版本归档 xN 交付追踪 xN 数据度量 xN 服务、工单管理 事件、缺陷管理 想 法 用 户 运行阶段 需求阶段 研发阶段 现代软件交付挑战：开发 5 分钟，上线 2 小时 服务一：设计 | 代码编写 | 构建 | 测试 | 部署 | 发布 服务二：设计 | 代码编写 | 构建 | 服务三：设计 | 代码编写 | 构建 | 测试 | 部署 | 发布 以前：面向代码片段的串行交付 现在：面向多个服务编排的产品级自动化并行交付 服务一： 服务定义 | 构建 | 部署 | 测试 | 发布 服务二： 服务定义 | 构建 | 部署 | 测试 | 发布 服务三： 服务定义 | 构建 | 部署 | 测试 | 发布 代码一： 代码编写 | 构建 | 部署 | 测试 | 发布 代码二： 代码编写 | 构建 | 部署 | 测试 | 发布 代码三： 代码编写 | 构建 | 部署

，作为备库，提供读取服务，减少 M1(WR) 的 压力，而另外一个 idc 机房的 M2 只做 standby 容灾方 式的用途。 当然这里会用到 3 台数据库服务器，也许会增加采 购压力，但是我们可以提供更好的对外数据服务的能力和 途径，实际中尽可能两者兼顾。 MySQL 架构设计—高可用架构  系统优化：硬件、架构 系统优化：硬件、架构  服务优化 服务优化  应用优化 ，专业的 存储服务器（ 存储服务器（ NAS NAS 、 、 SAN SAN ） ）  设计合理架构，如果 设计合理架构，如果 MySQL MySQL 访问频繁，考虑 访问频繁，考虑 Master/Slave Master/Slave 读写分离；数据库分表、数据库切片（分 读写分离；数据库分表、数据库切片（分 布式），也考虑使用相应缓存服务帮助 布式），也考虑使用相应缓存服务帮助 MySQL MySQL MySQL 缓解访问 缓解访问 压力 压力 系统优化 系统优化  配置合理的 配置合理的 MySQL MySQL 服务器，尽量在应用本身达到一 服务器，尽量在应用本身达到一 个 个 MySQL MySQL 最合理的使用 最合理的使用  针对 针对 MyISAM MyISAM 或 或 InnoDB InnoDB 不同引擎进行不同定制 不同引擎进行不同定制 性配置 性配置

程、工具” 四维协同基线，沉 淀全流程数据，从感知到赋 能，服务于工程师 释放云基建能力：链接任何云 及自建资源（容器、主机、车 机、端等），释放云原生价值 和企业创新力 生态开放：广泛开放系统 模块和 OpenAPI ，链接 一切流程、服务、工具和 上下游伙伴 安全简单自主可控：私有化 部署，现有服务 0 迁移成本 、体验丝滑接入容易、学习 使用门槛极低 现存做法大多以「单点工具 传统 Jenkins 方案 GitLab + Jenkins + 脚本化 运行效率低，管理维护成本高 方案局限性大，安全性风险高 无法支持敏捷交付模式 支持从需求到发布全流程敏捷交付。尤其面向 多服务并行部署发布，云原生构建环境和运行 环境，基础设施对接及企业级 SSO/ 权限管理 等 运维管理类平台 蓝鲸 Rainbond KubeSphere KubeVela 面向资源管理的运维工具集 局限性大、全流程安全性低 维护成本高 支持多个服务并行构建部署、产品级发布，可 灵活安全接入多个代码仓及周边工具链 开发 Zadig 核心特性： 运维 真正意义的持续交付：以工程师体验为核心，价值交付为理念，完成需求到发布的全路径。 测试 发布 洞察 一堆复杂脚本、维护成本极高 员工手工操作费时费力易出错 手动更新服务、手动打包、交付 付效率低下、占据大量研发时间 、研发利用率极低

com 提供的服务 1. 用于实验的 GPU 容器 2.基于 Kubeflow 的机器学习训练服务 3.模型管理和模型 Serving 服务 Experiment Training Serving 均基于容器，不对业务方直接提供 GPU 物理机 GPU 实验 JDOS 常规的容器服务 ，使用 gpu 的 zone ， 自行设定相应的镜像即 可，有完善的周边服务 训练服务 • 提供基于 生成镜像服务） – 选择存储来源：对接了内部的存储 – 填写代码地址，执行的命令等 – 可以选择是否监控训练，提供 tensorboard 任务列表 可以指定 git 的 commit-id 发起任务 任务详情 可以查看具体的容器列表，以及查看容器的日志和事件 Serving 服务 提供统一便捷的 Serving 服务，只需用户指定模型，即可提供 grpc 和 rest 服务，同时使用 利用率 创建 Serving 与训练集成 • 用户只需要简单选择机房和 镜像填写模型名即可完成 Serving 服务创建 自有模型 • 用户只需要填写模型地址即 可 GPU 监控 • 容器监控服务，自适 应 GPU 容器，可根据 容器 IP 查询记录 , 便 于用户查看服务状态 ，亦可作为 HPA 的数 据源 • 采集项 name,index,fan.speed,te mperature

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同的任务，避免同步造成的阻塞。 • 并行：多核处理器，每个处理器执行一个线 程，真正的同时运行。目的：将一个任务分 派到多个核上，从而更快完成任务。 举个例子 • 并发：某互联网公司购置了一台单核处理 器的服务器，他正同时处理 4 个 HTTP 请求，如果是单线程的 listen-accept 循环 ，则在处理完 A 的请求之前， B 的请求 就无法处理，造成“无响应”现象。 C 的请 求进来，则还得继续排队……