掌游天下 崔英杰 ## Go的持续集成 实践分享 ## 什么是持续集成 持续集成 是一种软件开发实践。在持续集成中，团队成员频繁集成他们的工作成果，一般每人每天至少集成一次，也可以多次。每次集成会经过自动构建（包括自动测试）的检验，以尽快发现集成错误。 ## — Martin Fowler ## 持续集成的好处 1. 快速发现修复错误 2. 降低风险 3. 持续发布 4. 减少代码审核时间 ts/3/8/9/4/3894e5dd4516ea856c0648981478e041/p4_1.jpg) 简单 激情 速度快 聚焦 极致 可信赖 ## 分享惨案经历 1. 无单元测试，手工集成测试 2. 测试用例300多个，需要一个星期 3. 面对业务压力，规则形同虚设 4. 深夜事故 简单 激情 速度快 聚焦 极致 可信赖 ## 原有开发体系的问题 1. 迭代周期漫长 2 uments/3/8/9/4/3894e5dd4516ea856c0648981478e041/p11_1.jpg) ## 持续 1. 持续集成 Continuous Integration(CI) 2. 持续发布 Continuous Delivery 3. 持续部署 Continuous Deployment ## Continuous Integration (CI) ![Imag

## UCX .NVIDIA Mellanox 开源项目 ·支持RDMA，TCP，Shared memory等 ·能透明支持多个链路传输，例如多网卡bond ·编译成.so或lib的方式，可以集成到应用程序里 ·有完善的配置功能，ucx_info可以dump配置信息 ·有性能测试工具 ·比较详细的文档 ## Architecture Applications MPICH, Open-MPI

大数据集成与 Hadoop 可最大限度降低Hadoop计划风险并提高ROI的最佳实践  IBM $ ^{®} $ ## 简介 Apache Hadoop技术通过支持新的流程和架构，不断改进大数据措施的经济性和活力，这样不仅有助于削减 System（用于存储大型文件）和Hadoop分布式并行处理框架（称为MapReduce）。 但是，Hadoop基础架构本身并没有提供完整的大数据集成解决方案，摆在人们面前的既有挑战，也有机遇，只有处理好这些问题，才能安享各项优势，最大限度提高投资回报率（ROI）。 ## 大数据集成对于Hadoop措施的重要性 Hadoop的迅速崛起推动企业在如何抽取、管理、转换、存储和分析大数据方面实现了范式转变。无论是要 创造新的收入。 依靠收集、移动、转换、清除、集成、治理、探索以及分析多种不同来源的大量不同类型的数据来实现大数据与Hadoop项目。实现所有这些目标需要运用富有弹性的端到端信息集成解决方案，该解决方案不仅可实现大规模扩展，还能提供支持Hadoop项目所需的基础架构、功能、流程和行为准则。 “在很大程度上，80%的大数据项目开发精力用于数据集成，只有20%的精力投入到数据分析中。” —Intel

Oracle 白皮书 2011年1月 通过 Oracle 并行处理集成 Hadoop 数据 ## 引言 许多垂直行业都在关注文件系统中庞大的数据。这些数据中通常包含大量无关的明细信息，以及部分可用于趋势分析或丰富其他数据的精华信息。尽管这些数据存储在数据库之外，但一些客户仍然希望将其与数据库中的数据整合在一起以提取对业务用户有价值的信息。 本文详细介绍了如何从 Oracle 数据库访问存储在 commit; end if; END; END; ## Bash 脚本 下面这个简短的脚本是图 3 的第 3 步和第 4 步所示的数据库外控制器。只要 Hadoop mapper 保持运行，系统就会持续执行这个同步步骤。 #!/bin/bash cd -HADOOP_HOME- A="/net/scratch/java/jdk1.6.0_16/bin/java -classpath / from orders), '/home/hadoop/eq_test4.sh'); ## 总结 本文中的示例表明，将 Hadoop 系统与 Oracle Database 11g 集成是非常容易的。 本文中讨论的方法允许客户将 Hadoop 中的数据直接传递到 Oracle 查询中。这避免了将数据获取到本地文件系统并物化到 Oracle 表中，之后才能在 SQL 查询中访问这些数据的过程。

## MeterSphere 一站式开源持续测试平台 2023 年 9 月 持续测试的兴起与现状 MeterSphere 加速企业持续测试落地 MeterSphere 企业版及专业服务 ## 持续测试是持续交付发展的必然需求 ## 持续交付能力是企业核心竞争力 保证业务足够稳 ## 持续测试能力保障业务足够可靠 ## 催生 保证交付足够快  持续交付可以降低发布风险，提高可靠性，使软件能够根据用户反馈、市场变化和企业战略变更不断进行调整。 持续测试是执行自动化测试的过程，作为软件交付流水线的重要一环，持续测试帮助企业尽快获得软件发布后业务风险的反馈。  ## 为什么测试环节会成为持续交付中的瓶颈？  因为下游处理能力不足导致的阻塞 图片来源：《持续交付 2.0》 ## 造成测试阻塞的三个方面 ### 01. 测试速度 • 非探索性手工执行用例比重过多；

## Service Mesh Meetup #5 广州站 # SOFAMOSN 持续演进路径及实践案例 陈逸凡 wugou.cyf@antfin.com 2019.1.6 ## Agenda ➢ 背景 & 概览 ➢ 持续演进路径 & 技术案例 ➢ 实践案例 ➢ 规划 & 展望 ➢ QA ## 背景 & 概览 ## 数据平面概览 c7519db8a37d24b8/p8_1.jpg) ## 持续演进路径 & 技术案例 ## 能力 TCP代理/7层通用代理 简单匹配路由 集群管理 & 基本负载均衡(RR、RANDOM) SofaRpc及HTTP/1.1、HTTP/2.0支持 进程平滑升级 0.1.0 SOFAMesh集成，支持xDS on ADS X-Protocol协议扩展机制， |原生IO模式|1000|3.3|60|200028| |Raw Epoll模式|1000|2.5|18|28| ## 持续演进实践总结 ✓ 架构上，从一开始就遵循分层设计，模块解耦，统一编程模型接口，保证足够的架构扩展性。 ✓ 性能上，针对IO、协议、内存、协程进行持续优化。相比最初版本，SOFARPC协议上对0.1.0版本QPS提升了50%，内存使用减少了40%；HTTP/2.0相比官方

## 机器学习-集成学习 黄海广 副教授 2022年12月 ## 本章目录 01 集成学习方法概述 02 AdaBoost和GBDT算法 03 XGBoost 04 LightGBM ### 1. 集成学习方法概述 01 集成学习方法概述 02 AdaBoost和GBDT算法 03 XGBoost 04 LightGBM ## 集成学习 ## Bagging 从 jpg) ## 集成学习 ## Boosting 训练过程为阶梯状，基模型按次序——进行训练（实现上可以做到并行），基模型的训练集按照某种策略每次都进行一定的转化。对所有基模型预测的结果进行线性综合产生最终的预测结果。  ## 集成学习 ## 易于并行化，在大数据集上有很大的优势； 3. 能够处理高维度数据，不用做特征选择。 ## 随机森林 Random Forest（随机森林）是 Bagging 的扩展变体，它在以决策树为基学习器构建 Bagging 集成的基础上，进一步在决策树的训练过程中引入了随机特征选择，因此可以概括随机森林包括四个部分： 1. 随机选择样本（放回抽样）； 2. 随机选择特征; 3. 构建决策树； 4. 随机森林投票（平均）。

## 阿里巴巴研发效能实践日 从持续交付到业务创新 张燎原 阿里巴巴高级技术专家 ## 从持续交付到业务创新 一切不以达成业务目标为目的的持续交付都是要流氓 ## SELF INTRODUCTION  ## 张燎原 阿里巴巴高级技术 业，长期从事研发管理及研发教练工作，负责组织级大规模敏捷导入实施和转型的辅导。译有《程序员度量》、《软件驱魔》等。同时，他热衷编写代码和开源，涉及软件设计、测试驱动开发、代码重构、遗留代码的维护和持续集成及交付。 ## The Information Avalanche 知识倍增速度： • 1750 - 1900: 150年增长一倍 • 1900 - 1950: 50年增长一倍 • 1950 灵长类动物接受培训之后，能够进行VB编程 Higher Primates Can Program After VB.NET Training 现实挑战 复杂产品、业务和组织 理想期望 顺畅的高质量地交付 ### #1. 持续交付 ——可见、可控、可度量，加速价值交付 ## 可见：端到端拉通对齐

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