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 5 分钟，上线 2 小时 服务一：设计 进度管理：根据团队客观数据，预测和确定项目规划 迭代进度一目了然 项目从无到有可核算 管理有数据科学依据 解放管理，更多时间花在 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 低采购成本、低实施成本， 内置模板库和最佳实践；高扩展性、技术先进性强 ，可灵活广泛接入现有工具链和业务场景 基于代码管理的 DevOps 方 案 Gitee 平台 GitLab 平台 局限性大、全流程安全性低 维护成本高 支持多个服务并行构建部署、产品级发布，可灵活 安全接入多个代码仓及周边工具链 Zadig 与现存 DevOps 方案对比 来自客户的评价： 2 Zadig

释放工程师创造力 DevOps 价值链平台 产 业 数 字 化 核 心 资 产 是 软 件 和 数 据 ： 传 统 软 件 / 配 置 / 数 据 迭 代 方 式 已 经 无 法 适 应 ， 软 件 工 程 化 时 代 已 然 到 来 。 Z a d i g 软 件 工 程 平 台 是 国 内 落 地 程 度 最 深 、 使 用 范 围 最 广 （ 近 千 家 企 业 ） 的 云 原 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 DevOps 方案对比： 现存方案 典型代表 方案特点分析 Zadig 优势 传统 Jenkins 方案 GitLab + Jenkins + 脚本化 运行效率低，管理维护成本高 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 企业自建 DevOps 流程平台 围绕 Jenkins 或 CI/CD 工具 搭建流程串接胶水平台 局限性大扩展性差 内部推广难度极高 做完后价值难被证明 通用性、可扩展性、技术先进性强，可以灵活

 为已有的分析模型增加“关系特征”维 度 客户贡献度 客户信用分 客户忠诚度 客户欺诈分 客户风险度 违约概率 客户资质 … 集团关系 社群关系 欺诈团伙 担保关系 资金圈 / 链 …  设别出带有某种共同特征 的企业或个人群体 舆情传导 营销传导 风险传导 …  计算某个事件在关联的企业、个人 之间的传递过程和传递概率 图深度学习及其应用场景 图嵌入 • 将高维的图信息映射到低维向量中 处理流程 全面的算法支持  覆盖全部常用算法 • 路径计算、社区检测、相似度计算 等  丰富的自研图算法 • 环路识别、链路识别、节点间全路径、 发散子图识别、汇聚子图识别、金字塔 子图识别 与图数据库的深度结合  使用 cypher 语句直接调用  支持在用户筛选出的子图上计算  灵活的参数设定 自研图计算系统架构、极致的性能优化  深度适应客户的系统环境和算法需求

Future 灵活的可组合性 • 任意定制 Poll 的执行逻辑 (Join / Select / Timeout) • 动态的调用关系 • 痛点：观测与调试工具无法理解灵活的执行逻辑 • Backtrace 不够直观 ( 调用栈 -> 调用树 ) • Tracing 无法追踪调用关系的变化 Async Rust 观测与调试的痛点 Async Rust 回顾 • 特性：用户态调度的无栈协程 • Await-Tree 的 设计原理与实现 2 回顾 Async Rust 的设计与痛点 1 Await-Tree 的 应用与真实案例 3 设计目标 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

vector a{4}; • 会得到长度为 1 只有一个元素 4 的数组。 • 如果需要长度为 4 ，元素全部为 0 的数组，必 须用圆括号 () 而不是花括号 {} ，这样才能保证 调用他的显式（ explicit ）构造函数： • vector a(4); • 会得到长度为 4 元素全为 0 的数组。 • vector(initializer_list list); 容器：构造函数 • 这在对于只能用花括号初始化的类成员来说，就 有很大问题： • vector a{4}; • 会得到长度为 1 只有一个元素 4 的数组。 • 但还是可以用这种写法强制调用显式构造函数： • vector a = vector(4); • 会得到长度为 4 元素全为 0 的数组。 • vector(initializer_list list); 容器：构造函数 • 这在对于只能用花括号初始化的类成员来说，就 有很大问题： • vector a{4}; • 会得到长度为 1 只有一个元素 4 的数组。 • 但还是可以用这种写法强制调用显式构造函数： • vector a = vector(4); • 会得到长度为 4 元素全为 0 的数组。 • vector(initializer_list list);

代码写在同一个文件内，这 是 OpenCL 做不到的。 编写一段在 GPU 上运行的代码 • 定义函数 kernel ，前面加上 __global__ 修 饰符，即可让他在 GPU 上执行。 • 不过调用 kernel 时，不能直接 kernel() ，而 是要用 kernel<<<1, 1>>>() 这样的三重尖括 号语法。为什么？这里面的两个 1 有什么用 ？稍后会说明。 • 运行以后，就会在 • 这是因为 GPU 和 CPU 之间的通信，为了高效，是异 步的。也就是 CPU 调用 kernel<<<1, 1>>>() 后，并不 会立即在 GPU 上执行完毕，再返回。实际上只是把 kernel 这个任务推送到 GPU 的执行队列上，然后立即 返回，并不会等待执行完毕。 • 因此可以调用 cudaDeviceSynchronize() ，让 CPU 陷 入等待，等 GPU 完成队列的所有任务后再返回。从而 用，可以有参数，不可以有返回值。 • 而 __device__ 则用于定义设备函数，他在 GPU 上执行，但是从 GPU 上调用的，而 且不需要三重尖括号，和普通函数用起来一 样，可以有参数，有返回值。 • 即： host 可以调用 global ； global 可以调 用 device ； device 可以调用 device 。 声明为内联函数 • 注意， inline 在现代 C++ 中的效果是声明一个函数为

通用寄存器： 32 位时代 • 32 位 x86 架构中的通用寄存器有： • eax, ecx, edx, ebx, esi, edi, esp, ebp • 其中 esp 是堆栈指针寄存器，和函数的调用与返回相关。 • 其中 eax 是用于保存返回值的寄存器。 通用寄存器： 64 位时代 • 64 位 x86 架构中的通用寄存器有： • rax, rcx, rdx, rbx, rsi, rdi vector, map, set, string 等 …… constexpr ：强迫编译器在编译期求值（续） 发现：会让编译变得很慢，因为这 50000 次迭代是在编译期进行的。 第 2 章：内联 调用外部函数： call 指令 @PLT 是 Procedure Linkage Table 的缩 写，即函数链接表。链接器会查找其他 .o 文件中是否定义了 _Z5otheri 这个符号， 如果定义了则把这个 定义在同一个文件中，编 译器会直接调用，没有 @PLT 表示未定义 对象。减轻了链接器的负担。 编译器优化：内联化 只有定义在同一个文件的函数可以被内联 ！否则编译器看不见函数体里的内容怎么 内联呢？ 为了效率我们可以尽量把常用函数定义在 头文件里，然后声明为 static 。这样调用 他们的时候编译器看得到他们的函数体， 从而有机会内联。 内联：当编译器看得到被调用函数（ other ）实现的时候

--build build 统一了不同平台（ Linux 上会调用 make ， Windows 上调用 devenv.exe ） • 结论：从现在开始，如果在命令行操作 cmake ，请使用更方便的 -B 和 --build 命令。 // 在源码目录用 -B 直接创建 build 目录并生成 build/Makefile // 自动调用本地的构建系统在 build 里构建，即： make -C -C build -j4 // 调用本地的构建系统执行 install 这个目标，即安 装 -D 选项：指定配置变量（又称缓存变量） • 可见 CMake 项目的构建分为两步： • 第一步是 cmake -B build ，称为配置阶段（ configure ），这时只检测环境并生成构建规则 • 会在 build 目录下生成本地构建系统能识别的项目文件（ 目录下生成本地构建系统能识别的项目文件（ Makefile 或是 .sln ） • 第二步是 cmake --build build ，称为构建阶段（ build ），这时才实际调用编译器来编译代码 • 在配置阶段可以通过 -D 设置缓存变量。第二次配置时，之前的 -D 添加仍然会被保留。 • cmake -B build -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/opt/openvdb-8.0 • ↑ 设置安装路径为

i n e t a o s X R u s t 使 用 Why Rust ? • 安全性 • 高性能 • 跨平台兼容 • 强大的类型系统和抽象表达能力 • 优秀的 Rust 生态和开发工具链 • C FFI 互操作能力 • async/await 异步编程 Rust - Crates Used in taosX • Async runtime: https://crates.io/crates/tokio blocking code Tokio - Notes • 使用非阻塞或并发 / 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

值函数，但是提供了移动构造 / 赋值函数。 • 因此，当 t1 所在的函数退出时，就会调用 std::thread 的解构函数，这会销毁 t1 线程 。 • 所以， download 函数才会出师未捷身先死 ——还没开始执行他的线程就被销毁了。 解构函数不再销毁线程： t1.detach() • 解决方案：调用成员函数 detach() 分离该 线程——意味着线程的生命周期不再由当 前 程还是有点麻烦，我们可以自定义一个类 ThreadPool ，并用他创建一个全局变量， 其解构函数会在 main 退出后自动调用。 std::jthread ：符合 RAII 思想，解构时自动 join() • C++20 引入了 std::jthread 类，和 std::thread 不同在于：他的解构函数里会 自动调用 join() 函数，从而保证 pool 解 构时会自动等待全部线程执行完毕。 小彭老师快乐吐槽时间 std::future 对象 。 • lambda 的函数体将在另一个线程里执行 。 • 接下来你可以在 main 里面做一些别的事 情， download 会持续在后台悄悄运行。 • 最后调用 future 的 get() 方法，如果此时 download 还没完成，会等待 download 完成，并获取 download 的返回值。 显示地等待： wait() • 除了 get()