展和服务模式创新的集中体现，是信息化发展的重大变革和必然趋 势，是信息时代国际竞争的制高点和经济发展新动能的助燃剂。云 计算引发了软件开发部署模式的创新，成为承载各类应用的关键基 础设施，并为大数据、物联网、人工智能等新兴领域的发展提供基 础支撑。加快推动云计算创新发展，顺应新一轮科技革命和产业变 革趋势，是推进中国式现代化进程的关键。 过去一年，全球和我国云计算产业保持快速发展，并呈现出以 下特点： 年 6 月，阿里云发布 CIPU（Cloud infrastructure Processing Units，云 基础设施处理器），其是一套全新的计算架构体系，能够在通用计算、 大数据、人工智能等场景中展现更好的性能。2022 年 12 月，AWS 云计算白皮书（2023 年） 7 发布第五代虚拟化芯片 Amazon Nitro v5 为云服务提供底层支持，应 用程序可获得与运行在裸金属服务器上相近的性能。三是更注重跨 续交织发展放大赋能效用，以满足多样化用户群体的个性需求。云 计算充分发挥数字基础设施作用，全球厂商正积极基于云底座提供 全新的大数据、区块链、人工智能服务。2022 年谷歌提出开放、可 扩展的“数据云”愿景，构建信息统一化的“数据云”平台。百度 智能云践行“云智一体”发展路线，充分结合 AI 能力与自身云基础 设施能力，发布全栈自研的 AI 大底座。 安全防护方面，云原生安全成为厂商抢占市场的新赛道。近年

隐私安全 本地⾃自治 边缘计算应⽤用场景——智慧园区� ➔ 基于边缘计算打造智慧园区，通过视频监控+AI分析实现从⼈人防到技防，提升园区运营效率，提⾼高园区住户体验。� ➔ 对监控视频智能分析，实时感知⼊入侵、⼈人流量量⼤大等异常事件，降低园区的⼈人⼒力力成本。� ➔ 端侧⼈人脸抓取，视频分析在边缘侧执⾏行行。云端管理理边缘应⽤用全⽣生命周期，⽆无缝升级。云端AI模型训练，边缘侧推理理。� ⼈人流 监控 模型� 容器器� 容器器� 数据上传� 周界 检测 模型� 边缘计算应⽤用场景——智能家居� ➔ 基于边缘计算打造⾼高效、舒适、安全、便便利利、环保的智能家居环境。� ➔ 云端推送边缘应⽤用，实现应⽤用全⽣生命周期管理理和边缘设备托管。� ➔ 端侧涵盖多种智能设备，边缘侧就近处理理隐私数据，回传必要数据到云端。� 端� 边� 云� 容器器� 摄像头� 语⾳音设备� 红外设备� 应⽤用推送、应⽤用管理理、边缘设备托管� …...� 数据上传� 容器器� 容器器� 智能电器器控制� 安防监控系统� 智能灯光控制� 设备控制� 数据接⼊入� 边缘计算⾯面临的挑战� 当前的边缘计算领域主要⾯面临以下五个挑战：� ➔ 协同：AI/安全等业务在云和边的智能协同、弹性迁移。� ➔ ⽹网络：云和边缘之间的⽹网络可靠性和带宽限制。� ➔ 管理理：边缘节

Kubernetes 融合与架构解析 AI (Artificial Intelligence) 人工智能（英语：Artificial Intelligence, AI 亦称机器智能，是 指由人工制造出来的系统所表现出来的智能。通常人工智能是 指通过普通电脑实现的智能。同时也指研究这样的智能系统是 否能够实现，以及如何实现的科学领域。 点之间传递的多维数组（张量 。这种灵活的架构可让您使 用一个 API 将计算工作部署到桌面设备、服务器或者移动设 备中的一个或多个 CPU 或 GPU。 TensorFlow 最初是由 Google 机器智能研究部门的 Google Brain 团队中的研究人 员和工程师开发的，用于进行机器学习和深度神经网络研 究， 但它是一个非常基础的系统，因此也可以应用于众多其 他领域。 分布式 TensorFlow Caicloud TaaS 云平台 TensorFlow as a Service (TaaS) 平台专注于将Google级 AI 模型生成及服务工具TensorFlow打造成一个成熟的商业 级人工智能平台为个人和企业解决计算资源短缺、环境配 置复杂、资源管理缺失等问题. ● 集群资源弹性管理 ● 用户／硬件资源管理 ● 用户／硬件资源监控 ● 易用的模型／服务部署

这种兴趣的 复苏至少有一部分原因是受到了人工智能辅助软件开发的影响，这不可避免地引发了一个问题：它是否产生了 积极的影响？虽然衡量标准可能变得更加细致入微，但真正的生产力衡量仍然难以捉摸。 本期主题 © Thoughtworks, Inc. All Rights Reserved. 7 众多大语言模型 大语言模型（LLMs）为现今人工智能的许多重要突破奠定了基础。目前的应用多使用类似聊天的界面进行交 们的一些团队在他们的持续交付设置中实施了 GitOps， 并取得了良好的体验。所以我们推荐大家去评估这项技术。 19. 大语言模型驱动的自主代理 评估 随着大语言模型的持续发展，构建自主人工智能代理的兴趣日益浓厚。AutoGPT、GPT-Engineer 和 BabyAGI 都 是大语言模型驱动的自主代理的示例，它们朝着底层大语言模型理解所获得的目标方向努力。这些代理会记住 目标的进展 要从用户反馈中解决的问题，Kraftful 会基于所有基础数据（包括验收标准）为您生成用户故事，即使对经验丰 富的产品经理和业务分析师来说它也是一个出色的助手。 39. pgvector 评估 随着生成式人工智能应用的兴起，我们观察了一种储存和有效搜索嵌入（embeddings）向量相似性的模 式。pgvector 是一个用于 PostgreSQL 的开源向量相似性搜索插件。我们非常喜欢它，因为它能够让我们在

如何做到激增流量时，全链路联动扩缩容 ‣ 如何通过共享减少资源占用 ‣ 如何识别流量，智能路由 • 资源隔离，逻辑隔离，物理隔离 逻辑隔离多环境共享一个K8S（线下） 问题1 多环境物理隔离（线下，线上） 问题2 推荐做法 • 资源严格隔离：独占K8S，根据引入流量区分线上，线下 • 资源逻辑隔离：线下环境，通过智能路由，解决多环境 • 多云部署的目的 目的一 目的二 目的三 多K8S集群严格隔离 注册 Redis ES Mysql • 多云多K8S多环境的挑战 挑战 多云发布一致性 1 跨云数据同步保证 2 多环境一套模板适配性 3 多K8S的监控 4 • 基于Istio的智能路由 Istio层 IstioIngressGateway v5897 v5897 Gateway VirtualService DestinationRule Service Kubernetes层

Kubernetes架构简介 3 用Kubernetes部署Fabric 4 总结 SACC2017 超级账本项目概览 SACC2017 商用区块链的要求 5 共享账本 智能合约 隐私性 共识算法 多方共享数据 访问权限控制 交易具有合适的可见性 交易需认证身份 用代码描述业务 可验证和签名确认 多方共同认可交易 满足需求的吞吐量 SACC2017 状态数据方式 键值数据、文档数据 交易数据 帐号数据 共识网络 PBFT等 PoW PoW, PoS 网络 公开或私有 公开 公开 隐私性 有 无 无 智能合约 Go, Java等多种开发语言 无 Solidity SACC2017 超级账本项目生命周期 • 多个子项目并存 • 每个子项目可有5个阶段 11 提案 孵化 活跃 SACC2017 Hyperledger Fabric 1.0 特点 • 提供了交易的机密性 • 权限管理和控制 • 分离了共识和记账职能 • 节点数动态伸缩 • 吞吐量有望提升 • 可升级的智能合约（chaincode） • 成员服务是高可用 14 SACC2017 供应链场景(1) 15 商店 农场 X A Z Y C B • 公共链：

对conntrack的功能依赖 • Iptables SNAT • 具体如何绕过conntrack？ • 进报文 • 将处理请求的钩子从nf local-in 前移到nf pre-routing • skb的路由指针是NULL • 处理分片 • 出报文 • 本来的逻辑： • Nf local out -> ip_output -> NF postrouting -> ip_finish_output •

• tensorflowers.cn • Kubeflow Chinese community initiator • 企业级产品与解决方案 • Compass: 打通业务与数据、从数字化到智能化转 型 • Clever: 基于容器的 AI PaaS 平台（AI Devops、资 源管理任务调度） 工业互联网平台 - 制造业大势所趋 • 全球工业互联网平台数量 > 150 国家 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 数据通道 数据分析 API 海尔工业互联网 - 微服务之框架支持

Branch Branch preview change 流量镜像 一键压测  接入层（TCPCopy）  支持流量放大、缩小  一键批处理压测 服务网格  智能负载均衡  流量路由策略  服务保护机制 混沌军团  随机关闭生产环境中的实例，模拟服 务故障  引入人为延时，模拟服务降级  寻找未使用、可被清理的资源  寻找不符合预定义最佳实践的服务