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 云原生 DevOps 方案 降本提效 组织能力提升 业务负责人 研发不透明，规划凭感觉： • 发版时间靠运气 • 团队熬夜冲进度 研发透明化：不同项目清晰可见的效率、质量、进度 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 • 价值清晰呈现：为管理者提供全视角效能数据，赋能数字决策 人工低效操作减少 80% 构建资源利用率提升 60% 业务资源利用率提升 30% 统一治理内部规范，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

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 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 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 面向开发者，需结合 CI/CD 工具额外 搭建全流程能力 专门面向开发者的生产力平台，涵盖需求到开 发，测试，运维的云原生一体化技术底座支撑 云厂商 DevOps 平台 华为云 DevCloud 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 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

A Multi-address DSN(Data Source Name) parser. TDengine 应用开发组 • Python/Rust/Go 连接器 • 数据可视化 • 数据库运维工具 • 第三方数据源接入 • BI 系统接入 https://taosdata.com/ https://github.com/zitsen CONTENTS 自 我 介 绍 T D e TDengine: 时序数据库 TDengine 是一款开源、云原生的时序数据库（ Time Series Database ），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 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 • Data Sources

国信通产业集团等电力能源行业提供数据智能产品解决方案及长期服务。 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 度高，研制难度大，创新性强，项目成果整体达到国际先进水平， 其中异质图建模与表示学习技术和超大规模图学习系统处于国际领 先水平。” 以终为始，以行为知，这一项目从图计算所面临的挑战出发，解决了大规模图数据所产生 的建模能力不足、结构知识难用、巨量数据难算等技术挑战，实现了大规模复杂异质图数 据的表示学习模型、语义推荐和风险管理关键技术，构建了完整的兼具理论指导与应用检 验的大规模图数据智能分析系统与平台，满足了大数据时代从复杂异质图数据中进行知识 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

被忽视的访存优化：内存带宽与 cpu 缓存机制 8.GPU 专题： wrap 调度，共享内存， barrier 9.并行算法实战： reduce ， scan ，矩阵乘法等 10.存储大规模三维数据的关键：稀疏数据结构 11.物理仿真实战：邻居搜索表实现 pbf 流体求解 12.C++ 在 ZENO 中的工程实践：从 primitive 说起 13.结业典礼：总结所学知识与优秀作业点评 能提升的时代一去不复返了，现在 要我们动动手为多核优化一下老的 程序，才能搭上摩尔定律的顺风车 。 神话与现实： 2 * 3GHz < 6GHz • 一个由双核组成的 3GHz 的 CPU 实际上提供了 6GHz 的处理能力，是吗？ • 显然不是。甚至在两个处理器上同时运行两个线程也不见得可以获得两倍的性能。相似的 ，大多数多线程的应用不会比双核处理器的两倍快。他们应该比单核处理器运行的快，但 是性能毕竟不是线性增长。 ，其中 c 是线程数量 封装好了： parallel_for 面向初学者： parallel_for 基于迭代器区间： parallel_for_each 二维区间上的 for 循环： blocked_range2d 三维区间上的 for 循环： blocked_range3d 所有区间类型 第 2 章：缩并与扫描 缩并（ reduce ） 1 个线程，依次处理 8 个元素的缩并，花了

示当前编译所针对的 GPU 的架构版本号 是多少。这里是 520 表示版本号是 5.2.0 ，最后一位始终是 0 不用管，我们 通常简称他的版本号为 52 就行了。 • 这个版本号是编译时指定的版本，不是运 行时检测到的版本。编译器默认就是最老 的 52 ，能兼容所有 GTX900 以上显卡。 https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-compiler-driver-nvcc/index threadIdx 三维的板块和线程编号 • CUDA 也支持三维的板块和线程区间。 • 只要在三重尖括号内指定的参数改成 dim3 类型即可。 dim3 的构造函数就是接受三 个无符号整数（ unsigned int ）非常简单 。 • dim3(x, y, z) • 这样在核函数里就可以通过 threadIdx.y 获取 y 方向的线程编号，以此类推。 那二维呢？ • 需要二维的话，只需要把 方向有大小，就相当于二维了，不会有 性能损失。实际上一维的 <<>> 不 过是 <<>> 的简写而已。 图片解释三维的板块和线程 • 之所以会把 blockDim 和 gridDim 分三维主要是因为 GPU 的业务常常涉及到三维图形学和二维图像，觉得 这样很方便，并不一定 GPU 硬件上是三维这样排列 的。

用于分配一个三维数组。 各维度上的大小通过 cudaExtent 指定，方 便起见我们的 C++ 封装类用了 uint3 表示 大小。 • GPU 的多维数组有特殊的数据排布来保障 访存的高效，和我们 CPU 那样简单地行主 序或列主序（如 a[x + nx * y] ）的多维数组 不一样。 • 随后可用 cudaMemcpy3D 在 GPU 的三 维数组和 CPU 的三维数组之间拷贝数据。 现了 GPU 作为图形学专业硬件的能力。 CUDA 纹理对象：封装 • 表面对象访问数组是可读可写的。纹理对象也可以访问 数组，不过是只读的。好处是他可以通过浮点坐标来访 问，且提供了线性滤波的能力。 • 在核函数中可以通过 tex3D 来读取纹理中的值。 • 之所以纹理是因为 GPU 一开始是渲染图形的专用硬件 ，会用到一些贴图等，这就是二维的纹理。 • 当输入的浮点坐标不是整数时，由 当输入的浮点坐标不是整数时，由 GPU 硬件提供双线 性插值（ bilerp ），比手写的高效许多。 • 当然如果是三维数组，那就是三维纹理对象，访问时是 提供三线性插值（ trilerp ）的。 CUDA 纹理对象：封装 • 其中 cudaTextureAddressMode 表示采样的坐标超出范 围时采取的措施，有以下几种选择： • cudaAddressModeClamp ：超出范围就用边界值代替

核才饱和。 • funcC 用了 6 核才饱和。 • 结论：要想利用全部 CPU 核心，避免 mem-bound ，需要 func 里有足够的计算 量。 • 当核心数量越多， CPU 计算能力越强，相 对之下来不及从内存读写数据，从而越容 易 mem-bound 。 1 2 4 6 8 10 0 50 100 150 200 250 300 350 funcA funcB 做的事情相当于：读 + 写，从而 每个元素只需要访问两遍内存。对这种完全 mem-bound 的程 序而言就是加速了 2 倍。 测试结果 可见，能否很好的利用缓存，和程序访问内存的时间局域性有关。 案例：一维 jacobi 迭代 • 一些物理仿真中，常用到这种形式的迭代法： • for (i=0...n) b[i] = a[i + 1] + a[i - 1]; // 假装是 jacobi • swap(a • 其实操作系统惰性分配的特性，也是 SPGrid （ Sparsely-Paged-Grid ）得以实现的基础 ，他利用 mmap 分配比机器大得多的内存（比如 2048*2028*1024 的三维网格），然后 在里面索引，这样就相当于利用硬件的分页机制实现了稀疏数据结构，既能高效利用内存 ，随机访问和插桩又特别高效。有兴趣可以研究一下他们的论文，也用了莫顿序增强 TLB 和缓存的局域性，非常精彩。

tonybai.com 博主 目 录 写书的历程 0 1 Go 语言精进之路导读 0 2 我是怎么读书的 0 3 写书的历程 第一部分 程序员的“小目标”与写书三要素 写书三要素 写书 <- 能力 +意愿 + 机会 过程 写书不易，写高质量的书更难 2018 年下 旬开始动笔 2020 年 11 月下旬 初稿交付 2021 年 12 月出版 《 Go 语言精进之路》导读 第二部分 “ 我的语言之局限，即我的世界之局限” - 路德维 希 · 维特根斯坦（语言哲学奠基人） “ 不能改变你思维方式的语言，不值得学习” - Alan Perlis ( 首届图灵奖得主 ) Part1 - 进入 Go 语言编程思维导引 站在语言设计者的高度理解 Go 的与众不同 Go 诞生 与演进 Go 设计哲 学 Go 编程思 维举例 怎么学习 Go 思维？ 学习本质是一种模仿。要学习

3) • s.append(“world”s, 3) 改成 s += string_view(“world”).substr(3) • 又高效，又直观易懂，且 substr 附带了自动检查越界的能力，安 全。 • string_view(“world”) 也可以简写作 “ world”sv ，我们稍后再详细谈 谈。 运算符 + 和 += • 刚刚说了 + 和 += 比 append 更直观，而且只要配合 strcmp(a, b) 判断两者相 等。 • 因此 string 也有一个成员函数 compare ，他也是返回 -1 、 1 、 0 表示大小关系。此外， C++20 中引入了 <=> 这个万能比较运 算符，意在取代 compare 成为标准，不过这个更加强类型一点。 • 总之， a == b 和 !a.compare(b) 等价。 C++20 新增： starts_with 和 ends_with 的成员里， size() 是 O(1) 的。 • 在尾部切片可以用 resize() 修改长度，无需写入字符串本身。 • string_view 和 span 无非是个弱引用版本，额外增加了在头部切片的能力而 已。 强引用胖指针： string • 刚刚说的 string 容器，是掌握着字符串生命周期（ lifespan ）的胖指针。 • 这种掌管了所指向对象生命周期的指针称为强引用（ strong