Sealos 云操作系统 方海涛 环界云计算 CEO 目 录 云操作系统介绍 01 云操作系统架构 02 功能与实用场景 03 实现原理 04 价值 05 总结 06 自我介绍 Sealos 作者 阿里巴巴 CNCF sealer 作 者 环界云计算创始人 公司代表作品： Sealos 云操作系统 Laf 函数计算 FastGPT AI 知识库 Sealos 介绍 以 kubernetes 为内核的云操作系统 整个数据中心抽象成一台服务器，一切皆应用，让用云像用个人电脑一样简单！ Kubernetes是云操作系统内核，整个集群是一个整体 Sealos是云操作系统发行版本 Linux发行版，如redhat Linux kernel CPU 内存 磁盘 Linux发行版，如redhat Linux kernel CPU 内存 磁盘 Linux发行版，如redhat

生成自签名证书 监控集群 整体监控框架概述 重要监控指标详解 组件状态 API & 监控 扩容缩容 集群扩容缩容方案 使用 Ansible 扩容缩容 升级 升级组件版本 TiDB 2.0 升级操作指南 性能调优 备份与迁移 备份与恢复 数据迁移 数据迁移概述 数据迁移 故障诊断 TiDB 周边工具 Syncer Loader TiDB-Binlog PD Control TiKV Control TiDB 生成自签名证书 监控集群 整体监控框架概述 重要监控指标详解 组件状态 API & 监控 扩容缩容 集群扩容缩容方案 使用 Ansible 扩容缩容 升级 升级组件版本 TiDB 2.0 升级操作指南 性能调优 备份与迁移 备份与恢复 数据迁移 数据迁移概述 全量导入 增量导入 故障诊断 TiDB 周边工具 Syncer Loader TiDB-Binlog PD Control TiKV Control 402823466E+38 到 -1.175494351E-38、0 和 1.175494351E-38 到 3.402823466E+38。这些是理论限制，基于 IEEE 标准。实际的范围根据硬件或操作系统的不同可能稍微小些。 存储空间以及取值范围 浮点类型 类型定义 基本数据类型 - 103 - 本文档使用 书栈(BookStack.CN) 构建 3. 4. DOUBLE[(M,D)] [UNSIGNED]

· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 58 2.2.4 操作系统支持变更 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 461 4.10.2 SQL 性能调优 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 462 4.10.3 性能调优最佳实践 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 520 5.1.1 操作系统及平台要求· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · ·

· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 63 2.2.4 操作系统支持变更 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 465 4.10.2 SQL 性能调优 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 466 4.10.3 性能调优最佳实践 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 524 5.1.1 操作系统及平台要求· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · ·

· · · · · · · · · 394 4.9.2 SQL 性能调优 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 395 4.9.3 性能调优最佳实践 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 453 5.1.1 操作系统及平台要求· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 463 5.2.6 检查和配置操作系统优化参数 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 465

文我有提到，此时此刻的技术先进性并不重要。甚至在计算机发展史上，很多领域中笑到最后的 产品，并不是技术上最先进的。抛开成本和易用性，空谈技术先进性是最常见的错误。 那么具体到大模型领域，闭源与开源，两种方法孰优孰劣？我的回答是采取什么方法因人而 异，但开源会更有优势。 大模型赛道的核心制约条件是成本太高——训练成本高，运行成本高。如何尽可能降低成本， 28 / 111 比对手坚持得更久一些是确保长期 者进一步细分为事件记忆、语义记忆和程序记忆，并基于此抽象出一套记忆管理 SDK。Zep 通 过时态知识图谱管理和更新用户信息，跟踪事实变化并提供最新数据线索。MemGPT 借鉴了计 64 / 111 算机操作系统内存管理机制，模拟虚拟内存工作原理，构建了一套记忆管理系统。这些项目使 AI 应用能够记住对话历史，提供更个性化、上下文感知的交互体验，极大地增强了用户的满意 度。 此外，代理应用的另一个探 面对这些挑战，需要采用科学的评估方法。LangSmith、Arise、Langfuse、Ragas 和 DeepEval 等项目提供了评估和监控所需的各种指标和工具，帮助开发者量化测量、监控和调 试他们的 AI 应用系统。 展望未来，o1 模型的发布标志着大模型研究进入了新的时代。o1 模型的推理能力提升对 AI 基础设施提出了更高的要求，例如并行计算部分思维链路、减少不必要的思维过程等。研究

Sonnet 负责图表逻辑优化 数据采集 数据预处理 数据分析 可视化呈现 新思路：DeepSeek R1的数据应用 中 文 数 据 处 理 优 势 创 意 写 作 生 成 能 力 数 据 读 取 分 析 能 力 低 成 本 高 性 能 优 势 编 程 代 码 生 成 能 力 • 智 能 中 文 古 籍 修 复 与 注 释 ： 利用 DeepSeek R1强大的中文理解能力，自动识 新思路：Open AI o3mini的数据应用 推 理 响 应 速 度 快 写 作 情 感 表 达 能 力 格 式 化 输 出 能 力 数 据 分 析 效 率 高 数 据 可 视 化 优 势 • 实时数据流处理与决策：利用o3mini在物 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 数据接口标准化：根据标准格式输出数据， 利用o3mini方便不同系统和平台之间的数据 共享，提升跨机构协作效率。 • 情感分析与数据解读：利用o3mini结合 情感分析，对数据进行深入解读，帮助市场调 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

2 0 1 5 年 P i v o t a l 提 出 云 原 生 概 念 P i v o t a l 、 C N C F 同 时 提 出 云 原 生 是 一 种 充 分 利 用 云 计 算 优 势 构 建 和 运 行 应 用 的 方 式 。 D o c k e r 被 认 为 是 能 够 适 应 于 云 原 生 理 念 的 技 术 ， 而 微 服 务 被 认 为 是 适 合 D o c k 从支持应用不同维度发展，最终走在了一起 2010年WSO2提出 类云原生的概念 云原生应用相比传统应用的优势 低成本 高敏捷 高弹性 云原生应用 传统应用 部署可预测性 可预测性 不可预测 抽象性 操作系统抽象 依赖操作系统 弹性能力 弹性调度 资源冗余多 缺乏扩展能力 开发运维模式 DevOps 瀑布式开发 部门孤立 服务架构 微服务解耦架构 单体耦合架构 恢复能力 自动化运维 快速恢复 手工运维 恢复缓慢 标准化能力-分布式操作系统核心-容器服务 向上提供抽象化自愈IT运营视角 高效稳定应用资源供给 价值主张 架构 云原生底座=控制器+调度器的组合+Docker=根据环境的变化而动+基于封装 一致性的大规模分发 服务编排基本原理： • 以度量为基础，以NodeSelector算法来 决定在哪儿部署容器服务 • 运行时以期望与实际的差别进行动态调 整到期望的状态 标准化能力-分布式操作系统核心-容器服务-基本技术原理

secrets --- 生成管理密码的安全随机数 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 510 16 通用操作系统服务 513 16.1 os --- 多种操作系统接口 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 513 16 程序的可移植性。 Windows 版本的 Python 安装程序通常包含整个标准库，往往还包含许多额外组件。对于类 Unix 操作系 统，Python 通常会分成一系列的软件包，因此可能需要使用操作系统所提供的包管理工具来获取部分或 全部可选组件。 在这个标准库以外还存在成千上万并且不断增加的其他组件 (从单独的程序、模块、软件包直到完整的 应用开发框架)，访问 Python 包索引 即可获取这些第三方包。 有些模块是用 C 编写并内置于 Python 解释器中；另一些模块则是用 Python 编写并以源码形式导入。有些模块提供专用于 Python 的接 口，例如打印栈追踪信息；有些模块提供专用于特定操作系统的接口，例如操作特定的硬件；另一些模 块则提供针对特定应用领域的接口，例如万维网。有些模块在所有更新和移植版本的 Python 中可用；另 一些模块仅在底层系统支持或要求时可用；还有些模块则仅当编译和安装

secrets --- 生成管理密码的安全随机数 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 510 16 通用操作系统服务 513 16.1 os --- 多种操作系统接口 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 513 16 程序的可移植性。 Windows 版本的 Python 安装程序通常包含整个标准库，往往还包含许多额外组件。对于类 Unix 操作系 统，Python 通常会分成一系列的软件包，因此可能需要使用操作系统所提供的包管理工具来获取部分或 全部可选组件。 在这个标准库以外还存在成千上万并且不断增加的其他组件 (从单独的程序、模块、软件包直到完整的 应用开发框架)，访问 Python 包索引 即可获取这些第三方包。 有些模块是用 C 编写并内置于 Python 解释器中；另一些模块则是用 Python 编写并以源码形式导入。有些模块提供专用于 Python 的接 口，例如打印栈追踪信息；有些模块提供专用于特定操作系统的接口，例如操作特定的硬件；另一些模 块则提供针对特定应用领域的接口，例如万维网。有些模块在所有更新和移植版本的 Python 中可用；另 一些模块仅在底层系统支持或要求时可用；还有些模块则仅当编译和安装