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 原始 数据的前提下，对数据进⾏行行分析计算的⼀一系列列信息技术，保障数据在流通和融合过程 中的“可⽤用不不可⻅见”。 数据提供⽅方 数据提供⽅方 数据使⽤用⽅方 计算结果 趣链科技版权所有©2016 – 2021 5 隐私计算背景 欧盟出台的《通⽤用数据保护条例例》（GDPR）于2018年年5⽉月正式实⾏行行，加强对欧盟境内居 ⺠民的个⼈人数据和隐私的保护。 2021年年7⽉月 织、个⼈人不不得⾮非法收集、使⽤用、加⼯工、传输他⼈人个⼈人信息，不不得⾮非法买卖、提供或者公 开他⼈人个⼈人信息。该法⾃自2021年年11⽉月1⽇日起施⾏行行。 趣链科技版权所有©2016 – 2021 6 隐私计算历史 1982年年姚期智提 出 百 万 富 翁 问 题 ， 安 全 多 ⽅方 计 算概念被提出 1986年年姚期智提出 基于混淆电路路的通 ⽤用解决⽅方案 2016年年⾕谷歌提出联

基于Go的⼤大数据平台 七⽜牛云—党合萱 什什么是Pandora 简单 · 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 较少的⼈人⼯工介⼊入 • 秒级扩容 • 实时的可视化监控系统 • 易易⽤用的报警系统 • ⾃自动⽣生成线上⽇日报 简单 · 可信赖 Go的应⽤用 我们⽤用Golang做了了些什什么 • 流式计算、离线计算、⽇日志检索、时序数据库等⼀一整套服务的核⼼心代码都使⽤用 Golang开发 • 简单、⾼高效、易易⽤用的数据接⼊入⼯工具logkit，除了了pandora之外可以接⼊入多种数据 库、kafka、机器器metric信息等等

基于 Golang 构建⾼可扩展的云原⽣ PaaS 平台 刘浩杨 端点 技术专家 个⼈简介 - 18年加⼊端点，现任微服务和监控团队负责⼈ - 端点开源 PaaS Erda 的核⼼架构师 - 开源爱好者， Apache SkyWalking PMC 成员 ⽬ 录 ⾯向云原⽣的软件交付 01 端点⼀站式 PaaS - Erda 02 Erda 架构的思考 03 模块化开发框架 DevOps 平台来⽀撑敏捷开发的落地 这⾥需要有⼀个标准的交付平台 运⾏环境 业务 数据 业务系统 C 业务 数据 业务系统 A 业务 数据 业务系统 B 资源管理在统⼀平台 应⽤运⾏在统⼀平台 构建标准的交付环境 交付产物标准化 - 业务配置 - 资源配置 - 依赖配置 - 流⽔线配置 配置即代码 : 实现⼤规模交付的部署过程可被验证 PaaS 平台：资源管理，容器编排，基础监控和告警 持续保障系统稳定性 只需很少的运维投⼊即可保证系统稳定性 端点⼀站式 PaaS - Erda 第⼆部分 端点 PaaS 发展历程 有状态服务 Job / JobFlow 批计算 流计算 ⽆状态服务 DaemonSet Workloads 多集群调度 混合云调度 跨云迁移 多环境调度 业务数据统⼀调度 集群核⼼服务 Helm 镜像服务 Add-on filebeat

比特币Bitcoin 2013 • 以太坊发布以太坊白皮书， 引入智能合约，推出首个 图灵完备的区块链平台， 进入区块链2.0时代 以太坊Ethereum 新基建 • Linux 基 金 会 成 立 了 Hyperledger开源项目，IBM、 Intel、摩根大通等企业加入，开 始企业级区块链应用平台的研发 超级账本Hyperledger 趣链Hyperchain在同一时期开始研发 • 国家发改委正式将区块 版权所有 ©2016-2021 6 趣链科技 版权所有 ©2016-2021 6 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 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 和应用范围。

云原生边云协同AI框架实践 普杰 华为云边缘云创新Lab 高级工程师 KubeEdge SIG AI Tech Lead 目 录 Edge AI现状与趋势 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 随着大模型的发展，AI 计算对算力需求大 幅且快速增长 AI应用到越来越多的边缘场景 分布式协同AI 概念 将人工智能相关的部分任务部署到边缘设备，基于边缘设备、边缘服务 器、云服务器，利用分布式乃至分布式协同方式实现人工智能的技术 数据在边缘产生 边侧逐步具备AI能力 分布式协同AI 核心驱动力 分布式协同AI核心驱动力 • 随着边侧算力逐步强化，边缘AI持续演变至分布式协同AI AI 分布式协同AI技术挑战 1. 边缘资源碎片化 2. 边缘数据孤岛 3. 边缘样本少 4. 边缘数据异构 分布式协同AI 技术挑战 边云协同AI框架 第二部分 首个分布式协同AI开源项目Sedna 基于KubeEdge提供的边云协同能力，支持现有AI类应用无缝下沉到边缘 为分布式协同机器学习服务 ✓ 降低构建与部署成本 ✓ 提升模型性能 ✓ 保护数据隐私 SIG成员近年发表分

目 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 传递变长参数 6.4 defer 和追踪 6.5 内置函数 6.6 递归函数 6.7 将函数作为参数 6.8 闭包 6.9 应用闭包：将函数作为返回值 6.10 使用闭包调试 6.11 计算函数执行时间 6.12 通过内存缓存来提升性能 第7章：数组与切片 7.1 声明和初始化 7.2 切片 7.3 For-range 结构 7.4 切片重组（reslice） 7.5 切片的复制与追加 的键值对调 第9章：包（package） 9.1 标准库概述 9.2 regexp 包 9.3 锁和 sync 包 - 3 - 本文档使用 书栈(BookStack.CN) 构建 9.4 精密计算和 big 包 9.5 自定义包和可见性 9.6 为自定义包使用 godoc 9.7 使用 go install 安装自定义包 9.8 自定义包的目录结构、go install 和 go test

在生 产环境与软件开发之间的主要矛盾，并尝试设计一门全新的编程语言来解决这些问题。 以下就是他们讨论得出的对编程语言的设计要求： 能够以更快的速度开发软件 开发出的软件能够很好地在现代的多核计算机上工作 开发出的软件能够很好地在网络环境下工作 使人们能够享受软件开发的过程 Go 语言就在这样的环境下诞生了，它让人感觉像是 Python 或 Ruby 这样的动态语言，但却又拥有像 C Scala（Java 的并发语言）有更低的门槛，真可谓是 21 世纪的 C 语言！ 作为一门系统编程语言，你不应该为 Go 语言的大多数代码示例和练习都和控制台有着密不可分的关系而 感到惊奇，因为提供平台依赖性的 GUI（用户界面）框架并不是一个简单的任务。有许多由第三方发起的 GUI 框架项目正在如火如荼地进行中，或许我们会在不久的将来看到一些可用的 Go 语言 GUI 框架。不过 现阶段的 Go Rob Pike 共同开 发了 UTF-8 字符集规范。自 2008 年 1 月起，Ken Thompson 就开始研发一款以 C 语言为目标结果的编 译器来拓展 Go 语言的设计思想。 这是一个由计算机领域 “发明之父” 所组成的黄金团队，他们对系统编程语言，操作系统和并行都有着非 常深刻的见解 图 1.1 Go 语言设计者：Griesemer、Thompson 和 Pike Go入门指南

nuomi1, Reanon, sjinzh 完成，感谢他们的辛勤付出！ 推荐语 “一本通俗易懂的数据结构与算法入门书，引导读者手脑并用地学习，强烈推荐算法初学者阅读。” ——邓俊辉，清华大学计算机系教授 “如果我当年学数据结构与算法的时候有《Hello 算法》，学起来应该会简单 10 倍！” ——李沐，亚马逊资深首席科学家 i 目 录 0. 写在前面 1 0.1. 关于本书 . 是一个已排序的「数组」；而从算法角度，我们可将上述查字典的一系列指令看作是「二分查找」算法。 小到烹饪一道菜、大到星际航行，几乎所有问题的解决都离不开算法。计算机的出现，使我们可以通过编程将 数据结构存储在内存中，也可以编写代码来调用 CPU, GPU 执行算法，从而将生活中的问题搬运到计算机中， 更加高效地解决各式各样的复杂问题。 � 读到这里，如果你感到对数据结构、算法、数组、二分查找等此类概念一知半解，那么就太好 内存空间下完成。 ‧ 独立于编程语言，即可用多种语言实现。 1.2.2. 数据结构定义 「数据结构 Data Structure」是在计算机中组织与存储数据的方式。为了提高数据存储和操作性能，数据结构 的设计原则有： ‧ 空间占用尽可能小，节省计算机内存。 ‧ 数据操作尽量快，包括数据访问、添加、删除、更新等。 1. 引言 hello‑algo.com 10 ‧ 提供简洁的数据表示和逻辑信息，以便算法高效运行。

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——邓俊辉，清华大学计算机系教授 “如果我当年学数据结构与算法的时候有《Hello 算法》，学起来应该会简单 10 倍！” ——李沐，亚马逊资深首席科学家 计算机的出现给世界带来了巨大变革，它凭借高速的计算能力和出色的可编程性，成为了执行算法与处理数 据的理想媒介。无论是电子游戏的逼真画面、自动驾驶的智能决策，还是 AlphaGo 的精彩棋局、ChatGPT 的自然交互，这些应用都是算法在计算机上的精妙演绎。 妙演绎。 事实上，在计算机问世之前，算法和数据结构就已经存在于世界的各个角落。早期的算法相对简单，例如古 代的计数方法和工具制作步骤等。随着文明的进步，算法逐渐变得更加精细和复杂。从巧夺天工的匠人技艺、 到解放生产力的工业产品、再到宇宙运行的科学规律，几乎每一件平凡或令人惊叹的事物背后，都隐藏着精 妙的算法思想。 同样，数据结构无处不在：大到社会网络，小到地铁线路，许多系统都可以建模为“图”；大到一个国家，小 案。从数据结构与算法的角度看，这种方法本质上是“贪心”算法。 小到烹饪一道菜，大到星际航行，几乎所有问题的解决都离不开算法。计算机的出现使得我们能够通过编程 将数据结构存储在内存中，同时编写代码调用 CPU 和 GPU 执行算法。这样一来，我们就能把生活中的问题 转移到计算机上，以更高效的方式解决各种复杂问题。 Tip 如果你对数据结构、算法、数组和二分查找等概念仍感到一知半解，请继续往下阅读，本书将引导你