1 梁成 腾讯云, barryliang@tencent.com 基于Consul的多Beats接入 管控与多ES搜索编排 2 拥抱开源、释放云原生的力量 • 背景与挑战 • 多Beats/Logstash接入管控 • 多ES搜索编排系统 • 日志AIOps探索 3 背景与挑战 产品数量 人员规模 主机规模 100+ 1000 + 10000 + 如何降低日志接入门槛 如何降低日志接入门槛 如何保证日志实时上报 如何保障日志采集不影响业务 如何做配置标准化 如何帮助业务快速排障 如何提供方便便捷的性能分析 调优能力 … 4 多Beats/Logstash接入 管控 提供多产品接入管理，多beats标准 化、界面化、自动化的日志接入方案 5 案例:1000+业务10000+台 主机如何快速实现日志接入？ 业务规模 1000+业务、 10000+业务主机、每天百T日志增量 从Consul中获取当前agent的配置组列表，并 启动多个采集进程 配置变更感知 watch到Consul对应的agent id路径，实时感 知配置变化，并对启动的进程列表做重启清理 等工作 管理多Beats/logstash Beats等以agent子进程启动其管理这些进程的 cpu/内存等资源 Agent Consul Master 获取master列表 向master发起Agent注册逻辑

Tensor维度变换 主讲人：龙良曲 Operation ▪ View/reshape ▪ Squeeze/unsqueeze ▪ Transpose/t/permute ▪ Expand/repeat 2 View reshape ▪ Lost dim information 3 Flexible but prone to corrupt 4 Squeeze v.s. unsqueeze

陈鹏 开源多集群应用治理项目 Clusternet 在多点生活的云原生实践 陈鹏 多点生活 平台架构-基础架构工程师 个人简介 • 开源项目 MOSN 核心 Committer • 主要负责容器服务整体架构的设计与开发 • 主导 ServiceMesh 落地相关工作 目录 多集群管理现状 Operator 迭代 反思&重构 整体架构 • 多单元 • 多集群 • 多分组 多种公有云（腾讯云、微软 云等） 核心组件-Symphony CI/CD 业务方使用 对外提供统一API 运行情况展示 应用在多集群运 行状态收集 应用维护，日志 查看，故障排查 应用发布 Operator API • 对使用方屏蔽多单元、多集群的存在 • 提供简单的、无需运维介入的日常维护功能 • 结合监控，可以查看每个实例的运行情况 • 支持离线日志查看，减少对容器的理解 客户端 • CI/CD流程耦合 2019～2020 • 使用 Go 重构 CD 流程 • 多云环境适配 • Service Mesh 落地 • Multi runtime 支持 2021～ • 多商家私有云适配 • HPA 支持 • …… https://github.com/symcn/sym-ops CRD AppSet： spec: chart: "****:v1" clusterTopology:

多雲一體就是現在: GOOGLE CLOUD 的 KUBERNETES 混合雲戰略 安玟宇 Wayne An Customer Engineer, Google Cloud WayneAn@google.com 安玟宇 Wayne An Customer Engineer, Google Cloud WayneAn@google.com 多雲一體就是現在: Google Cloud 涵蓋Web/App/DB皆有多 樣化代管服務可以組合出 最適架構 自動化部署 與開放平台以及開發環境 整合，加速應用上線 Google Cloud Taiwan 優勢 Google Infrastructure event driven functions web apps & APIs orchestrate containers infrastructure 使用多層次的架構重塑雲端佈署

关英文文献时，不至于感到陌生。 尽管每天都有深度学习相关算法论文的发布，但是作者相信，深度学习的核心思想和基 础理论是共通的。本书已尽可能地涵盖其中基础、主流并且前沿的算法知识，但是仍然有很 多算法无法涵盖，读者学习完本书后，可以自行搜索相关方向的研究论文或资料，进一步学 习。 深度学习是一个非常前沿和广袤的研究领域，鲜有人士能够对每一个研究方向都有深刻 的理解。作者自认才疏学浅，略懂 PyTorch 基础 4.1 数据类型 4.2 数值精度 4.3 待优化张量 4.4 创建张量 预览版202112 4.5 张量的典型应用 4.6 索引与切片 4.7 维度变换 4.8 Broadcasting 4.9 数学运算 4.10 前向传播实战 4.11 参考文献 第 5 章 PyTorch 进阶 5.1 合并与分割 5.2 数据统计 游戏平台中的 49 个游戏上取得了 与人类相当甚至超越人类的水平；在围棋领域，DeepMind 提出的 AlphaGo 和 AlphaGo Zero 智能程序相继打败人类顶级围棋专家李世石、柯洁等；在多智能体协作的 Dota2 游戏 平台，OpenAI 开发的 OpenAI Five 智能程序在受限游戏环境中打败了 TI8 冠军队伍 OG 队，展现出了大量专业级的高层智能操作。图 1.9 列出了 2006

7 更多延迟 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 525 12.5 多GPU训练 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 528 12 训练 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 533 12.6 多GPU的简洁实现 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 536 12.6.1 12.7.2 环同步（Ring Synchronization） . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 542 12.7.3 多机训练 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 545 12.7.4 键值存储

. . . . . . . . . . . 6 2.4 Keras 支持多个后端引擎，并且不会将你锁定到一个生态系统中 . . . . . . . . . . 6 2.5 Keras 拥有强大的多 GPU 和分布式训练支持 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 2.6 Keras 的发展得到深度学习生态系统中的关键公司的支持 . . . . 26 3.3.3 如何在 GPU 上运行 Keras? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26 3.3.4 如何在多 GPU 上运行 Keras 模型? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27 3.3.4.1 数据并行 . . . . . . . . . TensorFlow 后端和 Google Cloud。 • OpenGL 支持的 GPU, 比如 AMD, 通过 PlaidML Keras 后端。 2.5 Keras 拥有强大的多 GPU 和分布式训练支持 • Keras 内置对多 GPU 数据并行的支持。 • 优步的 Horovod 对 Keras 模型有第一流的支持。 • Keras 模型可以被转换为 TensorFlow 估计器并在 Google

涉及的模块：全局管理、容器管理、云原生网络、云原生存储、信创异构 中间件服务 专为有状态应用设计的云原生本地存储能力，满足中间件高 I/O 的存储需求，提升运 维管理效率。精选各类数据库、分布式消息和日志检索等中间件，提供多租户、部 署、观测、备份、运维操作等全生命周期的中 间件管理能力，实现数据服务的自助化 申请、弹性扩展、高并发处理和稳定高可用。 涉及的模块：全局管理、容器管理、云原生网络、云原生存储、精选中间件 涉及的模块：全局管理、容器管理、微服务治理、服务网格、可观测性、应用工作 台、云原生网络、云原生存储 可观测性 基于日志、链路、指标、eBPF 等技术手段，全面采集服务数据，深入获取请求链路信 息，动态观测、多维度掌控集群、节点、应用和服务的实时变化，通过统一控制面实 现所有集群及负载观测数据的查询，引入拓扑分析技术可视化掌握应用健康状态，实 现秒级故障定位。 涉及的模块：全局管理、容器管理、可观测性、云原生网络、云原生存储 云原生底座 提供云原生计算、网络、存储等能力，兼容各种集群接入，支持集群从部署、版本升 级、证书变更、配置变更、回收等全生命周期管理，突破 K8s API 性能瓶颈，实现企 业超大规模用户并发使用多集群。针对企业环境，提供场景化的网络方案，实现当前 企业网络基础设施复用的最大化，降低企业使用云原生应用门槛。 涉及的模块：全局管理、容器管理、云原生网络、云原生存储 模块化搭建 DCE

热点领域和热点方向，试图在市场上抢得先机。 四是云计算技术不断推陈出新，助力产业高质量发展。随着上 云进程持续加深，企业需求逐步向用云转移，效率、性能、安全等 成为用户关注点，应用现代化、一云多芯、平台工程、云成本优化、 系统稳定性、云原生安全等新技术层出不穷，满足用户多样性场景 需求，助力产业数字化升级。 在此背景下，中国信息通信研究院继《云计算白皮书（2012 年）》 之后第 9 to Reach Nearly $600 Billion in 2023》，Gartner， 2023 年 4 月 云计算白皮书（2023 年） 4 从区域层面来看，全球云计算发展呈现“一超多强”态势。2022 年，北美洲占据了全球 52.14%的公有云市场规模，较 2021 年增长 20.4%。欧洲、亚洲位列市场占比二三位，分别为 23.41%、18.35%。 大洋洲、南美洲、非洲均处于“云发展中”，三大洲占比总和仅 for cloud 并持续更新云原生安全组件，为云原生安全提供 一体化保护平台；阿里云上线云安全中心、Web 应用防火墙等多个 云计算白皮书（2023 年） 8 云原生安全服务。安全厂商方面，多维度聚焦云原生安全产品建设。 随着云原生安全市场的扩张，传统安全厂商开始大规模转向云原生 安全产品建设，云原生安全初创厂商不断涌现。Palo Alto 目前已部 署基于 Prisma Cloud 的全方位云原生安全产品；Trend