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  • pdf文档 Curve质量监控与运维 - 网易数帆

    03 04 Curve质量控制 Curve监控体系 Curve运维体系Curve 是网易针对块存储、对象存储、云原生数据库、EC等 多种场景自研的分布式存储系统:  高性能、低延迟  当前实现了高性能块存储,对接OpenStack和 K8s  网易内部线上无故障稳定运行近两年  已完整开源 • github主页: https://opencurve.github.io/ 时,确认哪些任务需要设计 文档:  小需求(改动小)将实现思路记录到任务管理系统中(JIRA),即可进行开发;  大需求(新模块、复杂功能)需要输出独立设计文档,并进行评审;对于功能或 性能影响较大的功能,还需要进行POC验证;评审和验证通过后才能启动开发 工作。 小需求 实现思路 开发 大需求 设计文档 POC 开发 7/33设计文档规范 设计文档需要具备以下内容:  修订记录 保障;而每日运行的dailybuild测试在 CI测试基础上增加了异常自动化测试 和混沌测试,确保master分支代码的 bug尽可能早地暴露出来。 通过这种流程,curve可以在一定 程度上保证master分支的稳定性。 master 10/33版本管理 Curve版本命名规则是x.y.z{-后缀}  x为主版本号,每次发布大版本时递增; 大版本一般半年发布一次。  y为次版本号,每次发布小版本时递增;
    0 码力 | 33 页 | 2.64 MB | 6 月前
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  • pdf文档 TGT服务器的优化

    通过iSCSI支持更多系统,例如Windows, 类UNIX系统等,使用两项基础 技术 • TCP/IP • SCSI • 替代SAN • 可靠性、稳定性方面有自己的的特色,使用raft副本一致性和copyset概念可以自动 修复损坏的副本,并且可扩容。无论在可靠性、稳定性还是性价比方面都很有优势, 使用廉价硬件搭建。iSCSI软件 • Client端: iscsi initiator,系统自带 • Linux Linux open-iscsi • Windows iSCSI 发起者 • 服务器端 • 必须是CurveBS原生支持的平台,因为需要curve原生接口,目前是LinuxiSCSI target服务器 • LINUX LILO • 一般用于输出内核本地块设备 • TCMU • 作为LILO支持用户态的接口 • 如何评价LILO • 输出内核块设备I/O效率高 • 不利于把复杂的存储协议代码搬进内核,例如(curve DPO是disable page out的缩写,FUA是force unit access的缩写 • FUA可以让某些文件系统在做写操作时,不需要提交一个SCSI FLUSH COMMAND,提高性能 • 已经修改TGT,让驱动可以声明自己是否支持DPO & FUA • 由于增加的Curve 驱动没有本地cache,所以DPO & FUA可以turn on. • sd 0:0:0:0: [sda]
    0 码力 | 15 页 | 637.11 KB | 6 月前
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  • pdf文档 新一代云原生分布式存储

    各存储设备通过网络互联 大规模 弹性扩容 底层构建在分布式存储之上 云的概念 成本:共用基础设施 弹性:随意扩缩容 速度:更快的构建发布业务 底层构建在分布式存储之上 云原生的概念: 易用性:跨平台,超融合,弹性 小型主机 容量有限分布式存储的分类 按照各种应用场景所需的存储接口分类 对象 存储 文件 存储 块存储 接口为简单的 Get、PUT、DEL 和其他扩展 通常意义是支持 orum WARO • 所有副本写成功 • 读可用性高:可以读任一副本 • 写可用性较低,任一副本异常写失败 Quorum • 大多数副本写成功 • 读写服务可用性做一个折中 • 写性能提升,速度取决于写的较快的大多数 W R client W W W client分布式存储介绍 01 存储的发展 | 分布式存储的分类 | 分布式存储的要素 02 03 04 文件系统 -> 块设备层 -> 不同协议/驱动使用中的问题 • io抖动(一致性协议): 异常场景(比如阵列卡一致性巡检,坏盘,慢盘,网络异常),服务升级 • 性能差(一致性协议):在通用硬件下,无法支撑数据库、kafka等中间件对存储性能和稳定性要求 • 容量不均衡(数据放置):集群各节点容量不均衡需要人为干预 • 上述问题和架构涉及、核心功能的选型有关,在已有开源版本上改进代价很大分布式存储介绍
    0 码力 | 29 页 | 2.46 MB | 6 月前
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  • pdf文档 Raft在Curve存储中的工程实践

    04 Curve对raft的优化项目背景 Curve是一个 高性能、更稳定、易运维 的 云原生 分布式存储系统,支持 块存储 和 文件存储 2018~2021 Curve块存储 2021~2022 Curve文件存储 • 基于Openstack构建云计算平台 • 底层存储使用Ceph块存储 • 稳定性挑战 • 算力平台kubernetes的迅速发展 • AI/大数据业务的快速增长 • 存储使用Ceph文件存储/HDFS • 成本/性能挑战 Curve块存储和文件存储均采用raft协议整体架构 • 对接OpenStack平台为云主机提供高性能块 存储服务 • 对接Kubernetes为其提供RWO、RWX等类 型的持久化存储卷 • 对接PolarFS作为云原生数据库的高性能存储 底座,完美支持云原生数据库的存算分离架 构 • Curve作为云存储中间件使用S3兼容的对象 什么是braftCurve介绍 01 02 raft和braft 03 raft在Curve中的应用 05 Q&A 04 Curve对raft的优化Curve块存储RAFT应用 Curve块存储 • 高性能、更稳定、易运维 • 支持NBD(network block device)、iscsi • 支持RDMA和SPDK Curve块存储架构 • client:接受用户请求。 • mds:保
    0 码力 | 29 页 | 2.20 MB | 6 月前
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  • pdf文档 人工智能安全治理框架 1.0

    应用生态链,明确模型算法研发者、服务提供者、使用者等相关主体的安全责 任,有机发挥政府监管、行业自律、社会监督等治理机制作用。 1.4 开放合作、共治共享。在全球范围推动人工智能安全治理国际合作, 共享最佳实践,提倡建立开放性平台,通过跨学科、跨领域、跨地区、跨国界 的对话和合作,推动形成具有广泛共识的全球人工智能治理体系。 2. 人工智能安全治理框架构成 基于风险管理理念,本框架针对不同类型的人工智能安全风险,从技术、 存在偏见或歧视, 甚至输出存在民族、宗教、国别、地域等歧视性内容。 (c)鲁棒性弱风险。由于深度神经网络存在非线性、大规模等特点,人 工智能易受复杂多变运行环境或恶意干扰、诱导的影响,可能带来性能下降、 决策错误等诸多问题。- 4 - 人工智能安全治理框架 (d)被窃取、篡改的风险。参数、结构、功能等算法核心信息,面临被 逆向攻击窃取、修改,甚至嵌入后门的风险,可导致知识产权被侵犯、商业机 权访问、恶意攻击、诱导交互等问题,可能导致数据和个人信息泄露。 3.1.3 系统安全风险 (a)缺陷、后门被攻击利用风险。人工智能算法模型设计、训练和验证 的标准接口、特性库和工具包,以及开发界面和执行平台可能存在逻辑缺陷、- 5 - 人工智能安全治理框架 漏洞等脆弱点,还可能被恶意植入后门,存在被触发和攻击利用的风险。 (b)算力安全风险。人工智能训练运行所依赖的算力基础设施,涉及多源、 泛
    0 码力 | 20 页 | 3.79 MB | 1 月前
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  • pdf文档 Rust 程序设计语言 简体中文版 1.85.0

    . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 294 13.4. 性能比较:循环对迭代器 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 为 Rust 语言作出贡献。 7/562Rust 程序设计语言 简体中文版 重视速度和稳定性的开发者 Rust 适合那些渴望在编程语言中寻求速度与稳定性的开发者。对于速度来说,既是指 Rust 可 以运行的多快,也是指编写 Rust 程序的速度。Rust 编译器的检查确保了增加功能和重构代码 时的稳定性,这与那些缺乏这些检查的语言中脆弱的祖传代码形成了鲜明对比,开发者往往不 敢去修改这些代码 令行工具。下载时需要联网。 注意:如果你出于某些理由倾向于不使用 rustup,请到 Rust 的其他安装方法页面 查 看其它安装选项。 接下来的步骤会安装最新的稳定版 Rust 编译器。Rust 的稳定性确保本书所有示例在最新版本 的 Rust 中能够继续编译。不同版本的输出可能略有不同,因为 Rust 经常改进错误信息和警 告。也就是说,任何通过这些步骤安装的最新稳定版 Rust,都应该能正常运行本书中的内容。
    0 码力 | 562 页 | 3.23 MB | 22 天前
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  • pdf文档 NJSD eBPF 技术文档 - 0924版本

    Curve⽂件系统性能 ⽹易数帆科技 向东提纲 • 什么是Curve • Curve的应⽤场景及挑战 • Curve客户端⾯临问题及分析 • 什么是ebpf • 基于epbf的Curve Cache设计 • Curve社区介绍Curve是什么? • Curve云原⽣软件定义存储 • Curve分布式块存储 • Curve分布式⽂件存储 • ⾼性能、易运维、云原⽣Curve⽂件系统框架和主要应⽤场景 ⽀持POSIX兼容的⽂件API • ⽀持低延迟的⽂件数据访问Curve⽂件系统⾯临的问题 • ⽤户态实现 • 稳定性/可靠性⾼ • 容易更新及维护 • 基于FUSE提供POSIX兼容⽂件接⼝ • 问题 • 相对kernel⽂件系统的实现(ext4, xfs)性能 差异⼤,延迟⾼FUSE⽂件IO读写流程 • 场景1 pytorch example word_language_model 提交bug与建议:http://github.com/opencurve/curve/issues • 参与Curve交流与讨论:微信群,右⼿边⼆维码You can take away • Curve⽂件系统采⽤cache来提升性能,对象存储来降低成本 • ⽬前⾯临Curve⽂件系统客户端延迟较⼤的问题 • 解决延迟有ld_preload以及ebpf的⽅式,各有优缺点 • 使⽤ebpf可以在内核中直接读取cache数据,并返回,降低了延迟。
    0 码力 | 20 页 | 7.40 MB | 6 月前
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  • pdf文档 【周鸿祎清华演讲】DeepSeek给我们带来的创业机会-360周鸿祎-202502

    《DeepSeek给我们带来的创业机会》 360集团创始人 周鸿祎 3 政企、创业者必读政企、创业者必读 一张图读懂一堂DeepSeek课政企、创业者必读 AI给了一个比互联网更大的机会  互联网是连接平台,人工智能是生产力  互联网是赋能性技术,生产力属性较弱  人工智能既能单兵作战,也能外部赋能 互联网创造了能写140个字的推特和分享照片的Instagram AI能帮助人解决登陆火星、能源自由的问题 DeepSeek出现之前的十大预判 之五 知识的质量和密度决定大模型能力  高质量数据、合成数据使模型知识密度的快速增长  大模型能以更少的参数量达到更高的性能  360联合北大研发:5%参数量逼近Deepseek-R1满血性能 18政企、创业者必读 DeepSeek出现之前的十大预判 之六 成本越来越低  过去一年,大模型成本「自由落体」  国外:GPT-4等效智能在过去18个月内价格下降240倍 Law • 利用合成数据解决数据用尽问题 • 利用self-play强化学习,在不增大参 数规模前提下,大幅提升复杂推理能力 • 通过后训练算力和推理算力,在不增加 预训练算力前提下,大幅提升模型性能 DeepSeek颠覆式创新——技术创新 26政企、创业者必读  预训练模型如GPT——疯狂读书,积 累知识,Scaling law撞墙  预训练模型思考深度不够  算力见顶,变成少数巨头游戏
    0 码力 | 76 页 | 5.02 MB | 5 月前
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  • pdf文档 副本如何用CLup管理PolarDB

    MySQL数据库的架构设计和运维。 既熟悉数据库的,是最早的Oracle 9i的OCP,又懂开 发,精通C、python。 唐成(网名osdba)-3- @ 专业的PostgreSQL数据库管理平台 CLup介绍CLup产品介绍 网络 clup-agent 数据库主机1 clup-agent 数据库主机2 clup-agent 数据库主机n  CLup是什么?  实现Po 数据同步复制 写请求 读请求 应用层 负载均衡器 CLup高可用及读写分离功能http://www.csudata.com │中启乘数科技(杭州)有限公司 数据赋能│价值创新 Clup管理界面-性能监控http://www.csudata.com │中启乘数科技(杭州)有限公司 数据赋能│价值创新 CLUP TOP SQL功能http://www.csudata.com │中启乘数科技(杭州)有限公司 1台做CLup管理节点:内存大于2GB 3台做数据库节点:内存需要大于4GB,最好有反亲和性,即能分布在不同的 物理机上以保证高可用性阿里云的环境中创建Polardb的方法 共享盘使用阿里云自带的高性能Nvme盘,注意使用Nvme磁盘对可用 区有要求: • 华东1(杭州)可用区I • 华东2(上海)可用区B • 华北2(北京)可用区K • 华南1(深圳)可用区F。 只有某些规格的虚拟机可以挂载Nvme共享盘:
    0 码力 | 34 页 | 3.59 MB | 6 月前
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  • pdf文档 PAI & TVM Meetup - Shanghai 20191116

    计算平台事业部 COMPUTING PLATFORM TensorCore AutocCodeGen and Mixed-Precision Training/Inference PAI (Platform of AD Alibaba Cloud Intelligence Outline 计算平台事业部 。TensorCore AutoCodeGen in TVM “。FP16 Mixed-Precision Training on PAI 。INT8 Inference on PAI-Blade 计算平台事业部 COMPUTING PLATFORM TensorCore AutoCodeGen Background 计算平台事业 。TensorCore 。A revolutionary technology that delivers groundbreaking AI performance. 。 Performs /mxeo-Drecsion matrix multiply and accumulate in a single operation. Background
    0 码力 | 26 页 | 5.82 MB | 5 月前
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Curve质量监控运维网易数帆TGT服务务器服务器优化一代新一代原生分布布式分布式存储Raft工程实践人工智能人工智能安全治理框架1.0Rust程序设计程序设计语言简体中文文版中文版简体中文版1.85NJSDeBPF技术文档0924版本周鸿祎清华演讲DeepSeek我们带来创业机会360202502副本如何CLup管理PolarDBPAITVMMeetupShanghai20191116
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