Ozone：Hadoop 原生分布式对象存储 Spark大数据博客 - https://www.iteblog.com Ozone：Hadoop 原生分布式对象存储 Hadoop 社区推出了新一代分布式Key-value对象存储系统 Ozone，同时提供对象和文件访问的接 口，从构架上解决了长久以来困扰HDFS的小文件问题。本文作为Ozone系列文章的第一篇，抛个 砖，介绍Ozone的产生背景，主要架构和功能。 10 Ozone：Hadoop 原生分布式对象存储 Spark大数据博客 - https://www.iteblog.com 强一致性 构架简洁性： 当系统出现问题时，一个简单的架构更容易定位，也容易调试。Ozone尽可能的保持架构 的简单，即使因此需要可扩展性上做一些妥协。但是在Ozone在扩展性上绝不逊色，目标 是支持单集群1000亿个对象。 构架分层 Ozone 采用分层的文件系统。Namespace Locality，使得计算能够尽可能的靠近数据。 语义 Ozone是一个分布式Key-value对象存储系统。Ozone提供给用户的语义包含Volume， Bucket 和Key。 2 / 10 Ozone：Hadoop 原生分布式对象存储 Spark大数据博客 - https://www.iteblog.com 如果想

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 《关于加快推进新时代体育强省 建设的实施意见》 运用互联网、大数据、云计算、物 联网等信息技术，推进体育资源整 合、数据共享、互联互通。 2023.4 《2023 年成都高新区支持企业数 字化智能化技术改造申报对象范 围和补贴政策》 鼓励企业“上云用数赋能”，对评 为四川省五星级、四星级、三星级 上云企业称号的，分别奖励 20 万 元、10 万元、5 万元。 重庆 2023.3 《关于印发推动川南渝西地区融 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。

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 数据进 行长 时间 处理 分析 ，并将 处理 后的 数据 写 入 新的 数据 对象 供后 续使 用。如 Hive、 MapReduce、Spark 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 关服务的迁移至 阿里云大数据产品服务有更好的理解。 组件分类 Hadoop 开源组件 阿里云产品/产品组件 数据存储 HDFS 文件系统 对象存储 MaxCompute 存储(仅开放表数据存储) OSS 对象存储 EMR HDFS 批处理 Hadoop MapReduce Hive Spark MaxCompute 批处理（MaxCompute

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

预览版202112 预览版202112 前 言 这是一本面向人工智能，特别是深度学习初学者的书，本书旨在帮助更多的读者朋友了 解、喜欢并进入到人工智能行业中来，因此作者试图从分析人工智能中的简单问题入手，一 步步地提出设想、分析方案以及实现方案，重温当年科研工作者的发现之路，让读者身临其 境式的感受算法设计思想，从而掌握分析问题、解决问题的能力。这种方式也是对读者的基 础要求较少的，读者 可避免地需要使用正式化的 数学符号推导，其中涉及到少量的概率与统计、线性代数、微积分等数学知识，一般要求读 者对这些数学知识有初步印象或了解即可。比起理论基础，读者需要有少量的编程经验，特 别是 Python 语言编程经验，显得更加重要，因为本书更侧重于实用性，而不是堆砌公式。 总的来说，本书适合于大学三年级左右的理工科本科生和研究生，以及其他对人工智能算法 感兴趣的朋友。 本书共 15 章，大体上可分为 信息技术是人类历史上的第三次工业革命，计算机、互联网、智能家居等技术的普及 极大地方便了人们的日常生活。通过编程的方式，人类可以将提前设计好的交互逻辑交给 机器重复且快速地执行，从而将人类从简单枯燥的重复劳动工作中解脱出来。但是对于需 要较高智能水平的任务，如人脸识别、聊天机器人、自动驾驶等任务，很难设计明确的逻 辑规则，传统的编程方式显得力不从心，而人工智能(Artificial Intelligence，简称 AI)是有

2023 DaoCloud 第 6 页 应用商店 收录来自大数据、AI、中间件等十大领域生态伙伴的软件产品，实现生态技术、产 品、运营服务等能力的整合，提供开箱即用的生态应用软件，面向企业实际业务需 求，打造完整的解决方案体系。 涉及的模块：全局管理、容器管理、云原生网络、云原生存储 应用交付 通过一致性可推广的应用交付流程实现自助式上云，支持柔性租户体系，动态适配用 Harbor, Docker Hub 构建的镜像集成和托管服务 网络 多 CNI 融合方案 存储 容器化存储综合方案 容器管理 容器管理是基于 Kubernetes 开源技术构建的面向云原生应用的容器管理平台， 基于原生多集群架构，解耦底层基础设施平台，实现多云与多集群统一化管 理，简化企业的应用上云流程，降低运维管理和人力成本。便捷创建 Kubernetes 集群，帮助企业快 侵入式链路采集，支持查询服务的实时 RPS、错误率、时延等关键指标 ➢ 提供开源的聚合链路查询 ➢ 提供开箱即用的告警规则 ➢ 支持自定义指标、日志等告警 ➢ 支持灵活的配置告警级别、阈值、通知对象等 ➢ 提供邮箱、企业微信、钉钉、Webhook 等多种通知方式 ➢ 持久化存储指标、日志、链路数据 应用工作台 应用工作台是基于容器的 DevOps 云原生应用平台，提供了 DCE

架 架构 构概述 概述 1.1. OPENSHIFT CONTAINER PLATFORM 架构的常见术语表 1.2. 关于安装和更新 1.3. 关于 CONTROL PLANE 1.4. 关于面向开发人员的容器化应用程序 1.5. ABOUT RED HAT ENTERPRISE LINUX COREOS (RHCOS) AND IGNITION 1.6. 关于准入插件 第 第 2 章 章 PLATFORM 开 开发 发 6.1. 关于容器化应用程序开发 6.2. 构建一个简单容器 6.3. 为 OPENSHIFT CONTAINER PLATFORM 创建 KUBERNETES 清单 6.4. 面向 OPERATOR 进行开发 第 第 7 章 章 RED HAT ENTERPRISE LINUX COREOS (RHCOS) 7.1. 关于 RHCOS 7.2. 查看 IGNITION 配置文件 原生容器运行时实现，可与操作系统集成以提供高效的 Kubernetes 体验。 第 第 1 章 章 架 架构 构概述 概述 3 部署 部署 维护应用程序生命周期的 Kubernetes 资源对象。 Docker 包含要在终端执行以编译镜像的用户命令的文本文件。 托管 托管 control plane OpenShift Container Platform 功能，允许从其 data