Click to edit Master title style 1 可觀測性 (Observability) 在 Kubernetes Day2 Operation的考量與實踐 E . W. K u o @ i T h o m e K u b e r n e t e s S u m m i t 2 0 2 2 Click to edit Master title style

设计反事实提示语，测试AI理解深度 构建验证机制，确保AI输出的可靠性 创新思维 探索非常规的提示语方法 结合最新AI研究成果，拓展应用边界 设计实验性提示语，推动AI能力的进化 伦理意识 在提示语中嵌入伦理考量 设计公平、包容的AI交互模式 预防和缓解AI可能带来的负面影响 掌握提示语设计：AIGC时代的必备技能 提示语设计的进阶技能 表1-3-3提示语设计进阶技能子项 核心技能 子项 语境理解 设计反事实提示语，测试AI理解深度 构建验证机制，确保AI输出的可靠性 创新思维 探索非常规的提示语方法 结合最新AI研究成果，拓展应用边界 设计实验性提示语，推动AI能力的进化 伦理意识 在提示语中嵌入伦理考量 设计公平、包容的AI交互模式 预防和缓解AI可能带来的负面影响 提示语设计的核心技能体系不仅涵盖了技术层面的专 业知识，更强调了认知能力、创新思维和软实力的重 要性。 这些核心技能构成了提示语设计的基础，涵盖了从问 词汇：使用古英语词汇，创造性的复合词 ▪ 语法：倒装句，不规则句式 ▪ 修辞：大量的比喻、隐喻和双关语 ▪ 韵律：多用抑扬格五音步 ▪ 主题：常涉及爱情、权力、背叛等永恒主题 语体特征识别 语境因素考量 语体要素提取 语体规则构建 情感融入策略（EIS）：增强文本感染力 �EIS的理论基础： EIS基于情感语言学和心理语言学的研究成果，开发了以 下策略： �EIS实施步骤： 1.

设计反事实提示语，测试AI理解深度 构建验证机制，确保AI输出的可靠性 创新思维 探索非常规的提示语方法 结合最新AI研究成果，拓展应用边界 设计实验性提示语，推动AI能力的进化 伦理意识 在提示语中嵌入伦理考量 设计公平、包容的AI交互模式 预防和缓解AI可能带来的负面影响 掌握提示语设计：AIGC时代的必备技能 提示语设计的进阶技能 表1-3-3提示语设计进阶技能子项 核心技能 子项 语境理解 设计反事实提示语，测试AI理解深度 构建验证机制，确保AI输出的可靠性 创新思维 探索非常规的提示语方法 结合最新AI研究成果，拓展应用边界 设计实验性提示语，推动AI能力的进化 伦理意识 在提示语中嵌入伦理考量 设计公平、包容的AI交互模式 预防和缓解AI可能带来的负面影响 提示语设计的核心技能体系不仅涵盖了技术层面的专 业知识，更强调了认知能力、创新思维和软实力的重 要性。 这些核心技能构成了提示语设计的基础，涵盖了从问 词汇：使用古英语词汇，创造性的复合词 ▪ 语法：倒装句，不规则句式 ▪ 修辞：大量的比喻、隐喻和双关语 ▪ 韵律：多用抑扬格五音步 ▪ 主题：常涉及爱情、权力、背叛等永恒主题 语体特征识别 语境因素考量 语体要素提取 语体规则构建 情感融入策略（EIS）：增强文本感染力 �EIS的理论基础： EIS基于情感语言学和心理语言学的研究成果，开发了以 下策略： �EIS实施步骤： 1.

com/en/newsroom/press-releases/2020-06-25-gartner-forecasts-strong-revenue-growth-for-global-co 企業Kubernetes的關鍵考量因素 1. CNCF符合性 CNCF認證是一項符合性計畫，確保每家廠商的Kubernetes發行版本，都支援所需 的API並提供及時更新。選擇通過CNCF認證的Kubernetes安裝，可協助企業保證 生命週期自動化。不過OpenShift運算子大多設計為隔離作業，而Canonical Kubernetes運算子則可共同組合，提供高度複雜的應用程式及服務。Canonical Kubernetes是以Juju部署，設計時將運算子列入考量，因此能夠更輕鬆解決維護和 升級等長期挑戰。 Rancher支援上游運算子，但無法在開箱後立即提供與Canonical Kubernetes或 OpenShift相同程度的生命週期自動化。 3. 現代企業很少只仰賴單一雲端平台，一般都會尋求採用多雲策略，依據本身需求 將應用程式託管在不同的公有雲或私有雲(或裸機)。因此在選擇發行版本時，哪一 種 Kubernetes 可輕鬆在各種不同平台部署及連接，應視為關鍵的考量因素。 Canonical Kubernetes利用Juju協助企業導覽多雲佈建、安裝及設定的複雜度。 Juju Charmed Operators(以下簡稱「Charm」)利用模型導向作業(Model-

本，其他成本和 收益也应纳入考量 经统计，企业进行软件开发的成本拆解到需求、设计、构建、测试、实施等五个环节后分别占比13%、13%、41%、23% 和10%。其中，开源能够在需求收集整理、软件构建和实施三个环节节省较高比例的成本，在软件设计、测试量个环节也 有一定降本效果，经估算，开源能够为项目节省38%的直接开发成本。对于企业而言，还应该纳入开源的成本&收益考量 的因素包括：软件开源后为企业 www.iresearch.com.cn 来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 开源软件的选型考量 用户进行开源软件选型主要考虑开源协议类型，以及软件自身 提供服务的可持续性 对于市场用户而言，开源软件产品具备成本低、透明度高、高度自主、不易被厂商绑定等优势，可以帮助企业实现产品的 快速开发

CObject::Serialize / 531 CArchive 類別 / 531 operator<< 和 operator>> / 532 效率考量 / 536 自定 SERIAL 巨集給抽象類別使用 / 537 在 CObList ㆗加入 CStroke 以外的類別 / 537 Document 同血源（同一份 Document）的兄弟（各个Views），让它们一起行动。但因此却必须多考虑一个情况： 当使用者的一个鼠标动作可能引发许多许多程序绘图动作时，绘图效率就变得非常重 要。因此在考量如何加强显示能力时，我们就得设计所谓的「必要绘图区」，也就是 所谓的Invalidate Region（不再适用的区域）。事实上每当使用者开始绘图（增加新 的线条），程序可以设定「必要绘图区」为：该线条之最小外围四方形。为了记录这 或CManager 或 CSales，才有薪资计算公式。 虚拟函数与一般化 我想你可以体会，上述的while 循环其实就是把动作「一般化」。「一般化」之所以重 要，在于它可以把现在的、未来的情况统统纳入考量。将来即使有另一种名曰「顾问」 的职员，上述计薪循环应该仍然能够正常运作。当然啦，「顾问」的computePay 必须设 计好。 「一般化」是如此重要，解决上述问题因此也就迫切起来。我们需要的是什么呢？是能

把配對守衛視 為獨立的語法功能。 • 這與配對分支內的個別 if 運算式不同。分支區塊中的 if 運算式 (位於 => 之後) 會在選取配對分 支後發生。即使該區塊內的 if 條件失敗，系統也不會考量原始 match 運算式的其他分支。 • 只要運算式隸屬於具備 | 的模式之中，就會套用守衛定義的條件。 12.2 解構列舉 就像元組，結構體和列舉也可透過配對來解構： 結構體 struct 專屬參照的約束力很強。Rust 會利用這類參照，確保資料競爭的情形不會發生；此外，也會「透過」 這項約束，將程式碼最佳化。舉例來說，共用參照背後的值可以在該參照的生命週期內，安全地快取 到暫存器中。 • 借用檢查器在設計上考量了許多常見模式，例如同時對結構體中的不同欄位進行專屬參照。但檢查 器也可能無法完全「理解」某些的情況，這通常會導致「與借用檢查器衝突」。 22.3 內部可變性 (Interior Mutability) 以下型別不會防護執行緒安全，也無法轉移至其他執行緒： • Rc：每個 Rc 都有一個 RcBox 參考，其中包含一個非原子參考計數。 • *const T、*mut T：Rust 會假定原始指標可能有特殊的並行考量。 313 第 61 部分 共享狀態 Rust 會使用型別系統強制同步共享的資料，主要透過兩種型別 執行： • Arc，原子參考計數為 T：處理執行緒間的共享狀態，並且在最後參考被丟棄時負責釋放

把配對守衛視 為獨立的語法功能。 • 這與配對分支內的個別 if 運算式不同。分支區塊中的 if 運算式 (位於 => 之後) 會在選取配對分 支後發生。即使該區塊內的 if 條件失敗，系統也不會考量原始 match 運算式的其他分支。 • 只要運算式隸屬於具備 | 的模式之中，就會套用守衛定義的條件。 12.2 解構列舉 就像元組，結構體和列舉也可透過配對來解構： 結構體 struct 專屬參照的約束力很強。Rust 會利用這類參照，確保資料競爭的情形不會發生；此外，也會「透過」 這項約束，將程式碼最佳化。舉例來說，共用參照背後的值可以在該參照的生命週期內，安全地快取 到暫存器中。 • 借用檢查器在設計上考量了許多常見模式，例如同時對結構體中的不同欄位進行專屬參照。但檢查 器也可能無法完全「理解」某些的情況，這通常會導致「與借用檢查器衝突」。 22.3 內部可變性 (Interior Mutability) 以下型別不會防護執行緒安全，也無法轉移至其他執行緒： • Rc：每個 Rc 都有一個 RcBox 參考，其中包含一個非原子參考計數。 • *const T、*mut T：Rust 會假定原始指標可能有特殊的並行考量。 311 第 61 部分 共享狀態 Rust 會使用型別系統強制同步共享的資料，主要透過兩種型別 執行： • Arc，原子參考計數為 T：處理執行緒間的共享狀態，並且在最後參考被丟棄時負責釋放

保证整 体系统的稳定，在产品发布前期就可以发现并解决问题，以保证其影响面可控。 目前美团已有的实时作业蓝绿部署方案各不相同，由于 Logan 实时日志接入业务系 统较多，且数据量较大，经过综合考量后，我们决定自己实现一套适合当前系统的蓝 绿部署方案。为了保证系统的稳定性，在作业运行过程中，启动另外一个相同的作 业，当新作业运行没有问题后，再完成新老作业切换。蓝绿发布流程图如下： 前端 < 变慢，也没 有考虑到 MySQL 选错索引引发其他 SQL 的性能回退。对于业务或者 DBA 来说， 我们更多关心的是整个数据库或者集群层面的优化。 业界如阿里云的 DAS 则是站在全局的角度考量，综合考虑各个因素，输出需要创建 的新索引、需要改写的索引、需要删除的索引，实现数据库性能最大化提升，同时最 大化降低磁盘空间消耗。未来我们也将不断优化和改进，实现类似基于 Workload 的 的数据库异常发现能力，可以基于数据库历史表现情况，对关键指标进行 7 * 24 小时巡检，能够在异常萌芽状态就发现风险，更早地将异常暴露，辅助研发人 员在问题恶化前进行定位和止损。基于以上这些因素的考量，美团数据库平台研发组 决定开发一套数据库异常检测服务系统。接下来，本文将会从特征分析、算法选型、 模型训练与实时检测等几个维度阐述我们的一些思考和实践。 2. 特征分析 2.1 找出数据的变化规律

通过dbsync程序，实现数据传输和加载优化 Ø 对于Greenplum上的架构和设计不断优化 Ø 继续建设多样化的postgresql数据集市，满足不同需求 • 优化现有业务的调度实现 Ø 时间周期的考量 Ø 并发与功能实现的权衡 Ø 增强任务可控性和可度量性 • 支持符合条件的新业务 Ø 抽象业务模型，整合使用分类 Ø 简化上线模型，优化上线方式 40 Greenplum扩展规划 新业务上线流程