 Rust 中并没有变量这一概念，而应该称为标识符， 目标资源(内存，存放 value)绑定到这个标识符。 { let x: i32; // 标识符 x, 没有绑定任何资源 let y: i32 = 100; // 标识符 y，绑定资源 100 } Rust 并不会像其他语言一样可以为变量默认初始化值，Rust 明确规定变量的初 中，和“绑定”概念相辅相成的另一个机制就是“转移 move 所有 权”，意思是，可以把资源的所有权(ownership)从一个绑定转移（move）成另 一个绑定，这个操作同样通过 let 关键字完成，和绑定不同的是，=两边的左值 和右值均为两个标识符： 语法： let 标识符 A = 标识符 B; // 把“B”绑定资源的所有权转移给“A” move 前后的内存示意如下： Before move: move 后，如果变量 A 和变量 B 离开作用域，所对应的内存会不会造成“Double Free”的问题？答案是否定的，Rust 规定，只有资源的所有者销毁后才释放内 存，而无论这个资源是否被多次 move，同一时刻只有一个 owner，所以该资源 的内存也只会被 free 一次。 3.1.4 Copy 特性 举例如下： let a: i32 = 100; let

需要大批量部署，必须控制硬件成本 • 受限于成本控制，硬件性能不强 • 受限于电池供电，功耗不能高 这就要求系统和应用软件要高效利用硬件 程序运行在VM上，或后台跑GC 白白浪费了宝贵的CPU和内存资源 Rust在系统编程领域 面临极其强大的竞争对手 嵌入式 C/Rust 系统编程 C/C++/C++1x/Rust Web开发 Java/Php/Python/Js 其他领域 （通俗地说） Zero-cost abstractions • 无垃圾收集器（GC） • 无虚拟机（JVM/.Net） • 无解释器（Python/JS） • 运行效率很高（与C语言相当） • 充分高效利用CPU和内存等系统资源 零运行时 零开销原则/zero-overhead principle • What you don't use, you don't pay for • What you do use, • “没有GC”居然被当作一项特性（20年来GC几乎是标配） • GC的优势：简化内存管理，基本保证内存安全 • GC的劣势：运行时开销较大，占用CPU和内存较多 • GC不能管理内存以外的其他资源(file/socket/stream) • 在系统编程领域，GC的运行时开销几乎难以容忍 • GC的终极目的是安全地释放内存 • Rust通过Ownership和RAII也能达到此目的，且性能更好

……………… …………………………….. 1 6 11 15 21 • 背景介绍 • 算法相关知识 • Rust 实现数据结构 • Rust 实现算法 • 总结及学习资源 背景介绍 • 个人信息 • 写作动机 • 可参考点 • 为什么 背景介绍 # 个人职业 # 与 Rust 结缘 # 前 GPT 时代作品 个人信息 结算及大数据系统研发工程师 疫情下的明智选择 Rust ， Rust 中国 大会也才第三届，期待 Rust 中国大会第十届 Rust 处于起步阶段 中文圈学习资料或书籍少，有部分是翻译国外产品，能 不能中国人向国外输出作品 Rust 缺少学习资源 Rust 未来大有可为 Rust 在操作系统，数据库，各种框架和工具上应用范围 广 写作动机 当情况不明时，抱着一个纯粹的目标干事就行了，其他 的留给时间检验。不懂就学，技术写作更像一种共创， + 1; • V+E = 32 • 2E – F + 2 = 32 总结及学习资源 • 算法总结 • 学习资源 总结及学习资源 Rust 算法总结 • 复杂度分析及算法优化 • 别自己实现，用标准库 • 利用 Rust 特性实现高效算法 • 技术在进步，用新工具辅助学习 Rust 学习资源 # 社区／公众号 社区： Rust 语言中文社区、乐酷 Rust 技术论坛 公号：觉学社、