进击的 Traefik 杨川胡（阳明） 知群后台负责人 2019.10.26 Service Mesh Meetup #7 成都站 云原生边缘路由器探秘杨川胡（阳明） 知群后台负责人，原小米视频后台高级研发 ，《Prometheus 深入浅出》作者，「k8s技 术圈」社区作者，现阶段专注于云原生技术 领域，希望成为一个有产品思维的工程师1 Traefik 介绍 2 Traefik Traefik 2.0 核心概念 3 Traefik With Docker 4 Traefik With KubernetesTraefik 是什么？ • 云原生的边缘路由器 • 让部署微服务更加便捷而诞生的现 代 HTTP 反向代理、负载均衡工具 • 它支持多种后台 (Docker, Swarm, Kubernetes, M arathon, Mesos, Consul, Etcd, Z ookeeper ..1 Traefik 介绍 2 Traefik 2.0 核心概念 3 Traefik With Docker 4 Traefik With KubernetesTraefik 是一个边缘路由器Traefik 自动服务发现Traefik 2.0 架构 • Providers 用来自动发现平台上的服务 • Entrypoints 监听传入的流量（端口等… ） • Routers 分析请求（host

银河麒麟服务器操作系统 V4 Hadoop 软件适配手册 天津麒麟信息技术有限公司 2019 年 5 月 银河麒麟服务器操作系统 V4 hadoop 软件适配手册 I 目 录 目 录 ............................................................................. 银河麒麟服务器操作系统 V4 hadoop 软件适配手册 2 1 概述 1.1 系统概述 银河麒麟服务器操作系统主要面向军队综合电子信息系统、金融系统以及电 力系统等国家关键行业的服务器应用领域，突出高安全性、高可用性、高效数据 处理、虚拟化等关键技术优势，针对关键业务构建的丰富高效、安全可靠的功能 特性，兼容适配长城、联想、浪潮、华为、曙光等国内主流厂商的服务器整机产 品，以及达梦、金仓、神通等主要国产数据库和中创、金蝶、东方通等国产中间 件，满足虚拟化、云计算和大数据时代，服务器业务对操作系统在性能、安全性 及可扩展性等方面的需求，是一款具有高安全、高可用、高可靠、高性能的自主 可控服务器操作系统。 1.2 环境概述 服务器型号 长城信安擎天 DF720 服务器 CPU 类型 飞腾 2000+处理器 操作系统版本 Kylin-4.0.2-server-sp2-2000-19050910

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . 362 9.6 编码器‐解码器架构 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 364 9.6.1 编码器 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 364 9.6.2 解码器 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 365 9.6.3 合并编码器和解码器 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 366 9.7.1 编码器 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 367 9.7.2 解码器 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

11.11 LSTM/GRU 情感分类问题再战 11.12 预训练的词向量 11.13 参考文献 第 12 章 自编码器 12.1 自编码器原理 12.2 MNIST 图片重建实战 12.3 自编码器变种 12.4 变分自编码器 12.5 VAE 实战 12.6 参考文献 第 13 章 生成对抗网络 13.1 博弈学习实例 13.2 GAN 监督信号，即模型需要学习的映射为??: ? → ?，称为自监督学习(Self-supervised Learning)。在训练时，通过计算模型的预测值??(?)与自身?之间的误差来优化网络参数?。 常见的无监督学习算法有自编码器、生成对抗网络等。 强化学习 也称为增强学习，通过与环境进行交互来学习解决问题的策略的一类算法。 与有监督学习、无监督学习不同，强化学习问题并没有明确的“正确的”动作监督信号， 预览版202112 元的权重参数{? , ? , … , ? }。Frank Rosenblatt 随后基于“Mark 1 感知机”硬件实现感知 机模型，如图 1.6、图 1.7 所示，输入为 400 个单元的图像传感器，输出为 8 个节点端 子，它可以成功识别一些英文字母。一般认为 1943 年~1969 年为人工智能发展的第一次兴 盛期。 ? ? ? ? ? ? 误差

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 3.1.5.1 基于多层感知器 (MLP) 的 softmax 多分类： . . . . . . . . . . . . 11 3.1.5.2 基于多层感知器的二分类： . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 3.1.5.3 类似 VGG Keras 模型？ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28 3.3.6.1 保存/加载整个模型（结构 + 权重 + 优化器状态） . . . . . . . . . 28 3.3.6.2 只保存/加载模型的结构 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29 3.3 5.11.3 AlphaDropout [source] . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 114 5.12 层封装器 wrappers . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 115 5.12.1 TimeDistributed

易于并行化，在大数据集上有很大的优势； 3. 能够处理高维度数据，不用做特征选择。 随机森林 8 Random Forest（随机森林）是 Bagging 的扩展变 体，它在以决策树为基学习器构建 Bagging 集成的 基础上，进一步在决策树的训练过程中引入了随机特 征选择，因此可以概括 随机森林包括四个部分： 1. 随机选择样本（放回抽样）； 2. 随机选择特征； 3. 构建决策树； 在于：前 一个基本分类器分错的样本会得到加强，加权后的全体样本再次被用来 训练下一个基本分类器。同时，在每一轮中加入一个新的弱分类器，直 到达到某个预定的足够小的错误率或达到预先指定的最大迭代次数。 后一个模型的训练永远是在前一个模型的基础上完成！ 12 Adaboost算法 算法思想 • 初始化训练样本的权值分布，每个样本具有相同权重； • 训练弱分类器，如果样本分类正确，则在构造下一个训练集中，它的权值 它的权值 就会被降低；反之提高。用更新过的样本集去训练下一个分类器； • 将所有弱分类组合成强分类器，各个弱分类器的训练过程结束后，加大分 类误差率小的弱分类器的权重，降低分类误差率大的弱分类器的权重。 13 AdaBoost算法 弱分类器1 权重提高 弱分类器3 权重提高 弱分类器2 弱分类器 组成了强 分类器 14 Adaboost算法 算法思想： 后一个模型的训练永远是在前一个模型的基础上完成

19 3.Word2Vec 负采样 并不是每次迭代都训练全部10,000个，我们只训练其中 的5个，我们要训练对应真正目标词那一个分类器，再训练 4个随机选取的负样本，这就是? = 4的情况。所以不使用 一个巨大的10,000维度的softmax，因为计算成本很高， 而是把它转变为10,000个二分类问题，每个都很容易计算 ，每次迭代我们要做的只是训练它们其中的5个，一般而言 就是 就是? + 1个，其中?个负样本和1个正样本。这也是为什么 这个算法计算成本更低，因为只需更新? + 1个逻辑单元， ? + 1个二分类问题，相对而言每次迭代的成本比更新 10,000维的softmax分类器成本低。 ? ?? = ? ?? 3 4 σ?=1 10,000 ? ?? 3 4 20 3.Word2Vec 训练流程 在训练过程开始之前，我们预先处理我们正在训练模型的文本。在这一步中， representation）。 对于GloVe算法，我们可以定义上下文和目标词为任意两个位置相近的单词，假 设是左右各10词的距离，那么???就是一个能够获取单词?和单词?出现位置相近时 或是彼此接近的频率的计数器。 GloVe模型做的就是进行优化，我们将他们之间的差距进行最小化处理： minimize ෍ ?=1 10,000 ෍ ?=1 10,000 ? ??? ?? ??? + ?? +

Networks Technology Co., Ltd. All rights reserved. 云原生时代的机遇和挑战 交换机 防火墙 负载均衡 服务器 单体应用 SLB / NAT SLB 云 原 生 传统网络 连接服务器 (#IP) 服务器上架 (数天) 交换-路由 (物理) 云原生网络 连接微服务 (#API/函数) 微服务CI/CD (数分钟) Mesh-NAT-SLB-... (Overlay) 80%看代码 20% 看流量 20% 看代码 80%看流量 应用连接方式的变化 应用监控的变化 传统的方法： 开发人员埋点， 标准SDK/JavaAgent， 流量分光镜像。 云原生下的难题： 微服务迭代快， 侵入式监控效率低； 云网络虚拟化， 东西向流量监控难。 挑战/必要性：网络的动态性和复杂性，不监控流量谈何应用可观测 机遇/有效性：云网络连接API/函数，监控流量可零侵入实现应用可观测 è 知识图谱 链路追踪 黄金指标 关联 应用链路（Tracing） 应用日志（Logging） 应用链路 TraceID 私 有 云 物 理 公 有 云 企业混合云 控制器 10W采集器 20+云平台 采集器 1% CPU 0.01% 带宽开销 ︹ 零 侵 入 ︺ 流 量 采 集 云平台API 容器编排API TKE ACK 知识图谱 变更事件 资源信息