## ZPLAY 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 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 极致 可信赖  ## 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

## 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 服务器扩展到数以千计的服务器。主要的Hadoop组件包括Hadoop Distributed File 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 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 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。 地址：上海市杨浦区淞沪路290号创智天地10号楼512-516单元 邮编：200433 电话：(86.21) 6095-2500 传真：(86.21) 6095-2555 通过 Oracle 并行处理集成 Hadoop 数据 2010 年 1 月 作者：Shrikanth Shankar，Alan Choi 和 Jean-Pierre Dijcks 公司网址：http://www.oracle

$ EDUCATION SERVICES # VMware vSphere：优化和扩展 ## 培训方式 • 讲师指导培训 · 实时在线培训 ## 课程用时 • 为期五 (5) 天的讲师指导课堂培训 - 听课时间占 60%，动手实验时间占 40% ## 目标学员 经验丰富的系统管理员和系统集成人员 ## 课程适用对象 区管理员 □ 专家 ☒ 工程师 高级用户 ☐ 架构师 http://www.vmware.com/education。 ## 课程概述 本培训课程面向经验丰富的 VMware vSphere $ ^{®} $ 个人用户，讲授有关配置和维护高度可用、高度可扩展的虚拟基础架构的高级技能。本课程基于 VMware vSphere $ ^{®} $ ESXi $ ^{TM} $ 5.0 和 VMware $ ^{®} $ vCenter Server $ 注意：“VMware vSphere: What's New [V5]”中约有三分之一的课程内容将在本课程中重复出现。“VMware vSphere: Fast Track [V5]”中的可扩展性主题也将在本课程中重复出现。 9 ## 课程单元 ## 课程介绍 课程简介和课程准备工作 - 课程简介和课程准备工作 · 课程目标 ## V Mware 管理资源 • 配置 vMA

## SOFA MESH 的通用协议扩展 邵俊雄（熊啸） 2018.08.25 ## AGENDA • SOFA MESH 介绍 • SERVICE MESH 落地的问题 • SOFA MESH 的通用落地方案 • DNS 服务寻址方案 • X-PROTOCOL 通用协议 · 问答 ## SOFA MESH • 从 ISTIO 克隆并保持同步更新 - 使用 SOFA-MOSN 代替 - 使用 iptables/ebpf 透明地路由所有网络流量 • 服务治理规则，服务，实例和配置都是 Kubernetes 资源 • 使用 Controller Pattern 通过 CRD 扩展新的能力 ## MESH 落地碰到的问题 • 客户端服务发现与负载均衡无法与 ISTIO 一起工作 • ENVOY 不支持微服务使用的通信协议 - RPC 服务使用的接口，方法，参数语义无法匹配 RPC Service 的域名就是其接口 ## X -PROTOCOL 通用协议扩展 ## 目标 • Kubernetes Native，高性能，低侵入性的通用 Mesh 落地方案 • 支持新 RPC 框架和通信协议低成本接入 • 协议扩展对 Mesh 控制平面透明化 • 允许对协议多层次，插件化的扩展 ## X -PROTOCOL 配置 type XProxy struct {

## 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 ## 2. 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；

### OpenShift Container Platform 3.11 ## 扩展和性能指南 OpenShift Container Platform 3.11 扩展和性能指南 Powered by TCPDF (www.tcpdf.org) OpenShift Container Platform 3.11 扩展和性能指南 Enter your first name here. Enter the OpenStack community. All other trademarks are the property of their respective owners. ## 摘要 扩展集群并调整生产环境中的性能 ## 目录 第1章 概述 ..... 4 第2章 推荐的安装实践 ..... 5 2.1 预安装依赖项 ..... 5 2.2 ANSIBLE 安装优化 . PLATFORM ETCD 主机的建议实践 ..... 9 3.3.1 通过 OpenStack 使用 PCI 透传向 etcd 节点提供存储 ..... 13 3.4 使用 TUNED 配置集扩展主机 ..... 14 第4章 优化计算资源 ..... 16 4.1 过量使用 ..... 16 4.2 镜像注意事项 ..... 16 4.2.1 使用预部署的镜像提高效率 ..

## GCN ## Operator Pattern: 用 Go 扩展 K8s 的最佳实践 ## 👨‍👩‍👧‍👦 吴学强 ApeCloud KubeBlocks Maintainer & 研发总监  认识我们 00 前世今生 2015.11 2016.12 2017.12 Now ## TPR K8s 1.1 版本中正式推出 TPR （ThirdPartyResource），首次尝试解决 K8s API 的扩展性问题，但存在诸多问题，Alpha 阶段既夭折 ## Operator CoreOS 提出 Operator 概念，用于管理和运行基于应用程序领域的复杂有状态应用程序。给出了用 TPR + controller—runtime 社区并正式发布； 自此，CRD + controller-runtime 逐渐成为开发 operator 的首选 ## Operator Pattern Operator Pattern 是官方定义的标准扩展机制，是 K8s Native Application； Operator = CRD + control loop, i.e., Declarative API + Automation; kubebuilder