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：

优化了写入性能  优化了分布式方案 CeresDB – 目标 解决时间线高基数问题 • 能高效处理好 APM 型时序数据 • 同时能高效处理好高基数时间线场景 提供原生分布式方案 • 大规模部署 • 提供高可用、高可靠的服务 • 支持水平扩容 • 支持高效的分布式查询 - Tokio Preemption - Future Cancellation Rust 生产实践 生产实践 spawn(task1) cpu_runtime.spawn(task2) cpu_runtime.spawn(task3) 生产实践 – Preemption 总结： Mixed workload: 碰到混合负载的时候，把 CPU 密集型任务隔离出去 会得到比较好的效果。 相关 Blog ： 1. https://tokio.rs/blog/2020-04-preemption 2. https://www

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

• 而且需要开启 --extended-lambda 开关。 • 为了只对 .cu 文件开启这个开关，可以用 CMake 的生成器表达式，限制 flag 只对 CUDA 源码生效，这样可以混合其他 .cpp 文件也不会发生 gcc 报错的情况了。。 如何捕获外部变量？ • 如果试图用 [&] 捕获变量是会出错的，毕 竟这时候捕获到的是堆栈（ CPU 内存）上 的变量 arr 本身，而不是

Rust 在系统编程已经取得了巨大成功 培养更广泛的 Rust 开发 围绕 LLM 生态封装相应的 Rust 框 架，让开发者能够使用简单的 Rust 写 应用 如何用 Rust 实现的 构建和部署 AI 相关工作流的 serverless 平台 • 上传 Rust function ，平台负责将 Rust 编译成 Wasm ，并运行在 WasmEdge 安全容 器中 • 平台封装了一些常用 GitHub 、 Discord 、向量数据库比如 qdront 。 • 整个 serverless 平台是为 Rust 和 WebAssembly 设计的 视频演示如何使用 serverless 的方式部署 一个 PR review 机器人。 待插入视频，大概是 2 分钟的录屏 Talk is cheap, show me the code! • Telegram ChatGPT 机器 人 •

自带电池”，开箱即用 Part10 – 工程实践 践行哲学，遵循惯例，认清本质，理解原理 • Go module • 自定义 go 包导入路径 • Go 命令使用（包括代码生成） • 常见的“坑” 构建、部署、代码生成、 Go“ 坑”大检阅 示例代码与勘误 践行哲学，遵循惯例，认清本质，理解原理 • https://github.com/bigwhite/ GoProgrammingFromBeginnerToMaster

计算任务需长期执行，稳定性要求高 • 算子逻辑复杂，计算与存储读写穿插，强依赖 Async • Await-Tree 的应用 • 数次帮助解决棘手的 Async Stuck 问题 • 长期于生产环境部署，性能开销极低 Backtrace 的补充 Await Tree 在 RisingWave 中的应用 • 在 Panic Hook 里打印 Await-Tree Async Stuck ： Future

Rust Rust 与原有技术栈的融合 ● Kotlin ： 偏业务，适合快速迭代 ● Rust ：偏基础架构，适合精心打磨 ● gRPC ：跨语言跨平台通讯 心路历程 真刀实枪 – 开发调试部署 IDE JetBrains + Rust 插件 Gitlab CI/CD 心路历程 真刀实枪 – 文档工具 文档生成 CI/CD git page 作为文档 心路历程 吐槽点 ●

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/ GCP) CONTENTS 自 我 介 绍 T D e n g i n e t a o s X R u s t 使 用 taosX - 物联网数据接入问题

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 只做 standby 容灾方 式的用途。 当然这里会用到 3 台数据库服务器，也许会增加采