1.22 ## 升级 OpenShift Data Science Self-managed 了解如何在 OpenShift Container Platform 上升级 Red Hat OpenShift Data Science Powered by TCPDF (www.tcpdf.org) 了解如何在 OpenShift Container Platform 上升级 Red Hat OpenShift ## 摘要 了解 OpenShift Data Science Operator 升级过程。 ## 目录 第1章 对红帽文档提供反馈 …… 3 第2章 升级 OPENSHIFT DATA SCIENCE SELF-MANAGED 概述 …… 4 第3章 为 OPENSHIFT DATA SCIENCE 配置升级策略 …… 5 ## 第1章 对红帽文档提供反馈 让红帽知道我们如何改进文档 并开始监控问题后，打开链接，或添加更多评论以向我们提供有关该问题的更多信息。 感谢您抽出时间为您提供反馈。 ## 第 2 章 升级 OPENSHIFT DATA SCIENCE SELF-MANAGED 概述 作为集群管理员，您可以将 Red Hat OpenShift Data Science Operator 配置为自动或手动升级。 ![Image](/uploads/documents/9/6/7/e/967e73c7

# Centos6.x 升级至 7.2 ## 前言： Centos6.x 的系统版本只能直接升级到 centos7.2 的版本，因为 centos7.3 开始，其安装镜像文件里就没有 upgrade.img 等文件，无法直接升级了，所以要想从 6.x 升级到 7.8 等新的版本，也要先升级至 7.2，再在 7.2 里 yum update 升级至最新版本。 Centos6 的小版本（如 6.4，6 10 等）直接升级至 7.2 的话，也会出现不同的小问题，具体问题需要具体分析解决。大概的升级步骤都是一样的。一般使用 minimal 最小化安装版本安装的 centos6 系统都能升级，如果装了 Gnome2.x 桌面，升级后会进不了新系统的桌面，要先将 6.x 系统设置为 runlevel3（以命令行界面启动）。 本文档先以 centos6.5 最小化安装版本为例讲一下通常的升级步骤： ![ .jpg) 1. 下载 redhat-upgrade-tool 升级工具及相关依赖包 2. 下载 centos7.2 的安装包.iso 文件，并上传到目标服务器（运行 centos6.x 的） 3. 安装 redhat-upgrade-tool 及依赖包，运行升级检查命令 4. 检查后无重大问题，则可升级 5. 升级完成，若能正常进入新系统 centos7.2，则检查一下里面的服务是否正常

IstioMeetup 服务网格数据平面热升级技术分享 ServiceMesh Data-Plane Hot-Upgrade 阿里云服务网格团队－史泽寰 ## 目录 Catalog ## - 为什么需要服务网格数据面热升级 - 实现热升级 - 实践热升级 ## 传统Sidecar升级方式的缺点 • 造成请求失败，影响业务质量 • 重启Pod导致业务容器也被重启，需要执行重新初始化 • 不增加workload数量升级，则服务容量受损 - 增加workload保持服务容量不变，应对大规模场景难以在扩容规模和操作便捷度上取得令人满意的平衡 ## 为什么需要服务网格数据面热升级 Why do we need Hot-Upgrade for ServiceMesh Data-Plane ## 理想的Sidecar升级 - 只替换/重启Sidecar - 替换/重启过程中进/出不会出现请求失败，连接失败 替换/重启过程中进/出不会出现请求失败，连接失败 • 易于运维，可以控制升级策略 ## 目录 Catalog - 为什么需要服务网格数据面热升级 - 实现热升级 - 实践热升级 ## 实现热升级 Implement Hot-Upgrade ## Envoy热重启 • 以Epoch + 1的方式启动新实例，触发热重启 • ListenSocket转移到新实例 旧实例进行排水，不再接受新的请求 - 排水结束后旧实例退出，热重启完成

## AI原生数据库与RAG  张颖峰 英飞流（上海）信息科技有限公司创始人  RAG技术实践 01 Infinity系统架构 02 ## 第一部分 RAG技术实践 ## 基于向量数据库的RAG解决方案 文档 文本块 LLM  提示词 ## LLM对企业信息架构的改变  网站  数据库  文档 ![Image](/up

## ☐ ## 使用JDBC连接数据库 北京理工大学计算机学院金旭亮 ## Java数据库应用程序全局视图 Java应用程序 JDBC数据库驱动(*.jar) JDBC规定了一整套访问数据库的标准API，所有数据库都需要实现它，因此，使用JDBC访问数据库的Java应用程序，是很容易切换底层数据库的。 ## JDBC核心类型一览表 |核心类型 (java.sql)|说明| |---|---| |Connection|与数据库建立连接| |Statement|在一个给定的连接中执行SQL语句| |PreparedStatement|用于执行预编译的SQL命令| |CallableStatement|用于调用数据库中存储过程| |ResultSet|保存SQL命令的执行结果| 上述组件是独立于底层数据库的，也就是说，只要连接上了数据库，相同的代码，就可以顺利工作..... ## JDBC访问数据库的基本步骤 JDBC访问数据库的基本步骤 加载JDBC驱动程序 创建数据库连接 执行SQL语句 接收并处理SQL的返回结果 关闭创建的各个对象 对于有可视化界面的应用程序，或者是Server端应用程序，应该在独立的线程中完成这些步骤。 出于精简学习负担的目的，我们将以SQLite为例介绍JDBC的基本使用，在此基础之上，后面选择微软的SQL Server来介绍JDBC的高级特性…… ![Image](/uploads/do

archived data. Supported formats include CSV, Binary, Avro, Parquet, etc. ## Greenplum生态：Madlib ➢ 在数据库内做机器学习 ➢ 非常多的算法库 Supervised Learning Neural Networks Support Vector Machines (SVM) Conditional 12 on Sep 22, 2020 Conversation 11 - Commits 250 Checks 0 Files changed 5,000+ ➢ 6000+ 冲突 ➢ 从9.4升级到12 ➢ 80多万行改动  Upsert

## 百度APP基于Istio实现 基础架构升级 许超 ## 背景 ## ● 核心业务线已完成微服务改造，数万个微服务对架构服务治理能力提出了更高的要求。 部分模块上下游超时配置不合理，超时倒挂，集中管理调整成本比较高。 多数模块对单点异常，慢节点等异常缺乏容忍能力，推动每个模块独立修复，成本高，上线周期长。 ## 高级架构能力能否多语言、多框架支持？ ➢ 因重试导致雪崩，底层RPC框架需要重复建设来定制动态熔断能力。 因重试导致雪崩，底层RPC框架需要重复建设来定制动态熔断能力。 ➢ 升级一级服务建设中，发现很多模块单点、多点故障不能容忍，能否低成本解决？ ## ● 运维架构能力是否具备可移植性？是否能低成本复制新的产品线？ 比如常用运维降级、止损能力各个产品线重复建设，方案差异大，OP期望运维能力在不同产品线之间能够通用化，集中化管理，甚至做到自动决策 精细故障能力（异常query、注入延迟等）期望能够标准化、低成本跨产品线复制

4739a36fae893087536c8b4215db714a/p1_1.jpg) ## OpenEuler 实时内核UniProton及其混合关键性部署的实践 ## openEuler全新升级，成为数字基础设施开源操作系统 操作系统碎片化 导致数字基础设施产生大量 “软烟囱”： 生态割裂； 重复开发； 协同繁琐 ## I nformation Technology + Communication 基础能力持续创新南向创新· 可编程内核 · 实时内核openEuler DevKit · 迁移升级工具BiSheng Compiler · AI辅助自动调优分布式数据管理，数据共享北向创新· [Image](/uploads/documents/4/7/3/9/4739a36fae893087536c8b4215db714a/p4_2.jpg) 印刷电路板级系统 问题：硬件复杂、通信效率低、软件灵活性低、开发效率低、升级困难 ## 多核片上系统  问题：

## Greenplum on Kubernetes 容器化MPP数据库 ## AGENDA ## 云数据库背景 云数据库实现方案 Greenplum on Kubernetes Greenplum Operator 总结 ## 云数据库背景 ## 云数据库背景 ● 资源变化 ☐ 本地资源 → 云 ☐ 静态资源 → 弹性需求 ## ● 数据变化 ☐ 内部数据 → 多数据源 is expanding beyond the scope of a single CSP — to multiple CSPs — 云数据库市场巨大 云数据库增速巨大 DBasS的需求 ## ● 跨云的需求 ## 云数据库实现方案 ## 云数据库需求 - DBasS - 自动化运维 - 自动化调优 - 弹性资源管理 - 存储资源 - 计算资源 权限控制 - 跨云 - 公有云 - 私有云 ## 云数据库实现方案 全新数据库 ○ Snowflake 原有数据库架构升级 ☐ Vertica Eon Mode ● 容器化数据库+Kubernetes ○ Apache Spark ○ CockroachDB ○ Apache HAWQ ## 云数据库存储方案 ● 块存储 ☐ 文件系统接口 ● 对象存储 ☐ 成本低

## PostgreSQL和Greenplum 数据库故障排查 赵振平 zzp@taryartar.com 北京太阳塔信息科技有限责任公司 ## 自我介绍 赵振平，太阳塔技术总监 电子工业出版社签约作家 • 腾讯最具价值专家（TVP） - 计算机畅销书作家 贵州省省管专家 国家首批大数据高级职称 • 出版了技术专著《Oracle数据库精讲与疑难解析》 确认防火墙是否关闭 ## 2 )确认数据库是否在运行，端口号是否正确 ps -ef | grep post [root@tar1 log]# ps -ef lgrep post postgres 4138 1 0 09:52 ? postgres