面向开发者的云原生 DevOps 平台 角色： 产品 / 架构 开发 测试 运维 运维 / 开发 技术支持 事件 需求设计 架构设计 拆任务、写代码 代码集成 xN 单元测试验证 xN 代码扫描 xN 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 重视开发者体验，工程师不再做脏活累活 传统 DevOps 体系 Zadig 云原生 DevOps 平台 高人效 低人效 低人效 / 低质量 / 低效率 / 高成 本： 人淹没在系统的海洋里，无数平台手工切换 高人效 / 高质量 / 高效率 / 低成 本： 人在系统之外 / 上，复杂性下沉到单一平台 希望 工程师不再花时间在开发写代码之外的脏活累活，比如服务部署、找环境，服务编排等 Infra 贡献者流程建立 开 放 社 区 搭 建 2021 年 5 月 2021 年 7 月 2021 年 9 月 2021 年 11 月 2021 年 12 月 1 个月功能改造 90% 功能实现开源 技术社区雏形搭建 2022 年 3 月 生态伙伴工具 + Zadig Zadig 企业交付案例场景深化 开 发 者 场 景 挖 掘 3-5 个领域敏感型场景 建立产品发展委员会 贡献者流程优化

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 p s 平 台 。 领先企业抢先实践 Zadig Zadig 研发数字化转型方案正成为产业数字化战略的核心环节 Zadig 设计思路：通过「平台工程」解决流程挑战，通过「技术升级」提升组织效能 01 04 02 03 工程化协同：“人、技术、流 程、工具” 四维协同基线，沉 淀全流程数据，从感知到赋 能，服务于工程师 释放云基建能力：链接任何云 及自建资源（容器、主机、车 机、端等），释放云原生价值 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 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

新一代分布式高性能图数据库的构建 北京海致星图科技有限公司 2023-06-18 沈游人 数据库与大数据专场 海致简介—企业级知识图谱开创者 专业顶尖技术团队支撑 超 700 人团队，其中 80% 为技术人员，创始团队在完成全球第一个中文知 识图谱网站研发后，探索知识图谱技术在企业领域的应用。 2021 年，海致院 士专家工作站成立，站内清华大学计算机博士生占比达 90% 以上。 企业级数据解决方案专家 海致专注为政府、金融、能源等客户提供大数据处理、分析、挖掘服务，在互 联网技术基础上，打造专业、易用的企业级大数据实战应用产品及解决方案。 北京中关村总部 武汉运维中心 深圳研发中心 上海应用中心 专注于数据智能技术赋能中国数字经济发展 海致高性能图计算院士专家工作站 郑纬民 - 海致科技首席科学家 中国工程院院士、清华大学计算机科学与技术系教 授、中国计算机学会前理事长，中国计算机系统结构 的学 的学科带头人，我国高性能计算和存储系统等方面的 泰斗和先行者。 2021 年 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

● 转账计划 ○ 有向无环图 ○ 节点是一个任务 ○ 边是依赖关系 ● 事务层 Marker 负责执行计划 ○ ACID 保证 ○ 依赖控制 ○ 条件执行 ○ 调度账户变动请求 跨分区转账 分布式账务系统 拥抱开源 github: https://github.com/airwallex/Auticuro doc: https://airwallex.github. 磨刀霍霍 – 技术选型 心路历程 ● 对新技术持开放态度 ● Kotlin ：简洁， JVM, GC ● Rust 引入 Linux 内核 ● Android 支持 Rust ● 积极探索新技术对金融科技的改变 ● 对于核心领域系统，追求极致性能，使用 Rust Airwallex 业界 共识 厉兵秣马 - 人才培养 Rust 的吸引力 ● 更加容易吸引对技术有追求的人才 Java 背景， C++ 背景的同事 ● 学习《 rust 程序设计》 ● 1-3 月可以熟练转型使用 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

），专为物联网、工业互联网、金融、 IT 运维监控等场景设计并优化，具有极强的弹性伸缩能力。同时它还带有内建的缓存、流式计算、数据订阅等 系统功能，能大幅减少系统设计的复杂度，降低研发和运营成本，是一个极简的时序数据处理平台。 采用关系型数据库模型  需要建库、建表，  为提升写入和查询效率，要求一个数据采集点一张表  为实现多表聚合，引入超级表概念  子表通过超级表创建，带有标签，通过标签实现多表 • 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 • VPC 对等连接 • 多云部署（ AWS/Azure/ GCP) CONTENTS 自 我 介 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 • Streaming Pipeline

512GB 内存，如果插了超过这个大小的内存条他也不会认出来。 • 此外， 16 位计算机实际上能通过额外的段寄存器访问到 20 位的内存地址（ 1MB ）。 • 32 位计算机还能通过 PAE 技术（物理地址扩展）访问到 36 位的内存地址（ 64GB ） 。 • 64 位计算机反而是因为 16777216 TB 太大，内存地址被阉割到了 39 位（ 512GB ）。 • 64 位计算机：小丑竟是我自己 位。 Windows 认为 long 不论 32 位系统还是 64 位系统都一样应该为 32 位，认为这样安全。 因此我们在编写 C 语言程序时，应该避免使用 long 类型，他会导致你的程序难以跨平台。 除了 long 之外的其他类型则没有区别，可以放心使用。 无符号整数： unsigned 修饰 有符号版本 无符号版本 char unsigned char short unsigned typedef int int32_t; • typedef long long int64_t; • 这样不论操作系统对类型的定义如何混乱，这些标准化的类型都是确定的大小。 • 这就避免了跨平台的麻烦，而且直接他们在类型名字中直接写明了类型的大小，更直观。 标准化的类型： stdint.h • 除了有符号的 int32_t 系列外，也提供了无符号 uint32_t 系列： • typedef

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] ，于是会提前给缓存发送一个读取指令，让他读取 因此硬件出于安全，预取不能跨越页边界，否则可能会触 发不必要的 page fault 。所以我们选用页的大小，因为本 来就不能跨页顺序预取，所以被我们切断掉也无所谓。 • 另外，我们可以用 _mm_alloc 申请起始地址对齐到页边 界的一段内存，真正做到每个块内部不出现跨页现象。 手动预取： _mm_prefetch • 对于不得不随机访问很小一块的情况，还可以通过 _mm_prefetch _mm_malloc(n, aalign) 可以分配对齐 到任意 a 字节的内存。他在 这个头文件里。是 x86 特有的，并且需要通 过 _mm_free 来释放。 • 还有一个跨平台版本（比如用于 arm 架构） 的 aligned_alloc(align, n) ，他也可以分配对 齐到任意 a 字节的内存，通过 free 释放。 • 利用他们可以实现分配对齐到页面（ 4KB

线程（并行课…） 英伟达家显卡（ GPU 专题） 软件要求： Visual Studio 2019 （ Windows 用户） GCC 9 及以上（ Linux 用户） CMake 3.12 及以上（跨平台作业） Git 2.x （作业上传到 GitHub ） CUDA Toolkit 10.0 以上（ GPU 专题） 第 0 章：汇编语言 x64 架构下的寄存器模型 通用寄存器： 32 位时代 xmm0 addss %xmm1, %xmm0 addps %xmm1, %xmm0 xmm0 xmm1 xmm0 为什么需要 SIMD ？单个指令处理四个数据 • 这种单个指令处理多个数据的技术称为 SIMD （ single-instruction multiple-data ）。 • 他可以大大增加计算密集型程序的吞吐量。 • 因为 SIMD 把 4 个 float 打包到一个 xmm

线程（并行课…） 英伟达家显卡（ GPU 专题） 软件要求： Visual Studio 2019 （ Windows 用户） GCC 9 及以上（ Linux 用户） CMake 3.12 及以上（跨平台作业） Git 2.x （作业上传到 GitHub ） CUDA Toolkit 10.0 以上（ GPU 专题） 为什么需要模板函数（ template ） • 避免重复写代码。 • 比如，利用重载实现“将一个数乘以 要是编译器哪怕细看了一眼：字符串怎么可能被写入呢？肯定是会出错的。 • 但是却没有出错，这是因为模板没有被调用，所以不会被实际编译！ • 而只有当 main 调用了这个函数，才会被编译，才会报错！ • 用一个假模板实现延迟编译的技术，可以加快编译的速度，用于代理模式等。 模板函数：一个例子 • 比如，要打印任意一个 vector ： 模板函数：配合运算符重载 • 实现用 std::cout << a 打印任意 vector

线程（并行课…） 英伟达家显卡（ GPU 专题） 软件要求： Visual Studio 2019 （ Windows 用户） GCC 9 及以上（ Linux 用户） CMake 3.12 及以上（跨平台作业） Git 2.x （作业上传到 GitHub ） CUDA Toolkit 10.0 以上（ GPU 专题） 第 0 章：从并发到并行 摩尔定律：停止增长了吗？ • 晶体管的密度的确仍在指数增长，但处理器主 份，作为一个“任务”推送到 全局队列里去。每个线程空闲时会不断地从那个 队列里取出数据，即“认领任务”。然后执行，执行 完毕后才去认领下一个任务，从而即使每个任务 工作量不一也能自动适应。 • 这种技术又称为线程池（ thread pool ），避免了 线程需要保存上下文的开销。但是需要我们管理 一个任务队列，而且要是线程安全的队列。 struct Task { int x0, y0;