基于 KUBERNETES 的 容器器 + AI 平台 如何助⼒力力企业数字化和智能化转型 xiaoqin@caicloud.io VP of 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） • 定义 TFJob Spec (CRD) • 跟踪 TensorFlow 任务运⾏行行状态 • ⽀支持分布式 TensorFlow 任务 KUBEFLOW 之上 • 借⼒力力容器器平台提供⽣生产级的集群资源管理理 • ⼯工作区隔离与共享 • 数据、模型、环境、应⽤用等 • 全⾯面⽀支持 AI ⼯工作流 • 探索开发 • 线上运⾏行行 关注并回复 kubecon18

Apache Pulsar 云原⽣时代的消息平台 翟佳 streamnative.io ⾃我介绍 • 开源项⽬爱好者： • Apache Pulsar PMC成员 • Apache BookKeeper PMC成员 • EMC -> StreamNative • 华中科⼤ -> 中科院计算所 • Pulsar 的根本不同 • Apache Pulsar 简介 • Pulsar - 跨地域复制 • 解除存储计算耦合 • 运维痛点：替换机器、服务扩容、数据 rebalance • 减少⽂件系统依赖 • 性能难保障： 持久化（fsync）、⼀致性（ack: all）、多Topic • IO不隔离：消费者读Backlog的时候会影响其他⽣产者和消费者 streamnative.io Apache Pulsar 特性 • 云原⽣架构： • 存储计算分离 • 分层 + 分⽚ • Pulsar 简介 • Pulsar 的云原⽣架构 • 企业级流存储： BookKeeper streamnative.io Pulsar： 云原⽣的架构 —— 分层 + 分⽚ • 存储和计算分离 • 节点对等 • 独⽴扩展 • 灵活扩容 • 快速容错 streamnative.io Broker 容错 ⽆感知容错 零数据catchup streamnative.io Bookie容错

. . . . . . . 485 XI.I.I AMD64 只能用在 AMD 的处理器上吗？ . . . . . . . . . . . . . . . 485 XI.I.II 如何查看自己的计算机是否支持 AMD64？ . . . . . . . . . . . . . 485 XI.I.III 64 位 Ubuntu 的可用软件会不会很少？ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 111 III.56 Ubuntu One 添加您的计算机页面 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 112 III.57 Ubuntu One 首选项 . . Ubuntu 的帮助 • 如何创建分区和使用双启动选项 目标对象和前提要求 本课程为家庭用户和办公室用户提供 Ubuntu 操作系统的培训。目标对象不必预先了 解 Ubuntu，但必须具备基本的计算机使用能力。要开始学习本课程，请先在您的计 算机硬盘上安装 Ubuntu 10.04 LTS。 28 学生职责 目录 Lucid Lynx 本课程以模块为单位来组织。在教室中进行全日制学习的话，两天就可以学习完整个

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 R1  高效推理：专注于低延迟和 高吞吐量，适合实时应用。  轻量化设计：模型结构优化， 资源占用少，适合边缘设备 和移动端。  多任务支持：支持多种任务， 如文本生成、分类和问答。 Kimi k1.5  垂直领域优化：针对特定领域 （如医疗、法律）进行优化， 提供高精度结果。  长文本处理：擅长处理长文本 与 生 成 ： 基于 DeepSeek R1的中文数据处理能力，快速分 析法律文本，提取关键信息，自动生成合同草 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 受众自动生成创意广告文案和宣传语，提高广 告创作效率。 • 中小企业AI定制化服务：为中小企业提 供定制化的AI解决方案，如智能客服、营销 和办公工具，提升企业竞争力。 • 开源AI教育平台：借助DeepSeek R1 的低成本特性，创建开源AI教育平台，提供 免费课程和实验资源，促进AI教育普及。 • 智能编程教育助手：为编程学生提供实 时编程指导，自动生成代码示例，帮助解决 编程难题。 • 自动化代码审查工具：自动审查代码，

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、文本生成、语义理解、计算推理、代码生成补全等应用场景， 支持联网搜索与深度思考模式，同时支持文件上传，能够扫描读取各类文件及图片中的文字内容。 文本生成 表格、列表生成（如日程安排、菜谱） 代码注释、文档撰写 结构化生成 5. 执行需求 需完成具体操作（代码/ 计算/流程） 任务 + 步骤约束 + 输出格 式 自主优化步骤，兼顾效率 与正确性 严格按指令执行，无自主优化 提示语示例 决策需求 验证性需求 "为降低物流成本，现有两种方案： ①自建区域仓库（初期投入高，长期成本低） ②与第三方合作（按需付费，灵活性高） 请根据ROI计算模型，对比5年内的总成本并推荐最优 解。" 解。" �实战技巧： "以下是某论文结论：'神经网络模型A优于传统方法B'。 请验证： ① 实验数据是否支持该结论； ② 检查对照组设置是否存在偏差； ③ 重新计算p值并判断显著性。" �实战技巧： 分析需求 "分析近三年新能源汽车销量数据（附CSV），说明： ① 增长趋势与政策关联性； ② 预测2025年市占率，需使用ARIMA模型并解释参数 选择依据。"

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目 录 背景 01 技术简介 02 客户端 03 服务端 04 开源社区 05 Q&A 06 背景 第一部分 即将讲述的内容 • WebRTC 实时通讯 • Flutter 跨平台UI 开发框架 • 基于Flutter UI 框架的WebRTC 插件 flutter-webrtc • Go 语言的WebRTC 协议栈 pion/webrtc • 基于pion/webrtc 实时通讯应用爆发 • 疫情影响，全世界都在使用远程教育，远程办公 • 云游戏，机器人，VR，直播等 • 如何用最容易的方案实现实时通讯 • 漂亮的app，最好全部(mobile, web, desktop)平台都支持. • 最容易使用的后端技术 真实世界的需求点 用开源方案实现需求 WebRTC + Flutter + Go 技术简介 第二部分 WebRTC 是什么 01. • 由 WebRTC 可以做什么 02. 副标题 • 用实现网页音/视频通话 • 低延迟直播系统(在线课堂) • 多人视频会议系统 • 高质量SIP/VOIP系统 • 视频监控系统 • 机器学习，视觉计算等 如何使用它 01. 副标题 • 在Web中使用JS API • 基于google libwebrtc实现原生客户端开发 (ios/android/c++) • 使用第三方堆栈实现兼容功能（Go）

(300M FILES) AI/ML HIVE/IMPALA/SPARK KAFKA / FLINK 计算 OZONE (2 BILLION Objects) AI/ML 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 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 / Flink 计算 数据科学 数据仓库 S3 应⽤ S3 (越⾼越好) 1-replica 0 100% 3-replica 2 33% EC RS(6,3) 3 67% EC RS(10, 4) 4 71% EC RS(3,2) 2 60% 以计算为代价，在不降低数据可靠性的同 时，降低数据存储成本 数据可靠性 vs. 存储效率 纠删码策略 • 内建⽀持的策略 • RS-3-2-1024K • RS-6-3-1024K • XOR-2-1-1024K

50+100 = 150 宽度：左右都增加 30 ，原视频居中 总增加宽度= 30*2 = 60 背景⾊： LawnGreen 透明度： 0.2 命令： pad中的值⽤⼿动计算出的值： ffmpeg -i input.mp4 -vf ffmpeg -i input.mp4 -vf "pad=width=0:height=460:x=0:y=0:col "pad=wid 全称：SubStation Alpha 或 Sub Station Alpha 由 CS Low（亦作 Kotus）创建 特点 ⽐传统字幕（如SRT）更加强⼤先进的字幕⽂件格 式。 该格式在Windows平台上可以经播放器由VSFilter 渲染进⾏播放。这是⼀款⼴受欢迎且已停⽌开发的 字幕编辑制作⼯具。 最新版本：V4.00 基于：SSA 4.00+编码构建 特点： 在SSA编写⻛格的基础上增添更多的效果和指令

processQueue 的 lock 属性是否为 true，lock 属性是否过期，如果为 false 或者过期， 放到本地线程稍后锁定在消费。 如果 lock 为 true 且没有过期，开始消费消息 计算任务执行的时间如果大于一分钟且线程数小于队列数情况下，将 processqueue， messagequeue 重新构建 ConsumeRequest 加到线程池 10ms 后在消费，这样防止个别队列被 获取，此函数如果集合中一个也没有创建一个，如果最后一个写满了也创 建一个新的。 MapedFileQueue 在获取 getLastMapedFile 时，如果需要创建新的 MapedFile 会计算出下 一个 MapedFile 文件地址，通过预分配服务 AllocateMapedFileService 异步预创建下一个 MapedFile 文件，这样下次创建新文件请求就不要等待，因为创建文件特别是一个 indexCount 4 位 int 类型，索引文件中构建的索引个数 槽位 slot, 默认每个文件配置的 slot 个数为 500 万个， 每个 slot 是 4 位的 int 类型数据 计算消息的对应的 slotPos=Math.abs(keyHash)%hashSlotNum 消息在 IndexFile 中的偏移量 absSlotPos = IndexHeader.INDEX_HEADER_SIZE