Pod 容忍节点异常时间调整 容忍节点异常时间调整 1. 原理说明 原理说明 Kubernetes 集群节点处于异常状态之后需要有⼀个等待时间，才会对节点上的 Pod 进⾏驱逐。那么针对部分关键业务，是否可以调整这个时间，便于在节点发⽣异常时及时将 Pod 驱逐 并在别的健康节点上重建？ 要解决这个问题，我们⾸先要了解 Kubernetes 在节点异常时驱逐 Pod 的机制。 在 Kubernetes 参数，指定当节点出现异常（如 NotReady）时 Pod 还将在这个节点上运⾏多⻓的时间。 那么，节点发⽣异常到 Pod 被驱逐的时间，就取决于两个参数：1. 节点实际异常到被判断为不健康的时间；2. Pod 对节点不健康的容忍时间。 Kubernetes 集群中默认节点实际异常到被判断为不健康的时间为 40s，Pod 对节点 NotReady 的容忍时间为 5min，也就是说，节点实际异常 5min40s（340s）后，节点上的 调整节点被标记为不健康的时间 调整节点被标记为不健康的时间 ControllerManager 参数 --node-monitor-grace-period 控制了在将⼀个节点标记为不健康之前允许其⽆响应的时⻓上限，该参数默认值为 40s，且必须⽐ Kubelet 的 nodeStatusUpdateFrequency 参数（Kubelet 向主控节点汇报节点状态的时间间隔）⼤ N 倍； 这⾥

1 2022年01月 时间序列总结 黄海广 副教授 2 学习目标 了解 什么是时间序 列，ARIMA 1 2 掌握 时间序列的基本 操作 掌握 时期，重采样 3 4 熟悉 滑动窗口的使用 3 目录 01 时间序列的基本操作 02 固定频率的时间序列 03 时间周期及计算 04 重采样 05 数据统计—滑动窗口 06 时序模型—ARIMA 4 1.时间序列的基本操作 01 时间序列的基本操作 02 固定频率的时间序列 03 时间周期及计算 04 重采样 05 数据统计—滑动窗口 06 时序模型—ARIMA 5 问题 思考： 什么是时间序列？ 6 时间序列的概念 时间序列是指多个时间点上形成的数值序列，它既可 以是定期出现的，也可以是不定期出现的。 7 时间序列的数据种类 时间序列的数据种类 时间序列的数据主要有以下几种： 时间戳 表示特定的时刻 ，比如现在 时期 比如2018年或者 2018年10月 时间间隔 由起始时间戳和 结束时间戳表示 8 创建时间序列 Pandas中，时间戳使用Timestamp（Series派生的子 类）对象表示。 该对象与datetime具有高度的兼容性，可以直接通过 to_datetime()函数将datetime转换为TimeStamp对象。

时间序列预测 主讲人：龙良曲 Predict next Sample data Network Train Predict 下一课时 RNN训练难题 Thank You.

时间序列表示 主讲人：龙良曲 Spatial Signals Temporal Signals? Sequence http://slazebni.cs.illinois.edu/spring17/lec02_rnn.pdf Sequence representation ▪ [seq_len, feature_len] [100, 1] [28, 28] [words, word_vec]

云原⽣图数据库解谜、容器化实 践与 Serverless 应⽤实操 古思为 ⽅阗 Graph DB on K8s Demystified and its Serverless applicaiton in actions. DEVELOPER ADVOCATE @ MAINTAINER OF KCD China 2021 Nov. 6th @Shanghai 古思为 wey-gu ⻘云科技研发⼯程师 Overview 了解 K8s 上的 Serverless 计算平台搭建实践：OpenFunction K8s 上的图数据库基于 KubeBuilder 的 Operator 实现，解谜图数据库的知识与应⽤ 上⼿ K8s 上的云原⽣图数据库、从零到⼀构建 Serverless 架构的智能问答助⼿ siwei.io/talks/2021-KCD laminar.fun/talks/2021-KCD com/OpenFunction/samples 图数据库简介 什么是图？ 什么是图数据库？ 为什么我们需要⼀个专⻔的数据库？ 什么是图？ "以图结构、图语义来⽤点、边、属性来查询、表示存 储数据的数据库 wikipedia.org/wiki/graph_database 了解更多关于 什么是图数据库 什么是图数据库 为什么需要图数据库？ 传统数据库 图数据库 图模型的结构 图语义的查询 性能 Nebula

PYCON CHINA 基于深度学习的多维时间序列 预测在数据机房中的应用 目 录 1 背景介绍 2 研究目标 3 研究内容 4 后续工作 1. 背景介绍 数据机房面临的能耗问题 数据机房面临电量消耗巨大的问题 空调是数据机房中电量消耗最大的设备 空调为什么那么耗电？怎么优化节能？ 低效的 冷却装 置 服务主 机工作 发热 影响空 调耗电 量原因 建筑材料 隔热和散 预测控制 节能调节 3. 研究内容 ⚫ 时间序列预测方法的比较 传统时间序列预测 ⚫ 对单个维度历史信息进行 预测 ⚫ 捕获简单线性关系，模型 简单 ⚫ 代表算法有AR， ARIMA 基于深度学习的 时间序列预测 ⚫ 利用多维时间序列之间的 信息 ⚫ 对变周期序列，多维空间 依赖序列预测较弱 ⚫ 代表算法有RNN，LSTM 混合多维时间序列预测 ⚫ 提取多维序列之间更加复杂 的关系 的关系 ⚫ 提取维度之间空间依赖关系， 长短期依赖关系 ⚫ 算法有LSTNet，TPA-LSTM 多维时间序列预测方法解决机房温度预测 对数据包含的信息提取能力越来越强 选择 LSTNet 作为温度预测建模算法 ⚫ Convolutional Layer 捕捉时间维度上的短期依赖和维度之间的空间依赖关系 ⚫ Recurrent and Recurrent-skip layer 捕捉长期宏观依赖和周期性信息

前向传播、反向传播和计算图 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 162 4.7.1 前向传播 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 163 4.7.2 前向传播计算图 . . . 8.7 通过时间反向传播 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 329 8.7.1 循环神经网络的梯度分析 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 330 8.7.2 通过时间反向传播的细节 一维卷积 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 712 15.3.2 最大时间汇聚层 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 714 15.3.3 textCNN模型

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，略懂皮毛，同时也限于时间和篇幅关系，难免出现理解偏差甚 至错缪之处，若能大方指出，作者将及时修正，不胜感激。 龙良曲 2021 年 10 月 19 日 预览版202112 声 明 得益于简洁优雅的设计理念，基于动态图的 PyTorch 框架在学术圈广受好评，绝大多数 最新算法是基于 PyTorch 实现的，众多的第三方 深度学习 图 1.1 人工智能、机器学习、神经网络和深度学习 1.1.2 机器学习 机器学习可以分为有监督学习(Supervised Learning)、无监督学习(Unsupervised Learning)和强化学习(Reinforcement Learning，简称 RL)，如图 1.2 所示。 机器学习 有监督学习 无监督学习 强化学习 图 1.2 机器学习的分类 输出逻辑 特征提取网络 (浅层) 输出子网络 底层特征提取 网络 中层特征提取 网络 高层特征提取 网络 输出子网络 基于规则的系统 传统机器学习 浅层神经网络 深度学习 图 1.3 深度学习与其它算法比较 1.2 神经网络发展简史 本书将神经网络的发展历程大致分为浅层神经网络阶段和深度学习两个阶段，以 2006 年为大致分割点。2006 年以前，深度学习

部署应用程序 您可以使用 Deployment 或 DeploymentConfig 对象部署应用程序，并从 Web 控制台管理应用程序。您 可以创建部署策略，以帮助减少更改期间或升级到应用程序的停机时间。 您还可以使用 Helm，它是一个软件包管理器，简化了应用程序和服务部署到 OpenShift Container Platform 集群的过程。 1.3. 使用 RED HAT MARKETPLACE 程序和其他 工作负载。 流程 流程 您可以使用 Developer 视角创建项目，如下所示： 1. 点 Project 下拉菜单来查看所有可用的项目。选择 Create Project。 图 图 2.1. Create Project 2. 在 Create Project 对话框的 Name 项中输入一个唯一的名称，如 myproject。 3. 可选：为项目添加 Display Name Developer 视角中,导航到 Project 视图。 2. 在 Project 页面中,选择 Project Access 选项卡。 3. 点击 Add Access 为默认权限添加新权限行。 图 图 2.2. 项 项目 目权 权限 限 4. 输入用户名，点 Select a role 下拉列表，然后选择适当的角色。 5. 点击 Save 添加新权限。 您还可以使用： Select a role

部署应用程序 您可以使用 Deployment 或 DeploymentConfig 对象部署应用程序，并从 Web 控制台管理应用程序。您 可以创建部署策略，以帮助减少更改期间或升级到应用程序的停机时间。 您还可以使用 Helm，它是一个软件包管理器，简化了应用程序和服务部署到 OpenShift Container Platform 集群的过程。 1.3. 使用 RED HAT MARKETPLACE 用程序和其他 工作负载。 流程 流程 您可以使用 Developer 视角创建项目，如下所示： 1. 点 Project 下拉菜单来查看所有可用的项目。选择 Create Project。 图 2.1. Create Project 2. 在 Create Project 对话框的 Name 项中输入一个唯一的名称，如 myproject。 3. 可选：为项目添加 Display Name Developer 视角中,导航到 Project 视图。 2. 在 Project 页面中,选择 Project Access 选项卡。 3. 点击 Add Access 为默认权限添加新权限行。 图 2.2. 项目权限 4. 输入用户名，点 Select a role 下拉列表，然后选择适当的角色。 5. 点击 Save 添加新权限。 您还可以使用： Select a role 下拉列表修改现有用户的访问权限。