云原生边云协同AI框架实践 普杰 华为云边缘云创新Lab 高级工程师 KubeEdge SIG AI Tech Lead 目 录 Edge AI现状与趋势 01 Sedna：边云协同AI框架 02 Sedna-GM：K8S Operator 03 实践案例 04 Edge AI现状与趋势 第一部分 Why Edge AI？ • Cloud中心化的AI计算范式不足以应对端上AI Cloud: Centralized Client devices Edge AI • 随着大模型的发展，AI 计算对算力需求大 幅且快速增长 AI应用到越来越多的边缘场景 分布式协同AI 概念 将人工智能相关的部分任务部署到边缘设备，基于边缘设备、边缘服务 器、云服务器，利用分布式乃至分布式协同方式实现人工智能的技术 数据在边缘产生 边侧逐步具备AI能力 分布式协同AI 核心驱动力 随着边侧算力逐步强化，边缘AI持续演变至分布式协同AI 分布式协同AI技术挑战 1. 边缘资源碎片化 2. 边缘数据孤岛 3. 边缘样本少 4. 边缘数据异构 分布式协同AI 技术挑战 边云协同AI框架 第二部分 首个分布式协同AI开源项目Sedna 基于KubeEdge提供的边云协同能力，支持现有AI类应用无缝下沉到边缘 为分布式协同机器学习服务 ✓ 降低构建与部署成本 ✓

golang 在隐私计算平台建设中的实践 刘敬 杭州趣链科技有限公司 2021-10 ⽬目录 隐私计算介绍 01 隐私计算平台架构 02 构建隐私计算算法框架的实践 03 ⼀一些优化技巧 04 01 隐私计算介绍 趣链科技版权所有©2016 – 2021 4 隐私计算概念 隐私计算（Privacy preserving computation）是指在保证数据提供⽅方不不泄露露原始 原始 数据的前提下，对数据进⾏行行分析计算的⼀一系列列信息技术，保障数据在流通和融合过程 中的“可⽤用不不可⻅见”。 数据提供⽅方 数据提供⽅方 数据使⽤用⽅方 计算结果 趣链科技版权所有©2016 – 2021 5 隐私计算背景 欧盟出台的《通⽤用数据保护条例例》（GDPR）于2018年年5⽉月正式实⾏行行，加强对欧盟境内居 ⺠民的个⼈人数据和隐私的保护。 2021年年7⽉月 织、个⼈人不不得⾮非法收集、使⽤用、加⼯工、传输他⼈人个⼈人信息，不不得⾮非法买卖、提供或者公 开他⼈人个⼈人信息。该法⾃自2021年年11⽉月1⽇日起施⾏行行。 趣链科技版权所有©2016 – 2021 6 隐私计算历史 1982年年姚期智提 出 百 万 富 翁 问 题 ， 安 全 多 ⽅方 计 算概念被提出 1986年年姚期智提出 基于混淆电路路的通 ⽤用解决⽅方案 2016年年⾕谷歌提出联

©2016-2021 6 趣链科技 版权所有 ©2016-2021 6 区块链技术定义 区块链是由分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术构成的多中心 化系统 不可篡改（可信存证） ü 可对存储的文件、数据进行真实性校验 ü 可信追溯历史数据 去中心化共识（协作共享） ü 多方业务系统数据共享 ü 跨机构业务协作 核心特性 7 趣链科技 版权所有 ©2016-2021 7 趣链科技 区块链作为新基建基础设施之一，是大数据、人工智能、云计算、物联网等其他新型技术的黏合剂，各项技 术相互促进，融合发展，共同开创更大价值空间，加快新兴技术商业落地 利用区块链的去中心化、数据 不能篡改的特性，解决制约云 计算发展的“可信、可靠、可 控”的问题。 融入大数据采集和共享中，作 为数据源接入大数据分析平台。 强化分布式数据存 储和边缘计算能力， 拓展物联安全边界 和应用范围。 人工智能 区块链 云计算 物联网 大数据 10 趣链科技 版权所有 ©2016-2021 10 趣链科技 版权所有 ©2016-2021 10 趣链科技 版权所有 ©2016-2021 10 区块链组织形态 全球范围可以访问，不依赖于单 个公司或辖区，匿名性强，任何 参与者都可在其中写入、读取、 参与交易验证。 仅在机构内使用，读写权，记账 权由组织内自由定制。中心控制 者制定可参与和进行交易验证成

Golang⼤规模云原⽣应⽤管理实践 刘洋（炎寻） 关于我 • 毕业于中国科学技术大学，定居杭州 • 就职于阿里云-云原生应用平台团队 • Problem Solver，聚焦中间件，容器，Kubernetes，PaaS平台… • OAM社区成员 开局一张图 规模化应用交付效率对比去年 每万笔峰值交易的IT成本对比4年前 提升1倍 下降80% 云原生 技术 稳定 成本 效率 效率 云原生-程序员视角 基础设施 K8s 云原生生态（CNCF） 云原生应用 云原生是以容器技术为基础围绕着Kubernetes进行的一场技术标准化演进。通过标准可扩展的调度，网络， 存储，容器运行时接口来提供基础设施；通过标准可扩展的声明式资源和控制器来提供运维能力。两层标 准化推进了细化的社会分工，各领域进一步提升规模化和专业化，全面达到成本，效率，稳定性的优化。 4 6 7 2 Scheduler extension Custom controller Network plugins Storage plugins 统筹规划， 降低成本 自动化运维， 提升稳定性 非业务逻辑剥离， 提升交付效率 Golang与云原生生态（CNCF） 项目数占比: 214/1512（14.2%） Github star数占比:1265737 / 2458072（51.5%）市值占比: $8

基于open-falcon的 平安云监控 目录 Ø 团队介绍 Ø 背景 Ø 系统定位 Ø argus是什么 Ø 为什么选用Go Ø argus的前身 Ø argus的现状 Ø argus的未来 团队介绍 Ø 平安云IAAS团队 Ø 负责平安集团IAAS平台建设 Ø 为平安集团内部其他子公司服务 Ø 打造对外的金融云服务 目录 Ø 团队介绍 Ø 背景 Ø 系统定位 系统定位 Ø argus是什么 Ø 为什么选用Go Ø argus的前身 Ø argus的现状 Ø argus的未来 背景 Ø 应对云主机快速增长 Ø 打造用户自助服务的监控平台 Ø 适应内部的三级网络架构 背景 云管区 公共服务区 可用区 目录 Ø 团队介绍 Ø 背景 Ø 系统定位 Ø argus是什么 Ø 为什么选用Go Ø argus的前身 Ø argus的现状 Ø 保证告警覆盖率，按类型初始化通用告警策略 Ø 兼顾通用的和个性的监控要求 目录 Ø 团队介绍 Ø 背景 Ø 系统定位 Ø argus是什么 Ø 为什么选用Go Ø argus的前身 Ø argus的现状 Ø argus的未来 argus是什么 Ø 是平安云监控系统 Ø 希腊神话里的百眼巨人 Ø 基平open-falcon开发的平安云监控系统 Ø 是一个Go语言实现的项目

来了  n “开源架构”来了  n “分布式架构”来了  n “虚拟化”和“云计算”来了  n “大数据”来了  n “互联网金融”和“金融互联网”来了  n “移动业务”来了  n “敏捷”和“Devops”来了  n “去IOE”来了  n “自主可控”来了   Gopher  China  Condor系统是面向高吞吐率计算计算而设计的，它的主要目的就是利用网络中工作站的空闲时间来为用户服务。  ② Condor采用集中式调度模式，且不能保障用户服务质量。  ③ 最小完成时间算法MCT(Minimum  Completion  Time)是以任意的顺序将任务映射到具有最早完成时间的主机上， 它并不保证任务被指派到执行它最快的主机上，而仅关心如何最小化任务完成时间，因而可能导致任务在资源上的 调度策略分为两大类：Predicates和Priorities，其中Predicates判断是否将pod调度到特定 minion(host)上运行，而Priorities则是在Predicates的计算基础上，通过积分Score方式，决定调 度量。  ③ Predicates包括：PodFitsPorts、PodFitsResources、NoDiskConflict、MatchNodeSelector和

1 预防CSRF攻击 9.2 确保输入过滤 9.3 避免XSS攻击 9.4 避免SQL注入 9.5 存储密码 9.6 加密和解密数据 9.7 小结 10.国际化和本地化 10.1 设置默认地区 10.2 本地化资源 10.3 国际化站点 4 10.4 小结 11.错误处理，调试和测试 11.1 错误处理 11.2 使用GDB调试 11.3 Go怎么写测试用例 11.4 小结 12 参考资料 5 1 GO环境配置 1 GO环境配置 欢迎来到Go的世界，让我们开始探索吧！ Go是一种新的语言，一种并发的、带垃圾回收的、快速编译的语言。它具有以下特点： 它可以在一台计算机上用几秒钟的时间编译一个大型的Go程序。 Go为软件构造提供了一种模型，它使依赖分析更加容易，且避免了大部分C风格include文件与库的开头。 Go是静态类型的语言，它的类型系统没有层级。因此用 按照其设计，Go打算为多核机器上系统软件的构造提供一种方法。 Go是一种编译型语言，它结合了解释型语言的游刃有余，动态类型语言的开发效率，以及静态类型的安全性。它也打 算成为现代的，支持网络与多核计算的语言。要满足这些目标，需要解决一些语言上的问题：一个富有表达能力但轻 量级的类型系统，并发与垃圾回收机制，严格的依赖规范等等。这些无法通过库或工具解决好，因此Go也就应运而生 了。 在本章中，

云原生go-zero微服务框架设计思考 万俊峰Kevin@好未来 关于我 万俊峰Kevin ● go-zero作者 ● 好未来资深专家 ● 晓黑板研发负责人 ● 十多年研发团队管理经验 ● 近20年开发和架构经验 Agenda ● go-zero之前世今生 ● go-zero是如何设计的 ● go-zero如何高效解决问题 go-zero之前世今生 go-zero的由来