Gopher  China  2015  Resource  Scheduling  &  Container  Technology  for  Financial  Service  动态资源管理和容器技术  在金融行业的架构探索和明天  余军  Gopher  China  2015  Gopher  China  2015  China  2015  求解之路的探索  n 他们是否解决了我们的问题?  n No   ① Mesos  采用了DRF(Dominant  Resource  Fairness)  调度机制。 YARN自带FIFO、Capacity  Scheduler和Fair  Scheduler(借鉴了 Mesos的DRF)。  ② Mes oop中Capacity  Scheduler的调度机制，将所有资源分成若干个queue，每个 queue分配一定量的资源，每个user有一定的资源使用上限。  ③ Mesos采用了Resource  Offer机制，这种调度机制面临着资源碎 片问题，即：每个节点上的资源不可能全部被分配完，剩下的一 点可能不足以让任何任务运行，这样，便产生了类似于操作系统 中的内存碎片问题。 

that take a user-suppiled lambda to generate the data needed to render our desired compile-time resource! These are e�ectively templated functions, but we will use the cleaner auto parameter syntax for

应用环境对象 Java EE Web 的配置 Servlet 配置对象 转发和重定向 本节习题 Java 应用系统开发 ServletContext 和 Web 配置 王晓东 wangxiaodong@ouc.edu.cn 中国海洋大学 November 26, 2018 大纲 Web 应用环境对象 Java EE Web 的配置 Servlet 配置对象 转发和重定向 本节习题 学习目标 ServletContext。 2. 了解 Web 应用的配置方法。 3. 掌握 MVC 模式 Web 开发中发挥核心作用的转发，区别转 发与重定向。 大纲 Web 应用环境对象 Java EE Web 的配置 Servlet 配置对象 转发和重定向 本节习题 大纲 Web 应用环境对象 Java EE Web 的配置 Servlet 配置对象 转发和重定向 本节习题 大纲 Web 应用环境对象 应用环境对象 Java EE Web 的配置 Servlet 配置对象 转发和重定向 本节习题 接下来⋯ Web 应用环境对象 Java EE Web 的配置 Servlet 配置对象 转发和重定向 本节习题 大纲 Web 应用环境对象 Java EE Web 的配置 Servlet 配置对象 转发和重定向 本节习题 Web 应用环境对象 将 Web 应用部署到服务器上，启动 Web

平台间共享代码 接入平台相关 API 分层项目结构 Android 源代码集布局 添加依赖项 添加依赖项 添加 Android 依赖项 添加 iOS 依赖项 运行测试 构件编译项 配置编译项 构建最终原生二进制文件 多平台 Gradle DSL 参考 范例 FAQ 向团队介绍跨平台移动端开发 Kotlin 多平台兼容性指南 Kotlin 多平台移动端插件版本发布 平台 互操作性 与 Swift/Objective-C 互操作性 Kotlin/Native 开发 Apple framework——教程 CocoaPods 集成 CocoaPods 概述 添加对 Pod 库的依赖 使用 Kotlin Gradle 项目作为 CocoaPods 依赖项 CocoaPods Gradle 插件 DSL 参考 Kotlin/Native 库 平台库 Kotlin/Native 元数据（kotlinx-metadata-jvm）↗ Ktor↗ 语言参考 关键字与操作符 语法↗ 语言规范↗ 工具 构建工具 Gradle Gradle 概述 Gradle 入门——教程 配置 Gradle 项目 Kotlin Gradle 插件中的编译器选项 Kotlin Gradle 插件中的编译项与缓存 支持 Gradle 插件变体 Maven Ant Dokka 简介

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com/kubeedge/sedna 开源分布式协同AI框架KubeEdge-Sedna 1. GlobalCoordinator ⚫ 统一边云协同AI任务管理 ⚫ 跨边云协同管理与协同 ⚫ 中心配置管理 2. LocalController ⚫ 特性本地流程控制 ⚫ 本地通用管理: 模型, 数据集等 3. Worker ⚫ 执行训练或推理任务, 训练/推理程序, 基于现有AI框 架开 API的控制器 •API: The data that describes the operand’s configuration. The API includes: • Custom resource definition (CRD), which defines a schema of settings available for configuring the operand. • Programmatic schema as the CRD and is implemented using the operator’s programming language, such asGo. • Custom resource (CR), which specifies values for the settings defined by the CRD; these values describe the configuration

、哈啰出行 • Lyft、Bringg、Arkane Systems、Spectro Cloud、Linkedin OpenKruise 能做什么 为什么说人人都需要镜像预热 第二部分 Pod创建过程 用户的期望： • 极致弹性 • 秒级扩容 • 弹出即可用 实际创建过程： create schedule attach/mount volume cni allotate pull parallelism: 10 completionPolicy: type: Never pullPolicy: backoffLimit: 3 timeoutSeconds: 300 特点： • 不配置 selector，默认全集群范围 • 集群中新增节点自动触发预热 • 采用 Never 策略长期运行 采用 Never 策略下，ImagePullJob 每隔 24h 左右会触发在范围内的所有节点上重试 activeDeadlineSeconds: 1800 ttlSecondsAfterFinished: 300 pullPolicy: backoffLimit: 3 timeoutSeconds: 300 特点： • 不配置 selector，默认全集群范围 • 采用 Always 策略一次性预热（也可以配 置为 Never，视场景而定） 整个 job 预热超时时间 30min job 完成后，过 5min 自动清理

K8s及云原生生态给 开发者提供的是机制 开发者直接使用K8s的失败故事 • 认知成本高：K8s功能强大却没有统一的使用方式，不得不学习复杂的声明字段和各种奇怪的Annotation； • 稳定性不足：没有设置Pod的QoS等级，导致频繁被驱逐，没有设置反亲和性策略，导致节点流量不均; • 扩展效率低：需要负责安装，升级丰富的云原生插件，无法解决插件的依赖，冲突和资源浪费问题； • 运维成本高：Apiserver rsList, err := dc.getReplicaSetsForDeployment(d) if err != nil { return err } // �������Deployment�Pod podMap, err := dc.getPodMapForDeployment(d, rsList) if err != nil { return err } // rolloutRolling�����Deployment dev/v1.Service definitionRef: name: scaledobjects.keda.k8s.io 能力定义 • 工作负载 • 运维特征 • 作用域 组件 应用配置 = 组件+运维特征+作用域 简单开放 标准可扩展 可组合 可发现 https://github.com/oam-dev/spec EDAS的平台构建机制-KubeVela https://github

Ø 设计和验证高可用分布式系统的案例分享 Ø 高可用系统的最佳实践总结 依据声明式自愈的理念设计系统 有一个统一的状 态持久化接口， 所有有状态模块 通过统一的接口 对应统一的对象 模型 配置模块对象只 需要包括 Desired State 每个领域的控 制器模块的逻 辑保证自己领 域独立自愈的 能力 改变状态的操作 必须是幂等的声 明式操作，没有 新声明时各模块 按照之前的声明 Analyze Action u 观察当前的Realized State u 当前有2个正常运行的Pod u 比较Desired State跟Realized State的差距 u 期望3个Pod u 实际状态2个Pod u 控制器执行动作协调到Desired State u 创建1个新的Pod Ø Controller观察特定领域的 系统状态 Ø 协调Desired State跟 Kubernetes 下的部署运维 Server Master Pod-0-0 Server Slave Pod-0-1 Server Slave Pod-0-2 Server Group 0 StatefulSet-0 Server Master Pod-1-0 Server Slave Pod-0-1 Server Slave Pod-0-2 Server Group 1 StatefulSet-1

即可实时部署到云端 进⾏测试和验收 上线 利⽤ Amphitheatre 配置⽂ 件， 执⾏标准 CI/CD ⼯ 作流，轻松发布! 开发⼯程师需要在本机安装各种编程语⾔的运⾏时和相关的框 架以及库，随着业务规模的增⻓，多语⾔多版本的维护和管理 变得越来越复杂。 技术栈杂多 研发流程⻓达⼗⼏个步骤：安装开发软件、配置环境、克隆代 码、开发、本地调试、提交代码、编译构建、⾃动化测试、部 署到测 署到测试环境、测试验收、合并代码到主线、部署到⽣产环 境… 研发流程繁⻓ 起因：开发者之痛 为了部署测试，不仅要学习容器化、Kubernetes，还要申请资 源安装配置各项中间件，学习成本⾼，费⼼费⼒ 复杂的基础设施 Build Test Code Deploy Release Test Integrate Push Inner Loop Outer Loop 戏单（正在测试中的环境） 编程语⾔ 您可以在⼀个地⽅测量项⽬中所有 语⾔以及领域中所有项⽬的可靠 性、安全性和可维护性。 从语⾔到语⾔，我们为您提供有凝 聚⼒的体验和⼀致的指标集以及数 百条静态代码分析规则。 ⽆需配置环境，⽀持多种编程语⾔和框架 Kayn Sona Redis ETCD Riven Event Account Project Activity Tariq Share NS 1