KubeBrain 字节跳动高性能 K8s 元信息存储 许辰 字节跳动资深研发工程师 许 辰 字节跳动基础架构工程师  本科和硕士毕业于北京大学计算机系  负责大规模 Kubernetes 系统的构建和优化  KubeBrain/ KubeGateway/ KubeZoo 等多个项目的发起人 • 背景介绍 • 设计思路 • 性能优化 • 落地效果 • 未来演进 背景 K8s 各组件 apiserver 元信息存储 etcd etcd 存在的问题 自研元信息存储 调优 etcd 参数 按照对象拆分 etcd 设计新的元信息存储 … 如何解决存储瓶颈？ KubeBrain 1. 大脑 2. 谐音科比 Kobe Bryant • 背景介绍 • 设计思路 • 性能优化 • 落地效果 • 未来演进 K8s 元信息存储的需求 (1)  读  写 • K8s 乐观锁 resource version • 单 Key CAS  Watch • Kubernetes list-watch 的底层依赖 K8s 元信息存储的需求 (2) K8s 元信息存储的需求 (3) 所以 etcd 为目前 K8s 唯一支持的存储 KubeBrain 架构 Kine KubeBrain KubeBrain 架构 • 主从架构 •

1 2023年03月 深度学习-神经网络的编程基础 黄海广 副教授 2 本章目录 01 二分类与逻辑回归 02 梯度下降 03 计算图 04 向量化 3 1.二分类与逻辑回归 02 梯度下降 01 二分类与逻辑回归 03 计算图 04 向量化 4 符号定义 ?：表示一个??维数据，为输入数 据，维度为(??, 1)；

1 读取数据集 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 299 8.2.2 词元化 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 299 8.2.3 词表 学习语言模型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 303 8.3.2 马尔可夫模型与n元语法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 305 8.3.3 自然语言统计 . . . . . . . 长短期记忆网络（LSTM） . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 342 9.2.1 门控记忆元 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 342 9.2.2 从零开始实现 .

算力等需求刺激下，市场仍将保持稳定增长，到 2026 年全球云计算 市场将突破万亿美元。2022 年，我国云计算市场规模达 4,550 亿元， 较 2021 年增长 40.91%。相比于全球 19%的增速，我国云计算市场 仍处于快速发展期，预计 2025 年我国云计算整体市场规模将超万亿 元。 三是云计算产业环境日益激烈，新一轮竞争全面开启。全球各 国将云计算看作抢占新一轮科技革命制高点的关键环节。云计算巨 ...................................5 图 4 中国云计算市场规模及增速（亿元）...........................................................13 图 5 中国云计算细分领域市场规模及增速（亿元）...........................................14 图 6 2022 行政数据的云服务，2026 年 3 月份前实现全国各市町村的基础设施 与云服务互联互通。2022 年 12 月，日本政府将云应用程序确定为经 济安全的 11 个关键领域之一，其工业部留出了 200 亿日元预算用于 与云有关的研究和推进活动。 云计算白皮书（2023 年） 3 （二）云市场进入稳定增长阶段，行业巨头进一步扩大 领先优势 从整体来看，全球云计算市场规模增速放缓。Gartner 数据显示

可避免地需要使用正式化的 数学符号推导，其中涉及到少量的概率与统计、线性代数、微积分等数学知识，一般要求读 者对这些数学知识有初步印象或了解即可。比起理论基础，读者需要有少量的编程经验，特 别是 Python 语言编程经验，显得更加重要，因为本书更侧重于实用性，而不是堆砌公式。 总的来说，本书适合于大学三年级左右的理工科本科生和研究生，以及其他对人工智能算法 感兴趣的朋友。 本书共 15 章，大体上可分为 1.2 神经网络发展简史 1.3 深度学习特点 1.4 深度学习应用 1.5 深度学习框架 1.6 开发环境安装 1.7 参考文献 第 2 章 回归问题 2.1 神经元模型 2.2 优化方法 2.3 线性模型实战 2.4 线性回归 2.5 参考文献 第 3 章 分类问题 3.1 手写数字图片数据集 3.2 模型构建 3.3 误差计算 信息技术是人类历史上的第三次工业革命，计算机、互联网、智能家居等技术的普及 极大地方便了人们的日常生活。通过编程的方式，人类可以将提前设计好的交互逻辑交给 机器重复且快速地执行，从而将人类从简单枯燥的重复劳动工作中解脱出来。但是对于需 要较高智能水平的任务，如人脸识别、聊天机器人、自动驾驶等任务，很难设计明确的逻 辑规则，传统的编程方式显得力不从心，而人工智能(Artificial Intelligence，简称 AI)是有

MongoDB，它类似于 内置的原生 Kubernetes 对象。 Operator 与 与 Service Broker 的比 的比较？ ？ 服务代理（service broker）是实现应用程序的编程发现和部署的一个步骤。但它并非一个长时间运行 的进程，所以无法执行第 2 天操作，如升级、故障转移或扩展。它在安装时提供对可调参数的自定义 和参数化，而 Operator 则可持续监控集群的当前状态。非集群服务仍非常适合于 Registry Operator Registry 存储 ClusterServiceVersions (CSV) 和自定义资源定义 (CRD) 以便在集群中创建， 并存储有关软件包和频道的 Operator 元数据。它运行在 Kubernetes 或 OpenShift 集群中，向 OLM 提供这些 Operator 目录数据。 OperatorHub OperatorHub 是一个 web 控制台，供 Bundle Format 是 Operator Framework 引入的新打包格式。为提高可伸缩性并为自行托管 目录的上游用户提供更好地支持，Bundle Format 规格简化了 Operator 元数据的发布。 Operator 捆绑包代表 Operator 的单一版本。磁盘上的捆绑包清单是容器化的，并作为捆绑包镜像提供， 第 第 2 章 章 了解 了解 OPERATOR 7 Operator

对不健康的 SAP pod 的深入了解 Operator 的增强 1.8.21.1.3. SAP 许可证管理增强 1.8.21.1.4. 在 Insights Operator 归档中添加内存和运行时间元数据 1.8.21.2. 程序错误修复 1.8.21.3. 更新 1.8.22. RHBA-2021:1232 - OpenShift Container Platform 4.6.26 程序错误修复更新 IT 机构提供了一个混合云应用平台。使用这个 平台可以在配置和管理成本最小化的情况下，利用安全、可扩展的资源部署新的或已有的应用程序。 OpenShift Container Platform 支持大量编程语言和开发平台，如 Java、JavaScript、Python、Ruby 和 PHP。 OpenShift Container Platform 基于 Red Hat Enterprise Linux 层 (L1) 转发错误更正 (FEC)，它可以解决不可靠或不 安全通信通道上的数据传输错误。 随着 FEC 的成熟和更多用户依赖网络，交付高性能 FEC 对 5G 而言至关重要。FEC 通常在字段可编程 Arrays (FPGA) 加速器卡上实施，如 Intel PAC N300 以及最近在 Intel vRAN Dedicated 加速器 ACC100 上实现。 如需更多信息，请参阅使用 Intel

filter • 扩展 Xprotocol 支持 • Debug 及 Admin 管理 • Metrics 监控统计 Envoy 复用基础能力 • 复用高效 Eventloop 模型 • 复用 xDS 服务元数据通道 • 复用 L4/L7 filter • 复用 Cluster LB • 复用 State 统计 Proxy-golang 扩展能力 • Proxy-golang API • Filter 从哪来？ 为 Envoy 每个 work thread 都预 留对应的 P，保证每个 G 都可 以立刻找到 P MOE 方案介绍 — 服务相关元数据如何管理 MOSN 和 Envoy 的相关服务元 数据信息，是如何交互管理的? 通过扩展 Envoy 中的 Admin API 使其支持 xDS 同等功能的 API, MOSN 集成的 Service Discovery 组件通过该 API(rest 将 MOSN 作为 Envoy 动态 so， 提升编译速度 • 增强 Envoy 扩展能力，复用 MOSN 现有的 filter 能力 • 同时具备云原生 xDS 、 REST API服务元数据管理 通道能力 • 复用 Envoy 高效网络通道，如为 Dapr 能力提供底层 gRPC 通道 • 具备硬件加速集成能力 • 内存管理 Zero Copy • MOSN/GoLang 和

。而众 所周知的文件系统，Hadoop 分布式文件系统，或者说 HDFS，则是 Hadoop 的核心，然而它并不会威胁到你的预算。如果要分析一组数 据，你可以使用 MapReduce 中包含的编程逻辑，它提供了在 Hadoop 群集上横跨多台服务器的可扩展性。为实现资源管理，可考虑将 Hadoop YARN 加入到软件栈中，它是面向大数据应用程序的分布式 操作系统。 ZooKeeper 运行在群集中大量低成本的机 器上。既然已经介绍了用于读取数据的工具，下一步便是用 MapReduce 来处理它。 1.1.3 MapReduce 是什么 MapReduce 是 Hadoop 的一个编程组件，用于处理和读取大型 数据集。MapReduce 算法赋予了 Hadoop 并行化处理数据的能力。 简而言之，MapReduce 用于将大量数据浓缩为有意义的统计分析结 果。MapReduce 种名为 HiveQL 的类 SQL 语言进行数据查询。 Hive Thrift 服务器 驱动程序 解析器 执行 Hive Web 接口 计划器 优化器 MS 客户端 元存储 图 1-3 1.4 与其他系统集成 如果在科技领域工作，你一定清楚地知道集成是任何成功实现 中必不可少的部分。一般来说，通过一些发现流程或计划会议，组 织可以更高效地确