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

平滑迁移 Nacos 方案 281 Nacos 打通 CMDB 实现就近访问 288 跨注册中心服务同步实践 298 配置管理最佳实践 310 Nacos 限流最佳实践 310 Nacos 无缝支持 confd 配置管理 320 结语 326 结语 326 作者 < 6 作者 李艳林（彦林） 李晓双 孙立（涌月） 柳遵飞（翼严） 廖春涛（春少） 杨翊（席翁） 程露 钱陈（潕量） 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 DNS（Dubbo+Nacos+Spring-cloud-alibaba/Seata/ Sentinel）最佳实践，是 Java 微服务生态最佳解决方案；除此之外，Nacos 也对微服务生态活跃 的技术做了无缝的支持，如目前比较流行的 Envoy、Dapr 等，能让用户更加标准获取微服务能力。 生态仓库：https://github.com/nacos-group Nacos 发展&规划 2018 年当我们决定做开源的时候，从

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 云原生应用相比传统应用的优势(例子) 来实现计算资源向应用的无缝融合，以极简稳定的、 自动化的方式向上提供业务价值，并直面交付成本问题 企业管理层 业务架构师或者PM 产品|数据|应用|技术架构师 架构咨询团队 企业自己决定 云原生平台+架构咨询团队 数据平台 • 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 流量的治理，比如熔断、限流、可观察性、运维等等 • 代码的质量，比如DevOps、CICD等等 以上是完成运行态稳定性管理的三要素，其中代码的质量是交给DevOps的，从以上可以看到Paas要真得能够实现运行态稳定性管理， 就必须集成容器服务底座、服务治理和DevOps才能实现。容器服务底座和DevOps前面也都讲过，这里不在重述。 Token Zuul 网关 Hystrix 熔断限流 Service

铸管内壁缺陷自动检测 • 轧钢含油污泥油-水-固三相比例及成分分析 • 坯料库行车智能调度 • (棒材)多维度轧件堆拉关系分析 • 轧钢动态调度算法 • 产品质量在线控制无损检测 • 无缝钢管芯棒表面质检 • 无缝钢管制品芯棒插偏检测 • 冷轧带材精轧机架间钢带异常识别 • 冷轧带材机架间板形异常识别 • 带材表面缺陷自动检测 • 带材卷取异常检测 • 带材镀锌 GA 粉化识别 • 带材表面黑点检测 搭载DeepSeek-R1联网满血版模型，且服务非常稳定  支持语音搜、拍照问，直接生成答案，支持文生图、图 生视频，用户体验超过官方版DeepSeek  实现“实时搜索+复杂推理”的完全融合  集成国内16家大模型厂商50多款模型，用户可自由选 择模型，并可多模型协作  可打造个人智能体 70政企、创业者必读 企业应用智能体的九层能力 阶段1-4——初级能力 阶段2 企业私有化部署DeepSeek

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 ❖ 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

是个体开发者都更加积极地参与到开源工作中。 以阿里巴巴的通义千问 Qwen 为例，据不完全统计，截止 2024 年 9 月，全球已有近 8 万基于 Qwen 的衍生模型，超越了 Meta 的 Llama。该系列模型已被集成到 Hugging Face Transformers、Hugging Chat 和阿里自家的百炼平台中，极大促进了全球开发者的交流和协 作，形成了国际化开源生态。 北京智源研究院和上海人工智 5-Sonnet，而它是多模态的、具备处理文本和视觉信息的能力，使其能 够理解和修复包含图像或其他视觉元素的 GitHub 问题。 和工具集成的框架：可以支持智能体在处理复杂任务时进行更好的任务管理和执行，并促进 不同 AI 模型和工具之间的协作。 例如 Composio SWE-Kit 集成文件操作、代码分析、Shell 命令执行、知识库管理和数据 库操作等工具或能力，优势互补，将 SWE-bench verified 到运维管 理，每个阶段都显著提升了效率和质量。 演进路径：AI 工具从个体使用扩展到团队和组织层面。个体使用的 AI 工具如 AutoDev，团 队助手如 Haiven，以及组织层面的 AI 集成到内部 IM 和 Chatbot 系统中，全面增强了协作和效 率。 形态变化：从本地 AI IDE 发展到领域特定的智能代码生成工具。智能云开发环境如 Google 的 Project IDX

· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 361 4.8.3 集成 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 499 4.14.3 ProxySQL 集成指南 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 686 7 数据集成 688 7.1 数据集成概述· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 688 7.1.1 与 Confluent Cloud 和 Snowflake 进行数据集成 · · · ·

· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 432 4.13.3 ProxySQL 集成指南 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 628 7 数据集成 630 7.1 数据集成概述· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 630 7.1.1 与 Confluent Cloud 和 Snowflake 进行数据集成 · · · · · · · · · · 630 7.1.2 与 Apache Kafka 和 Apache Flink 进行数据集成 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 630 7.2 数据集成场景· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · ·

· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 365 4.8.3 集成 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 503 4.14.3 ProxySQL 集成指南 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 778 7.5 数据集成场景· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 782 7.5.1 数据集成概述· · · · · · · · · · · · · · ·

直接从名字上，我们便能得出这些函数的大致用途，而且它们的语义也与 MySQL 5.7 完全一致，因此，想要查询它 们具体的用法，我们可以直接查阅 MySQL 5.7 的相关文档。MySQL 5.7 的用户可以无缝迁移至 TiDB。 熟悉 MySQL 5.7 的用户会发现，TiDB 尚未完全支持所有 MySQL 5.7 中的 JSON 函数。这是因为我们的一期目 标是能够提供完备的 MySQL X Plugin -> TiDB 实时同步环境，读写流量可以按 照需求分阶段通过修改网络配置进行流量迁移，建议 DB 上层部署一个稳定的网络 LB（HAproxy、LVS、F5、DNS 等），这样直接修改网络配置就能实现无缝流量迁移。 TiDB 读流量可以通过增加 TiDB server 进行扩展，总读容量无限制，写流量可以通过增加 TiKV 节点进行扩 容，基本上写容量也没有限制。 由于分布式事务要做两阶段提交，并且底层还需要做 返回更多的统计信息，以便指导 TiDB 的行为 支持 ImportSST API，可以用于 SST 文件导入 [experimental] 新增 TiKV Importer 二进制，与 TiDB Lightning 集成用于快速导入数据 [experimental] 性能 使用 ReadPool 优化读性能， raw_get/get/batch_get 提升 30% 提升 metrics 的性能 Raft snapshot