频道的发行版本将提升到 fast 频道，则会发布勘误，并完全支持该发 行版本。 延迟后，fast 频道中的一个发行版本最终会提升到 stable 频道。这个延迟代表了 fast 和 stable 频道之间的唯一区别。 注意 注意 对于最新的 z-stream 版本，这个延迟通常是一周或两周。但是，初始更新到最新 次版本的延迟可能需要更长的时间，通常为 45-90 天。 提升到 stable stable 频道的版本同时提升到 eus 频道。eus 频道的主要目的是，为了方便执行 EUS 到 EUS 更新的集群。 stable 频 频道安全或大于 道安全或大于 fast 频 频道中的一个 道中的一个发 发行版本 行版本吗 吗？ ？ 如果在 fast 频道中为发行版本发现了回归问题，它将被解析为与 stable 频道中发布的回归问题 第 第 1 章 章 了解 了解 OPENSHIFT 更新 更新 如果特定版本的更新不再被推荐意味着什么？ 如果特定版本的更新不再被推荐意味着什么？ 如果因为回归的问题，红帽从任何支持的发行版本中删除更新建议，则会为更正回归的未来版本 提供取代的更新建议。当缺陷被修正、测试并提升到您选择的频道时，可能会有延迟。 什么 什么时 时候下一个 候下一个 z-stream 版本会在 版本会在 fast 和 和 stable 频 频道中出 道中出现 现？ ？ 虽然特定节奏可能会因多个因素而异，但对最新次版本的新

................................................................................. 18 4.2.3 分析任务兼容性分析及转换.............................................................................................. .............. 46 7.1.5 生成 ODPS DDL、Hive SQL 以及兼容性报告 ................................................................. 48 7.1.6 查看兼容性报告，调整直到兼容性报告符合预期 ............................................ 具或应用使用默认驱动都可以轻松地连接到 MaxCompute 项目。支持主流 BI 及 SQL 客户端工具的 连接访问，如 Tableau、帆软 BI、Navicat、SQL Workbench/J 等。 显著提升的查询性能：提升了一定数据规模下的查询性 能，查询结果秒级可见，支持 BI 分析、Ad-hoc、在线服 务等场景。 Alibaba Cloud MaxCompute 解决方案 14 Spark

英特尔可以随时在丌发布声明的情冴下修改规格和产品说明。设计者丌应信赖仸何英特产品所丌具有的特性，设计者亦丌应信赖仸何标有保留权利摂戒未定义摂说明戒特性描述。英特尔保 留今后对其定义的权利，对亍因今后对其迚行修改所产生的冲突戒丌兼容性概丌负责。此处提供的信息可随时改变而毋需通知。请勿使用本信息来对某个设计做出最终决定。 文中所述产品可能包含设计缺陷戒错误，已在勘误表中注明，这可能会使产品偏离已经发布的技术规范。英特尔提供最新的勘误表备索。 迚行更新。相关应用软件可能无法不所有的操作系统兼容。请咨询您的应用厂商以了解具体信息。 *文中涉及的其它名称及商标属亍各自所有者资产。 英特尔所列的厂商仅为方便英特尔客户。但英特尔对亍这些设备的质量、可靠性、功能戒兼容性丌提供仸何担保戒保证。本列表和/戒这些设备可随时更改，恕丌另行通知。 版权所有 © 2012 英特尔公司。所有权保留。 提纲 • 大数据时代的新挑戓 • 大数据时代的Intel on • 将图片存入HDFS，管理使用麻烦 IDH引入了表外存储以解决大对象的高效存储问题 • 类似Oracle的BLOB存储 • 对用户透明 • 2X以上的写入性能，还有迚一步提升的空间 • 2X的随机访问性能 • 1.3X的Scan性能 • 接近直接写入HDFS性能 Interactive Hive over HBase 可通过Hive来访问HBase，迚行SQL查询

Ozone的实践分享 ⼤数据存储的需求 能否提供⾼并发读取和写⼊ 是否兼容主流API，如HDFS/S3 是否可以扩展⾄数百PB的存储容量，数千个 物理节点以及数⼗亿个对象 扩展性 API 兼容性 性能 是否⽀持存算分离架构同时也可以兼容存算耦合 架构 应⽤对接 安全 加密 HDFS现有的⼀些解决⽅案 Namenode Federation Router Based Federation HIVE/IMPALA/SPARK KAFKA / FLINK 计算 OTHER WORKLOADS OTHER WORKLOADS X • 可⽤于承载实时和批处理的业务 • 扩展性提升 • ⽆需改变或改造业务应⽤代码 • 降低控制平⾯的节点数和服务依赖 业务价值 • 降低⼤规模集群的运维难度 • 可通过HDFS API和Distcp进⾏快速迁移 • 降低系统恢复时间 需管理元数据之间的关系 ⽂件系统：额外地，需要采⽤树结构作为索 引，管理元数据之间的关系 ⽂件系统优化 ● FILE_SYSTEM_OPTIMIZED (FSO) : ⽀持纯粹的⽂件语义, 有限的 S3 兼容性 ⽂件的存储Key格式: “/”. 例如, “1026/file-1” ● OBJECT_STORE (OBS) : key-value

APP 移动用户 采购 平台 互联网 平台 数字 营销 敏态IT 互联网/物联网应用 创新应用 PC用户 物联网 物联终端 互联网、 大数据 AI、 IoT 数字化转型  应用价值提升  应用数量增长  应用类型丰富  应用需求多变 企业从信息化到数字化的转型带来大量的应用需求 软件组件 运行环境 部署平台 …… …… 应用丰富及架构演进带来的开发和运维复杂性 近日，在阿里巴巴双11技术沟通会上，阿里云研究员、阿里云云原生应用平台负责人丁宇表示，今年双11实现了核心系统全面云原生化的重大技术 突破，实现资源效率、研发效率、交付效率的三大提升，万笔交易的资源成本4年下降80%，研发运维效率平均增效10%以上，规模化应用交付效率 提升了100%。阿里巴巴在2020双11完成了全球最大规模的云原生实践。 与2019年全面云化相比，2020年全面云原生化革命性重构了双11“技术引擎”。从 现规模和创新的双重突破，成为从技术能力向业务 价值成果转变的样本： • 支持全球最大容器集群、全球最大Mesh(ASM)集群，神龙架构和ACK容器的组合，可以实现1小时扩容1百万个容器，混部利用 率提升50%，万笔交易成本4年下降80%。 • 拥有国内最大计算平台、顶级实时计算能力。大数据平台批处理单日计算数据量达到1.7EB，实时计算峰值每秒30亿条记录； 云原生PolarDB读写性能提高50%+，计算资源利用率提高60%+。

人脸识别大幅提高精度，商汤科 技首次突破人类肉眼识别准确率 ，领先于Facebook Google5000万美元招入 Hinton，发布基于深度学习的 搜索引擎 Microsoft 深度学习驱动的语音 识别大幅提升精度 软银孙正义设立1000亿美元人 工智能基金，320亿美元收购芯 片架构公司ARM 2016.7 公司简介 历史业绩 领先技术 20年 科研经验 800余位 技术研发人员 150余位 - 处理特殊输入，如模糊、黑白照片 - 适配具有不同特征的数据源 - 在严肃应用中，客户追求100%准确率，算法性能提升永无止境 • 深度学习模型需要在准确率和速度上做均衡 - 使用更加精巧的模型和Operator设计 - 使用模型压缩算法，在基本保障准确率的情况下大幅提升速度 - 利用最新的硬件特性，如GPU TensorCore/int8 *示意图来自互联网 Kubernetes在异构系统调度中的挑战 Kubernetes版本发布快，新特性更新频繁，对异构调度的支持不断加强；但配套设施落后（e.g. Spark on K8s, GitlabCI) • 容器系统调用栈深，需要仔细验证操作系统，内核及异构设备驱动的兼容性 • Kubernetes对NUMA、异构计算、存储设备的调度能力待加强 1.6 nvidia/gpu custom scheduler 1.8 local-volume 1.10 CPU

础支撑。加快推动云计算创新发展，顺应新一轮科技革命和产业变 革趋势，是推进中国式现代化进程的关键。 过去一年，全球和我国云计算产业保持快速发展，并呈现出以 下特点： 一是云计算战略价值在全球范围内持续提升。美国继“云优先” （Cloud First）、“云敏捷”(Cloud Smart)之后，又出台多个战略文件， 将云计算应用至相关领域，并明确提出通过云战略获取全球优势， 以确保其在经济、军事、科技等领域的领先地位。欧洲、亚洲等主 防数字骨干和数据战略的关键推动因素。澳大利亚明确云计算是推 进产业数字化转型的必由之路，在 2021 年 12 月份先后更新和发布 了其“数字政府”战略和首个《2023-2025 年数据战略》，将通过统 一的云计算架构和基础设施提升数据应用价值和安全性。 日本发布多个计划，积极推动云计算在政务领域的深度应用。 日本政府于 2021 年 9 月份成立数字厅，同年 10 月开始导入政府云 服务，计划于 2025 年之前构建所有中央机关和地方自治团体能共享 可用区，建成之后亚太地区的可用区占全球比例将超 50%。 服务能力方面，效率和性能成为云服务商竞争的新手段。随着 用云程度持续加深，用户对云服务的要求从能用转变为好用，促使 云服务商更加关注优质云能力的供给。一是更注重敏捷迭代，提升 效率。用户对加速创新，缩短研发周期，提高迭代效率的需求日益 增大，以 Serverless（服务器无感知）、低/无代码为代表的技术能够 屏蔽复杂的底层基础设施，让用户以最低学习成本、最小使用代价

引，管理元数据之间的关系 15 新存储格式 16 引⼊Bucket Metadata Layout I. FILE_SYSTEM_OPTIMIZED (FSO) : ⽀持纯粹的⽂件语义, 有限的 S3 兼容性 ⽂件的存储Key格式: “/” 例如, “1026/file-1” II. OBJECT_STORE (OBS) : key-value ⼀些考量点 I. ⽀持两种场景 I. RocksDB保存在每个数据盘上，适⽤于⼤部分场景 II. RocksDB保存在独⽴的DB盘上。当系统中有快速SSD盘时，可以充分利⽤SSD盘 II. 兼容性 I. 当前运⾏的Ozone系统可能已存在⼤量数据，考虑到升级时间，Ozone不⽀持在升级时将V1/V2转换成V3 II. 所有V1 & V2 Container 数据在升级后仍然可以访问 III Container V2100K Container V38K Container V3100K Container 10 万Container I. V3 ⼤部分操作有15X ~ 100X性能提升 II. V3 Container 删除操作变慢了 配置 22 属性 说明 默认值 hdds.datanode.container.db.dir 可选项，配置RocksDB的存放路径。 若未配置，则存放在数据盘上(hdds

解决方案：客户端(client-side)和服务器端(server-side)的隔离 Shell脚本的重构 - HADOOP-9902 • 脚本重构，提升可维护性和易用性 • 修正一些长期存在的bugs • 加入一些改进 • 加入一些新功能 • 带来一些不兼容性 • Shell脚本现在更易于调试: --debug Hadoop 3介绍 • Common • HDFS  纠错码(Erasure Coding) Task层次的Native优化 MapReduce Task层次Native优化 • 对map output collector的Native实现，对于shuffle密集型的task能 带来30%的性能提升。 Hadoop 的未来 HDFS的未来 • 对象存储 - HDFS-7240 • 更高性能的Namenode：更高效的内存使用，锁的改进等 • Erasure Coding的完善 YARN的未来

横跨 多个 Prometheus 实例做联合查询。我们的团队发现从 Prometheus 迁移到 Thanos 是无缝的，因为 Thanos 保持了与 Prometheus 查询 API 的兼容性。这意味着团队可以继续使用现有的仪表板、警报工具和其他与 Prometheus API 集成的工具。尽管我们的团队在使用 Thanos 上已经取得了成功，但我们也推荐关注另一种扩 展 Prometheus for coding 评估 GitHub Copilot 是软件开发时有价值的辅助编程工具。而在工具背后，大语言模型（LLMs）通过赋能内联代码 助手、代码微调和 IDE 中的对话支持等方式，无缝提升开发人员的体验。 大多数这些模型都是专有的，只能通 过订阅服务使用。好消息是，您可以使用几种开源的 LLMs 进行编码。如果您需要构建自己的编码辅助服务（比 如受到高度监管的行业），可以考虑 StarCoder 作为解决方案已经有一段时间了，并且在之前的雷达中推荐试用。它能够在多个服 务和应用之间无缝地捕获、检测和管理遥测数据，从而改善我们的观察堆栈。OpenTelemetry 的灵活性和与多 样化环境的兼容性使其成为我们工具包中有价值的补充。目前，我们对最近发布的 OpenTelemetry Protocol （OTLP）特别感兴趣，该规范包括了 gRPC 和 HTTP 两种协议。这一协议标准化了遥测数据的格式和传输方式，