Kubernetes Operator 实践 —— MySQL 容器化 刘林 搜狗资深工程师 关于我 搜狗商业平台研发部 资深开发工程师 l 主要从事商业平台研发工作，在构建高性能、高可用大规模 系统方面有丰富的实践经验 l 目前专注于云计算、DevOps 等相关领域，负责搜狗商业云 平台的设计研发工作 刘林 1. 背景介绍 2. Operator 的基本原理 3. MySQL BizNginx （Load Balancer） Kafka Zookeeper etcd AppEngine（Resin/Tomcat…) 统一服 务管理 Kubernetes 模板管理 自动化测试 部署中心 服务发现 灰度发布 监控中心 日志系统 PaaS SaaS 编 译 发 布 授 权 监 控 IaaS Registry SOA服务框架 DevOps 测 试 Cluster2 Node Node Node Node 商业云平台 BizCloud • 弹性伸缩能力不足 • 机器资源利用率不高 • 服务管理复杂 问题 有状态服务的需求越来越多 有状态服务容器化 1. 背景介绍 2. Operator 的基本原理 3. MySQL Operator 设计实践 4. 小结 无状态服务 服务调度 有状态服务集群 服务调度 状态保存 集群管理 有状态服务

码生成补全等应用场景， 支持联网搜索与深度思考模式，同时支持文件上传，能够扫描读取各类文件及图片中的文字内容。 文本生成 表格、列表生成（如日程安排、菜谱） 代码注释、文档撰写 结构化生成 文章/故事/诗歌写作 营销文案、广告语生成 社交媒体内容（如推文、帖子） 剧本或对话设计 文本创作 长文本摘要（论文、报告） 文本简化（降低复杂度） 多语言翻译与本地化 摘要与改写 02 实体提取（人名、地点、事件） 文本分类 文本分类 主题标签生成（如新闻分类） 垃圾内容检测 编程与代码相关 代码调试 • 错 误 分 析 与 修 复 建议 • 代 码 性 能 优 化 提 示 技术文档处理 • API文档生成 • 代码库解释与示 例生成 代码生成 • 根 据 需 求 生 成 代 码片段（Python、 JavaScript） • 自 动 补 全 劣势领域 发散性任务（如诗歌创作） 需要严格逻辑链的任务（如数学证明） 性能本质 专精于逻辑密度高的任务 擅长多样性高的任务 强弱判断 并非全面更强，仅在其训练目标领域显著优于通用模型 通用场景更灵活，但专项任务需依赖提示语补偿能力 • 例如：GPT-3、GPT-4（OpenAI），BERT（Google），主要用于语言生成、语言理解、文本分类、翻译 等任务。 快思慢想：效能兼顾 全局视野

高研院 助理教 授 清华大学新闻学院与人工智能学 院双聘教授 沈阳团队博士后 何静 能做什么？ 要怎么做？ 效果如何？ 一 能做什么？ 数据挖掘 数据分析 数据采集 数据处理 数据可视化 AIGC 数据应用 通过编写爬虫代码、访问数据库、读取文件、调用API等方式，采 集社交媒体数据、数据库内容、文本数据、接口数据等。 通过数据清洗、数据集成、数据变换、特征工程等方式，实 现 本质：以多agent实现从数据采集到可视全流程 模型特点 Claude 3.5 sonnet  平衡性能：在模型大小和 性能之间取得平衡，适合 中等规模任务。  多模态支持：支持文本和 图像处理，扩展应用场景。  可解释性：注重模型输出 的可解释性和透明性。 DeepSeek R1  高效推理：专注于低延迟和 高吞吐量，适合实时应用。  轻量化设计：模型结构优化， 资源占用少，适合边缘设备 （如医疗、法律）进行优化， 提供高精度结果。  长文本处理：擅长处理长文本 和复杂文档，适合专业场景。  定制化能力：支持用户自定义 训练和微调，适应特定需求。 Open AI o3 mini  小型化设计：轻量级模型， 适合资源有限的环境。  快速响应：优化推理速度， 适合实时交互场景。  通用性强：适用于多种自 然语言处理任务，如对话 生成和文本理解。 爬虫数据采集

............................................................................ 16 7.1 单机支持 1 万以上持丽化队列 ................................................................................................. 月份上线，在淘宝内部被广泛使用。 三、RocketMQ 3.x 基亍公司内部开源共建原则， RocketMQ 项目只维护核心功能，丏去除了所有其他运行时依赖，核心功能最 简化。每个 BU 的个性化需求都在 RocketMQ 项目乀上迕行深度定制。RocketMQ 吐其他 BU 提供的仁仁是 Jar 包，例如要定制一个 Broker，那举只需要依赖 rocketmq-broker 返个 jar 淘宝个性化需求 为淘宝应用提供消息服务 项目开源主页：https://github.com/alibaba/RocketMQ 2  com.alipay.zpullmsg v1.0 = RocketMQ + 支付宝个性化需求 为支付宝应用提供消息服务  com.alibaba.commonmq v1.0 = Notify + RocketMQ + B2B 个性化需求

的最近进展和实 践分享 刘岩 陈怡 2022.07.29 ⽬录 • Apache Hadoop HDFS⾯临的问题 • Apache Ozone介绍 • Apache Ozone适⽤场景 • Apache Ozone的最近进展 • Apache Ozone的实践分享 ⼤数据存储的需求 能否提供⾼并发读取和写⼊ 是否兼容主流API，如HDFS/S3 是否可以扩展⾄数百PB的存储容量，数千个 是否需要⼀个新的⼤数据存储？ 现有的对象存储⽅案 ⽆法很好的横向扩展 HDFS的扩展性 达到了上限 ⽆法接受私有化 的数据存储系统 公有云的对象存储服务 ⽆法在线下部署 ⽬录 • Apache Hadoop HDFS⾯临的问题 • Apache Ozone介绍 • Apache Ozone适⽤场景 • Apache Ozone的最近进展 • Apache Ozone的实践分享 Apache Ozone /vol1 ⽬录 • Apache Hadoop HDFS⾯临的问题 • Apache Ozone介绍 • Apache Ozone适⽤场景 • Apache Ozone的最近进展 • Apache Ozone的实践分享 Apache Ozone – 使⽤场景 #1 HDFS (300M FILES) AI/ML HIVE/IMPALA/SPARK KAFKA / FLINK 计算

基于 KUBERNETES 的 容器器 + AI 平台 如何助⼒力力企业数字化和智能化转型 xiaoqin@caicloud.io VP of R&D 提纲 构建集群与管理理资源 - 73s 视频演示 多集群和镜像仓库 多租户和旧系统的集成 运⾏行行和构建应⽤用 Rudder - 应⽤用编排技术框架 Cyclone - 持续集成与交付引擎 运⾏行行 AI 应⽤用（机器器学习） quota …. quota Service Config group … k8s objects Application template ⽤用户场景 - OPENSTACK 租户集成 • 企业真实场景 - 集成旧系 统，并⾏行行跑业务。 • 资源对照表 • Tenant 与 Project • Namespace 与 Network(Neutron) openstack/kuryr- kubernetes 运⾏行行和构建应⽤用 跑在 KUBERNETES 上的应⽤用 • k8s 基础资源之外 • 资源分组和整体状态 • 重⽤用 YAML 配置 • 版本化 • 启动依赖 • Helm 很棒，但是 …… 典型企业应⽤用的架构 CAICLOUD/RUDDER • 2 CRDs - Release, Release History • 1 控制器器

MySQL是一种关系数据库管理系统，关系数据库将数据保存在不同的表中，而不是将 所有数据放在一个大仓库内，这样就增加了速度并提高了灵活性。 MySQL所使用的SQL语言是用于访问数据库的最常用标准化语言。MySQL软件采用了 双授权政策，分为社区版和商业版，由于其体积小、速度快、总体拥有成本低，尤其 是开放源码这一特点，一般中小型网站的开发都选择 MySQL作为网站数据库。 1.2 调优原则 BIOS配置 2.1 BIOS 配置 目的 对于不同的硬件设备，通过在BIOS中设置一些高级选项，可以有效提升服务器性能。 方法 步骤1 关闭SMMU。 说明 此优化项只在非虚拟化场景使用，在虚拟化场景，则开启SMMU。 1. 重启服务器过程中，单击Delete键进入BIOS，选择“Advanced > MISC Config”，单击Enter键进入。 2. 将“Support Smmu”设置为“Disable” 能。 方法 Linux参数 参数含义 操作 /sys/block/$ {device}/queue/ scheduler 配置IO调度，deadline或者noop更 适用于MySQL数据库场景。命令中 的${device}为数据盘名称，根据实 际磁盘名称进行修改。NVME盘不 支持此操作。 echo deadline > /sys/ block/${device}/queue/ scheduler

了，可是，我装的软件并不多，这是怎么回事？ . . . . . . . . . . 488 XI.II.VIII我安装的是 Beta/RC 版，我可以升级到正式版吗？ . . . . . . 489 XI.III 系统管理和个性化配置 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 489 XI.III.I Root . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 152 IV.31 格式化后的表格 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 350 VIII.11激活可视化 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

..................................................................................... 4 2.4.1 适用场景 .................................................................................................. ....................................................................................... 9 3.4 适用场景 .................................................................................................. ...................................................................................... 17 4.4 适用场景 ..................................................................................................

io Apache Pulsar 要解决的问题 • 企业需求和数据规模 • 多租户 - 百万Topics - 低延时 - 持久化 - 跨地域复制 • 解除存储计算耦合 • 运维痛点：替换机器、服务扩容、数据 rebalance • 减少⽂件系统依赖 • 性能难保障： 持久化（fsync）、⼀致性（ack: all）、多Topic • IO不隔离：消费者读Backlog的时候会影响其他⽣产者和消费者 BookKeeper Apache BookKeeper： 企业级流存储层 分布式⽇志/流存储 • 低延时、⾼吞吐、持久化 • 强⼀致 (repeatable read consistency) • ⾼可⽤ • 单节点可以存储很多⽇志 • I/O隔离 Apache BookKeeper： 诞⽣场景 streamnative.io 企业级流存储层： 节点对等的架构 • openLedger(组内节点数⽬