PaddleDTX 1.1.0 中文文档预测任务 模型评估 ## 系统详解 • 部署架构 计算需求方(Requester) - 任务执行节点(Executor Node) - 数据持有节点(DataOwner Node) - 存储节点(Storage Node) - 区块链节点(Blockchain Node) - Distributed AI - 服务组件 - 多方安全计算框架 - 可信联邦学习 纵向联邦学习 团队 - 我们的团队 参与开发 - 参与开发&测试 参考文献 - 参考文献 ## 系统介绍 PaddleDTX，是一个基于去中心化存储的专注于分布式机器学习技术的解决方案，攻克海量隐私数据的安全存储问题，并且实现多方数据的安全交换，助其突破数据孤岛，共同建模，联合发挥数据的最大价值。 ## 主要特征 PaddleDTX的主要特征如下： 支持多个学习过程 支持多个学习过程并行运行的多方安全计算框架，集成多种横向联邦学习和纵向联邦学习算法 • 安全存储高敏感数据，防止隐私泄漏，支持故障容错，抵御存储作弊 - 去中心化管理存储节点，支持无上限数据纳管 • 保证多方数据联合建模的全链路可信 ## 架构概览 PaddleDTX由多方安全计算网络、去中心化存储网络、区块链网络构建而成。 
ServiceCenter - 服务注册中心## 什么是服务注册中心？ 服务注册中心具有服务注册和服务发现能力的可靠的分布式服务。 1. 服务注册 2. 服务发现 3. 可靠 4. 分布式  ## 为什么需要服务注册中心？ 是单体架构向微服务服务化演进的需要。  ## 为什么实现自己的服务注册中心？ 1. 提供标准接口（RESTful） 79/p5_1.jpg) ## 从服务注册中心到服务管理中心 1. 元数据 2. 依赖关系 3. 实例变化推送 4. 多租隔离 5. 高可用性保障  ## 从服务注册中心到服务管理中心 Event Notifier Service-Center0 码力 | 18 页 | 856.27 KB | 2 年前3- Ceph分布式存储实战 (云计算与虚拟化技术丛书)Ceph分布式存储实战 Ceph中国社区 著 十余位专家联袂推荐，Ceph中国社区专家撰写，权威性与实战性毋庸置疑。 系统介绍Ceph设计思想，三大存储类型与实际应用，高级特性，性能测试，调优与运维。  （云计算与虚拟化技术丛书） Ceph分布式存储实战 Ceph分布式存储实战 Ceph中国社区著 ISBN: 978-7-111-55358-8 本书纸版由机械工业出版社于2016年出版，电子版由华章分社（北京华章图文信息有限公司，北京奥维博世图书发行有限公司）全球范围内制作与发行。 版权所有，侵权必究 客服热线：+86-10-68995265 客服信箱：service@bbbvip.com 官方网址：www.hzmedia.com.cn 1.3 Ceph架构和设计思想 1.4 Ceph快速安装 1.4.1 Ubuntu/Debian安装 1.4.2 RHEL/CentOS安装 1.5 本章小结 第2章 存储基石RADOS 2.1 Ceph功能模块与RADOS 2.2 RADOS架构 2.2.1 Monitor介绍 2.2.2 Ceph OSD简介 2.3 RADOS与LIBRADOS0 码力 | - 页 | 13.97 MB | 1 年前3
- PaddleDTX 1.0.0 中文文档预测任务 模型评估 ## 系统详解 • 部署架构 计算需求方(Requester) - 任务执行节点(Executor Node) - 数据持有节点(DataOwner Node) - 存储节点(Storage Node) - 区块链节点(Blockchain Node) - Distributed AI - 服务组件 - 多方安全计算框架 - 可信联邦学习 纵向联邦学习 团队 - 我们的团队 参与开发 - 参与开发&测试 参考文献 - 参考文献 ## 系统介绍 PaddleDTX，是一个基于去中心化存储的专注于分布式机器学习技术的解决方案，攻克海量隐私数据的安全存储问题，并且实现多方数据的安全交换，助其突破数据孤岛，共同建模，联合发挥数据的最大价值。 ## 主要特征 PaddleDTX的主要特征如下： 支持多个学习过程 支持多个学习过程并行运行的多方安全计算框架，集成多种横向联邦学习和纵向联邦学习算法 • 安全存储高敏感数据，防止隐私泄漏，支持故障容错，抵御存储作弊 - 去中心化管理存储节点，支持无上限数据纳管 • 保证多方数据联合建模的全链路可信 ## 架构概览 PaddleDTX由多方安全计算网络、去中心化存储网络、区块链网络构建而成。  在 OpenShift Container Platform 中配置和管理存储 ## 法律通告 Copyright $ ^{©} $ 2023 Red Hat owners. ## 摘要 本文档提供了使用不同存储后端配置持久性卷以及通过 pod 管理动态分配存储的信息。 ## 目录 第1章 OPENSHIFT CONTAINER PLATFORM 存储概述 ..... 4 1.1. OPENSHIFT CONTAINER PLATFORM 存储的常见术语表 ..... 4 1.2. 存储类型 ..... 6 1.3. CONTAINER 1.4. 动态置备 ..... 6 第2章 了解临时存储 ..... 7 2.1. 概述 ..... 7 2.2. 临时存储的类型 ..... 7 2.3. 临时存储管理 ..... 7 2.4. 监控临时存储 ..... 8 第3章 了解持久性存储 ..... 10 3.1. 持久性存储概述 ..... 10 3.2. 卷和声明的生命周期 ....0 码力 | 215 页 | 2.56 MB | 2 年前3
- OpenShift Container Platform 4.8 存储### OpenShift Container Platform 4.8 ## 存储 在 OpenShift Container Platform 中配置和管理存储 Powered by TCPDF (www.tcpdf.org) 在 OpenShift Container Platform 中配置和管理存储 ## 法律通告 Copyright $ ^{©} $ 2023 Red Hat owners. ## 摘要 本文档提供了使用不同存储后端配置持久性卷以及通过 pod 管理动态分配存储的信息。 ## 目录 第1章 OPENSHIFT CONTAINER PLATFORM 存储概述 ..... 4 1.1. MODULES/OPENSHIFT-STORAGE-COMMON-TERMS.ADOC ..... 4 1.2. 存储类型 ..... 6 1.3. CONTAINER 1.4. 动态置备 ..... 6 第2章 了解临时存储 ..... 7 2.1. 概述 ..... 7 2.2. 临时存储的类型 ..... 7 2.3. 临时存储管理 ..... 7 2.4. 监控临时存储 ..... 7 第3章 了解持久性存储 ..... 9 3.1. 持久性存储概述 ..... 9 3.2. 卷和声明的生命周期 ..... 90 码力 | 118 页 | 1.60 MB | 2 年前3
- PaddleDTX 1.0.0 中文文档PaddleDTX，是一个基于去中心化存储的专注于分布式机器学习技术的解决方案，攻克海量隐私数据的安全存储问题，并且实现多方数据的安全交换，助其突破数据孤岛，共同建模，联合发挥数据的最大价值。 ### 1.1 主要特征 PaddleDTX 的主要特征如下: 支持多个学习过程并行运行的多方安全计算框架，集成多种横向联邦学习和纵向联邦学习算法 • 安全存储高敏感数据，防止隐私泄漏，支持故障容错，抵御存储作弊 - - 去中心化管理存储节点，支持无上限数据纳管 • 保证多方数据联合建模的全链路可信 ### 1.2 架构概览 PaddleDTX 由多方安全计算网络、去中心化存储网络、区块链网络构建而成。 ##### 1.2.1 1.1 多方安全计算网络 有预测需求的一方为计算需求节点。可获取样本数据进行模型训练和预测的一方为任务执行节点，多个任务执行节点组成一个 SMPC（多方安全计算）网络。计算需求节点 将任务发布到区块链网络，任务执行节点确认后执行任务。数据持有节点对任务执行节点的计算数据做信任背书。 SMPC 是一个支持多个学习过程并行运行的框架，会陆续集成更多纵向联邦学习、横向联邦学习算法。 ##### 1.2.2 1.2 去中心化存储网络 数据持有节点将自己的隐私数据进行加密、切分、副本复制后分发到存储节点，存储节点通过应答数据持有节点的挑战证明自己持有数据分片。通过这些机制，实现了0 码力 | 57 页 | 624.94 KB | 2 年前3
- PaddleDTX 1.1.0 中文文档PaddleDTX，是一个基于去中心化存储的专注于分布式机器学习技术的解决方案，攻克海量隐私数据的安全存储问题，并且实现多方数据的安全交换，助其突破数据孤岛，共同建模，联合发挥数据的最大价值。 ### 1.1 主要特征 PaddleDTX 的主要特征如下： - 支持多个学习过程并行运行的多方安全计算框架，集成多种横向联邦学习和纵向联邦学习算法 · 安全存储高敏感数据，防止隐私泄漏，支持故障容错，抵御存储作弊 - - 去中心化管理存储节点，支持无上限数据纳管 • 保证多方数据联合建模的全链路可信 ### 1.2 架构概览 PaddleDTX 由多方安全计算网络、去中心化存储网络、区块链网络构建而成。 ##### 1.2.1 1.1 多方安全计算网络 有预测需求的一方为计算需求节点。可获取样本数据进行模型训练和预测的一方为任务执行节点，多个任务执行节点组成一个SMPC（多方安全计算）网络。计算需求节点 将任务发布到区块链网络，任务执行节点确认后执行任务。数据持有节点对任务执行节点的计算数据做信任背书。 SMPC 是一个支持多个学习过程并行运行的框架，会陆续集成更多纵向联邦学习、横向联邦学习算法。 ##### 1.2.2 1.2 去中心化存储网络 数据持有节点将自己的隐私数据进行加密、切分、副本复制后分发到存储节点，存储节点通过应答数据持有节点的挑战证明自己持有数据分片。通过这些机制，实现了0 码力 | 65 页 | 687.09 KB | 2 年前3
- Curve 分布式存储设计## Curve 分布式存储设计 程义 — Curve Maintainer   Curve块存储 和 Curve文件存储  第四 Curve社区 ## Curve的由来 1. 代码复杂/代码量大 2. 运维难度高 3. 无法满足高的性能需求 ## Curve的设计目标 1. Curve云原生软件定义存储 2. Curve块存储 3. Curve文件存储 4. 高性能，易运维，云原生  ## Curve块存储 ## 研究现状 1. 高性能分布式共享数据库场景 2. Curve块存储提供底层分布式共享存储 3. Polardb for0 码力 | 20 页 | 4.13 MB | 1 年前3
- OpenShift Container Platform 4.9 网络98eed7d20fcf8d203edadac/p1_1.jpg) # OpenShift Container Platform 4.9 网络 配置和管理集群网络 Powered by TCPDF (www.tcpdf.org) 配置和管理集群网络 ## 法律通告 Copyright $ ^{©} $ 2023 Red Hat, Inc. The text of and illustrations their respective owners. ## 摘要 本文档提供有关配置和管理 OpenShift Container Platform 集群网络的说明，其中包括 DNS、Ingress 和 Pod 网络。 ## 目录 第1章 了解网络 ..... 6 1.1. OPENSHIFT CONTAINER PLATFORM DNS ..... 6 1.2. OPENSHIFT CONTAINER OPERATOR ..... 6 1.3. OPENSHIFT CONTAINER PLATFORM 网络的常见术语表 ..... 7 第2章 访问主机 ..... 10 2.1. 访问安装程序具备的基础架构集群中 AMAZON WEB SERVICES 上的主机 ..... 10 第3章 网络 OPERATOR 概述 ..... 11 3.1. CLUSTER NETWORK OPERATOR0 码力 | 388 页 | 4.04 MB | 2 年前3
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