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  • pdf文档 CurveFS ChunkID持久化

    chunkid 持久化© XXX Page 2 of 3 1. 2. 3. 1. 2. 3. 4. 5. 6. 1. 2. 3. 4. 1. 1. 1. 2. 1. 2. 3. 4. 3. 2. 背景 将原有的获取chunkid的方法从space迁入mds中,并持久化写入etcd中; 只考虑单 ChunkIDGenerator 类对象,方法 AllocateS3Chunk 调用 ChunkIDGenerator对象的GenChunkID方法; ChunkIDGenerator 类 构造函数 初始化 init 函数:用于初始化或者更改 ChunkIdAllocatorImpl 的一些配置。但是这些配置不会立即生效,而是等到当前 chunkId池枯竭时才会生效。 析构函数 GenChunkID 申请的chunkID池是否枯竭?
    0 码力 | 3 页 | 79.38 KB | 6 月前
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  • pdf文档 Istio + MOSN 在 Dubbo 场景下的探索之路

    多点生活在 Service Mesh 上的实践 Istio + MOSN 在 Dubbo 场景下的探索之路 陈鹏 多点生活 平台架构组研发工程师1/23 自我介绍 • 陈鹏、多点生活平台架构组研发工程师 • 开源项目与云原生爱好者 • 多年网上商城、支付系统相关开发经验 • 2019 年至今从事云原生和 Service Mesh 相关开发工作2/23 /01 /02 /03 为什么需要 Dubbo 场景下 的改造 • 对比传统微服务架构 • 和 Service Mesh 化 之后有哪些优缺点 • MCP • Pilot • xDS • MOSN 结合 Istio 的技术点, 介绍多点生活目前的 探 索 以 及 服 务 发 现 Demo 的演示3/23 为什么需要 Service Mesh 改造 /01 对比传统微服务架构和 Service Mesh 化之后有哪些优缺点4/23 https://github.com/istio/istio12/23 MOSN MOSN 是一款使用 Go 语言开发的网络代理软件,作为云原生的网络数据平面,旨在为服务提供 多协议、模块化、智能化、安全的代理能力。MOSN 是 Modular Open Smart Network 的简称。 MOSN 可以与任何支持 xDS API 的 Service Mesh 集成,亦可以作为独立的四、七层负载均衡,
    0 码力 | 25 页 | 3.71 MB | 6 月前
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  • pdf文档 函数计算在双11小程序场景中的应用

    函数计算在双11小程序场景中的应用 关注“阿里巴巴云原生”公众号 回复 1124 获取 PPT自我介绍 •吴天龙(花名: 木吴) •阿里云函数计算技术专家 •2013 年加入阿里云,参与分布式数据库, 对象存储等产品的开发。现任阿里云函数 计算架构师,聚焦于 Serverless 产品功 能和大规模资源伸缩调度、性能优化等系 统核心能力的研发。❖ 函数计算介绍 ❖ 双11小程序场景介绍 ❖ 技术挑战 技术挑战 ❖ Demo 目录函数计算-介绍 • 通用Serverless计算平 台 • 与云端事件源无缝集成 • 弹性伸缩,按量付费函数计算-介绍双11小程序场景介绍小程序场景的挑战 n 安全隔离 n 开发效率 n 大量的小程序是不活跃的 n 活动高峰期流量激增函数计算-冷启动优化 Download & Extract Code User Code Init Logic Execution
    0 码力 | 13 页 | 6.95 MB | 6 月前
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  • pdf文档 13 Istio 流量管理原理与协议扩展 赵化冰

    Istio 流量管理原理与协议扩展 赵化冰 赵化冰 腾讯云 服务网格团队 https://zhaohuabing.com Service Mesh Service Mesh Layer 处理服务间通信(主要是七层通信)的云原生基础设施层: Service Mesh 将各个服务中原来使用 SDK 实现的七层通信相关功能抽象 出来,使用一个专用层次来实现,Service Mesh 对应用透明,因此应用
    0 码力 | 20 页 | 11.31 MB | 6 月前
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  • pdf文档 Curve文件系统元数据持久化方案设计

    © XXX Page 1 of 12 元数据持久化© XXX Page 2 of 12 前言 Raft Log Raft Snapshot 持久化文件 key_value_pairs 其他说明 实现 1、inode、entry 的编码 2、KVStore Q&A 单靠 redis 的 AOF 机制能否保证数据不丢失? redis 的高可用、高可扩方案? redis + muliraft redis 中哈希表实现的优点? 参考 前言 根据之前讨论的结果,元数据节点的架构如下图所示,这里涉及到两部分需要持久化/编码的内容: Raft Log:记录 operator log Raft Snapshot:将内存中的数据结构以特定格式 dump 到文件进行持久化© XXX Page 3 of 12 Raft Log +------+------------+-----+----- -----+----------------+---------+ 持久化文件 字段 字节数 说明 CURVEFS 7 magic number(常量字符 "CURVEFS"),用于标识该文件为 curvefs 元数据持久化文件 version 4 文件版本号(当文件格式变化时,可以 100% 向后兼容加载旧版持久化文件) size 8 键值对数量 key_value_pairs / 键值对(当
    0 码力 | 12 页 | 384.47 KB | 6 月前
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  • pdf文档 23-云原生观察性、自动化交付和 IaC 等之道-高磊

    Management • 把自己关在小黑 屋里面,自己就 可以自助的从API 使用角度定义、 驱动研发、发布 或者实施与自己 APP的集成。 • API作为产品,可 以给订阅、可以 被交易。 标准化能力-微服务PAAS-从监控到可观测-研发人员的第五感-1 知道 知道的 不知道 不知道的 主动性 被动性 监控 可观察 健康检查 告警 指标 日志 追踪 问题和根因 预警 监控&稳定性 分析&追踪&排错&探索 微服务部署后就像个黑盒子,如何发现问题并在 远端运维是主要的课题,那么就需要从宏观告知 研发人员,并且提供日志、跟踪、问题根因分析 等工具进一步从微观帮助研发人员定位和解决问 题,这是这里在业务上的价值-稳定性赋能。 标准化能力-微服务PAAS-从监控到可观测-研发人员的第五感-2 可观察性是云原生特别关注的运维支撑能力,因为它的主动性,正符合云原生对碎片变化的稳定性保障的思想 数据的全面采集 数据的关联分析 统一监控视图与展现 策就会更加精确 根据运维场景和关注点的不同,以不同图表或者曲 线图来表示整体分布式应用的各维度情况,使得开 发人员可以清晰的观测到整体分布式应用的详细运 行情况,为高精度运维提供可视化支撑 人工发展阶段:符合人分析问题的习惯 宏观->微观 精细化发展阶段:依靠数据赋能,加强可视化能力,进一步简化运维 监控告警 分布式跟踪链 日志查询 根因分析 响应动作 自动化 高端观察性 各维度统计分析
    0 码力 | 24 页 | 5.96 MB | 6 月前
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  • pdf文档 14-Chaos Mesh 在网易伏羲私有云自动化故障注入实践-张慧

    Chaos Mesh 在网易伏羲私有云自动化故障注入实践 Speaker Name:张慧 网易伏羲 Speaker Title:网易伏羲私有云质量保障负责人、Chaos Mesh 布道师、云原生社区 Stability SIG 发起人 Email:zhangui05@corp.netease.com 云 原 生 学 院 目录  网易伏羲私有云简介  为什么混沌测试  什么是混沌测试
    0 码力 | 25 页 | 3.33 MB | 6 月前
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  • pdf文档 DeepSeek从入门到精通(20250204)

    码生成补全等应用场景, 支持联网搜索与深度思考模式,同时支持文件上传,能够扫描读取各类文件及图片中的文字内容。 文本生成 表格、列表生成(如日程安排、菜谱) 代码注释、文档撰写 结构化生成 文章/故事/诗歌写作 营销文案、广告语生成 社交媒体内容(如推文、帖子) 剧本或对话设计 文本创作 长文本摘要(论文、报告) 文本简化(降低复杂度) 多语言翻译与本地化 摘要与改写 02 实体提取(人名、地点、事件) 文本分类 文本分类 主题标签生成(如新闻分类) 垃圾内容检测 编程与代码相关 代码调试 • 错 误 分 析 与 修 复 建议 • 代 码 性 能 优 化 提 示 技术文档处理 • API文档生成 • 代码库解释与示 例生成 代码生成 • 根 据 需 求 生 成 代 码片段(Python、 JavaScript) • 自 动 补 全 劣势领域 发散性任务(如诗歌创作) 需要严格逻辑链的任务(如数学证明) 性能本质 专精于逻辑密度高的任务 擅长多样性高的任务 强弱判断 并非全面更强,仅在其训练目标领域显著优于通用模型 通用场景更灵活,但专项任务需依赖提示语补偿能力 • 例如:GPT-3、GPT-4(OpenAI),BERT(Google),主要用于语言生成、语言理解、文本分类、翻译 等任务。 快思慢想:效能兼顾 全局视野
    0 码力 | 104 页 | 5.37 MB | 8 月前
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  • pdf文档 清华大学 DeepSeek 从入门到精通

    码生成补全等应用场景, 支持联网搜索与深度思考模式,同时支持文件上传,能够扫描读取各类文件及图片中的文字内容。 文本生成 表格、列表生成(如日程安排、菜谱) 代码注释、文档撰写 结构化生成 文章/故事/诗歌写作 营销文案、广告语生成 社交媒体内容(如推文、帖子) 剧本或对话设计 文本创作 长文本摘要(论文、报告) 文本简化(降低复杂度) 多语言翻译与本地化 摘要与改写 02 实体提取(人名、地点、事件) 文本分类 文本分类 主题标签生成(如新闻分类) 垃圾内容检测 编程与代码相关 代码调试 • 错 误 分 析 与 修 复 建议 • 代 码 性 能 优 化 提 示 技术文档处理 • API文档生成 • 代码库解释与示 例生成 代码生成 • 根 据 需 求 生 成 代 码片段(Python、 JavaScript) • 自 动 补 全 劣势领域 发散性任务(如诗歌创作) 需要严格逻辑链的任务(如数学证明) 性能本质 专精于逻辑密度高的任务 擅长多样性高的任务 强弱判断 并非全面更强,仅在其训练目标领域显著优于通用模型 通用场景更灵活,但专项任务需依赖提示语补偿能力 • 例如:GPT-3、GPT-4(OpenAI),BERT(Google),主要用于语言生成、语言理解、文本分类、翻译 等任务。 快思慢想:效能兼顾 全局视野
    0 码力 | 103 页 | 5.40 MB | 8 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

    面对全球大模型产业之争,要打赢「三大战役」 AGI之战 应用场景之战 大模型安全之战 • 探索超越人类的超级人工 智能AGI • 不仅是科技之争,更是国 运之争 • 不发展是最大的不安全, 发挥举国体制优势,打赢 追赶之战 • 大模型带来前所未有安全 挑战 • 外挂式传统安全手段难以 应对 • 应对模型安全新挑战,打 赢未雨绸缪之战 • 大模型是能力而非产品, 结合场景才能发挥价值 • 中国拥有最完整的产业链、 中国拥有最完整的产业链、 最全的工业门类、最丰富 的场景 • 发挥场景优势,加速传统 产业数转智改,打赢弯道 超车之战 AGI是全球少数玩家的游戏,政府、企业、创业者更多创新的机会在应用之路 11政企、创业者必读 把大模型拉下神坛! 走入千家万户、百行千业,才能掀起新工业革命 • 当年IBM做出超级电脑,并没有带来工业 革命,因为只有少数人用 • IBM甚至声称,全世界只用5台电脑就够了 • 真正带来信息革命的是个人电脑走入千家 DeepSeek出现之前的十大预判 之一 传统AGI发展步伐在放慢 需要寻找新方向  Scaling Law边际效应递减  人类训练数据接近枯竭  合成数据无法创造新知识  推理能力难以泛化,成本高昂 全面超越人类的人工智能在逻辑上不成立政企、创业者必读 15 DeepSeek出现之前的十大预判 之二 慢思考成为新的发展模式  大模型发展范式正在从「预训练」转向「后训练」和「推理时计算」
    0 码力 | 76 页 | 5.02 MB | 5 月前
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CurveFSChunkID持久IstioMOSNDubbo场景探索函数计算11程序应用13流量管理原理协议扩展赵化冰Curve文件系统文件系统数据方案设计方案设计23原生观察自动自动化交付IaC高磊14ChaosMesh网易伏羲私有故障注入故障注入实践张慧DeepSeek入门精通20250204清华华大大学清华大学周鸿祎演讲我们带来创业机会360202502
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