系统验证 xN 自动化测试 xN 性能测试 xN 安全测试 xN 数据变更 xN 代码变更 xN 配置变更 xN 部署测试环境 xN 部署预发环境 xN 部署生产环境 xN 部署 / 灰度上线 xN 监控 / 告警 xN 版本归档 xN 交付追踪 xN 数据度量 xN 服务、工单管理 事件、缺陷管理 想 法 服务一：设计 | 代码编写 | 构建 | 测试 | 部署 | 发布 服务二：设计 | 代码编写 | 构建 | 测试 | 部署 | 发布 服务三：设计 | 代码编写 | 构建 | 测试 | 部署 | 发布 以前：面向代码片段的串行交付 现在：面向多个服务编排的产品级自动化并行交付 服务一： 服务定义 | 构建 | 部署 | 测试 | 发布 服务二： 服务定义 | 构建 | 部署 | 测试 | 发布 服务三： 服务定义 | 构建 | 部署 | 测试 | 发布 代码一： 代码编写 | 构建 | 部署 | 测试 | 发布 代码二：

及自建资源（容器、主机、车 机、端等），释放云原生价值 和企业创新力 生态开放：广泛开放系统 模块和 OpenAPI ，链接 一切流程、服务、工具和 上下游伙伴 安全简单自主可控：私有化 部署，现有服务 0 迁移成本 、体验丝滑接入容易、学习 使用门槛极低 现存做法大多以「单点工具 + 写脚本」或运管类平台为主， Zadig 则是面向开发者视角，中立，云原生一体化价值链平台。 与现存 Jenkins 方案 GitLab + Jenkins + 脚本化 运行效率低，管理维护成本高 方案局限性大，安全性风险高 无法支持敏捷交付模式 支持从需求到发布全流程敏捷交付。尤其面向 多服务并行部署发布，云原生构建环境和运行 环境，基础设施对接及企业级 SSO/ 权限管理 等 运维管理类平台 蓝鲸 Rainbond KubeSphere KubeVela 面向资源管理的运维工具集 华为云 DevCloud 阿里云效 腾讯 CODING 云厂商引流为主，锁定风险高 对多云跨地域支持不够 实施负担较重难以推广 面向多云友好，厂商中立，全球多地跨云跨域 安全可靠自动化部署 云原生 CI/CD 工具 Tekton Argo 使用门槛高、学习成本高 需要额外建设全流程能力 接入和使用都极其简单，内置模板库 和最佳实践，基于平台工程打造，可以轻松连 接一切工具链

Fintech 公司落地 Rust 项目的经验分享 Airwalle x 胡宇 Airwallex 我们是一家跨境支付领域的 Fintech 独角兽 关于我们 E2 轮 Fintech 独角兽，业务遍布全球 关于我们： Airwallex 墨尔本 新加坡 伦敦 深圳 香港 北京 旧金山 上海 东京 班加罗尔 阿姆斯特丹 西安 马来西亚 币种 50+ 国家 130+ 高可用：在部分节点失效的情况下，依旧可以提供正确的 服务 超低延迟：实时交易，超低响应延迟 水平扩展性：利用分布式事务实现钱包集群的的水平扩 展，应对高达 100 万 TPS 的流量 可演化性：业务逻辑与底层 API 解耦，当业务发生改变 时，底层 API 不用改变 分布式账务系统 设计理念 - Rust 是我们可靠的基石 分布式账务系统 存算分离 API 解耦 读写分离 层级账号 Rust ● 事务层与账户层分 正确性：内存安全，线程安全 ● 可靠性： Raft 共识算法 raft-rs ● 高性能：关键路径无锁单线程 顶层架构 ● Gateway 路由层 ○ 业务 API 到底层 API 的翻 译 ○ 产生转账计划 ● Marker 事务层 ○ 使用业务 id 进行路由 ○ 执行转账计划 ○ 分发账户变动请求 ● Auticuro 账户层 ○ 使用账户 id 进行分区 ○ 执行账户变动请求

和流量，比如一些报表的读取以及静态配置数据的读取模块 都可以放到 M2 上面。比如月统计报表，比如首页推荐商品 业务实时性要求不是很高，完全可以采用这种弱一致性的设 计架构模式。 中间一致性 如果既不是很强的一致性又不是很弱的一致性，那 么我们就采取中间的策略，就是在同机房再部署一个 S1(R) ，作为备库，提供读取服务，减少 M1(WR) 的 压力，而另外一个 idc 机房的 M2 尽量不用触发器，特别是在大数据表上 应用优化 应用优化 编写高效的 编写高效的 SQL SQL （三） （三）  更新触发器如果不是所有情况下都需要触发，应根据业务需要加 更新触发器如果不是所有情况下都需要触发，应根据业务需要加 上必要判断条件 上必要判断条件  使用 使用 union all union all 操作代替 操作代替

TDengine - 业务模式 开源版 企业版 云服务版 核心功能开源 • SQL 支持 • 无模式写入 • 缓存 • 流计算 • 数据订阅 • 集群、高可用 高可靠、线性扩展 + 专业技术服务 • 边云数据复制 • 跨云 / 异地数据复制 • 增量备份 • 多级存储 • 工业数据接入 全托管时序数据 管理云服务平台 • 全托管服务 • VPC 对等连接 • 多云部署（ AWS/Azure/ 多种不同协议数据对接，开发复杂度高 • 模块之间关联性不高但模块组成复杂，可维护性差 • 大量设备大量数据归集存储，存储压力大 • 数据总线 / 消息队列消息接入，定制化程度要求高 • 数据业务逻辑自定义需求强 • 一定的实时数据分析能力 taosX - 功能路线图 集群运维 数据接入 流式处理 流式处理 数据分享 开放平台 • Backup/Restore • Replication

图分析工具集 • 图咨询服务 Source ： Graph Aware 图数据库发展趋势 AtlasGraph 研发背景 • 业务对大图分析的诉求（千亿点、万亿边） • 实时风控对图库的性能挑战（ OLTP 毫秒级响应） • 海致图平台产品服务于金融、政府行业有大量业务经验积累（接近客户需求） • 现有开源产品无法满足要求（受限于基础架构设计，优化性能有限） 新一代分布式图数据库需具备的特性 的图查询 语言，内置上百种分析函数， 面向分析师友好，拥抱标准， 基于 openCypher 向 ISO GQL 迈进 实时大图 支持万亿节点存储及流式计算 引擎的结合，最新数据实时入 库构图，为在线业务决策分析 提供有力支撑 AtlasGraph 架构及实现 新一代图技术应用特征简介 Takeaway AtlasGraph 架构概览 存储层 副本管理 CRAQ 图原生存储 CPU/GPU 等异构设备训练 • 特殊设计的高性能图算子库 丰富的算法库 • 内置多种 20+ 个 GNN 算法 • 支持同构图 / 异构图 / 属性图 客户的信任 • 上线某银行反欺诈场景 业务效果提升 10%+ 灵活易用的开发平台 • AtlasML Python Library • 集成 Jupyter Notebook 超参数自动优化 • 支持超参数自动调优，解放算 法科学家生产力，避免繁杂的

Pig(pig) 语法 来强制拷贝。 为什么很多面向对象语言，比如 Java ，都没有构造函数全家桶这些概念？ • 因为他们的业务需求大多是：打开数据库，增删改查学生数据，打开一个窗口，写入一个 文件，正则匹配是不是电邮地址，应答 HTTP 请求等。 • 这些业务往往都是在和资源打交道，从而基本都是刚刚说的要删除拷贝函数的那一类，解 决这种需求，几乎总是在用 shared_ptr 脆简化：一切非基础类型的对象都是浅拷贝，引用计数由垃圾回收机制自动管理。 • 因此，以系统级编程、算法数据结构、高性能计算为主要业务的 C++ ，才发展出了这些思 想，并将拷贝 / 移动 / 指针 / 可变性 / 多线程等概念作为语言基本元素存在。这些在我们的 业务里面是非常重要的，所以不可替代。 • （试图升华文章中心主旨） 扩展阅读关键字 • 限于篇幅，此处放出一些扩展知识供学有余力的同学研究：

and easyuse hardware wallet for the Web3 world 利用 Rust 重塑移动应用开发 Photo / image / chart 采用 Rust 重构业务逻 辑的背景和动机 Performance The same business logic will run on different platforms such as embedded devices target - Call the function on the swift code 利用 Rust 重塑移动应用开发 Photo / image / chart Rust 在 Keystone 业务上的实践 Rust Crypto Core 利用 Rust 重塑移动应用开发 RCC_android RCC_ios https://github.com/KeystoneHQ/rust-crypto-core

用于实验的 GPU 容器 2.基于 Kubeflow 的机器学习训练服务 3.模型管理和模型 Serving 服务 Experiment Training Serving 均基于容器，不对业务方直接提供 GPU 物理机 GPU 实验 JDOS 常规的容器服务 ，使用 gpu 的 zone ， 自行设定相应的镜像即 可，有完善的周边服务 训练服务 • 提供基于 kubeflow 的分布式训练方案

CPU 融合 Fusion of IO/CPU intensive 南向调度融合：异步并行迭代器  将数据容器内的数据进行递归二分，对左 半和右半分别生成一个异步任务。最终对 单个数据执行用户业务逻辑 IO & CPU 融合 南向调度融合  IO & CPU 通过设置不同优先级，进 入不同线程池调度  线程池根据负载监控（任务平均等待 时间等数据）进行线程池动态扩缩 容。  任务窃取