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 用 户 运行阶段 需求阶段 研发阶段 现代软件交付挑战：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 90% 工作，开发自助发布 需求研发总耗时降低

bilibili.com/video/BV1fa411r7zp 课程 PPT 和代码： https://github.com/parallel101/course 为什么往 int 数组里赋值 1 比赋值 0 慢一倍？ 第 1 章：内存带宽 cpu-bound 与 memory-bound • 通常来说，并行只能加速计算的部分，不能加速内存读写的部分 。 • 因此，对 fill 这种没有任何计算量，纯粹只有访存的循环体，并 64 字节分块地随机访问 • 解决方法就是，把数据按 64 字节大小分块。随 机访问时，只随机块的位置，而块的内部仍然按 顺序访问。 • 可以看到 64 字节分块的效果拔群，但还是比顺 序访问慢一些，为什么？明明没有浪费带宽了？ 缓存行预取技术：吃着一碗饭的同时，先喊妈妈烧下一碗饭 • 其实，当程序顺序访问 a[0], a[1] 时， CPU 会智能地预测到你接下来可 能会读取 a[2] 次的程序还是会无法达到 mem-bound ，手动预取以后才能达到，就是因为硬件预取预测失败，导致不得不等 内存抵达了才能算，导致延迟隐藏失败。隐藏失败： a[0] a[1] a[2] 为什么写入比读取慢？ • 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

节 少的字段就不用大字段。比如，主键，强烈建议用 int 整型 . 不用 bigint ，为什么 ? 省空间啊。空间是什么 ? 空间就是效率！按 4 个字节和按 32 个字节定位一条记 录，谁快谁慢太明显了。涉及几个表做 join 时， 效果 就更明显了。更小的字段类型占用的内存就更少，占用 的磁盘空间和磁盘 I/O 也会更少，而且还会占用更少的 带宽。因此 . 在日常选择字段时必须要遵守这一规则。 MySQL Slow Log MySQL Slow Log 分析工具 分析工具  mysqldumpslow - mysql mysqldumpslow - mysql 官方提供的慢查询日志分析 官方提供的慢查询日志分析 工具 工具  mysqlsla - hackmysql.com mysqlsla - hackmysql.com 推出的一款日志分析工具 推出的一款日志分析工具

reserve 解决 • 因此，如果你早就知道要推入元素的数量，可以调用 reserve 函数先预留那么多的容量，等待接下来的推入 。 • 这样之后 push_back 时，就不会一次次地扩容两倍慢 慢成长到 128 ，避免重新分配内存和移动元素，更高效 。 • 比如这里我们可以提前知道循环会执行 100 次，因此 reserve(100) 就可以了。 • 可以看到只有一次 malloc(400)

Windows 版的 Qt 默认安装就会安装到： • C:/Qt5.12.1/msvc2017_64/lib/cmake/Qt5/Qt5Config.cmake 。 • 何况我们同学有的还喜欢装到 D 盘去， Windows 是非标准路径的重灾区，他就没有一个 统一的 /usr/lib 目录。然而你一旦把库安装到非标准路径， find_package 是找不到的。 • 这时你需要手动指定一个变量告诉他在哪儿，可以是普通变量

MB = 1024 KB • 1 GB = 1024 MB • 1 TB = 1024 GB • 也有人说 1 KiB 才是 1024 B 的，但是很少有人采用这种写法…… • 在买硬盘和 u 盘等存储设备的时候，往往会出现容量减少的情况，这是因为生产厂家按照 的是 1000 倍的换算的，而我们的系统中一般都是按照 1024 倍去计算的。 字还被用于表示内存地址 • 字的长度除了决定一次

通常来说，模板的内部实现需要被暴露出来，除非使用特殊的手 段，否则，定义和实现都必须放在头文件里。 • 但也正因如此，如果过度使用模板，会导致生成的二进制文件大 小剧增，编译变得很慢等。 boost 编译慢的原因找到了……因为他们用了大量的模板 。 模板的应用：编译期优化案例 • 在右边这个案例中，我们声明了一个 sumto 函数，作用是求出从 1 到 n 所有 数字的和。 • 用一个 debug

几个线程，因为我们只要同时执行就行了嘛。 • 比如 cornell box 这个例子里，我们把图片均匀 等分为四块处理。然而发现 4 号线程所在的块， 由于在犄角旮旯里光线反弹的次数多，算得比其 他块的慢，而有的块却算得快。但是因为木桶原 理，最后花的时间由最慢的那个线程决定，因此 变成 1 分 30 秒了，多出来的 30 秒里 1 号和 2 号 核心在闲置着，因为任务简单已经算完了，只有 4

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 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 – 可以选择是否监控训练，提供 tensorboard 任务列表 可以指定 git 的 commit-id 发起任务 任务详情 可以查看具体的容器列表，以及查看容器的日志和事件 Serving 服务 提供统一便捷的 GPU 利用率 创建 Serving 与训练集成 • 用户只需要简单选择机房和 镜像填写模型名即可完成 Serving 服务创建 自有模型 • 用户只需要填写模型地址即 可 GPU 监控 • 容器监控服务，自适 应 GPU 容器，可根据 容器 IP 查询记录 , 便 于用户查看服务状态 ，亦可作为 HPA 的数 据源 • 采集项 name,index,fan.speed,te mperature

中一个特殊的变量，用于控制构建类型，他的值可以 是： • Debug 调试模式，完全不优化，生成调试信息，方便调试程序 • Release 发布模式，优化程度最高，性能最佳，但是编译比 Debug 慢 • MinSizeRel 最小体积发布，生成的文件比 Release 更小，不完全优化，减少二进制体积 • RelWithDebInfo 带调试信息发布，生成的文件比 Release 更大，因为带有调试的符号信