Channel远程调用的发起21 UCX ●NVIDIA Mellanox 开源项目 ●支持RDMA，TCP，Shared memory等 ●能透明支持多个链路传输，例如多网卡bond ●编译成.so或lib的方式，可以集成到应用程序里 ●有完善的配置功能，ucx_info可以dump配置信息 ●有性能测试工具 ●比较详细的文档2223 UCS ●是一些工具代码，例如 –链表 –hash table –epoll

SOFAMOSN 持续演进路径及实践案例 陈逸凡 wugou.cyf@antfin.com 2019.1.6 Service Mesh Meetup #5 广州站Agenda Ø 背景 & 概览 Ø 持续演进路径 & 技术案例 Ø 实践案例 Ø 规划 & 展望 Ø QA背景 & 概览数据平面概览 SOFAMOSN • C实现，支持多语言扩展 • 基于Nginx扩展 • 开发不活跃 计SOFAMOSN数据流SOFAMOSN数据流持续演进路径 & 技术案例能力 0.1.0 0.2.0 0.3.0 0.4.0 Ø TCP代理/7层通用代理 Ø 简单匹配路由 Ø 集群管理 & 基本负载均衡(RR、 RANDOM) Ø SofaRpc及HTTP/1.1、 HTTP/2.0支持 Ø 进程平滑升级 Ø SOFAMesh集成，支持 xDS on ADS Ø X-Protocol协议扩展机制， Service p Client模拟方式:通过蚂蚁内部压测平台建立10w条SOFARPC链接 p 压测内容: 1K 请求/响应持续演进实践总结 ü 架构上，从一开始就遵循分层设计，模块解耦，统一编程模型接口，保证足够的架 构扩展性。 ü 性能上，针对IO、协议、内存、协程进行持续优化。相比最初版本，SOFARPC 协 议上对 0.1.0 版本 QPS 提升了 50%，内存使用减少了 40%；HTTP/2

C C++ Python Kotlin C# Dart Arduino TypeScript连续两年成为了 Gitee年度增长最快编程语言 （2023年增长率为49.04%）， 同样持续强势的还有Rust以及 C语言家族。 此外，Dart及Arduino首次上榜， 符合2024年跨平台开发及机器 人开发的潮流。 12 / 111 本年度最常用开源许可证 MIT 33.91% 开源组织的活跃程度成为衡量 社区生态建设是否繁荣的重要 指标之一。 本部分图表中的多个组织在社 区活跃度上表现各有差异。 如某些组织在开源项目中长期 保持较高的贡献水平，展现出 其对生态建设的持续支持；而 部分组织的活跃度则随时间推 移逐渐下降，可能受到内部资 源调整或技术方向变化的影响。 19 / 111 本章汇集了来自不同领域专家和开发者对开源大模型和人工 智能技术的深刻见解，不仅涵盖了技术层面的深入探讨，也 中国开源模型从最初的质疑中崛起，逐步赢得了广泛认可。这不仅彰显了中国开源模型从追 随者到行业引领者的跨越式成长，也为全球人工智能发展注入了新的活力与动力。中国开源模型 的成功并非偶然。在政府对人工智能产业的持续支持以及国内人工智能行业对模型研发的巨额投 入下，从基础算法到行业应用、从算力基础设施到数据资源整合，中国人工智能生态体系正在迅 速完善。这一趋势表明，未来中国有可能在全球人工智能领域占据更为核心的地位。

员和 对该领域感兴趣的技术爱好者阅读。 推荐序 < 8 Facebook 工程师 & CNCF 前 TOC 成员 - 李响 服务注册、发现与配置管理是构成大型分布式系统的基石。Nacos 是集成了这三种能力的现代化、 开源开放的代表系统。本书系统化的介绍了 Nacos 诞生的历史背景以及其在阿里集团内部孕育的过 程，阐述了打造⼀款实用、易用系统的全过程。另外，本书也从设计、架构方面详细介绍了 都做了大量的功能迭代，用来支持阿里的异地多活，容灾演练，容 器化，Serverless 化。Nacos 经过阿里内部锤炼十年以上，各项指标已经及其先进，稳定，为服务 好全球开发者，Nacos 经过数十名工程师持续努力，以开源形式和大家见面，相信 Nacos ⼀定能在 分布式领域成为开发者的首选项。 9 > 前言 前⾔ 序⾔ 阿里做开源大概有两个阶段，第⼀个阶段是 2018 年之前，取之于开源，反哺于社区，开源是⼀种 很难量化对公司的价值，因此也比较难以持续发展。第二个阶段是 2018 年开始，随着云计算发展， 开源作为⼀种标准加速云计算发展，尤其 K8s 迅速崛起给我们很多启示，作为⼀家云计算公司，阿 里巴巴也在 2018 年制定了⼀个全面开源，加速企业数字化转型，影响 100w 开发者的战略目标， 这个阶段的开源发生了本质的两个变化，第⼀更重视社区和生态建设，第二更注重自研、开源、商 业化三位⼀体，讲清开源的价值，能够持续投入开源，解决第⼀阶段难以持续的问题。

Version Of Truth • 声明式API • 尽量采用OpenAPI作为系统集成胶水 • 重塑研发流水线 • 任何变更都提交git，有迹可循 • 变更经过几层验证，生产验证后自动合并，保证Single Version Of Truth • 随时可以集成测试 • 持续研发必然带来持续集成、持续测试、持续交付、持续.......... 淘 宝 和 天 猫 合 并 建 设 业 务 中 台 ， ，通过与设备商绑定的利益 关系，能获得厂商更多更好的支持和全球经验；不利因素在于相对传统交易方式可能需支付更多交易成本，在业务发展良好的情况， 可能会有部分利益分给设备商。 对IT设备供应商、ISV集成商而言，有利因素主要体现在可能获得高于传统设备销售的收益（视定价水平和业务发展状况），提供了降 价以外的竞争手段，并获得更密切的客户关系。不利因素体现在业务发展风险，实际业务量达不到预测水平或装机容量导致货款无法 和配置中心等功能，PaaS需要消耗公共的计算、存储和数据库等资源为您提供服务，因此PaaS将根据 您使用的工作空间的规格向您收取管理费用，直接体现在PaaS的账单中。 • 服务市场中的业务服务、中间件由于为您减少了三方集成的成本，所以您根据服务的性质缴纳费用， 费用将有一部分归入PaaS账单，而另一部分则根据与供应商的合约进行分成。 • 如果您选择了应用架构或者测试服务，需要根据具体商务合约进行支付费用。 • （当然

数据采集 数据处理 数据可视化 AIGC 数据应用 通过编写爬虫代码、访问数据库、读取文件、调用API等方式，采 集社交媒体数据、数据库内容、文本数据、接口数据等。 通过数据清洗、数据集成、数据变换、特征工程等方式，实 现数据纠错、数据整合、格式转换、特征提取等。 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 结论 测试结果受到数据样本、测试环境、AI抽卡、提示词模板等因素影响，仅供参考，无法作为决策制定、质量评估或产品验证的最终依据。 文本数据集成 1、分别阅读约7000token和15000token的文 本内容，测试模型对中、长文本处理效果 2、整理集成可视化的数据表格 3、按照日期规范排序 任务 Open AI o3mini 一般文本（7000token）： 能够高效提取文本中的数据， 数据，输出格式规范的数据 表格，但集成数据维度仍然 不够全面。 DeepSeek R1 一般文本（7000token）：能 详细全面地提取文本数据，并 集成可视化表格，但受大样本 或模型稳定性影响，输出表格 末尾缺失，需要重复尝试生成。 长文本（15000token）：暂时 无法给出答复。 【所需阅读文本】请根据以上文本完成以下三个任务：1、阅读 文本内容；2、整理集成可视化的数据表格；3、按照日期规范排

Platform Capability Pool 统一的模型层 平台统一“能力池” 模块化的交付系统 - GitOps “应用”配置 Git (as source of truth) 持续集成 ● Build ● Run Unit Tests ● Build Docker Image ● Push Docker Image Image Registry Operational k8s now! code 三者结合呢？ • 基于 CUE 的客户端抽象 • 基于 OAM 的应用模型 • 围绕 GitOps 的持续交付 = “以应用为中心”的 K8s KubeVela Git (as source of truth) 持续集成 ● Build ● Run Unit Tests ● Build Docker Image ● Push Docker Image k8s API resources 面向应用开发者的 appfile • 基于 CUE 进行抽象 • 兼容 OAM Spec metrics Deployment Controller 持续交付 KubeVela “The Extensible Application Platform Based on Kubernetes and Open Application Model (OAM)”

如果生产中一台Web应用服务器故障，恢复这台服务器需要 做哪些事情？ 场景 2 如果应用负载升高/降低，如何及时、按需扩展/收缩所 用资源？ 场景 3 如果业务系统要升级，如何平滑升级？万一升级失败是 否能够自动回滚？整个过程线上业务持续运行不中断。 传统稳态业务环境难以高效承载敏态应用 发现故障 （假死） 创建 新实例 配置 运行环境 部署当前 应用版本 添加 监控 配置 日志采集 测试确认 服务正常运行 实例 加入集群 恢复正常 如果生产中一台Web应用服务器故障，恢复这台服务器需要 做哪些事情？ 场景 2 如果应用负载升高/降低，如何及时按需扩展/收缩所用 资源？ 场景 3 如果业务系统要升级，如何平滑升级？万一升级失败是 否能够自动回滚？整个过程线上业务持续运行不中断。 传统稳态业务环境难以高效承载敏态应用 发现故障 （假死） 创建 新实例 配置 运行环境 部署当前 应用版本 添加 监控 配置 日志采集 测试确认 服务正常运行 实例 加入集群 恢复正常 本 • 可以作为研发人员的唯一工作台，将底层技术收敛到统一平台上，减少企业研发管理成本。 运行态 任何微小的变化都可能引发故障，如何避免？ 任何变更都需要提交到git中，并经过版本管理后 重新持续集成，变更有痕迹可查，随时可以找到对 应版本的变更进行回滚。 微服务PAAS-应用架构治理-总论 Applications Data Runtime Middleware OS Virtualization

· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 361 4.8.3 集成 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 499 4.14.3 ProxySQL 集成指南 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 678 6.5.1 上游使用 pt-osc/gh-ost 工具的持续同步场景 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 678 6.5.2 下游存在更多列的迁移场景·

质量——向用户交付稳定可靠的软件；  监控——直观地展示Curve运行状态；  运维——保障Curve始终稳定高效运行。 质量 ✓ 质量管理体系（设计、开发、review、CI） ✓ 测试方法论（单元测试、集成测试、系统测试） 监控 ✓ 监控架构 ✓ 指标采集、后端处理、可视化展示 运维 ✓ 运维特性 （易部署、易升级、自治） ✓ 运维工具（部署工具、管理工具） 4/33背景 01 02 Dailybuild测试 提交issue 开发设计 提交PR review +1 CI测试（编译、静态检 查、单元测试、集成测 试、覆盖率80%卡点） 合入master 分支 代码提交流程 异常自动化 测试 混沌测试 （每周一次） CI测试（编译、静态检 查、单元测试、集成测 试、覆盖率80%卡点） 邮件通知 Curve所有代码均在github托管。新 代码需要通过CI测试和code 新功能 Bug修复 cherry-pick 11/33测试方法论 从测试粒度看，测试可以分为单元测试、集成测试、系统测试； 从测试角度看，测试可以分为常规测试、性能测试、异常测试、稳定性测试、混沌测试，等等  单元测试 1300+用例 行覆盖80%+，分支覆盖70%+  集成测试 Given When Then 设计方法 500+用例  异常测试 40+自动化用例  混沌测试