开发效率较低，模型编译时间较长，同时开发人员转投 TensorFlow 等原因，Theano 目前已经停止维护。 ❑ Scikit-learn 是一个完整的面向机器学习算法的计算库，内建了常见的传统机器学习算 法支持，文档和案例也较为丰富，但是 Scikit-learn 并不是专门面向神经网络而设计 的，不支持 GPU 加速，对神经网络相关层的实现也较欠缺。 ❑ Caffe 由华人贾扬清在 2013 年开发，主要面向使用卷积神经网络的应用场合，并不适 语言使用人群较少，Torch 一直未能获得主流应用。 ❑ MXNet 由华人陈天奇和李沐等人开发，是亚马逊公司的官方深度学习框架。采用了 命令式编程和符号式编程混合方式，灵活性高，运行速度快，文档和案例也较为丰 富。 ❑ Keras 是一个基于 Theano 和 TensorFlow 等框架提供的底层运算而实现的高层框架， 提供了大量快速训练、测试网络的高层接口。对于常见应用来说，使用 Keras 可以看到，计算过程非常简洁，没有多余的计算步骤，并且和 Python 语言的编程方式非常 接近，代码简单易读。 这种运算时同时创建计算图? = ? + ?和数值结果6.0 = 2.0 + 4.0的方式叫做命令式编 预览版202112 1.5 深度学习框架 15 程，也称为动态图模式。PyTorch 是采用动态图模式的深度学习框架，开发效率高，调试 方便，所见即所得。一般认为，动态图模式开发效率高，但是运行效率可能不如静态图模

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。 IP地址和端口。 从本质上讲，容器化应用程序与运行它们的操作系统是隔开的，进而与其用户隔开。Kubernetes 清单的 一部分描述了如何通过定义网络策略将应用程序公开给内部和外部网络，对您的容器化应用的通信进行精 细的控制。要将来自集群外部的 HTTP、HTTPS 和其他服务的传入请求连接到集群内部的服务，可以使 用 Ingress 资源。 如果容器需要磁盘存储而不是数据库存储（可以通过服务提供），则可以将卷添加到清单中，使该存储可 插件可以注入标签，验证准入插件可以检查标签是否如预期。之后，OpenShift Container Platform 可以 调度包含所需标签的 pod，并拒绝那些没有所需标签的 pod。 Webhook 准入插件常见使用案例包括： 命名空间保留。 限制由 SR-IOV 网络设备插件管理的自定义网络资源。 定义可启用污点以决定哪些 pod 应该调度到节点上的容限。 Pod 优先级类验证。 注意 注意 OpenShift

控制台中创建配置映射 2.7.3. 使用 CLI 创建配置映射 2.7.3.1. 从目录创建配置映射 2.7.3.2. 从文件创建配置映射 2.7.3.3. 从字面值创建配置映射 2.7.4. 使用案例： 在 pod 中使用配置映射 2.7.4.1. 使用配置映射在容器中填充环境变量 2.7.4.2. 使用配置映射为容器命令设置命令行参数 2.7.4.3. 使用配置映射将内容注入卷 2.8 合。 配置映射限制 配置映射限制 在 在 pod 中可以消耗它的内容前，必 中可以消耗它的内容前，必须创 须创建配置映射。 建配置映射。 可以 可以编 编写控制器来容 写控制器来容许 许缺少的配置数据。根据具体情况使用配置映射来参考各个 缺少的配置数据。根据具体情况使用配置映射来参考各个组 组件。 件。 ConfigMap 对 创建配置映射： 建配置映射： 2. 验证结 验证结果： 果： 输 输出示例 出示例 2.7.4. 使用案例： 使用案例： 在 在 pod 中使用配置映射 中使用配置映射 以下小 以下小节 节描述了在 描述了在 pod 中消耗 中消耗 ConfigMap 对 对象 象时 时的一些用例。 的一些用例。

兼容市面绝大多数开发语言制品，提供公 用、内部共享、私有等多种使用方式。兼 容市面上制品管理客户端。 全功能云IDE开发 每个云IDE都是一个云端小笔记本，一人一 本，多人可形成云端小局域网。可独立编 写调试代码，可团队协作。 安全代码仓库托管 统一的安全代码仓库，按项目级别分级管 理，落盘加密，云IDE防护，显示水印等多 重防护。 云原生虚拟化开发集群 利用虚拟化技术实现开发集群，分钟级交 著作权等研发成果，建立了领先和成熟的研发体系。 ü 可信云容器解决 方案认证 ü 2021年云安全守卫者 计划优秀案例 ü DevOps解决方案最高等 级先进级的现场认证 ü 2021年通信行业云计算领域风云团队奖 ü 创新解决方案证书 最高等级认证 优秀案例 专业认证 获奖情况 人 1，00000000000 系统 国家 稳定 发展 健康 财富 安全 创新 安全的重要性 降低风险暴露时间。 程 序 源 码 程 序 目 标 码 （ 插 桩 后 ） 平 台 机 器 码 应 用 系 统 I A S T 插 桩 A g e n t 展 示 漏 洞 结 果 编 译 解 释 运 行 1 织 入 检 测 逻 辑 2 处 理 H T T P 请 求 ， 获 取 数 据 流 并 收 集 相 关 信 息 3 检 测 漏 洞 I A S T 控 制 台 4 收

如何帮助业务快速排障 如何提供方便便捷的性能分析 调优能力 … 4 多Beats/Logstash接入 管控 提供多产品接入管理，多beats标准 化、界面化、自动化的日志接入方案 5 案例:1000+业务10000+台 主机如何快速实现日志接入？ 业务规模 1000+业务、 10000+业务主机、每天百T日志增量 日志需求 收集业务日志文件用于故障分析与告警监控 收集主机性能数据做容量分析 配置一致性检测 • 日志覆盖率 12 案例:如何管控整个日志数据流相关资源性能与容量？ 资源限制 cgroup cpulimit 定时检测 kill nice值 beats优化 缓存设置 工作协程 设置 资源配额 调整 Agent运行时监控 日志延时分析 Beats cpu/mem管控 ES/kafka容量管理 日志覆盖率分析 13 案例:高并发写入场景下Beats与ES性能优化 OthersDB 17 案例:非APM场景下多组件日志搜索探索 ES/ OtherDB 多集群 多索引 上下文 搜索 Kibana 导航 搜索编 排 异常知 识库 18 日志AIOps探索 日志最佳实践、拨测系统、智能排障、 AIOps探索 19 案例: 基于Kibana的交互式排障 交互式排障，下钻分析，对比分析，快速定位异常 20 案例:如何基于ELK构建内网拨测系统

c k e r 这 种 环 境 ， 它 们 一 起 直 接 进 入 云 原 生 领 域 。 M e s o s 、 D o c k e r C o m p o s e 、 K 8 s 等 容 器 编 排 软 件 相 继 出 现 2 0 0 9 年 阿 里 云 飞 天 系 统 诞 生 聚焦于CapEx到OpEx的转变，但是应用依然需要自己解决稳定性问题 企业开始摸索大规模上云的可能性，而同时微服务架构开始出现。 40% 以上。 总体趋势分析 在多种新旧应用承 载诉求推动下，催 熟云计算架构的全 栈化和软硬一体化 带来更敏捷的体验 容器多样化 应用规模的剧增，成 本诉求越来越成为主 体，基于AI的自动化 将精益化资源管理， 带来更好的成本控制 高度自动化 应用上云，安全问题 凸现，在云原生新架 构下，需要打造端到 端的容器安全网 零信任 企业数字化转型急需高度自动化 的、面向应用的极简云体验 边缘计算场景正在极速拓展云