音频生成 A I 数字人 生物制药 新材料研究 脑机接口 基础科学 能源自由 宇宙探索 生命科学 科学 能力 6 AI Fo r Science 知识管理（ 内部知识管理、 外部情报分析、 大数据分析、 工作流知识） 专家经验模型（ 专业模型训练） 业务流程自动化（ A g e n t框架） 组织协同（ 工作流） 人机交互 赋能个人和 企业员工 生产力提升 多模态 能力 3 图片理解和处理 • 智能化能源调度 • 料场智能调度 • 燃料水分视觉分析 • 多角度废钢图像 采集 • 废钢智能定级 • 杂质识别 & 扣杂 • 废钢槽编号识别 • 多角度废钢图像采集 • 废钢智能定级 • 杂质识别 & 扣杂 • 废钢槽编号识别 • 皮带胶结头异常检测 • 皮带跑偏检测 • 烧结皮带跑偏检测 • 皮带托辊异常检测 • 分析监测烧结工序物料 成分 • 烧结皮带智能监测 • 烧结设备运行工况检测 建立设备健康模型 • 焦化皮带智能监测 • 生产现场动作远程控制 • 焦化现场生产安全态势 感知与预警 • 部署打滑预测分析 • 能源计划 • 炼焦煤分级调湿工艺稳 定协调控制 • 焦化皮带智能监测 • 生产现场动作远程控制 • 焦化现场生产安全态势 感知与预警 • 部署打滑预测分析 • 能源计划 • 炼焦煤分级调湿工艺稳 定协调控制 • 危险物识别 • 人员安全监测 • 高炉料面温度检测 •

RETURNPilot-Agent主要功能分析-生产Envoy配置 envoy的配置主要在pilot-agent的init方法与proxy命令处理流程的前半部分生成。其中init方法为pilot-agent二进制的命令行配置大 量的flag与flag默认值，而proxy命令处理流程的前半部分负责将这些flag组装成为envoy的配置ProxyConfig对象。下面分析几个相对重 要的配置。 role pilot-agent的registry变量里，在init函数中初始化为默认值Kubernetes。当前只处理以下三种情况： • Kubernetes • Consul • OtherPilot-Agent主要功能分析-生产Envoy配置 registry值 role.IPAddress role.ID role.Domain Kubernetes 环境变量INSTANCE_IP 环境变量POD_NAME.环境变量POD 6."CloudFoundry" CloudFoundryRegistry is a service registry backed by Cloud Foundry.Pilot-Agent主要功能分析-生产Envoy配置 agent.waitForExit会调用envoy.Run方法启动envoy进程，为此需要获取envoy二进制所在文件系统路径和命令行 参数两部分信息： 1. envoy二进制所在文件系统路径：evony

风险及时采取措施。 人工智能安全治理框架 （V1.0）- 2 - 人工智能安全治理框架 1.2 风险导向、敏捷治理。密切跟踪人工智能研发及应用趋势，从人工 智能技术自身、人工智能应用两方面分析梳理安全风险，提出针对性防范应对 措施。关注安全风险发展变化，快速动态精准调整治理措施，持续优化治理机 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、 管理两方面提出防范应对措施。同时，目前人工智能研发应用仍在快速发展， 安全风险的表现形式、影响程度、认识感知亦随之变化，防范应对措施也将相 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 武器，通过自 动挖掘与利用漏洞等方式，对广泛潜在目标发起网络攻击。 3.2.3 认知域安全风险 （a）加剧 “信息茧房” 效应风险。人工智能将广泛应用于定制化的信息 服务，收集用户信息，分析用户类型、需求、意图、喜好、行为习惯，甚至特 定时间段公众主流意识，进而向用户推送程式化、定制化信息及服务，“信息茧房” 效应进一步加剧。 （b）用于开展认知战的风险。人工智能可被利用于制作传播虚假新闻、-

11 背景 概述 关键接口分析 init destroy lookup write read open create & mknod mkdir forget unlink rmdir opendir readdir getattr & setattr access rename symlink & readlink link flush & fsync 其他 功能分析 模块划分 接口设计 Cache设计 +forget_multi +flock +fallocate© XXX Page 5 of 11 +readdirplus +copy_file_range +lseek 关键接口分析 init void (*init) (void *userdata, struct fuse_conn_info *conn); 根据挂载信息，从mds获取文件系统信息（或superbloc parent，并修改name为newname。 二是，在new parent创建新的inode和dentry，然后删除旧的parent下的inode和dentry 两者都涉及到rename的事务性的问题？（ ） 这里可能还需要详细分析到底是否需要完整的事务的4个特性acid，还是只需要实现其中部分 目前阶段rename可先不实现，但是可以先考虑一些方案。 symlink & readlink void (*symlink)

RedeployInstance (doc) 本盘数据不能 迁移运维实践 - 宕机率分析 • 宕机关联度分析 • 宕机趋势 • 机房、单元、分组 • 机型、硬件特征 • 内核版本、hotfix 一致率 • 宕机根因分析诊断 • 硬件故障、运维事件 • vmcore 归类分析 • 内核错误日志分析Machine Operator • 全生命周期 • 导入 • 下线 • 维护 •

proxy，若仍然超限会再被切走 • 默认单IP限流值是2w qps今年计划（Roadmap） 我是作者名称Roadmap • 智能参数治理 • 实时反馈 • 历史指标 • OSP智能故障分析&告警 • 基于内部的智能根因分析大框架 • 全链路服务综合治理 • 实时上下游超时治理 • 实时上下游限流治理 • 智能路由 • 开源智能参数治理 • 现状 • 依赖用户手工配置参数（超时时间、限流） • 应用指标 上报 应用指标 上报 配置建议 配置下发 宿主机 用户 配置治理参数智能故障分析&告警 • 现状 • 告警信息分散，需要人工进行更多的数 据收集和整合才能定位问题，效率低下 • 告警信息偏原始，缺乏对告警信息进行 进一步推导得到具体的措施 • 目标 • 基于内部的智能根因分析大框架，通过 智能中心整合机器内、集群间、调用链 上的指标，对信息进行整合和推导，得 出具备操作性的建议

Cache: Istio的阿克琉斯之踵? • Istio Mixer Cache工作原理与源码分析(1)－基本概念 • Istio Mixer Cache工作原理与源码分析(2)－工作原理 • Istio Mixer Cache工作原理与源码分析(3)－主流程 • Istio Mixer Cache工作原理与源码分析(4)－签名 更多资料，深入了解Report部分的隐忧：网络集中 应用 Sidecar

4、curve文件系统的元数据内存组织 4.1 inode定义： 4.2 dentry的定义： 4.3 内存组织 5 元数据分片 5.1 分片方式一：inode和dentry都按照parentid分片 5.1.1 场景分析 查找：查找/A/C。 创建：/A/C不在，创建/A/C 删除文件：删除/A/C 删除目录：删除/A rename：rename /A/C到/B/E symbolic link： hardlink：生成一个hardlink value : struct inode; dentry可以抽象成 key : fsid+parentId+name , value : struct dentry； 分别从不同场景上进行分析，curve文件系统的元数据应该有以下的操作： 1、系统加载的时候，元数据从持久化介质加载。 2、业务运行过程中，元数据的增删改查。 3、系统退出的时候，元数据持久化。© XXX Page 7 200 → inode B dentry信息 0 + A → 100 100 + C → 300 0 + B → 200 100 + D → 400 5.1.1 场景分析 查找：查找/A/C。 1、client给server0发送请求：parentid 0 + name "A"，查询"A"的inodeid为100© XXX Page 13 of 24 2、cl

com 应用架构 数据架构 IT架构 微服务的交付形式Kubernetes 轻量级的IT运维模式Swarm 资源利用率高的任务执行模式Mesos 快速迭代 高并发 OPEX CAPEX 大数据分析，运营 容器技术的三种视角微服务形态 Hailo Amazon Netflix 来源: https://www.linkedin.com/pulse/astonishingly-underap 163yun.com 新一代微服务治理平台 服务A jar envoy 服务B jar envoy 服务C jar envoy 降级 限流 路由 日志收集 日志分析 调用次数 调用时间 服务治理 日志分析 统计监控 Data Stream Kafka Storm集群 Hbase Hadoop Redis DDB NQS 监控平台 用户空间VPC 管理控制服务

采⽤eBPF加速云原⽣环境中 Curve⽂件系统性能 ⽹易数帆科技 向东提纲 • 什么是Curve • Curve的应⽤场景及挑战 • Curve客户端⾯临问题及分析 • 什么是ebpf • 基于epbf的Curve Cache设计 • Curve社区介绍Curve是什么？ • Curve云原⽣软件定义存储 • Curve分布式块存储 • Curve分布式⽂件存储 • SETATTR inode 根据UID，ATIME，CTIME，length来设置属性 • 关闭⽂件时会发送FLUSH请求和RELEASE请求FUSE⽂件IO读写流程FUSE的IO路径及瓶颈分析 • 对⽐测试 • ⽂件访问测试直接访问ext4 • 通过FUSE访问passthrough_ll底层ext4 • 内核调⽤延迟测试 • 与FUSE Daemon通讯120us左右，FUSE LD_PRELOAD重载⽂件系统系统调⽤ • vpp / f-stack / DirectFUSE • Kernel版本实现 • BentoFS 基于rust的实现采⽤LD_Preload⽅式瓶颈分析 • 环境 • FUSE daemon使⽤ passthrough_ll 调⽤底层ext4 • 进程共享内存通信延迟10us+ • others 开销 10us+ • fuse