统一建模语言参考手册 统一建模语言参考手册 统一建模语言参考手册 统一建模语言参考手册� 基本概念 基本概念 基本概念 基本概念� � 翻译 Adams Wang ���� �������� ��������� ��������� ���������� ������� � James Rumbaugh Ivar Jacobson Grady Booch � 译者序 译者序 译者序 译者序 译者序� 统一建模语言 ��� 是一种直观化 明确化 构建和文档化软件系统产物的通用可视 化建模语言 ��� 由面向对象领域的三位大师 ������ ����� ���� �������� 和 ����� �������� 于 ���� 年发布 并提交给 ��� ��� 于 �� 月为 ��� 所采用 现已成为业界 标准 � 本文讲述了 ��� 基本概念 为 ��� 的深入理解提供一个起点 ������������ � � ��� 简述 简述 简述 简述� 统一建模语言 ��� 是一种直观化 明确化 构建和文档化软件系统产物的通用可视 化建模语言 它捕捉了被构建系统的有关决策和理解 用来理解 设计 浏览 配置 维 护以及控制系统的信息 ��� 可以与所有的开发方法 生命阶段 应用领域和媒介一同使 用 它意图统一过去建模技术的经验 将当前软件最佳实践合并至标准的方法 ��� 包括 语义概念

All rights reserved. 构建统一的云原生应用 可观测性数据平台 DeepFlow在混合云中的实践总结 向阳@云杉网络 2022-04-09 1. 可观测性数据平台的挑战 2. 解决数据孤岛：AutoTagging 3. 降低资源开销：MultistageCodec 4. 统一数据平台的落地思路及案例 构建统一的云原生应用可观测性数据平台 看云网更清晰 Simplify complexity. 统一的可观测性数据平台 telegraf 看云网更清晰 Simplify the growing complexity. 挑战：数据孤岛、资源开销 数据 孤岛 资源消耗 telegraf 1. 可观测性数据平台的挑战 2. 解决数据孤岛：AutoTagging 3. 降低资源开销：MultistageCodec 4. 统一数据平台的落地思路及案例 构建统一的云原生应用可观测性数据平台 构建统一的云原生应用可观测性数据平台 看云网更清晰 Simplify the growing complexity. OpenTelemetry的方法 统一的上下文 以追踪为核心 看云网更清晰 Simplify the growing complexity. OpenTelemetry的方法 Tag, Exemplars (TraceID, SpanID) Tag, TraceID, SpanID TraceID

Apache APISIX借助ServiceMesh 实现统一技术栈的全流量管理 金卫（API7 解决方案架构师） • 支流科技 - 解决方案架构师 • Apache APISIX PMC • Apache APISIX Ingress Controller Founder • Apache skywalking committer • Github: https://github.com/gxthrj Ingress处理南北向入口流量  APISIX Service Mesh处理东西向流量  APISIX专用插件配置等通过Amesh 下发 APISIX 全流量代理的价值  节约成本  统一技术栈  统一管理  复用技术经验 未来  结合APISIX xRPC实现  原生异构多协议支持  覆盖Istio各类场景/配置  降低用户迁移成本 Apache APISIX Ingress

管控接入 配置平台 作业平台 容器平台 数据平台 故障机替换 新版本发布 基础监控系统 扩容管理系统 …… 服务组件A 服务组件B 服务组件C 服务组件D iPaaS：API Gateway（统一接入） aPaaS（集成平台）：开发框架（前后端）+工具流水线+运行环境托管 蓝鲸进化第3步：平台化开发模式让运维应用自生长 传统开发模式 应用需求 公共 组件 环境 构建 资源 准备 调度引擎 容器管理 文件传输 指令执行 编译构建 开发测试服 更新 DevOps系统 实时计算 离线计算 数据采集 实时视图 交叉分析 数据分析 调度引擎 容器管理 文件传输 指令执行 预发布环境 更新 生产环境 发布 发布系统 实时计算 离线计算 数据采集 数据存储 监控曲线 展示 智能告警 监控系统 Jenkins 版本仓库 报表编辑器 BI引擎 版本管理 配置存取 iPaaS+aPaaS 统一DevOps 统一监控&自愈自动化 统一配置管理 运维自动化 嘉为蓝鲸研发、部署、运营自动化场景 ITSM流程管理 数据分析与运营决策 嘉为蓝鲸研发、部署、运营一体化平台 CD（持续部署） 管控平台 配置平台 作业平台 容器平台 CI（持续集成） 持续集成平台 代码检查平台 CO（持续运营） 数据平台 挖掘平台 嘉为蓝鲸研发、部署、运营统一门户 统一运维 统一运营 统一研发

行监控，其主要监控两个指标：运营位数及每个运营位的配置总数。这样做可以带来以下几个好处： 1. 对接入的业务数及机器数进行统计。 2. 通过SDK的配置总数监控，防止数量超过最大限制。 同时，对于非SDK的其他性能指标，我们采用统一的监控平台– CAT  进行监控，其中包括：APPKIT中 心服务的调用QPS，机器的性能，网络流量等通用指标。 五、底层模型–灵活性设计 五、底层模型–灵活性设计 5.1 从一个例子切入 5 开发的一套开源的分布式实时监控系统。 美团点评基础架构部希望在基础存储、高性能通信、大规模在线访问、服务治理、实时监控、容器化及集 群智能调度等领域提供业界领先的、统一的解决方案，CAT 目前在美团点评的产品定位是应用层的统一 监控组件，在中间件（RPC、数据库、缓存、MQ 等）框架中得到广泛应用，为各业务线提供系统的性能 指标、健康状况、实时告警等服务。 本文会对 CAT 的客户端、性 CAT》  产品价值 产品价值 减少故障发现时间。 降低故障定位成本。 辅助应用程序优化。 技术优势 技术优势 实时处理：信息的价值会随时间锐减，尤其是在事故处理过程中。 全量数据：全量采集指标数据，便于深度分析故障案例。 高可用：故障的还原与问题定位，需要高可用监控来支撑。 故障容忍：故障不影响业务正常运转、对业务透明。 高吞吐：海量监控数据的收集，需要高吞吐能力做保证。 CAT

•原来使用资产视角管理监控对象的系统不再适用 •要么使用注册中心来自动发现，要么就是采集器和被监控对象通过sidecar模式捆绑一体 指标生命周期变短 •微服务的流行，要监控的服务数量大幅增长，是之前的指标数量十倍都不止 •广大研发工程师也更加重视可观测能力的建设，更愿意埋点 •各种采集器层出不穷，都是本着可采尽采的原则，一个中间件实例动辄采集几千个指标 指标数量大幅增长 •老一代监控系统更多的是关注机器、交换机 CPU、Mem、Disk、DiskIO、Net、Netstat、Processes、 System、Conntrack、Vmstat 等等。原理就是读取 OS 的数据（通过 /proc 和 syscall 等）做一些简 单计算。有很多采集器可以选择： Telegraf Grafana-agent Datadog-agent node-exporter Categraf Kubernetes Node 组 件的监控 Kubernetes 容器的监控数据可以直接通过 docker 引擎的接口读取到，也可以直接读取 cAdvisor 的接口，Kubelet 里 内置了cAdvisor，cAdvisor 不管是 docker 还是 containerd 都可以采集到，推荐 { 抓取方案一 } • 左侧这个配置大家在网上比较容易搜到，通过kubernetes_sd_configs做服务发现，查找所有node，通过 Kubernetes apiserver 的

rights reserved. 可观测性的成熟度模型 1.0 基础支柱 2.0 统一服务 3.0 ? simplify the growing complexity © 2021, YUNSHAN Networks Technology Co., Ltd. All rights reserved. 2.0 服务：统一的可观测性平台 可观测性平台（Metrics、Tracing、Logging） 基础设施团队 All rights reserved. OpenTelemetry - 数据采集传输的标准化 统一的上下文 simplify the growing complexity © 2021, YUNSHAN Networks Technology Co., Ltd. All rights reserved. Tag：统一的数据存储 InfluxDB DeepFlow 5.3 Elasticsearch complexity © 2021, YUNSHAN Networks Technology Co., Ltd. All rights reserved. 可观测性的成熟度模型 1.0 基础支柱 2.0 统一服务 3.0 内生原力 simplify the growing complexity © 2021, YUNSHAN Networks Technology Co., Ltd. All rights

全场景 支持。增强服务器和云计算的特性，发布面向云原生的业务混部 CPU 调度算法、容器化操作系统 KubeOS 等关键技术； 同时发布边缘和嵌入式版本。 2022 年 3 月 30 日，基于统一的 5.10 内核，发布面向服务器、云计算、边缘计算、嵌入式的全场景 openEuler 22.03 LTS 版本，聚焦算力释放，持续提升资源利用率，打造全场景协同的数字基础设施操作系统。 2022 发展新趋势，创新分布式、实时加速引擎和基础服务，结合边缘、嵌入式领域竞争力探索，打造全场景协同的面向数字基 础设施的开源操作系统。 openEuler 23.09 发布面向服务器、云原生、边缘和嵌入式场景的全场景操作系统版本，统一基于 Linux Kernel 6.4 构 建，对外接口遵循 POSIX 标准，具备天然协同基础。同时 openEuler 23.09 版本集成分布式软总线、KubeEdge+ 边云协 同框架等 社区反弹，最终导致 HMM 方 案搁浅。异构加速器领域亟需高效的统一内存管理机制。 异构通用内存管理框架 GMEM （Generalized Memory Management），提供了异构内存互联的中心化管理机制，且 GMEM API 与 Linux 原生内存管理 API 保持统一，易用性强，性能与可移植性好。 加速器使用 GMEM API 将内存接入统一地址空间后，可自动获得 GMEM 面向异构内存编程优化的能力。与此同时，加

以看到，YOLOv6 在不同分辨率下，仍然保持较大的性能优势。 2. YOLOv6 关键技术介绍 YOLOv6 主要在 BackBone、Neck、Head 以及训练策略等方面进行了诸多的 改进： ● 我们统一设计了更高效的 Backbone 和 Neck ：受到硬件感知神经网络设计 思想的启发，基于 RepVGG style[4] 设计了可重参数化、更高效的骨干网络 EfficientRep Backbone 万个订单行为，涉及 20 万个用户，2.9 万个商家，17.9 万个菜品，订单关联菜品数据共 438 万条，构成 知识图谱。使用 Hitrate@5 作为评价指标。 数据预处理阶段：进行特征分类、异常值处理、统一编码等操作。主要涉及用户（用 户画像特征等）、商家（品类、评分、品牌等）、菜品（口味、价格、食材等）三种实体 数据及点击、购买（LBS、价格、时间等）两类交互数据，对原始数据进行特征分类、 数据编码、缺失值处理等常见预处理操作。 （3）与业务系统无缝对接。 图神经网络的完整落地流程至少包括：基于业务数据构图、离线训练和评测模型、线 上推理、业务指标观测等步骤。要让图神经网络技术成功落地应用，需要充分理解业 务逻辑和业务需求，统一并高效地管理业务场景。同样以美食推荐场景为例，线上日 志记录了曝光、点击、下单等行为事件，知识图谱提供了商家和菜品丰富的属性数 据，如何从这些异质的数据构造图，要结合业务实际多次实验确定。合适的工具能提

《Puppet实战手册》 《Python进阶》 • QCon金牌讲师，QCon优秀出品人 目录 ① 行业趋势分析 ② 多云下运维的挑战 ③ 多云平台架构如何设计？ ④ 困难以及挑战 资源统一管理 监控 账单 ⑤ 未来的展望 行业趋势分析 2017 年主流公有云故障 2018 年主流公有云故障 2019 年主流公有云故障 1% 的机率毁掉一家公司 行业趋势分析 Ngx LVS LVS Ngx DB DB 机房 Ngx Ngx LVS LVS Ngx DB DB 海海外 云故障时，影响不及时 —〉 不可控 集中式监控成本高 —〉 难统一 排查定位问题成本高 —〉 跨度大 业务成本难以核算 —〉 账单难处理 。。。 多云下运维的挑战 Gartner：云管理平台需要具备多云管理、自服务、计量计费、资源弹性及服务编排， Influxdb MySQL RESTful API Access Layer • 云商接口不统一 • SDK • 异常 • 账单 • 参数字典及转换 • 异步任务 • 日志统一 挑战： 资源统一管理 Sprint Cloud Sprint Boot Common 挑战： 资源统一管理 Rest API API Gateway (Kong) EventBus Ser IAM