游戏战中陪伴助手微服务架构设计与应用 张敏 - AndruZhang 腾讯 - 高级后台工程师 目 录 功能介绍 01 早期探索 02 方案设计和工程实现 03 性能和成本优化 04 DevOps 建设 05 总结 & QA 06 功能介绍 第一部分 战中陪伴助手介绍——和平精英最佳第五人 战中陪伴助手介绍——和平精英最佳第五人 • 游戏战斗中指导 / 建议 • 敌人在附近 设计新运营策略的难度 - 开发迭代： 如需开发介入，那么功能迭代的速度 - 可解释性： 理由是否能否说服玩家遵从建议 - 对用户价值： 提升玩家体验 / 吃鸡率的帮助有多大 推荐系统接入——系统架构 推荐系统: 向量化 方案探索——资源点推荐 针对具体场景开发 - 专利：《一种在游戏中离线挖掘、实时推荐资源点的方案》 - 大数据挖掘资源出现位置 - 左：配置文件 - 右：大数据挖掘 报方案 》 运营迭代 更合理的开发迭代流程 - 项目各角色成员密切配合，深度参与 - Token / 策略的设计开发可并行 - 运营可闭环策略设计，开发无需介入 方案详述——完整架构 先对整个架构有一个大概的认识 - 消息队列消费：解耦 MQ - Token 清洗：事件翻译和 token 计算 - 推荐系统：策略召回和推荐 - 数据分析：离线策略挖掘和模型训练 - 管理平台：开发、运营、运维辅助

大规模高性能区块链架构 设计模式与测试框架 Gopher Meetup 深圳站 2021 年 8 ⽉ 21 号 趣�科技 李世敬 目录 区块链概述 01 大规模高性能区块链架构设计介绍 02 基于Go插件的区块链性能测试工具 03 写在最后 04 区块链概述 4 趣链科技 版权所有 ©2016-2021 4 趣链科技 版权所有 ©2016-2021 4 趣链科技 版权所有 ©2016-2021 趣链科技 版权所有 ©2016-2021 6 区块链技术定义 区块链是由分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术构成的多中心 化系统 不可篡改（可信存证） ü 可对存储的文件、数据进行真实性校验 ü 可信追溯历史数据 去中心化共识（协作共享） ü 多方业务系统数据共享 ü 跨机构业务协作 核心特性 7 趣链科技 版权所有 ©2016-2021 7 趣链科技 版权所有 区块链价值定位 区块链作为新基建基础设施之一，是大数据、人工智能、云计算、物联网等其他新型技术的黏合剂，各项技 术相互促进，融合发展，共同开创更大价值空间，加快新兴技术商业落地 利用区块链的去中心化、数据 不能篡改的特性，解决制约云 计算发展的“可信、可靠、可 控”的问题。 融入大数据采集和共享中，作 为数据源接入大数据分析平台。 强化分布式数据存 储和边缘计算能力， 拓展物联安全边界

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  关于我  n ~19y+  Linux  &  Gopher  China  2015  话题  n 金融行业  IT  基础架构的现状、特点、挑战  n 求解之路的探索  n 雏形和明天  Gopher  China  2015  金融行业IT基础架构的现状、特点、挑战   RISC  Server  RISC  Server  RISC  金融行业IT基础架构的现状、特点、挑战   Dev/Test  Staging  Production  Gopher  China  2015  金融行业IT基础架构的现状、特点、挑战  n “RISC  to  IA”  来了  n “Unix  to  Linux”  来了  n “开源架构”来了  n

01 Sedna：边云协同AI框架 02 Sedna-GM：K8S Operator 03 实践案例 04 Edge AI现状与趋势 第一部分 Why Edge AI？ • Cloud中心化的AI计算范式不足以应对端上AI 应用对实时性、准确性和强交互性的需求 Edge: geographically distributed Cloud: Centralized Client 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 Global Manager AI任务协调 AI任务管理 模型/数据集管理 Cloud Node Messaging over KubeEdge 终身学习 管理 边云协同AI框架 Sedna架构 Cloud EdgeNode Model Incre- Training hard sample mining hard samples Labeling service labeling

社区用户： • 携程、OPPO、斗鱼TV、有赞、苏宁、比心、Boss直聘、申通、小红书、火 花思维、VIPKID、掌门教育、杭银消费、万翼科技、多点Dmall、佐疆科技、 享住智慧、艾佳生活、永辉科技中心、跟谁学、Deepexi、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 pull image for sidecar pull image for app base 实际创建过程： OpenKruise 是如何实现镜像预热的 第三部分 OpenKruise的运行架构 节点维度预热定义 apiVersion: apps.kruise.io/v1alpha1 kind: NodeImage metadata: name: node1 spec: images: 9.1 # [required] 完整的镜像名 name:tag parallelism: 10 # [optional] 最大并发拉取的节点梳理, 默认为 1 selector: # [optional] 指定节点的 名字列表 或 标签选择器 (只能设置其中一种) names: - node-1 - node-2 matchLabels: node-type:

如何用GO支撑海外电商的快速发展 吕梦楼 小米科技（武汉）有限公司 海外电商基础服务负责人 目 录 业务背景 01 架构演变 02 场景落地 03 总结 04 Q&A 05 业务背景 第一部分 业务背景 01. 海外电商业务 1 ShareSave 11 Mi.com B2C 23 Community 10 POCO B2C 26 Mi.com B2B 全新国际POCO站 04. 国际POCO站 业务背景 05. 面临挑战 架构演变 第二部分 架构演变 01. 海外电商架构 电商 服务 交易服务 购物车 下单服务 支付网关 地址服务 BFF 中台 商品中心 营销中心 交易中心 订单中台 库存中心 结算中心 发票中心 基础 Passport 短信网关 邮件服务 SOA Notify/ EMQ MiPush 商品管理 活动中心 抢购/秒杀 直播/抽奖 竞价/拼团 活动模版 数据服务 推荐服务 搜索服务 流量平台 其他服务 评论服务 积分服务 站内信 礼品卡服务 内容发布服务 SEO 站点管理 EDM/ Push Mobile POCO Android 用户画像 支付活动管理 PC Mobile MICOM 架构演变 02. 架构演变过程 架构演变 03

可信赖 Pandora架构图 Export Service API / Portal / 消息 消息 计算 计算 消息 导出任务 导出任务 导出任务 导出任务 导出任务 计算 消息 对象存储服务 HTTP MongoDB 时序数据库 ⽇日志检索服务 XSpark Report Studio 简单 · 可信赖 内容提要 • 系统设计分析与架构 • 多种上下游适配 ⾼高吞吐/低延迟问题探究 • ⾼高可⽤用与⽔水平扩展 • ⾃自动化运维 • Go的应⽤用 简单 · 可信赖 系统设计分析与架构 构建系统的挑战 export service系统全貌 简单 · 可信赖 多种上下游适配 简单 · 可信赖 业务架构 简单 · 可信赖 导出模型 简单 · 可信赖 ⾼高吞吐/低延迟问题探究 简单 · 可信赖 困难 简单 · 可信赖 数据预取 超时错误 快速启动还是慢启动 • 速度的控制 退避策略略 • 起始阶段慢增⻓长 • 指数增⻓长 简单 · 可信赖 ⾼高可⽤用与⽔水平扩展 简单 · 可信赖 master/server架构 • master/server间采⽤用golang rpc通信 • server上报⼼心跳证明⾃自⼰己存活，并汇报所 执⾏行行任务的情况 • master向server周期性下发任务，server

录 致谢 阅前必读 内容介绍 前言 第1章：Go 语言的起源，发展与普及 1.1 起源与发展 1.2 语言的主要特性与发展的环境和影响因素 第2章：安装与运行环境 2.1 平台与架构 2.2 Go 环境变量 2.3 在 Linux 上安装 Go 2.4 在 Mac OS X 上安装 Go 2.5 在 Windows 上安装 Go 2.6 安装目录清单 2.7 Go 运行时（runtime） 2.1 平台与架构 2.2 Go 环境变量 2.3 在 Linux 上安装 Go 2.4 在 Mac OS X 上安装 Go 2.5 在 Windows 上安装 Go 2.6 安装目录清单 2.7 Go 运行时（runtime） 2.8 Go 解释器 第2章：安装与运行环境 - 24 - 本文档使用 书栈(BookStack.CN) 构建 2.1 平台与架构 Go 语言开发团队开发了适用于以下操作系统的编译器： 作。 你可以获取以下平台上的 Go 1.4 源码和二进制文件： Linux 2.6+：amd64、386 和 arm 架构 Mac OS X（Snow Leopard + Lion）：amd64 和 386 架构 Windows 2000+：amd64 和 386 架构 对于非常底层的纯 Go 语言代码或者包而言，在各个操作系统平台上的可移植性是非常强的，只需要将源码拷贝到相 应平台上

内存管理，简洁语法，易于使用 快速编译，高效开发 高效执行 并发支持，轻松驾驭 静态类型 标准类库，规范统一 易于部署 文档全面 免费开源 第2章：安装与运行环境 2.1 平台与架构 Go 语言开发团队开发了适用于以下操作系统的编译器： Linux FreeBSD Mac OS X（也称为 Darwin） 目前有2个版本的编译器：Go 原生编译器 gc 和非原生编译器 作。 你可以获取以下平台上的 Go 1.4 源码和二进制文件： Linux 2.6+：amd64、386 和 arm 架构 Mac OS X（Snow Leopard + Lion）：amd64 和 386 架构 Windows 2000+：amd64 和 386 架构 对于非常底层的纯 Go 语言代码或者包而言，在各个操作系统平台上的可移植性是非常强的，只需要将源 码拷贝到相应平台上 程序，就需要针对操作系统和处理器架构（32 位操 Go入门指南 - 12 - 本文档使用 看云 构建 作系统或 64 位操作系统）进行区别对待。 这款编译器使用非分代、无压缩和并行的方式进行编译，它的编译速度要比 gccgo 更快，产生更好的 本地代码，但编译后的程序不能够使用 gcc 进行链接。 编译器目前支持以下基于 Intel 或 AMD 处理器架构的程序构建。 图2.1 gc 编译器支持的处理器架构

golang 在隐私计算平台建设中的实践 刘敬 杭州趣链科技有限公司 2021-10 ⽬目录 隐私计算介绍 01 隐私计算平台架构 02 构建隐私计算算法框架的实践 03 ⼀一些优化技巧 04 01 隐私计算介绍 趣链科技版权所有©2016 – 2021 4 隐私计算概念 隐私计算（Privacy preserving computation）是指在保证数据提供⽅方不不泄露露原始 度安全 • 联邦学习 结合机器器学习和密码学算 法，数据联邦化训练，充 分释放数据价值 02 隐私计算平台 架构 趣链科技版权所有©2016 – 2021 9 平台体系 • 区块链协同层 数据共享⽬目录，数据确权授 权、追溯审计以及联盟治理理 • 隐私计算⽹网络 多节点通过p2p组⽹网，并基于安 全多⽅方计算、联邦学习、可信执 ⾏行行环境按照数据隐私密级进⾏行行价 值共享 的控制以及隐私计算任务的协 作 • 链下节点间基于隐私计算算 法，使⽤用多⽅方数据进⾏行行密态计 算，利利⽤用密码学算法达到“明 ⽂文数据不不出本地，计算结果定 向汇集”的数据计算效果，解 决隐私数据难使⽤用的问题。 区块链节点 隐私计算节点 本地数据库 发起⽅方节点 隐私计算节点 本地数据库 参与⽅方节点A 隐私计算节点 本地数据库 参与⽅方节点B 1.创建任务 2.完善⼦子模型