团队们 如何继续以有效协作为重点，不断突破界限，在一个更加分散和动态的环境中进行工作。一些团队利用新的协 作工具不断提出创新解决方案。其他团队则继续调整和改进现有的面对面实践，例如实时结对编程或集体编程、 分布式工作坊（例如 远程事件风暴）以及异步和同步沟通。远程工作提供了许多好处（包括更多样化的人才储 备），但面对面交流的价值是显而易见的。团队不应中断重要的反馈循环，并且需要意识到在转向远程工作时所 地工具和基础设施即代码（infrastructure as code，IaC）的独特集合替代方案。我们还注意到，与开放应用模 型（OAM）及其参考编排器 KubeVela 有相似之处，尽管 OAM 声称更加面向应用程序而不是工作负载为中心。 21. 自托管式大语言模型 评估 大语言模型（LLMs）通常需要大量的 GPU 基础设施才能运行，但目前有强烈的推动力使它们可以在更简单的 硬件上运行。对大语 ，生产者或云提供商通常以不同形式支持它们，这阻 碍了跨平台和基础架构的互操作性。CloudEvents 是一个描述事件数据的通用格式的规范，旨在提供服务、平 台和系统之间的互操作性。它提供了多种编程语言的 SDK，因此您可以将规范嵌入到应用程序或工具链中。我 们的团队不仅将其用于跨云平台的目的，还用于领域事件规范等其他场景。CloudEvents 由云原生计算基金会 （CNCF）托管，现在

1 2023年03月 深度学习-神经网络的编程基础 黄海广 副教授 2 本章目录 01 二分类与逻辑回归 02 梯度下降 03 计算图 04 向量化 3 1.二分类与逻辑回归 02 梯度下降 01 二分类与逻辑回归 03 计算图 04 向量化 4 符号定义 ?：表示一个??维数据，为输入数 据，维度为(??, 1)；

����������������� 11 概述 大家好，本章是主要介绍一下深度学习框架 Pytorch 的的历史与发展，主要模 块构成与基础操作代码演示。重点介绍 Pytorch 的各个组件、编程方式、环境 搭建、基础操作代码演示。本章对有 Pytorch 开发经验的读者来说可以直接跳 过；对初次接触 Pytorch 的读者来说，通过本章学习认识 Pytorch 框架，搭建 好 Pytorch 最初的来源历史可以追溯到另外两个 机器学习框架，第一个是 torch 框架，第二个是 Chainer，实 现了 Eager 模式与自动微分，Pytoch 集成了这两个框架的优 点， 把 Python 语言作为框架的首选编程语言，所以它的名字 是在 torch 的前面加上 Py 之后的 Pytorch。由于 Pytorch 吸 取了之前一些深度学习框架优点，开发难度大大降低、很容易 构建各种深度学习模型并实现分布式的训练，因此一发布就引 的压缩、量化、服务器端云化部署、推理端 SDK 支持等方面 Pytorch 也在不断的演化改进。 在操作系统与 SDK 支持方面，Pytorch 从最初的单纯支持 Python 语言到如今支持 Python/C++/Java 主流编程语言， 目前已经支持 Linux、Windows、MacOS 等主流的操作系统、 同时全面支持 Android 与 iOS 移动端部署。 在版本发布管理方面，Pytorch 分为三种不同的版本分别是稳

推出全新合作伙伴计划，谷歌云公布八大合作战略以加强合作 伙伴的布局。二是云服务商加强合作伙伴认证与培训，通过汇聚生 云计算白皮书（2023 年） 9 态进而赢得市场。AWS 提出“ISV 加速赢计划 2.0”，关注 ISV 面向 企业应用的全链交付能力；微软全新推出 MCPP（微软云合作伙伴 计划）取代 MPN(微软合作伙伴网络)，重新定义六大技术领域认证， 对合作伙伴业务和服务能力全面评估。三是云合作伙伴拓展服务边 演进路线方面，容器云平台为开发者构建和运行分布式应用带来了 便利，但同时将复杂资源暴露给了开发者，知识门槛高，并且开发 者难以从众多资源中定位业务故障。而容器云平台及传统 PaaS 等经 过平台工程化，可演进为面向开发者的一站式平台，灵活组合 Backstage、Grafana、KubeVela 等云原生能力，对接算力、Kubernetes 等差异化基础设施，屏蔽其复杂性，使开发者可以专注于业务需求。 全体系日趋成熟。当前，云原生安全产业生态日趋完善，技术创新和 应用实践不断。从容器安全至今，云原生安全已经形成完整的安全 防护体系，覆盖承载云原生架构的底层基础设施安全，以容器为核 心的云原生基础架构安全，以 API 安全为重点面向微服务、Serverless 等多种应用形态的云原生应用安全，蕴含安全左移思想的研发测试 安全，以及云原生安全管理与运营。二是云原生安全从单点防护向全 流程一体化防护转变。云原生安全体系的成熟推动了安全产品和防护

限流无非就是针对超过预期的流量，通过预先设定的限流规则选择性的对某些请 求进行限流“熔断”。22/总页数 治理策略 & 高可用 • 微服务高可用设计手段 - 服务限流 • 接入层限流 • 调用外部限流服务限流 • 切面层/代理层限流 常用限 流架构23/总页数 治理策略 & 高可用 • 微服务高可用设计手段 - 服务限流 • 拒绝策略 • 延迟处理 • 特权处理 常用限 流策略24/总页数 治理策略

BI 报表等大数据应用。我们常见的大数据架构 的逻辑组件关系如下图所示： 这些逻辑组件包括：  数据源：数据源包括关系型数据库、日志文件、实时消息等。  数据存储：面向海量数据存储的分布式文件存储服务，支持 结构化数据和非结构数据数据存 储，我们也常称之为数据湖。如 HDFS、对象存储服务等。  批处理：由于大数据场景必须处理大规模的数据集，批处理往往需要从数据存储中读取大量 Streaming、Storm 等。  机器学习：满足机器学习工作负载的服务。如当前流行的 Spark MLib/ML、Tensorflow 等。  分析型数据存储：对数据进行处理加工后，面向应用场景，将数据以结构化的方式进行存储， 以便分析工具或分析应用能够获取数据。如利用 MPP 数据仓库、Spark SQL 等支持 BI 工具 访问，利用 Hbase 实现低延迟的在线服务等 SET)、脚本运行模式、参 数化视图 * 支持外表(外部数据源+StorageHandler 支持非结构化 数据） MapReduce MaxCompute MR 支持 MapReduce 编程接口(提供优化增强的 MaxCompute MapReduce,也提供高度兼容 Hadoop 的 MapReduce 版本) 不暴露文件系统，输入输出都是表 通过 MaxCompute 客户端工具、Dataworks

HDFS，则是 Hadoop 的核心，然而它并不会威胁到你的预算。如果要分析一组数 据，你可以使用 MapReduce 中包含的编程逻辑，它提供了在 Hadoop 群集上横跨多台服务器的可扩展性。为实现资源管理，可考虑将 Hadoop YARN 加入到软件栈中，它是面向大数据应用程序的分布式 操作系统。 ZooKeeper 是另一个 Hadoop Stack 组件，它能通过共享层次名 称空间的数据寄存器(称为 4 Machine，VM)或笔记本电脑上完成初始配置，而且可以升级到服务 器部署。它具有高度的容错性，并且被设计为能够部署在低成本的 硬件之上。它提供对应用程序数据的高吞吐量访问，适合于面向大 型数据集的应用程序。 在任何环境中，硬件故障都是不可避免的。有了 HDFS，你的 数据可以跨越数千台服务器，而每台服务器上均包含一部分基础数 据。这就是容错功能发挥作用的地方。现实情况是，这么多服务器 运行在群集中大量低成本的机 器上。既然已经介绍了用于读取数据的工具，下一步便是用 MapReduce 来处理它。 1.1.3 MapReduce 是什么 MapReduce 是 Hadoop 的一个编程组件，用于处理和读取大型 数据集。MapReduce 算法赋予了 Hadoop 并行化处理数据的能力。 简而言之，MapReduce 用于将大量数据浓缩为有意义的统计分析结 果。MapReduce

后，阿里内部发展出众多的运维 平台，包括 AliSwarm，Zeus， Hippo 等，极大地降低了业务运 维的成本 2018 转型 kubernetes 从自研的 Sigma 调度转型到 k8s 体系，初步尝试面向终态的运维 体系，通过 k8s 的方式将 Sigma 调度能力提供给客户为什么 k8s 在阿里能成功 繁荣的社区和生态系统 Available to customers on/under cloud thousand applications •nearly one million containers 面向终态升级 通过面向终态的应用管理理 念提高应用运维的效率 自愈能力升级 统一容器与应用实例周期简化 应用启动流程 不可变基础设施 分离基础设施与应用容器简化 应用运维复杂性面向终态升级 • 过程式的运维有什么问题？ 例子：升级某服务的 3000 个实例 容 器 平 台 运 维 维 平 台 容 器 平 台 运 维 平 台 Kubernetes 200 最大不可用数面向终态的应用管理 • 支持终态副本数保持 • 支持容器原地升级 • 保持 IP、卷 • 支持并发更新、容错暂停 • 支持镜像预热、按需下载镜像格式面向终态的风险控制 • 运维决策分散 - controllers - operators - rescheduler - kubelet Admission

认证鉴权 资源管理 面向业务开发 CI/CD 微服务 应用商店 面向业务管理 弹性伸缩 API Gateway 负载均衡 应用编排 日志监控 告警 服务发现 API 业务中台 多租户管理 运维中台 云端操作系统 数据中台 面向数据与智能 数据管理 大数据 机器学习 资源管理 深度学习 AI工具 API IOT中台 面向行业解 决方案 边缘计算 支持子域名到服务路由 海尔工业互联网 - 微服务之配置管理 配置中心 应用-A 应用-B 应用-C 应用-D 配置中心优势 : • 配置简单 • 易用的用户界面 • 批量动态更新配置到应用 • 编程接口简单 • 镜像与配置分离 • 按项目管理配置 海尔工业互联网 - 微服务之服务集成 服务总线 APP-A APP-B APP-C Gateway Auth N Auth Z 协议适配: