万亿级数据洪峰下的消息引擎 Apache RocketMQ 誓嘉 自我介绍 l花名：誓嘉 l真名：王小瑞 lvintagewang@apache.org l@阿里巴巴-中间件 lApache RocketMQ 创始人， PPMC Member，Committer lOpen-Messaging创始人 CONTENTS 01 02 03 阿里消息中间件的演变历史 双11万亿级数据洪峰的挑战

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为基础，为大规模电信、流视频、游戏、银行和其他应用 提供引擎技术。借助红帽开放技术中的实现，您可以将容器化应用程序从单一云扩展到内部和多云环境。 1.1.1. 关于 Kubernetes 尽管容器镜像和从中运行的容器是现代应用程序开发的主要构建块，但要大规模运行它们，则需要可靠且 灵活的分发系统。Kubernetes 是编配容器的事实标准。 Kubernetes 是一个开源容器编配引擎，用于自动化容器化应用程序的部署、扩展和管理。Kubernetes 用户请求的实际工作负载的地方。worker 节点公告其容量，而作为 master 服务一部分的调度程序决定在哪些节点上启动容器和 Pod。重要服务在 每个 worker 节点上运行，包括 CRI-O（即容器引擎）、Kubelet（接受并履行运行和停止容器工作负载请 求的服务），以及服务代理（管理 worker 之间 Pod 的通信）。 在 OpenShift Container Platform 中，MachineSets 服务运行，其他服务则作为静态 Pod 运行。 systemd 服务适合需要始终在特定系统启动后不久出现的服务。对于 master 机器，这包括允许远程登录 的 sshd。它还包括以下服务： CRI-O 容器引擎 (crio)，用于运行和管理容器。OpenShift Container Platform 4.3 使用 CRI-O， 而不是 Docker Container Engine。 Kubelet (kubelet)，从

为基础，为大规模电信、流视频、游戏、银行和其他应用 提供引擎技术。借助红帽开放技术中的实现，您可以将容器化应用程序从单一云扩展到内部和多云环境。 1.1.1. 关于 Kubernetes 尽管容器镜像和从中运行的容器是现代应用程序开发的主要构建块，但要大规模运行它们，则需要可靠且 灵活的分发系统。Kubernetes 是编配容器的事实标准。 Kubernetes 是一个开源容器编配引擎，用于自动化容器化应用程序的部署、扩展和管理。Kubernetes 用户请求的实际工作负载的地方。worker 节点公告其容量，而作为 master 服务一部分的调度程序决定在哪些节点上启动容器和 Pod。重要服务在 每个 worker 节点上运行，包括 CRI-O（即容器引擎）、Kubelet（接受并履行运行和停止容器工作负载请 求的服务），以及服务代理（管理 worker 之间 Pod 的通信）。 在 OpenShift Container Platform 中，MachineSets 服务运行，其他服务则作为静态 Pod 运行。 systemd 服务适合需要始终在特定系统启动后不久出现的服务。对于 master 机器，这包括允许远程登录 的 sshd。它还包括以下服务： CRI-O 容器引擎 (crio)，用于运行和管理容器。OpenShift Container Platform 4.2 使用 CRI-O， 而不是 Docker Container Engine。 Kubelet (kubelet)，从

为基础，为大规模电信、流视频、游戏、银行和其他应用 提供引擎技术。借助红帽开放技术中的实现，您可以将容器化应用程序从单一云扩展到内部和多云环境。 2.1.1. 关于 Kubernetes 尽管容器镜像和从中运行的容器是现代应用程序开发的主要构建块，但要大规模运行它们，则需要可靠且 灵活的分发系统。Kubernetes 是编配容器的事实标准。 Kubernetes 是一个开源容器编配引擎，用于自动化容器化应用程序的部署、扩展和管理。Kubernetes 用户请求的实际工作负载的地方。worker 节点公告其容量，而作为 master 服务一部分的调度程序决定在哪些节点上启动容器和 pod。重要服务在 每个 worker 节点上运行，包括 CRI-O（即容器引擎）、Kubelet（接受并履行运行和停止容器工作负载请 求的服务），以及服务代理（管理 worker 之间 Pod 的通信）。 在 OpenShift Container Platform 中，机器集用来控制 服务运行，另一些则作为静态 pod 运行。 systemd 服务适合需要始终在特定系统启动后不久出现的服务。对于 control plane 机器，这包括允许远程 登录的 sshd。它还包括以下服务： CRI-O 容器引擎 (crio)，用于运行和管理容器。OpenShift Container Platform 4.7 使用 CRI-O， 而不是 Docker Container Engine。 Kubelet (kubelet)，从

在节点上配置与机器配置指定的内容不匹配的情况。 containers 包括软件及其所有依赖项的轻量级和可执行镜像。由于容器虚拟化操作系统，您可以在任何位置运行 容器，从数据中心到公共或私有云到本地主机。 容器 容器编 编配引擎 配引擎 用于实现容器部署、管理、扩展和联网的软件。 容器工作 容器工作负载 负载 在容器中打包和部署的应用程序。 控制 控制组 组 (cgroups) 将进程集合分区到组中，以管理和限制资源进程占用。 数据中心从少量机器和应用程序扩展到为数百万客户端服务的数千台机器。 OpenShift Container Platform 以 Kubernetes 为基础，为大规模电信、流视频、游戏、银行和其他应用 提供引擎技术。借助红帽开放技术中的实现，您可以将容器化应用程序从单一云扩展到内部和多云环境。 第 第 2 章 章 OPENSHIFT CONTAINER PLATFORM 架 架构 构 9 2.1.1 尽管容器镜像和从中运行的容器是现代应用程序开发的主要构建块，但要大规模运行它们，则需要可靠且 灵活的分发系统。Kubernetes 是编配容器的事实标准。 Kubernetes 是一个开源容器编配引擎，用于自动化容器化应用程序的部署、扩展和管理。Kubernetes 的 一般概念比较简单： 从一个或多个 worker 节点开始，以运行容器工作负载。 从一个或多个 control plane 节点管理这些工作负载的部署。

2.3 Keras 可以轻松将模型转化为产品 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 2.4 Keras 支持多个后端引擎，并且不会将你锁定到一个生态系统中 . . . . . . . . . . 6 2.5 Keras 拥有强大的多 GPU 和分布式训练支持 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 243 21.5 Pull Requests 合并请求 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 243 21.6 添加新的样例 . . . . . . 目录中，你会找到更多高级模型：基于记忆网络的问答系统、基于 栈式 LSTM 的文本生成等等。 KERAS: 基于 PYTHON 的深度学习库 3 1.4 安装指引 在安装 Keras 之前，请安装以下后端引擎之一：TensorFlow，Theano，或者 CNTK。我们 推荐 TensorFlow 后端。 • TensorFlow 安装指引。 • Theano 安装指引。 • CNTK 安装指引。

解码器 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 365 9.6.3 合并编码器和解码器 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 365 9.7 序列到序列学习（seq2seq） 流程，所以我 们不得不自行组装。我们在 16.5节 中详细描述了我们的方法。我们选择GitHub来共享源代码并允许编辑，选 择Jupyter记事本来混合代码、公式和文本，选择Sphinx作为渲染引擎来生成多个输出，并为论坛提供讨论。 虽然我们的体系尚不完善，但这些选择在相互冲突的问题之间提供了一个很好的妥协。我们相信，这可能是 第一本使用这种集成工作流程出版的书。 1 http://distill 零编写的。比如，现在开发人员要编写一个程序 来管理网上商城。经过思考，开发人员可能提出如下一个解决方案：首先，用户通过Web浏览器（或移动应 用程序）与应用程序进行交互；紧接着，应用程序与数据库引擎进行交互，以保存交易历史记录并跟踪每个 用户的动态；其中，这个应用程序的核心——“业务逻辑”，详细说明了应用程序在各种情况下进行的操作。 为了完善业务逻辑，开发人员必须细致地考虑应用程序所有可能遇到的边界情况，并为这些边界情况设计合