C++ 进阶：模板元编程 by 彭于斌 (@archibate) 往期录播：https://www.bilibili.com/video/BV1fa411r7zp 课程 PPT 和代码：https://github.com/parallel101/course ## 高性能并行编程与优化 - 课程大纲 • 分为前半段和后半段，前半段主要介绍现代 C++，后半段主要介绍并行编程与优化。 1. 课程安排与开发环境搭建：cmake 与 git 入门 2. 现代 C++ 入门：常用 STL 容器，RAII 内存管理 3. 现代 C++ 进阶：模板元编程与函数式编程 4. 编译器如何自动优化：从汇编角度看 C++ 5. C++11 起的多线程编程：从 mutex 到无锁并行 6. 并行编程常用框架：OpenMP 与 Intel TBB 7. 被忽视的访存优化：内存带宽与 cpu 缓存机制 8. GPU 专题：wrap I ❤️ C ## 为什么需要模板函数（template） - 避免重复写代码。 • 比如，利用重载实现“将一个数乘以 2”这个 ## 功能，需要： 为什么面向对象在 HPC 不如函数式和元编程香了？这个例子要是按传统的面向对象思想，可能是这样：令 Int, Float, Double 继承 Numeric 接口类并实现，其中 multiply(int) 作为虚函数。然后定义：Numeric

## 用 Python 开发 Serverless 应用 费良宏 Technical Evangelist | Amazon Web Services  lianghon@amazon.com ## $whoami • 软件工程师 (1991 World!' https://chalice.readthedocs.io ## NOT GOOD ENOUGH ## NOT GOOD ENOUGH AT ALL ## 谢谢！ 费良宏 Technical Evangelist, AWS

Curve元数据节点高可用 • 1. 需求 • 2. 技术选型 • 3. etcd clientv3的concurrency介绍 • 3.1 etcd clientV3的concurrency模块构成 • 3.2 Campaign的流程 • 3.2.1 代码流程说明 • 3.2.2 举例说明Campagin流程 • 3.3 Observe的流程 4. MDS使用election模块的功能进行选主 分区 4.2.5.1 事件一先发生 4.2.5.2 事件二先发生 4.2.6 异常情况4：Etcd集群的follower节点异常 4.2.7 各情况汇总 ### 1. 需求 mds是元数据节点，负责空间分配，集群状态监控，集群节点间的资源均衡等，mds故障可能会导致client端无法写入。 因此，mds需要做高可用。满足多个mds，但同时只有一个mds节点提供服务，称该提供服务的 家熟知的就是zookeeper和etcd，考虑当前系统中mds有两个外部依赖模块，一是mysql，用于存储集群拓扑的相关信息；二是etcd，用于存储文件的元数据信息。而etcd可以用于实现mds高可用，没必要引入其他组件。 使用etcd实现元数据节点的leader主要依赖于它的两个核心机制：TTL和CAS。TTL(time to live)指的是给一个key设置一个有效期，到期后key会被

## 深度学习 ## – 用 PYTHON 开发你的智能应用 费良宏 / lianghon@amazon.com， AWS Technical Evangelist 21 April 2016 关于我 - 工作：Amazon Web Services / Evangelist - 7 年 Windows/ Internet/ Cloud @Microsoft - 3 年 iOS/

## 敏捷领导力= 敏捷思维+权变行为 朱宏强（项目教练-PMCoach） ## 视频回放及往期内容精华 ☐ ☐ ☐ ☐ 扫码观看本次活动视频回放  扫码获取往期阿里研发效能精华 ## 朱宏强- PMCoach ![Image](/

## Kubernetes日志平台建设最佳实践 ## 张城-元乙 阿里巴巴 # TGO鲲鹏会 # 汇聚全球科技领导者的高端社群 全球12大城市 850+高端科技领导者 使命 Mission 为社会输送更多优秀的 科技领导者 ## 愿景 Vision 构建全球领先的有技术背景 优秀人才的学习成长平台  ## 自我介绍 ## 张城（花名：元乙） 阿里巴巴 技术专家 - 负责阿里巴巴集团、蚂蚁金服、阿里云等全站日志基础设施建设与维护 • 覆盖200W+ 容器/物理机，日采集数据40万亿行，10PB+ - 目前主要关注 Kubernetes、微服务、IoT 等领域的 DevOps、AIOps 技术 ## 目录 阿里Kubernetes日志平台实践 - 应用案例分析 - 未来展望 ## 未来工作与展望 资源消耗 异构数据 知识沉淀 运维闭环 采集 数据清洗 知识库 Automation • FUSE持续优化 ·编程式接口 • All in DaemonSet - 自动格式转换 ·领域知识沉淀 - 异常搜索与推理 • 交互式训练 ·打造ITOps闭环 ## 极客邦科技 会议推荐2019 ![Ima

Curve文件系统元数据管理（已实现） Inode 1、设计一个分布式文件系统需要考虑的点： • 2、其他文件系统的调研总结 • 3、各内存结构体 • 4、curve文件系统的元数据内存组织 • 4.1 inode定义： • 4.2 dentry的定义： • 4.3 内存组织 5元数据分片 • 5.1 分片方式一：inode和dentry都按照parentid分片 5.1 设计一个分布式文件系统需要考虑的点： 1. 文件系统的元数据是否全缓存？ 2. 元数据持久化在单独的元数据服务器上？在磁盘上？在volume上？ 3. inode+dentry方式？当前curve块存储的kv方式？ 4. 是否有单独的元数据管理服务器？ ## 2、 其他文件系统的调研总结 |fs|中心化元数据|内存 namespace 元数据|内存空间分配元数据|元数据持久化|元数据扩展|小文件优化|空间管理单位|数据持久化|其他| 单位|数据持久化|其他| |---|---|---|---|---|---|---|---|---|---| |moosefs (mfs)|有元数据服务器|全内存fsnode → has 表table (inode id)fsedge → has table (parent inode + name)|全内存chunk → has table (chunk id)|log + dump recor