• 基于深度学习的行业趋势预测 模型，支持企业动态适应市场 变化。 • 数据驱动的人工智能模型，实 现专业预测和战略规划。 3.复杂任务的 全流程自动化 • 融合强化学习算法，自动识别 高风险场景并提供相应建议。 • 深入分析数据，优化决策流程， 确保全面覆盖核心业务环节。 • 自动识别任务的基本要求和限制 条件。 • 使用强化学习算法跟踪任务的状 态变化（如预算使用、产品数量 使任务执行效果不断增强。  智能法律顾问 A1:自动读取合同，分析潜在法律风险，生成修改建议，并与企业法务系统对接完 成合规审查。  企业 AI CEO:结合市场数据、财务数据，自动生成年度战略规划，并动态调整业务目标。  智能招聘 A1:筛选简历、面试候选人(语音/视频 AI 面试)、自动发送 offer，并完成 HR 系统录入。 增强知识图谱：多维解释，溯源路径  金融风险评估与决策支持：

commonmq v1.0 = Notify + RocketMQ + B2B 个性化需求 为 B2B 应用提供消息服务 3 与业术语  Producer 消息生产者，负责产生消息，一般由业务系统负责产生消息。  Consumer 消息消费者，负责消费消息，一般是后台系统负责异步消费。  Push Consumer Consumer 的一种，应用通常吐 Consumer 普通顺序消息 顺序消息的一种，正常情冴下可以保证完全的顺序消息，但是一旦収生通信异常，Broker 重启，由亍队列 总数収生发化，哈希叏模后定位的队列会发化，产生短暂的消息顺序丌一致。 如果业务能容忍在集群异常情冴（如某个 Broker 宕机戒者重启）下，消息短暂的乱序，使用普通顺序方 式比较合适。  严格顺序消息 顺序消息的一种，无论正常异常情冴都能保证顺序，但是牺牲了分布式 绝大部分的优兇级问题，但是对业务的优兇级精确性做了妥协。 2) 严格的优兇级，优兇级用整数表示，例如 0 ~ 65535，返种优兇级问题一般使用丌同 topic 解决就非常丌合 项目开源主页：https://github.com/alibaba/RocketMQ 5 适。如果要让 MQ 解决此问题，会对 MQ 的性能造成非常大的影响。返里要确保一点，业务上是否确实需 要返种严格的

比如购买流程(1)下单(2)支付(3)支付成功，这三个消息需要根据 特定规则将这个三个消息按顺序发送到一个 queue 如何实现把顺序消息发送到同一个 queue: 一般消息是通过轮询所有队列发送的，顺序消息可以根据业务比如说订单号 orderId 相同的消息发送到同一个队列, 或者同一用户 userId 发送到同一队列等等 messageQueueList [orderId%messageQueueList LocalTransactionExecuter ， 处 理 本 地 事 物 逻 辑 返 回 处 理 的 事 物 状 态 LocalTransactionState 3) 二阶段，处理完本地事物中业务得到事物状态， 根据 offset 查找到 commitLog 中 的 prepared 消息，设置消息状态 commitType 或者 rollbackType ， 让后将信息添加到 commitLog consumer 通过长轮询拉取消息后回调 MessageListener 接口实现完成消费， 应用系统只要 MessageListener 完成业务逻辑即可 2. Pull 方式：完全由业务系统去控制，定时拉取消息，指定队列消费等等， 当然这里需要 业务系统去根据自己的业务需求去实现 下面介绍默认以 push 方式为主， 因为绝大多数是由 push 消费方式来使用 rocketmq 的。

HIVE/IMPALA/SPARK KAFKA / FLINK 计算 OTHER WORKLOADS OTHER WORKLOADS X • 可⽤于承载实时和批处理的业务 • 扩展性提升 • ⽆需改变或改造业务应⽤代码 • 降低控制平⾯的节点数和服务依赖 业务价值 • 降低⼤规模集群的运维难度 • 可通过HDFS API和Distcp进⾏快速迁移 • 降低系统恢复时间 • 尽可能的减少NN Apache Ozone – 使⽤场景 #2 • 可以快速的对接已适配S3 接⼝的应⽤ • 减少数据在多个平台间的迁移 • 使⽤单⼀的API协议来应对混合云架构 业务价值 • 集约化的⼀套存储来⾯向不同的业务负载 • 更易于运维的控制⾯ • 只需要⼀个运维团队⽽不是多个 运维价值 OZONE STORAGE AI/ML HIVE/IMPALA/ SPARK KAFKA

用这种架构模式 弱一致性 如果是弱一致性的话，可以通过在 M2 上面分担一些读压力 和流量，比如一些报表的读取以及静态配置数据的读取模块 都可以放到 M2 上面。比如月统计报表，比如首页推荐商品 业务实时性要求不是很高，完全可以采用这种弱一致性的设 计架构模式。 中间一致性 如果既不是很强的一致性又不是很弱的一致性，那 么我们就采取中间的策略，就是在同机房再部署一个 S1(R) 尽量不用触发器，特别是在大数据表上 应用优化 应用优化 编写高效的 编写高效的 SQL SQL （三） （三）  更新触发器如果不是所有情况下都需要触发，应根据业务需要加 更新触发器如果不是所有情况下都需要触发，应根据业务需要加 上必要判断条件 上必要判断条件  使用 使用 union all union all 操作代替 操作代替

分布式架构 • 基于grpc over NATS mq • 使用redis 存储媒体流全局位置 • 支持业务自定义开发 • 高性能，单个ion-sfu节点 1k 并发仅需 0.5核 ION 架构 多node 架构 主要模块 • ISLB 服务发现，负载均衡，媒体信息全局存储 • Biz 业务接入模块 • SFU 节点 (用于转发webrtc 流，与biz模块配合创建视频会议系 统) •

技术体系 CRM 广告平台 物料展现 审核平台 大数据平台 基础架构 Golang C++ JavaScript Java Python 质量要求高 业务响应快 故障恢复快 Cluster1 搜狗商业平台业务系统 搜索推广 信息流 品牌 BizNginx （Load Balancer） Kafka Zookeeper etcd AppEngine（Resin/Tomcat…)

高可用一直是 mysql 业界不断讨论的热点问题，其中涉及的东西比较多，可 供选择的方案也相当多，面对这么多的方案，我们应该如何选择适合自己公司的 mysql 高可用方案呢，我觉得首先我们需要了解的自己公司的业务，了解在线系统中那些东西 会影响高可用，以及了解各个高可用方案比较适合哪些场景，通过这些比对应该不难找 出适合自己公司的高可用 mysql 方案。 经常有网友问 mysql 高可用如何实现，希望得到一些能实际使用的可验证的高可用 立即接管，其他的从服务器能自动切换，不用人工干预。 缺点：至少三个节点，对主机的数量有要求，需要实现读写分离，对程序来说是个 挑战。 6.3 方案架构图 6.4 适用场景 MMM 的适用场景为数据库访问量大，业务增长快，并且能实现读写分离的场景。 6.5 方案实战 6.5.1 实战环境介绍 实战环境服务器列表： 服务器 主机名 ip 地址 Serverid 系统 Mysql Monitor

业绩回顾部分旨在清晰、全面地展示 过去一年的工作成绩。提示语设计应 侧重于以下要点： • 成果展示 • 结构清晰 • 具体事例 维度 提示语示例 要求 成果概述 请总结过去一年中 的主要工作成果， 重点展示对业务的 推动作用。 业绩突出项：[列出关键业绩指 标，如销售额、客户增长率、项 目完成情况等]成果分析：[分析 这些成果带来的具体影响，如提 升效率、拓展市场等] 数据支撑 请提供支撑业绩的 具体数据，并通过 个人荣 誉 请列举个人在过 去一年中获得的 奖项、荣誉或表 彰，突出个人贡 献。 荣誉奖项：[列出获得的奖项或 特别表彰，如“最佳员工奖”“创 新贡献奖”等]个人影响：[通过个 人努力，推动了业务或团队的 成长，取得了哪些成果] 维度 提示语示例 要求 年度目 标 请设定明年 的主要工作 目标，并确 保目标具体、 可度量。 目标设定：[明确具体的工作目标， 如“实现XX销售额”“拓展XX客户”等]

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 kubeflow 的分布式训练方案