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 • Migration 异步数据结构 • 使用异步锁和异步 Channel 。 • 使用 spawn_blocking 提交耗时任务 • C FFI 调用时，要关注上下文的线程安全性。 • 多个运行时之间使用 Channel 通信，降低锁使用范围。 Tokio - Graceful Stop • futures::future::Abortable 可用于短路一个 stream • tokio_util::sync::CancellationToken

拥有自己独立的缓冲池，能够缓存数据和索引 MySQL 架构设计—应用架构 强一致性 对读一致性的权衡，如果是对读写实时性要求非常高的话， 就将读写都放在 M1 上面， M2 只是作为 standby 。 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 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 语句中字段，应建立索引。  唯一性约束，系统将默认为改字段建立索引。 唯一性约束，系统将默认为改字段建立索引。  对于只是做查询用的数据库索引越多越好，但对于在线实时 对于只是做查询用的数据库索引越多越好，但对于在线实时 系统建议控制在 系统建议控制在 55 个以内。 个以内。  索引不仅能提高查询 索引不仅能提高查询 SQL SQL 性能，同时也可以提高带 性能，同时也可以提高带

3 月 25 日，海致科技与清华大学计算机科学与技术系共同建设高性能图计算院士专家工作站 。 高性能图计算是高性能计算、图计算两项技术融合产生的新的技术方向，满足人们对更大规模、更复 杂数据的实时处理和存储需求，是计算机领域竞争新战略制高点。 产学结合、协同创新，打造全球领先的国产自研图数据库 AtlasGraph ，培育世界级的图计算软硬件 生态体系，保持对全球科技竞争的战略均衡。 海致高性能图计算院士专家工作站 BI 工具 • 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 Query Language) ，类 SQL 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

Await Tree 的设计原理与实现 • 追踪关键 Future 的生命周期和控制流 • Init, First Poll, Pending, Next Poll, Ready, Cancel • 实时将 Task 的执行状态维护为一棵树 • 显示目前正在阻塞 / 执行的 Await Point • 得名 Await-Tree 基本用例 Await Tree 的设计原理与实现 基本用例 RisingWave 中的应用 • 云原生 SQL 流式数据库 • risingwave.com • GitHub 4.5k Stars • “Materialized View” • 计算：分布式流计算任务，实时增量维护 • 存储： S3 上的 Shared-storage 存储状态和数据 Await Tree 在 RisingWave 中的应用 • 技术挑战 • 计算任务需长期执行，稳定性要求高 • Streaming 连接复用 & 反压 Await-Tree Async Rust 可观测性的灵丹妙药 总结 • Async 生态下的 Stack Tree Backtrace 工具 • 实时观测各个 Task 的执行状态 • 直观分析 Task/Future 间的依赖阻塞关系 • 将 Await-Tree 集成在自己的 Async Rust 系统中！ • github.com/ri

注意到一个现象：写入花的时间似乎是读取的 2 倍？ • 而且写入的同时读取，和单单写入的时间是一样的？ • 似乎写入一个数组的同时也会读取这个数组，造成两倍带宽 ？ 写入的粒度太小造成不必要的读取 • 这是因为缓存和内存通信的最小单位是缓存行： 64 字节。 • 当 CPU 试图写入 4 字节时，因为剩下的 60 字节没有改变，缓存不知道 CPU 接下来会不会用到那 60 字节，因此他只好从内存读取完整的 64 字节，修改其中的 com/2015/10/morton-ordering/ 第 9 章：多核下的缓存 伪共享（ false sharing ） • 需要注意，如果多个核心同时访问的地址非常接 近，这时候会变得很慢！ • 这是因为 CPU 之间通信的最小单位也是 缓存行 （ 64 字节），如果两个核心访问到了的同一缓存 行，假设一个核心修改了该缓存行的前 32 字节， 另一个修改了后 32 字节，同时写回的话，结果要 么是只有前 32

建立产品发展委员会 贡献者流程优化 2022 年 9 月 场 景 深 化 能 力 增 强 Helm/K8s YAML/ 托管场景接入流程优化 UX/UI 升级，工程师一线体验优化 推出效能看板，实时客观度量工程数据指标 效 率 优 化 、 开 发 者 体 验 增 强 2023 年 面向生态伙伴开放场景 面向开发者提供 IDE 插件 / 自测环境 通用工作流广泛链接生态赋能开发者 需要打一个 Chart 包 3. 使用 kubectl 登入服务 1. Zadig 工作流自动更新服务 2. Zadig 集成环境更新服务配置 3. 在 Zadig 的图形界面上查看实时日志、调试 测试 1. 测试因为环境不稳定经常受影响 1. 测试套件的自助式运行，管理和执行分析测试结果 2. 关联到开发工作流中，为开发提供自动化验证保障 效能提升场景： 2K+ 微服务、多语言、

/ image / chart Webassembly Procedures Call waPC 协议标准化了本机代码调用 WebAssembly 和 WebAssembly 调用本机代码的通信 (messaging) 和 错误处理 (error handling) 。 什么是 waPC? WASM 外部函数 接口 FFI Input type Return type Platform

界面化操作，用户提供代码地址和执行命令即可 – 系统内建支持安装 pip 依赖 – 自制存储插件支持分布式文件系统存储用户数据 – 支持官方镜像，不需要 JDOS 提前协助制作镜像 – 提供 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

批处理事务 正确性：无双花或少付 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

Sprint 发布 测试验证 变更发布 产品规划 需求开发 服务的调试——查看环境和服务状态 Sprint 发布 测试验证 变更发布 产品规划 需求开发 服务的调试——查看服务实时日志 Sprint 发布 测试验证 变更发布 产品规划 需求开发 服务的调试——进入容器调试 Sprint 发布 测试验证 变更发布 产品规划 需求开发 服务的调试——临时替换镜像