ServiceMesher 社区介绍 宋净超（Jimmy Song） 2019年12月28 日ServiceMesher 社区于 2018 年 4 月 由蚂蚁金服发起成立。 20 个月 社区微信交流群拥有超过 4000+ 成员。 4000+ 社区成员来自 3000+ 企业。 3000+ 成立时间 /01 社区概况 社区成员 成员企业 9 场 线下 meetup 分别于杭州、北京、上海、深圳、广州、 分别于杭州、北京、上海、深圳、广州、 成都等地举办了 9 场 meetup。/02 社区创始人&管理委员会成员 敖小剑 蚂蚁金服 宋净超 蚂蚁金服 罗广明 百度 马若飞 FreeWheel 邱世达 博云 钟华 腾讯 孙海洲 中科院计算所 吴钧泽 好未来 殷龙飞 北控三兴 赵化冰 中兴通讯ServiceMesher 社区成立以来组织了一系列翻译活动，如： • Envoy 官方文档 官方文档 • Knative 入门 • Istio 官方文档 1.1 版本和 1.4 版本 社区官网投稿情况： • 翻译文章：147 篇 • 原创文章：122 篇 /03 社区活动2019年 10 月31 日 正式开始 istio 1.5 官网文档的翻译。 2 个月 累计合并 PR 数超过 300 个。 300+ 超过 60 人参与了官网的翻译。 60+ 持续时间 合并 PR 数

点 编委会 21 | 2024 年中国开源模型：崛起与变革 26 | 开源模型未必更先进，但会更长久 30 | 大模型撞上“算力墙”，超级应用的探寻之路 36 | AI 的三岔路口：专业模型和个人模型 40 | 2024 年 AI 编程技术与工具发展综述 45 | RAG 的 2024：随需而变，从狂热到理性 51 | 大模型训练中的开源数据和算法：机遇及挑战 57 | 2024 逐渐成为 AI 应用的核心架构 68 | 谈开源大模型的技术主权问题 72 | 2024:大模型背景下知识图谱的理性回归 77 | 人工智能与处理器芯片架构 89 | 大模型生成代码的安全与质量 93 | 2024 年 AI 大模型如何影响基础软件行业中 的「开发工具与环境」 98 | 推理中心化：构建未来 AI 基础设施的关键 Part 1：中国开源开发者生态数据 04 | Gitee 设计：张琪 开发者是开源生态的重要支柱。 本章结合 、 的数据分 析，勾勒 2024 年中国开源开发者的整体画像趋势轮廓，主要 反映中国开源开发者使用开源大模型概况、开源项目/组织健康 度，以及中国开源社区的生态评估等情况。 Gitee 数据篇 本报告数据来源：2024年1月至2024年12月 Gitee及Gitee AI平台相关公开数据 4 / 111 开发者是社区的力量源泉 200

PolarDB开源生态介绍 阿里云 digoal为什么开源是未来?阿里巴巴开源缩略图数据库开源大图PolarDB开源云原生分布式数据库家族 : 兼容MySQL&PostgreSQL用户 生态伙伴 人才 降本提效 团队成长 商业服务 用户合作 • 联合实验室 PolarDB云原生分布式开源数据库产品 高校合作 • 课程合作 • 科研项目合作 • 工作组 高校 协同育人、教学优化成果 合作项目、解决方案 参与社区分享 • 编程之夏 • 黑客松 开源课程: (学习、实验、评 测、认证、实践、 代码协作) • 训练营 • 电子书 • 评测局 • 开源认证考试 • 开源学堂 • 内核课程 PolarDB开源社区 (2W+用户) github、官网、钉钉、微信、B站、知乎、csdn、... • 峰会 • 大咖说.对话开源 • meetup • 曝光流量 • SIG • Issue 开源代码协作 • 理事会 • 人才发展委员会 • 技术委员会 开源社区治理 • 联合解决方案|产品 • OxM发型版 • 数据库管理产品 • 数据迁移、联邦产品 生态伙伴合作 高校合作 学习、分享、比赛、贡献 服务客户 开源共建 社区运营 生态建设 获得生态 商业服务 使用开源 PolarDB 开源学习 开源共建 人才招聘 产品适配 OxM

万俊峰Kevin go-zero 开源项⽬成⻓史 About me • go-zero 作者 • 阿⾥云MVP • 腾讯云TVP • ArchSummit 明星讲师 • GopherChina 主持⼈&⾦牌讲师 • 极客时间 Go 专题出品⼈ • 腾讯云开发者⼤会讲师 TOC ● go-zero 的由来 ● go-zero 的现状 ● go-zero 的成⻓阶段 ● go-zero go-zero 推⼴思路 ● go-zero 社区发展思考 ● go-zero 的未来 go-zero 的由来 • 源起 2013 • 业务驱动、业务⽀撑 • 经历过的业务 • 经历过的 Go 发展阶段 go-zero 的现状 • star 增⻓趋势 • contributors • ⽤户 • 社区⽤户 • 企业⽤户 • 质量标准 • 需求 • PR Contributors 社区⽤户 企业⽤户 代码质量 功能评估 & 代码合并 • 功能评估 • 如⾮必要，勿增实体 • MVP，最⼩化接⼝ • 社区需求驱动 • PR要求 • CI检测，格式、安全、单测 • 修改或新增代码必须单测覆盖 go-zero 发展阶段 • ⼀年⼀万星 • 两年两万星 • 第三个年头 go-zero 开源伊始 • 开源 ≠ 代码提交到

从开源 Istio 到企业服务 ——如何在企业中落地服务网格 From Istio OSS to Enterprise Service Mesh 宋净超（Jimmy Song） September 24, 2022 Shanghai, China Cloud Native Application Networking Secure, Observe and manage microservices committed to maintaining Istio's open source ecosystem. 《深入理解 Istio》 • 电子工业出版社 • 2022 年 6 月出版 • 云原生社区著 • 基于 Istio 1.11 与我联系 https://www.tetrate.io/careers/ We are hiring Thank you 谢谢

可观察性是云原生特别关注的运维支撑能力，因为它的主动性，正符合云原生对碎片变化的稳定性保障的思想 数据的全面采集 数据的关联分析 统一监控视图与展现 Metric 是指在多个连 续的时间周期 内用于度量的 KPI数值 Tracing 通过TraceId来 标识记录并还 原发生一次分 布式调用的完 整过程和细节 Logging 通过日志记录 执行过程、代 码调试、错误 异常微观信息 数据之间存在很多关联，通过 简单，它使得统一通用PaaS成为可能 组件市场|仓库 平台运维特性 应用编排 运维特性编排 版本化 应用 • 两端解耦之后，两端方面都可以形成一个没有 私有PaaS特征依赖的市场，而强大的开源社区 比平台提供商自己还要强大，利用容器底座的 承载能力和OAM抽象化编排能力，可以不等排 期的构建各种特征的Paas。业务应用由于不依 赖于运维特性，也实现了标准化，也可以加入 组件市场，此时开放PaaS+开放应用市场可以 比如要使用AWS的块存储 后续如果某个应用需要存储，可以直接引用。 而不需要关心底层到底是如何管理存储的。 OAM让应用本身从研发 的视角来声明“我是谁”、 “我要使用什么样的云 服务”，至于背后的实 现交个各个开源项目和 厂商去实现，譬如： kubevela。 OAM实现原理分析 • OAM是更高级的抽象， 执行面打包都是通用 格式，比如HELM，很 好的兼容了现有的基 础设施，无论怎样的 基础设施，都能在高

路来提高应用的可用性，降低架构的复杂度。只有做到与云一样的可用性，云在服务就在，才能称为真正的云原生服务。 低成本 （Serverless化） 在过去，每家公司自建消息中间件集群，或是自研的、或是开源的，需要投入巨大的研发、运维成本。云原生时代的消息服务借助Serverless等弹 性技术，无需预先Book服务器资源，无需容量规划，采取按量付费这种更经济的模式将大幅度降低成本。 易用性 （Mesh化） 这些应用在运行时 是无法完成真正的按需迁移，所以只能称为某朵云上的原生应用，无法称为真正的云原生应用。因此，消息服务需要做到标准化，消除用户关于 厂商锁定的担忧，云原生消息队列必须采纳很多社区标准，支持了多种开源的API协议，同时也在打造自己标准化接口。 总结一下，传统的消息队列将从高SLA、低成本、易用性、多样性和标准化几个方向持续进化为云原生的消息服务。 具体要求 高级能力-云原生中间件- Kubernetes Pod的形式，如图，其基本思想是，将Yarn NodeManager运行在 Kubernetes集群中新扩容的Pod容器内，新扩充的Pod是根据从外部Yarn-ResourceManager收集的度量数据推断的， 当Yarn NodeManager Pod启动后，根据配置文件自动向已有的Hadoop集群的Yarn ResourceManager发起注册，最终 以Kubernetes Pod的形式

Deepseek能够做什么？ • 如何使用Deepseek？ DeepSeek是什么？ AI + 国产 + 免费 + 开源 + 强大 • DeepSeek是一家专注通用人工智能（AGI）的中国科技公司，主攻大模型研发与应 用。 • DeepSeek-R1是其开源的推理模型，擅长处理复杂任务且可免费商用。 Deepseek可以做什么？ 直接面向用户或者支持开发者，提供智能对话、文本 社交互动 • 个性化挑战 • 即时反馈 （4）相似性分析： • 游戏玩家 <-> 学生 • 游戏关卡 <-> 课程单元 • 游戏技能提升 <-> 知识获取 • 游戏社交系统 <-> 学习社区 源域识别 知识抽象 目标域映射 知识重构 应用与验证 随机组合机制（RCM）：打破常规思维 �RCM的理论基础： RCM建立在创造性思维中的“强制联系”和“创意综合”理论基础上，将这些理论应用到AI内容生成领域，提出了 元素库构建： ▪ 咖啡相关：豆种、烘焙、萃取、风味 ▪ 文化艺术：音乐、绘画、舞蹈、文学 ▪ 科技：AR、VR、AI、物联网 ▪ 环保：可持续、回收、碳中和、生物降解 ▪ 社交：社交媒体、直播、社区、互动 创建包含多样化元素的知识库 从元素库中随机选择元素 强制联系 创意整合 将随机选择的元素强制性地联系起来 基于随机组合生成新的创意概念 极端假设策略（EHS）：突破思维界限 �EHS的理论基础：

Deepseek能够做什么？ • 如何使用Deepseek？ DeepSeek是什么？ AI + 国产 + 免费 + 开源 + 强大 • DeepSeek是一家专注通用人工智能（AGI）的中国科技公司，主攻大模型研发与应 用。 • DeepSeek-R1是其开源的推理模型，擅长处理复杂任务且可免费商用。 Deepseek可以做什么？ 直接面向用户或者支持开发者，提供智能对话、文本 社交互动 • 个性化挑战 • 即时反馈 （4）相似性分析： • 游戏玩家 <-> 学生 • 游戏关卡 <-> 课程单元 • 游戏技能提升 <-> 知识获取 • 游戏社交系统 <-> 学习社区 源域识别 知识抽象 目标域映射 知识重构 应用与验证 随机组合机制（RCM）：打破常规思维 �RCM的理论基础： RCM建立在创造性思维中的“强制联系”和“创意综合”理论基础上，将这些理论应用到AI内容生成领域，提出了 元素库构建： ▪ 咖啡相关：豆种、烘焙、萃取、风味 ▪ 文化艺术：音乐、绘画、舞蹈、文学 ▪ 科技：AR、VR、AI、物联网 ▪ 环保：可持续、回收、碳中和、生物降解 ▪ 社交：社交媒体、直播、社区、互动 创建包含多样化元素的知识库 从元素库中随机选择元素 强制联系 创意整合 将随机选择的元素强制性地联系起来 基于随机组合生成新的创意概念 极端假设策略（EHS）：突破思维界限 �EHS的理论基础：

Kubernetes、ServiceMesh、CI/CD 实践 杨文@JEX 2018.08.25 Service Mesh Meetup #3 深圳站关于我 • JEX 技术VP • 前小恩爱技术总监 • Gopher，开源爱好者 • Go 夜读发起人 • https://github.com/developer-learning/night-reading-go • https://github.com/devel through comments(#2056) —> bradrydzewski removed this from To Do in Version 0.9 on Jun 30 • …Drone 社区 https://discourse.drone.io/Drone 的安装 • docker pull drone/drone:0.8.6 • Docker pull drone/agent:0.8 流量的自动负载均衡。 • 通过丰富的路由规则、重试、故障转移和故障注入，可以对流量行 为进行细粒度控制。 • 可插入的策略层和配置 API，支持访问控制、速率限制和配额。 • 对出入集群入口和出口中所有流量的自动度量指标、日志记录和跟 踪。 • 通过强大的基于身份的验证和授权，在集群中实现安全的服务间通 信。坑 • Gitlab • external_url • Outbound requests(Allow