ge Cloud )-1 远端控制 云端分析系统 设备端 自动化解决用户使用体验问题，计算量属于窄带范畴， 所以计算算力重点在于云端，云端计算体系架构成熟， 成本较低，在业务上本地的设备根据模式信号反馈一些 动作，比如下雨关窗帘，是自动化范畴，上传云端的数 据都是属性数据，比如谁什么时候干了什么，后续云端 根据个人喜好数据为用户提供比如按照个人喜好调节温 度、或者提送广告内容等 自动化特征 好的低代码平台要能适应企业的需求变化，提供需求变更管理 如果组件的实现方式依旧是 coding，依旧是别人熬夜，你来拖拉拽，这不叫低代码，这叫劳动力外包。国内这类 伪低代码产品，靠着模板走量批发的模式。客户买的是人工，不是技术 • 低代码平台与企业技术 栈的融合能力成为一个 重要的考验指标 • 有的企业系统已经运行 了几十年，拥有自己的 UI 体系、数据库体系和 中台体系，完全更改是 不现实的，低代码平台 高级能力-混合云（资源角度） 控制力 服务、位置、规则可控 高安全 安全自主可控 高性能 硬件加速、配置优化 固定工作负载 私有云 混合云 SLB 工作负载可迁移 敏捷 标准化、自动化、快速响 应 低成本 按需伸缩、按需使用付费 弹性 可弹性无限拓展 弹性工作负载 公有云 ETCD ETCD Image Image Data X • 企业可以在业务高峰时使用混合云补充 算力，并在低谷时从公有云撤回算力，

对数据进行诊断、预测、关联、聚类分析，常用于问题 定位、需求预测、推荐系统、异常检测等。 对数据进行分类、社交网络分析或时序模式挖掘，常用 于客户细分、信用评分、社交媒体营销、股价预测等。 将数据转化为统计图、热力图、网络关系图、词云、树形 图等，用于揭示数据中蕴含的模式、趋势、异常和洞见。 本质：以多agent实现从数据采集到可视全流程 模型特点 Claude 3.5 sonnet 联网和工业自动化领域，快速处理来自传感器 和设备的实时数据，进行即时分析和决策，减 少停机时间，提高生产效率。 • 高频交易数据分析：利用o3mini快速处理 高频交易数据，识别市场趋势和交易模式，为 交易者提供实时决策支持。 • 数据报告自动化生成：基于o3mini自动 生成格式化的数据报告，包括图表、表格和文 字说明，帮助管理者快速理解分析结果。 • 数据接口标准化：根据标准格式输出数据， 研等领域理解消费者情感，优化产品和策略。 • 故事化数据呈现：借助o3mini将数据以 故事的形式呈现，增强数据的可读性和吸引力， 帮助公众理解复杂的科学和技术知识。 • 复杂数据模式识别：借助o3mini高效分 析复杂数据，帮助科学研究和工程领域发现 模式和规律，如天文学中的星系演化或地质 学中的地震数据分析。 • 多源数据融合分析：在智能交通和城市 规划中，o3mini有助于将不同来源的数据 （如交通流量、气象数据等）进行融合分析，

HTAP 解决方案，一份存储同时处理 OLTP & OLAP，无需传统繁琐的 ETL 过程。 云原生 SQL 数据库 TiDB 是为云而设计的数据库，同 Kubernetes 深度耦合，支持公有云、私有云和混合云，使部署、配置和 维护变得十分简单。 TiDB 的设计目标是 100% 的 OLTP 场景和 80% 的 OLAP 场景，更复杂的 OLAP 分析可以通过 TiSpark 项目 来完成。 TiDB HTAP 解决方案，一份存储同时处理 OLTP & OLAP，无需传统繁琐的 ETL 过程。 云原生 SQL 数据库 TiDB 是为云而设计的数据库，同 Kubernetes 深度耦合，支持公有云、私有云和混合云，使部署、配置和 维护变得十分简单。 TiDB 的设计目标是 100% 的 OLTP 场景和 80% 的 OLAP 场景，更复杂的 OLAP 分析可以通过 TiSpark 项目 来完成。 TiDB 里面有 DELETE 权限，任何一行，任何 的表，任何的数据库。 db 表里面，User 为空是匹配匿名用户，User 里面不能有通配符。Host和Db列里面可以有 % 和 _ ，可 以模式匹配。 user 和 db 读到内存也是排序的。 tables_priv 和 columns_priv 中使用 % 是类似的，但是在 Db , Table_name

基础架构三问： 1. 服务治理：RPC 框架 vs 服务治理平台 2. 多语言 vs Java 3. 开源 vs 自研2/24 /01 /02 /03 严选 Service Mesh 演进 混合云架构落地实践 规划与展望3/24 严选ServiceMesh演进 /014/24 严选第一代 Service Mesh 架构 • 使用 Consul 作为服务发现组件 • 数据面：cNginx 持续演进的诉求 • 提供高质量的服务治理能力 • 增强流量管理能力 • 将更多治理特性（如限流、熔断、故障注入）与业务架构解耦 • 支持更多的协议 • 增强控制面 • 配合业务容器化上云及混合云架构8/24 行业技术演进 - 通用型 Service Mesh 出现 2017年1月23日 加入 CNCF 2017年4月25日 1.0Releases Linkerd 2016年9月13日 cNginx vs Envoy（优化前） • 1600RPS+40个并发(主机配置均为 8C16G) • cNginx 的 RT overhead 在0.4ms左右 • Envoy(client模式)的 RT overhead 是0.6ms左右12/24 性能视角 – cNginx vs Envoy（优化后） • 优化方案 • 采用 sriov 容器网络 • Envoy：将1.13版本中

IAST(交互式应用程序 安全测试) 结合了上面两种的优点并克服其缺点，将SAST和DAST相结合，通过插桩 等手段在运行时进行污点跟踪，进而精准的发现问题。是DevSecOps的一 种推荐方式。 如果在被动模式下运行IAST，那么开发测试过程 中就可以完成安全扫描，不会像DAST一样导致业 务报警进而干扰测试，同时由于污点跟踪测试模 式，IAST可以像SAST一样精准的发现问题点 SCA（软件成分分析） 实现HTAP(OLTP+OLAP)，将在线事务|分析混合计算模型 基础上，实现多模数据模型，使得集成成本经一步降低。 • 计算层，与存储彻底剥离开来，实际是微服务化架构， 可以自由伸缩，并自动故障转移，采用读写分离，适应 高负荷的场景。另外也需要进一步将计算和内存分离出 来，使得计算层彻底变为无状态，可以做到灵活的拓展 能力和故障恢复能力。这样在计算层也实现了Serverless 模式。 • 通过RDMA，绕过CPU，直接和远端内存通信，在计算与 写入HBase中，分析结果输出到用户的监控前端系统展示，实现物联网数据的实时 监控分析。 优势 易接入： 轻松对接消息系统、流计算系统 高并发： 满足千万级并发访问 存算分离： 按需分别订购计算与存储，成本低、故障恢复快 利用HTAP模式，可以将查询和分析合并 起来，更加节约成本，并提高了性能 高级能力-云原生数据库-应用的基石-4-端到端安全 DB计算层 分布式共享 存储 分布式 内存 DB计算层 分布式共享 存储 分布式 内存

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 335 9.4.5 舍入模式 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 336 9.4.6 . . . . . . . . . 436 11.7 glob --- Unix 风格路径名模式扩展 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 437 11.8 fnmatch --- Unix 文件名模式匹配 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 文件名，命令行参数，以及环境变量。 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 586 16.1.2 Python UTF-8 模式 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 586 16.1.3 进程参数 . .

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 323 9.4.5 舍入模式 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 324 9.4.6 . . . . . . . . . 422 11.7 glob --- Unix 风格路径名模式扩展 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 423 11.8 fnmatch --- Unix 文件名模式匹配 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1458 26.3 Python 开发模式 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1459 26.4 Python 开发模式的效果 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 313 9.4.5 舍入模式 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 313 9.4.6 信号 . . . . . . . . . . 408 11.7 glob --- Unix 风格路径名模式扩展 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 408 11.8 fnmatch --- Unix 文件名模式匹配 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16.1.1 文件名，命令行参数，以及环境变量。 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 546 16.1.2 Python UTF-8 模式 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 546 16.1.3 进程参数 . . . .

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 305 9.4.5 舍入模式 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 305 9.4.6 信号 . . . . . . . . . . 396 11.7 glob --- Unix 风格路径名模式扩展 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 397 11.8 fnmatch --- Unix 文件名模式匹配 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1364 26.3 Python 开发模式 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1365 26.4 Python 开发模式的效果 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .