使用 Docker 建立 Mysql 集群 软件环境介绍 操作系统：Ubuntu server 64bit 14.04.1 Docker 版本 1.6.2 数据库：Mariadb 10.10 （Mariadb 是 MySQL 之父在 MySQL 被 Oracle 收购之后 创建的分支，性能上优于 MySQL 开源版本） 第一步 安装 Docker 对于 Ubuntu，建议直接联网安装 Docker MYSQL_PASSWORD=medical_waste \ -e MYSQL_DATABASE=medical_waste \ -e TERM=linux \ -d mariadb 第三步 配置一主一从集群 3.1 接下来启动另一个容器作为从数据库，因为镜像不支持在容器内进入 mysql 控制 台，所以依然需要把端口暴露出来以供局域网访问,但主数据库容易可以链接进 来作为一个可访问的主机 master_db。 master_log_pos=789; /*开启从数据库复制*/ start slave; 最后可以通过 show slave status; 查看同步情况。 至此我们就建立了一个基于 Docker 的 Mariadb 数据库集群。

R&D 提纲 构建集群与管理理资源 - 73s 视频演示 多集群和镜像仓库 多租户和旧系统的集成 运⾏行行和构建应⽤用 Rudder - 应⽤用编排技术框架 Cyclone - 持续集成与交付引擎 运⾏行行 AI 应⽤用（机器器学习） - 58s 视频演示 Kubeflow 的应⽤用 Kubeflow 之上 构建集群与管理理资源 多集群和镜像仓库 • 企业想要的 • K8s - 单『控制集群』， 多『⽤用户集群』 • 镜像仓库 - 单『默认仓 库』，多仓库集成 管理理集群和节点 • 技术概览 • cloud provider • custom resource • ansible 管理理镜像仓库 • Cargo （内部项⽬目）- ⽣生产级镜像仓库解决⽅方案，基于 • ⼀一键⾼高可⽤用部署和维护 • 为多租户和复杂权限集成⽽而增强 为多租户和复杂权限集成⽽而增强 『token service』 • 管理理基于规则的镜像仓库 • 其他企业需要的优化功能 企业典型的多租户模型 租户 Tenant User User group Namespace Deployment Registry 
 project CI/CD workspace Pod … resources CPU quota MEM quota Storage

等相关领域，负责搜狗商业云 平台的设计研发工作 刘林 1. 背景介绍 2. Operator 的基本原理 3. MySQL Operator 设计实践 4. 小结 搜狗商业平台 技术体系广 服务多迭代快 搜狗产品矩阵 商业平台 信息流广告 搜索广告 品牌广告 代理商 广告主 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++ AppEngine（Resin/Tomcat…) 统一服 务管理 Kubernetes 模板管理 自动化测试 部署中心 服务发现 灰度发布 监控中心 日志系统 PaaS SaaS 编 译 发 布 授 权 监 控 IaaS Registry SOA服务框架 DevOps 测 试 账户 搜狗商业平台基础平台 物料 计费 管理界面 项目 管理 CI&&CD 统一配 置中心 Cluster2 机器资源利用率不高 • 服务管理复杂 问题 有状态服务的需求越来越多 有状态服务容器化 1. 背景介绍 2. Operator 的基本原理 3. MySQL Operator 设计实践 4. 小结 无状态服务 服务调度 有状态服务集群 服务调度 状态保存 集群管理 有状态服务 服务调度 状态保存 带来的新挑战 服务调度 状态存储 集群管理 成员管理 扩缩容 故障迁移

将数据转化为统计图、热力图、网络关系图、词云、树形 图等，用于揭示数据中蕴含的模式、趋势、异常和洞见。 本质：以多agent实现从数据采集到可视全流程 模型特点 Claude 3.5 sonnet  平衡性能：在模型大小和 性能之间取得平衡，适合 中等规模任务。  多模态支持：支持文本和 图像处理，扩展应用场景。  可解释性：注重模型输出 的可解释性和透明性。 DeepSeek 量信息，请从中读取每一天的信息，并整理成一张表格，要求包括以下几项信息：1.当天日期；2.当天的铁路客运量、 比2024年同期多或者少的百分比、环比的百分比。3.当天的公路客运量、比2024年同期多或者少的百分比、环比的百分 比。4.当天的民航客运量、比2024年同期多或者少的百分比、环比的百分比。 提示词 测试结果受到数据样本、测试环境、AI抽卡、提示词模板等因素影响，仅供参考，无法作为决策制定、质量评估或产品验证的最终依据。 案、法律意见书等，提高律师工作效率。 • 智能医疗数据分析与诊断：构建智能医疗 平台，分析病历、检查报告和基因数据，帮助 医生提供更准确的诊断与治疗方案。 • 金融风险预测与管理：开发金融风险分析 工具，收集并分析市场数据，预测风险并为金 融机构提供管理建议。 • 智能文学创作辅助：为作家提供创作灵感 和文本构思，生成符合中文文学传统的故事情 节和诗句，助力突破创作瓶颈。 • 智能广告创意生成：根据产品特点和目标

................................................................................ 35 12.2 Broker 集群搭建 ................................................................................................ 规范中，消费方式都属亍广播消费。 在 JMS 规范中，相当亍 JMS publish/subscribe model 项目开源主页：https://github.com/alibaba/RocketMQ 3  集群消费 一个 Consumer Group 中的 Consumer 实例平均分摊消费消息。例如某个 Topic 有 9 条消息，其中一个 Consumer Group 有 3 个实例（可能是 3 台机器），那举每个实例只消费其中的 3 条消息。 在 CORBA Notification 规范中，无此消费方式。 在 JMS 规范中，JMS point-to-point model 不乀类似，但是 RocketMQ 的集群消费功能大等亍 PTP 模型。 因为 RocketMQ 单个 Consumer Group 内的消费者类似亍 PTP，但是一个 Topic/Queue 可以被多个 Consumer Group

topic 路由信息 定时清理下线的 borker 定时向所有 broker 发送心跳信息，（包括订阅关系） 定时持久化 Consumer 消费进度（广播存储到本地，集群存储到 Broker） 统计信息打点 动态调整消费线程池 启动拉消息服务 PullMessageService 启动消费端负载均衡服务 RebalanceService 来标记 成功消费到哪里了 消费失败， ackIndex 设置为-1 广播模式发送失败的消息丢弃， 广播模式对于失败重试代价过高，对整个集 群性能会有较大影响，失败重试功能交由应用处理 集群模式， 将消费失败的消息一条条的发送到 broker 的重试队列中去，如果 此时还有发送到重试队列发送失败的消息，那就在 cosumer 的本地线程定时 5 秒钟以后重试重新消费消息， 在走一次上面的消费流程。 Broker 初始化加载本地配置，配置信息是以 json 格式存储在本地， rocketmq 强依赖 fastjson 作转换， RocketMq 通过 ConfigMananger 来管理配置加载以及持久化 1. 加载 topic 配置${user.home}/store/config/topics.json { "dataVersion":{ "counter":2

................................................................................ 21 5.5.4 DRBD 的管理维护 ............................................................................................ 21 ........................................................................... 23 5.5.7 Heartbeat 的管理 .......................................................................................... 25 5.5 ................................................................................. 27 6.5.4 MMM 的管理 ..................................................................................................

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57 III.I.I 网络管理器 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58 III.I.II . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 272 VI.IV 使用 Nautilus 管理文件 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 272 VI.IV.I Nautilus . . . . . . . . . . . . . . 273 VI.V 软件包管理器 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 278 VI.V.I 软件包管理器种类 . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

Apache Ozone – 数据服务的核⼼设计 Apache Ozone – 数据服务的核⼼设计 1. OM – 管理Ozone的Namespace ，也使⽤了RocksDB 2. SCM – 管理Ozone集群和数据 3. Recon Server – 监控Ozone集群 4. DataNode – 负责存储和汇报Storage Containers 5. Storage Containers 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 Java GC带来的⽆ 响应问题 运维价值 Apache Ozone – /vol/buck1/dir1/dir2/dir3/file-n Ozone Key的存储 ⽬录 ⽂件 删除/重命名⽬录 耗时 对象存储：采⽤ KV ⽅式管理对象元数据，⽆ 需管理元数据之间的关系 ⽂件系统：额外地，需要采⽤树结构作为索 引，管理元数据之间的关系 ⽂件系统优化 ● FILE_SYSTEM_OPTIMIZED (FSO) : ⽀持纯粹的⽂件语义, 有限的 S3 兼容性 ⽂件的存储Key格式:

数据的训练，掌握语言规律并能够生成合适的内容，但缺乏像 推理模型那样复杂的推理和决策能力。 维度 推理模型 通用模型 优势领域 数学推导、逻辑分析、代码生成、复杂问题拆解 文本生成、创意写作、多轮对话、开放性问答 劣势领域 发散性任务（如诗歌创作） 需要严格逻辑链的任务（如数学证明） 性能本质 专精于逻辑密度高的任务 擅长多样性高的任务 强弱判断 并非全面更强，仅在其训练目标领域显著优于通用模型 简洁需求，信任模型逻辑 “用Python实现快速排序” 分步指导（如“先写递归函数”） 通用模型 细化步骤，明确输入输出格式 “先解释快速排序原理，再写出代 码并测试示例” 模糊需求（如“写个排序代码”） 多轮对话 通用模型 自然交互，无需结构化指令 “你觉得人工智能的未来会怎样？” 强制逻辑链条（如“分三点回答”） 推理模型 需明确对话目标，避免开放发散 “从技术、伦理、经济三方面分析 AI的未来” 3. 角色扮演型提示语：要求AI扮演特定角色，模拟 特定场景。 4. 创意型提示语：引导AI进行创意写作或内容生成。 5. 分析型提示语：要求AI对给定信息进行分析和推 理。 6. 多模态提示语：结合文本、图像等多种形式的 输入。 表1-1-1提示语的本质特征 特征 描述 示例 沟通桥梁 连接人类意图和AI理解 “将以下内容翻译为法语：Hello, world” 上下文提供