自测、联调 xN 集成验证 xN 写测试用例 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 业务创新 平台运维 业务压力大，能力建设缓慢： • 大量工作花在工具链维护 • 项目间依赖复杂，环境管理难 • 交付版本依赖工单，发布风险高 • 公共资源 / 业务资源利用率低 赋能多业务：一个平台解决了多异构项目的管理和规范 团队高效协作：定义团队角色工作流模板，随时可用云上环境 价值清晰呈现：为管理者提供全视角效能数据，赋能数字决策 人工低效操作减少 80% 构建资源利用率提升 业务资源利用率提升 30% 统一治理内部规范，开发 自助上线；解放运维，工 作重心向业务稳定性保 障，建设平台工程体系 研发 研发时间被大量占用： • 本地开发环境难模拟 • 多业务联调艰难，诊断耗时多 • 出现问题诊断耗时多 • 流程割裂协作痛苦，响应慢 调试自测免打扰：本地 / 子环境免打扰，独立完成验证工作 自助验证更高效：自动化工作流 + 云上环境，高效验证调试 安全发布有信心： 一个平台完成日常

路径算法 • … 图深度学习 • 图嵌入 • 图卷积 • 图注意力网络 • 图自编码器 图查询及其应用场景 图查询 • 使用图数据库的查询语言进行点边的关联查询，可以快速完成传统数据库难以完成的 多度点边关 联 当前图的典型应用场景 路径识别 群体挖掘 节点识别 相似节点 链接预测 连接强度 一致行动人 同事关系 实际控制人 可能认识的人 上下游 同爱好的人 亲属关系 …  Processing ，高性能图计算引 擎，预置 20 余种图计算算法 ，可扩展的分析引擎支持更复 杂的数据挖掘和机器学习场景 MPP Massively Parallel Processing 架构，大规模集群 分布式存储及并行计 算， Shared Nothing 模式支 持存储计算分离 高性能 基于 Rust 开发的分布式存储引 擎及图计算引擎，精细的内存 管理设计，内置索引系统，支 持毫秒级的并发查询响应速度 Cypher AST 优化器 图计算 内存加速引 擎 服务接口 HTTP/RPC Spark 连接器 Python UDF 执行器 索引管理 一致性存储 RAFT 分片管理 元数据 集群管理 用户权限 GNN 应用层 Atlas 图平台 Atlas Studio Atlas Client 基础 设施 Docker/K8S/VM X86/ARM

传统 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 云厂商 DevOps 平台 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 队花大量时间在碎片化沟通和流 程制定上、各方能力受限、无法 快速响应市场需求 层级越高、对产研状态越模糊 管理低效、延误战机 少量配置、快速拉起环境、稳定 性有保障、减少 90% 手工操作、 赋能开发、员工成就感高 碎片化：手工协作 + 复杂工具链 工程化：一个平台 一键发布 工作流、环境配置自动更新、高 效调试、消除手工操作、精准快 速迭代、研发生产力 / 幸福感提 升 自助运行、系统化管理、自动化 程度高、测试有效性提升、质量

不支持一些数据库特性，比如 事务、外键约束等 不支持一些数据库特性，比如 事务、外键约束等 • Table level lock Table level lock ，性能稍差，更适合读取多的操作 ，性能稍差，更适合读取多的操作 InnoDB InnoDB 特点 特点 •使用 使用 Table Space Table Space 的方式来进行数据存储 的方式来进行数据存储 (ibdata1, 比如，订单处理流程，那么对读需要强一致性，实时写实 时读，类似种涉及交易的或者动态实时报表统计的都要采 用这种架构模式 弱一致性 如果是弱一致性的话，可以通过在 M2 上面分担一些读压力 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 系统优化 系统优化  配置合理的 配置合理的 MySQL MySQL 服务器，尽量在应用本身达到一 服务器，尽量在应用本身达到一 个 个 MySQL MySQL 最合理的使用 最合理的使用  针对 针对 MyISAM MyISAM 或 或 InnoDB InnoDB 不同引擎进行不同定制 不同引擎进行不同定制 性配置 性配置  针对不同的应用情况进行合理配置 针对不同的应用情况进行合理配置

左图的案例中，我们在根目录下，创建了 两个子项目 biology 和 pybmain ，他们 分别在各自的目录下有自己的 CMakeLists.txt 。 二、根项目的 CMakeLists.txt 配置 • 在根项目的 CMakeLists.txt 中，设置了默 认的构建模式，设置了统一的 C++ 版本 等各种选项。然后通过 project 命令初始 化了根项目。 • 随后通过 add_subdirectory biology 添加进来（顺序 无关紧要），这会调用 pybmain/CMakeLists.txt 和 biology/CMakeLists.txt 。 三、子项目的 CMakeLists.txt 配置 • 子项目的 CMakeLists.txt 就干净许多，只是创建了 biology 这个静态库对象，并通过 GLOB_RECRUSE 为他批量添加 了所有位于 src 和 include 下源码和头文件。 这个变量了。 • function 中则是基于定义者所在路径，优先访问定义者的作用域。这里需要 set(key val PARENT_SCOPE) 才能修改到外面的变量。 第二章：第三方库 / 依赖项配置 用 find_package 寻找系统中安装的第三方库并链接他们 find_package 命令 • 常用参数列表一览： • find_package( [version]

拷贝 拷贝 ptr=xxx, len=5 ptr=yyy, len=5 弱引用胖指针： string_view • 如果把一个强引用的 string 到处拷贝来拷贝去，则其指向的字符串也会被多 次拷贝，比较低效。人们常用 string const & 来避免不必要拷贝，但仍比较麻 烦。 • 因此 C++17 引入了弱引用胖指针 string_view ，这种弱引用（ weak reference _S_local_capacity + 1 了没，他是为 了给 ‘ \0’ 留个空位，为的是让 c_str 总能正常得到 0 结尾字符串。 所以因为要支持 c_str ， string 其实比 vector 多一个负担：需要 额外一个字节的空间来存放 ‘ \0’ 。 string 的小字符串优化 • string 的 capacity 函数也经过了特殊处理。 string 内存分布示意图 _M_dataplus 再后来，为了促进两岸统一，中国又有了包含同时简体和繁体的 GB18030 编 码，包含了 27484 个汉字。 • 但是随着富连网的普及，很多网站都会跨国访问，如果你的电脑配置为 GBK ，那么看到其他编码格式的网站就会出现乱码。如何统一世界上这么多 文字的编码？所以出现了俗称“万国码”的 Unicode 。他给世界上所有的字符编 码，从英文字母到中文汉字到古埃及象形文字，现在全部都可以用一个 0x000000~0x10FFFF

Visualization Tool Grafana Web Based Management Tool 21,400+ 4,600+ 18,500+ 社区版开源 2019.07.12 集群版开源 2020.08.03 云原生版开源 2022.08.13 注 : GitHub 为截止 2023 年 5 月数据 TDengine 的 核 心 代 码 全 部 开 源 www.github `location` VARCHAR(24)) 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 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 • Migration • Data Sources • IoT Protocols

tensorboard 作为训练监控实时查看训练状态 – 用户训练完成后释放 GPU 资源，提高 GPU 利用率 – Job 调度 （部门 quota 限制 + 优先级） • 创建训练 – 用户选择集群提供代码地址和执行命令即可 – 选择所用框架（镜像）：支持官方，亦可自制 （提供 dockerfile 生成镜像服务） – 选择存储来源：对接了内部的存储 – 填写代码地址，执行的命令等 –

审计监管：交易日志不可篡改，交易历史可回溯 条件事务：根据一定的条件决定事务执行与否 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