資訊比較憑證裡的消息，例如功能變數名稱和公開金鑰與伺服器剛剛發送的相 關消息是否一致，如果一致，則用戶端認可這個伺服器的合法身份。 (4) 用戶端發送用戶端憑證給伺服器端，服務端接收到憑證後，透過私密金鑰解密 憑證，獲得用戶端憑證公開金鑰，並用該公開金鑰認證憑證資訊，並確認用戶 端是否合法。 (5) 用戶端透過隨機金鑰加密資訊，並發送加密後的資訊給服務端。伺服器端和用 戶端協商好加密方案後 戶端協商好加密方案後，用戶端會產生一個隨機的金鑰，用戶端透過協商好的 加密方案，加密這隨機金鑰，並發送隨機金鑰到伺服器端。 伺服器端接收這 個金鑰後，雙方通訊的所有內容都透過隨機金鑰加密。 通訊（隨機私鑰） 身分認證（憑證） 客戶端 伺服器端 身分認證（憑證） CA 機構 申請憑證 申請憑證 發放憑證 發放憑證 圖 2.12 CA 認證流程 2-56 Kubernetes 核心原理 2 (4) 節。 2.5 網路原理 關於 Kubernetes 網路，通常有下列問題需要回答，如圖 2.17 所示。 有哪些開源的元件支援 Kubernetes 的網路模型？ 外部如何存取 Kubernetes 的叢集？ Kubernetes 的網路元件之間是如何通訊的？ Docker 自身的網路模型和限制？ Docker 背後的網路基礎是什麼？ Kubernetes 的網路模型是什麼？ 圖

小程序 + 容器 前端后端全链路敏捷化 —— 凡泰极客联合创始人杨涛 1 移动应用开发现状 2 小程序发展趋势 3 移动应用如何利用小程序转型升级 4 实战操作 为何小程序是当下流行且应用场景广泛的新一代技术生态 通过打造小程序生态，企业的数字化创新能力将得到什么样的松绑、激活 如何基于Rancher容器云平台快速搭建小程序，扩大企业数字化系统生态 传统移动应用开发模式以及转型升级顾虑

computers, each of which may be prone to failures. Apache Hadoop 網站自我介紹 6 / 74 對購物網站來說，就是知道使用 者的： 動線 看過的頁面 回應過的留言 ... 再來一下交叉比對： 基本資料 歷史購物記錄 ... Hadoop 是 Big Data 的好朋友 7 / 74 Hadoop + Big Data 的預測 去年就已經把 Hadoop 2.x 部署在 35,000+ Node 跑了六 個月以上 ... 21 / 74 1. Submit Job 2. 建構特定 AM 3. 向 RM 註冊 AM 4. 送 Request 給 RM 5. 配置啟動 Container 6. AM/Container 溝通 7. Client/AM 溝通 8. 回收 AM Hadoop 2.x 架構 - MapReduce Service： Microsoft Azure HDInsight Service Amazon Elastic MapReduce(EMR) Platform 67 / 74 1 分鐘在線上直接玩 Hadoop 68 / 74 5 分鐘在本機建置一個 Hadoop VM 69 / 74 10 分鐘在雲端建置一個 Hadoop Cluster 70 / 74 總結 71 /

4 ​整個Kubernetes運作環境是相當不安全的....  原生Kubernetes在安全設計上就有許多改善空間  公版Kubernetes許多預設值是不適當的  關於網路層級的安全實際上還有許多地方並未涵蓋  設計上並不特別考慮企業多團隊/多應用的分工與隔離  有非常多層次例如: 容器/映像/作業系統/基礎架構也須涵蓋 您知道嗎? ©2019 Training OWASP CSVS – 對Docker容器應用開發/調度平台的控制措施 組織面 基礎架構 容器 調度管理 V1 V2 V3 V4 映像散佈 密鑰&金鑰 網路 儲存 整合 日誌&監控 災難備援 測試 V5 V6 V7 V8 V9 V10 V11 V12 2/5/6 9/13/15 6/10/15 4/7/10 2/4/5 倉庫可同步抄寫 ©2019 VMware, Inc. 18  部門的藩籬  角色與分工  人員知識技能  安全政策  網路政策  開發政策  合規  負載/網路隔離  打包流程  過版流程  稽核流程  監控 & 除錯 最困難的部分其實是..... 3P: People, Policy, Process ​人 (People)

migration背景更新 全球機房備援設計 台灣區已經備有三個容錯區域 高效能代管式服務 涵蓋Web/App/DB皆有多 樣化代管服務可以組合出 最適架構 自動化部署 與開放平台以及開發環境 整合，加速應用上線 Google Cloud Taiwan 優勢 Google Infrastructure event driven functions web apps & APIs orchestrate 為何 Google GKE 是佈署 K8S 的首選 全球佈署 業界最多的佈 署地區選擇 多重版本 支援最多的 GKE發佈版本 ，自動升級 高可用性 支援跨資料中 心自動配置叢 集 網路安全 毋須額外套件 過濾容器到容 器流量防護 自動擴展 隨需動態擴展 負載平衡 整合無流量上 限的Google Cloud Load Balancer Demo: Create Your

....................................................................................... 23 7.8 収送消息负载均衡 ............................................................................................. ...................................................................................... 25 7.11 収送定时消息 ............................................................................................... ...... 40 13.1 収送消息注意事项 ......................................................................................................................................... 40 13.2 消息収送失败如何处理 .............

在压力时，从服务器可以承担读服务（消息消费）。所有 Broker，包含 Slave 服务器每隔 30s 会向 Nameserver 发送心跳包，心跳包中会包含存在在 Broker 上所有的 topic 的路 由信息。 本文来自『中间件兴趣圈』公众号，仅作技术交流，未授权任何商业行为。 11 > 1.1 RocketMQ 核心概念扫盲篇 3. Client 消息客户端，包括 Producer(消息发送者)和 注册存储在该服务器上的路由信息，并每隔 30s 向 Nameserver 发送心跳包，并更新路由信息。 Nameserver 每隔 10s 扫描路由表，如果检测到 Broker 服务宕机，则移除对应的路 由信息。 消息生产者每隔 30s 会从 Nameserver 重新拉取 Topic 的路由信息并更新本地路由 表；在消息发送之前，如果本地路由表中不存在对应主题的路由消息时，会主动向 Nameserver 生产环境中，autoCreateTopicEnable 为什么不能设置为 true 备注：该 topicConfigTable 中所有的路由信息，会随着 Broker 向 Nameserver 发 送心跳包中，Nameserver 收到这些信息后，更新对应 Topic 的路由信息表。 注意：BrokerConfig 的 defaultTopicQueueNum 默认为 8。两台 Broker 服务器都

解更多信息，文中对该主题进行了详细讨论：http://bit. ly/1v2UXAT 4 大数据集成与 Hadoop 源数据 转换 净化 丰富 EDW 连续 单处理器 SMP系统 MPP群集系统或GRID 4 路并行 64 路并行 CPU CPU CPU CPU CPU 内存 共享内存 磁盘 磁盘 关键成功因素：大数据集成平台必须支持全部三个维度的可 扩展性 • 线性数据可扩展性：硬件和软件系统通过线性增加硬件 大数据集成解决方案必须灵活支持上述各种场景。根据 IBM 与大数据客户的合作经验，InfoSphere Information Server是目前支持全部上述场景（包括向MapReduce推 送数据集成逻辑）的唯一商业数据集成软件平台。 业界流传着很多有关在Hadoop中为大数据集成运行ETL 工具的神话。流行的说法似乎是，组合使用任意不可扩展的 ETL 工具与Hadoop均可提供全部所需的海量可扩展数据 工具与Hadoop均可提供全部所需的海量可扩展数据 集成处理。事实上，MapReduce在处理大规模数据集成工 作负载方面有着很多限制： • 并 非 所 有 数 据 集 成 逻 辑 均 可 使 用 E T L 工 具 推 送 到 MapReduce。根据与广大客户的合作经验，IBM估计 约有半数的数据集成逻辑无法推送到MapReduce。 • 用户不得不通过繁复的手动编码在Hadoop中运行较为 复杂的数据集成逻辑，或者限制流程在MapReduce中

reserved. Page 5 Envoy介绍 • Envoy采用C++实现，本身为四层及七层代理，可以根据用户应用请求内的数据进行高级服务治理 能力，包括服务发现、路由、高级负载均衡、动态配置、链路安全及证书更新、目标健康检查、 完整的可观测性等。 • 目前常见数据面主要有三种：Envoy、Linkerd、Traefic。Envoy由于高性能和扩展能力前在数据面遥 遥领先。 • Iptab Istio_in_redirect Istio_output Istio_redirect iptables app1 envoy 15001 SO_ORIG INAL_DS T 路 由 prerouting input output postrouting Istio_inbound Istio_in_redirect Istio_output Istio_redirect postrouting Istio_inbound Istio_in_redirect Istio_output Istio_redirect iptables SO_ORIG INAL_DS T 路 由 上 游 连 接 池 12.localhost app2 15.lo 1 2 3.非本 POD、 非 Envoy 自身 4.DNAT 5 6 7. UID=1337 8 9

通讯量可以变⼩来提升训练速度么？---参数，梯度压缩 � 问题： � 参数w和梯度g占据主要的通讯量，拉⻓了请求时间 � 常规的数值⽆损的压缩⽅法效果不明显 � 业界主流做法： � 量化 � 稀疏化。累计发 送，需要做本地 梯度修正 float32->float16->int8->int4->2bit 直接压缩->训练算法补偿 [2020] Compressed Communication for Distributed 推荐技术 [KDD2020] DCAF: A Dynamic Computation Allocation Framework for Online Serving System � 推荐全链路⾃适应 � 统⼀建模，根据请求量削峰填⾕，资源利⽤最⼤化 [ijcai2021] UNBERT: User-News Matching BERT for News Recommendation GPT-3在CV/NLP⼤⾏其道， 相关技术正在进⼊推荐领域 问题1. 推荐链路的漏⽃ 是对资源的巨⼤浪费 问题2. 结果利⽤ 不充分，响应不 够快 [2021] MC2 -SF: Slow-Fast Learning for Mobile-Cloud Collaborative Recommendation 问题3. ⼏⼗个场 景，独⽴链路 总结 � 千亿级推荐模型应⽤ O1. 千亿级特征（TB级）的模型的在线/离线训练，