© XXX Page 1 of 19 curvefs copyset与fs对应关系© XXX Page 2 of 19 版本 时间 修改者 修改内容 1.0 2021/7/23 陈威 初稿 1.1 2021/8/4 陈威 根据评审意见修改 1.2 2021/8/9 陈威 增加详细设计 1、背景 2、chubaofs的元数据管理 2.1、meta partition的创建 2.2、meta 2、meta partition的管理 2.3、meta partition和inode以及dentry的对应关系？ 3、curvefs的copyset和fs的对应关系 3.1 如何获取inodeid 3.2 copyset fs共用吗？ 3.3 copyset个数是否可以动态调整？ 4、curvefs的topo信息 5、curvefs mds和metaserver的心跳 6、详细设计 6.1 创建fs B的空间。而curvefs的元数据，并不能一次申请一批在client端，而是每次都需 要去metaserver上去进行分配。 这里需要重新考虑curvefs的copyset和fs的元数据分片的对应关系。© XXX Page 3 of 19 2、chubaofs的元数据管理 chubaofs（补充链接）的元数据也是采用的raft的方式进行管理，可以借鉴一下chubaofs的元数据的分片策略。

如计算路口交通事故预警，给予司机及时提示等，所 以将算力卸载在距离业务现场、设备最近的地方，就 是边缘计算的场景，它的价值空间远超AIoT，可以更 大范围为客户赋能，IoT和边缘计算一定走向融合。 定位为基于物模型的计算 定位为基于业务的计算 高级能力-自动化-AIoT以及赋能业务-边缘计算(Edge Cloud )-2 • 为了更好的为客户业 务场景赋能，比如路 口的交通事故识别和 预警等等需要低时延 务研发和运行一体的平台，其内部实现并不容易，想落地更不容易，关键在于人们现在存在巨大的误区！工具思维导致落地艰难！ 业务沟通、需求分析与设计的交流平台 低代码平台表达的是业务逻辑。低代码平台的作用是将业务需求中的逻辑关系理清楚，帮助企业实现这个逻辑。 好的低代码平台要能适应企业的需求变化，提供需求变更管理 如果组件的实现方式依旧是 coding，依旧是别人熬夜，你来拖拉拽，这不叫低代码，这叫劳动力外包。国内这类 伪 但是通过监控、日志分析、跟踪链等发 现问题根因所在周期长，依靠人的经验 （并且人的经验无法数据化沉淀），而 得到问题根因后，只能通过人工去修复 或者管理 • 而大数据或者基于监督的AI技术的成熟、 运维领域模型趋于完整、云原生底座也 更成熟的基础上，利用大数据分析根因 （关联性分析）和利用AI进行基于根因分 析的自动化处理成为可能。 • 在精细化的基础上，完整较为成熟的自 动化能力，节约了人力成本同时提高了

可观测性的成熟度模型 2. 构建内生的可观测性能力 3. 在混合云、边缘云中的实战 4. Talk is cheap, show me the demo! 目录 simplify the growing complexity © 2021, YUNSHAN Networks Technology Co., Ltd. All rights reserved. 可观测性的成熟度模型 1.0 基础支柱 simplify the growing complexity © 2021, YUNSHAN Networks Technology Co., Ltd. All rights reserved. 可观测性的成熟度模型 1.0 基础支柱 2.0 统一服务 3.0 ? simplify the growing complexity © 2021, YUNSHAN Networks Technology Co., simplify the growing complexity © 2021, YUNSHAN Networks Technology Co., Ltd. All rights reserved. 可观测性的成熟度模型 1.0 基础支柱 2.0 统一服务 3.0 内生原力 simplify the growing complexity © 2021, YUNSHAN Networks Technology Co

AI能帮助人解决登陆火星、能源自由的问题 5政企、创业者必读 大模型是真智能，是人工智能的重大拐点。你相不相信？ 大模型是一场工业革命，将重塑所有产品和业务。你相不相信？ 不拥抱AI的组织和个人，会被拥抱AI的组织和个人淘汰。你相不相信？ 建立AI信仰 6政企、创业者必读 大模型不是泡沫，而是新一轮工业革命的驱动引擎 蒸汽革命 电气革命 信息革命 以大模型为代表的 人工智能革命 人工智能是新质生产力 能 大模型的进一步突破将引领人类社会进入智能化时代，对我们的生活方式、生产方式带来巨大变革 重塑经济图景 解决复杂问题 7政企、创业者必读 8 AI不仅是技术革新，更是思维方式和社会结构的变革 国家 产业 个人 企业政企、创业者必读 人工智能发展历程（一）  从早期基于规则的专家系统，走向基于学习训练的感知型AI  从基于小参数模型的感知型AI，走向基于大参数模型的认知型AI 人工智能发展历程（二）  从单纯对话的大模型AI，发展到具有行动和执行能力的智能体AI  从数字空间中的AI，走向能理解和操控物理空间的AI  从解决现实问题的AI，走向解决科学问题的科学型AI 大模型AI 智能体AI 物理AI 科学AI 10政企、创业者必读 面对全球大模型产业之争，要打赢「三大战役」 AGI之战 应用场景之战 大模型安全之战 • 探索超越人类的超级人工 智能AGI

 元数据获取及缓存  逻辑chunk与物理chunk映射关系  物理chunk所属的复制组(copyset)  复制组所在的chunkserver列表  复制组的leader信息  Failover支持  MDS：只有主MDS才会监听端口  ChunkServer：通过raft维护复制组内的主-从关系CLIENT IO流程 用户下发一个写请求 off: 8M len: 子请求由哪个chunkserver处理，依赖以 下信息：  逻辑chunk与物理chunk映射关系  物理chunk所属的复制组(copyset)  复制组所在的chunkserver列表  复制组的leader信息CLIENT IO流程 逻辑chunk与物理chunk映射关系 物理chunk所属的复制组(copyset)  由MDS分配并持久化，client拆分用户请 求时会获取并进行缓存  为了减少元数据量，MDS一次会连续分配 1G范围内的映射关系，称为SegmentCLIENT IO流程 复制组所在的chunkserver列表  chunkserver心跳定期上报给MDS  通过MDSClient向MDS获取 复制组的leader信息  复制组之间通过raft维护  通过CliClient向Chunkserver获取 这两种信息client也会进行缓存

的实现中，里面大部分只是一些空表。 提供字符集相关的信息，其实数据是假的。TiDB 默认支持并且只支持 utf8mb4 。 TiDB 系统数据库 权限系统表 服务端帮助信息系统表 统计信息相关系统表 GC Worker 相关系统表 其它系统表 INFORMATION_SCHEMA 里面的表 CHARACTER_SETS Table TiDB 系统数据库 - 32 - 本文档使用 书栈(BookStack.CN) task。目前的执行计划分成为两种 task，一种叫 root task，在 tidb-server 上执行，一种叫 cop task，并行的在 tikv 上执行。当前的执行 计划在 task 级别的拓扑关系是一个 root task 后面可以跟许多 cop task，root task 使用 cop task 的输出结果作为输入。cop task 中执行的也即是 tidb 下推到 tikv 上的 任务，每个 示返回数据的第一行的偏移量（第一行数据的偏移量 是 0），第二个参数指定返回数据的最大条目数。 FOR UPDATE 对查询结果集所有数据上读锁，以监测其他事务对这 些的并发修改。TiDB 使用乐观事务模型在语句执行 期间不会检测锁冲突，在事务的提交阶段才会检测事 务冲突，如果执行 Select For Update 期间，有 其他事务修改相关的数据，那么包含 Select For Update 语句的事务会提交失败。

指针以及相关的 trait。 8/562Rust 程序设计语言 简体中文版 第十六章将引导我们了解不同的并发编程模型，并探讨 Rust 如何帮助你无畏地进行多线程编 程。第十七章将在此基础上进一步探索 Rust 的 async 和 await 语法，以及它们所支持的轻量 级并发模型。 第十八章着眼于 Rust 风格与你可能比较熟悉的 OOP（面向对象编程）原则之间的比较。第十 九章是一个模式和模式匹配的参考，它们是在 不再有效 示例 4-1：一个变量和其有效的作用域 换句话说，这里有两个重要的时间点： • 当 s 进入作用域时，它就是有效的。 • 这一直持续到它离开作用域为止。 目前为止，变量是否有效与作用域的关系跟其他编程语言是类似的。现在我们在此基础上介绍 String 类型。 69/562Rust 程序设计语言 简体中文版 String 类型 为了演示所有权的规则，我们需要一个比第三章 “数据类型” 另外，这里还隐含了一个设计选择：Rust 永远也不会自动创建数据的 “深拷贝”。因此，任何 自动的复制都可以被认为是对运行时性能影响较小的。 作用域与赋值 作用域、所有权和通过 drop 函数释放内存之间的关系反过来也同样成立。当你给一个已有的 变量赋一个全新的值时，Rust 将会立即调用 drop 并释放原始值的内存。例如，考虑如下代 码： let mut s = String::from("hello");

2 针对人工智能应用安全风险 ………………………… 9 5. 综合治理措施 ……………………………………………… 10 6. 人工智能安全开发应用指引 ……………………………… 12 6.1 模型算法研发者安全开发指引 ……………………… 12 6.2 人工智能服务提供者安全指引 ……………………… 13 6.3 重点领域使用者安全应用指引 ……………………… 14 6.4 社会公众安全应用指引 制和方式，对确需政府监管事项及时予以响应。 1.3 技管结合、协同应对。面向人工智能研发应用全过程，综合运用技术、 管理相结合的安全治理措施，防范应对不同类型安全风险。围绕人工智能研发 应用生态链，明确模型算法研发者、服务提供者、使用者等相关主体的安全责 任，有机发挥政府监管、行业自律、社会监督等治理机制作用。 1.4 开放合作、共治共享。在全球范围推动人工智能安全治理国际合作， 共享最佳实践， 应动态调整更新，需要各方共同对治理框架持续优化完善。 2.1 安全风险方面。通过分析人工智能技术特性，以及在不同行业领域 应用场景，梳理人工智能技术本身，及其在应用过程中面临的各种安全风险 隐患。 2.2 技术应对措施方面。针对模型算法、训练数据、算力设施、产品服务、 应用场景，提出通过安全软件开发、数据质量提升、安全建设运维、测评监测 加固等技术手段提升人工智能产品及应用的安全性、公平性、可靠性、鲁棒性- 3 - 人工智能安全治理框架

core) 8100 122ms 70M 393% New http2(4 core) 17200 57ms 40M 395%技术案例 – 长连接网关RawEpoll模式 经典Golang netpoll模型 ² 问题：协程数量与链接数量成正比，大 量链接场景下，协程数量过多 u Stack内存开销 u Read buffer开销 u Runtime调度开销 参考阅读：million-websockets-and-go Service p Client模拟方式:通过蚂蚁内部压测平台建立10w条SOFARPC链接 p 压测内容: 1K 请求/响应持续演进实践总结 ü 架构上，从一开始就遵循分层设计，模块解耦，统一编程模型接口，保证足够的架 构扩展性。 ü 性能上，针对IO、协议、内存、协程进行持续优化。相比最初版本，SOFARPC 协 议上对 0.1.0 版本 QPS 提升了 50%，内存使用减少了 40%；HTTP/2 ü 适用于蚂蚁当前的服务发现 体系 ü 通过中间件通道对应用推送 MOSN调用地址 ü 通过扩展cluster类型的方式 动态获取配置中心后端 ü MOSN出向路由基于明确的 服务依赖关系生成 ü 服务通过 id:version 定义 ü 适用于SOA化服务，标准微 服务 ü 适用于跨语言通信的场景蚂蚁落地 – 复杂路由 ü 基于链式路由机制扩展，使 用router match，subset等

10w+），集群数量多； 多集群管控11/20 多集群管控 联邦核心能力 • 跨集群资源同步  Template,Override,Placement 模型;  状态回流；  扩展 CRD； • 跨集群发现12/20 联邦架构 • 关系型存储；  数据量  容灾 • 基于部署单元分发 多集群管控13/20 三、发布运维体系 发布运维体系14/20 应用管理&交付 • 基于统一管控背景下的