Infrastructure 3 指出了向分布式系统发展的方向，使其在竞争 中独树一帜。VMware DRS 和 VMware High Availability (HA) 功能依赖于将多个主机的处理能力、 存储和网络容量聚合为单个池或群集的能力，以作为部署虚拟机的基础。VMware vStorage VMFS 文 件系统能够支持此功能。VMware vStorage VMFS 允许多个主机共享对虚拟机的虚拟磁盘文件的访 整的虚拟化解决方案。企业需要一个整体“共享 IT 服务平台”来运行其应用程序。此平台必须具有 内置的聚合、迁移、分配、电源管理和可用性服务。只有 VMware Infrastructure 3 能提供共享 IT 服 务平台的所有这些内置服务。其他产品都不完整，不足以提供整个平台。 如图 1 所示，VMware Infrastructure 3 提供了聚合、迁移、分配、电源管理和可用性服务，这些服 务对在虚拟数据中心运行业务应用程序非常关键。 vMotion 媲美的产品。 通过 VMware vMotion 和 VMware Storage vMotion，IT 管理员可以执行各种关键任务，如在正常 工作时间内的计划内维护和自动负载平衡。不再需要支付高额的加班费（晚上、周末），也不再需要 与应用程序所有者一起花若干小时制定维护安排。工作人员保持高效率，其日常工作不会受到任何干 扰，而 IT 管理员则可以重新享受晚上和周末的闲暇时光。 图 2

的邮件分拣系统从20世纪90年代开始部署，毕竟，这是著名的手写数字MNIST数据集的来源。这同样适用于 阅读银行存款支票和对申请者的信用进行评分。系统会自动检查金融交易是否存在欺诈。这成为许多电子商 务支付系统的支柱，如PayPal、Stripe、支付宝、微信、苹果、Visa和万事达卡。国际象棋的计算机程序已经 竞争了几十年。机器学习在互联网上提供搜索、推荐、个性化和排名。换句话说，机器学习是无处不在的，尽 管它经常隐藏在视线之外。 代数内容。这些内容有助于读者了 解和实现本书中介绍的大多数模型。本节将介绍线性代数中的基本数学对象、算术和运算，并用数学符号和 相应的代码实现来表示它们。 2.3.1 标量 如果你曾经在餐厅支付餐费，那么应该已经知道一些基本的线性代数，比如在数字间相加或相乘。例如，北 京的温度为52◦F（华氏度，除摄氏度外的另一种温度计量单位）。严格来说，仅包含一个数值被称为标量 （scalar）。如 distribution）。这种分布可以在给定值A = a, B = b上进行求值。 边际化 为了能进行事件概率求和，我们需要求和法则（sum rule），即B的概率相当于计算A的所有可能选择，并将 所有选择的联合概率聚合在一起： P(B) = � A P(A, B), (2.6.2) 这也称为边际化（marginalization）。边际化结果的概率或分布称为边际概率（marginal probability）或边

个游戏。 图 1.14 DQN 算法网络结构示意图 [1] 1.4 深度学习应用 深度学习算法已经广泛应用到人们生活的角角落落，例如手机中的语音助手、汽车上 的智能辅助驾驶、人脸支付等。下面将从计算机视觉、自然语言处理和强化学习 3 个领域 入手，为大家介绍深度学习的一些主流应用。 1.4.1 计算机视觉 图片识别(Image Classification) 是常见的分类问题。神经网络的输入为图片数据，输出 Connection 与当前层输出进行聚合，与 ResNet 的对应位置相加方式不 同，DenseNet 采用在通道轴?维度进行拼接操作，聚合特征信息。 如下图 10.65 所示，输入? 通过H1卷积层得到输出?1，?1与? 在通道轴上进行拼 接，得到聚合后的特征张量，送入H2卷积层，得到输出?2，同样的方法，?2与前面所有层 的特征信息 ?1与? 进行聚合，再送入下一层。如此循环，直至最后一层的输出 层的输出?4和前面 所有层的特征信息：{??}?= 1 2 3进行聚合得到模块的最终输出。这样一种基于 Skip Connection 稠密连接的模块叫做 Dense Block。 图 10.65 Dense Block 结构② DenseNet 通过堆叠多个 Dense Block 构成复杂的深层神经网络，如图 10.66 所示。 图 10.66 一个典型的 DenseNet

KIBANA 索引模式 6.2. 在 KIBANA 中查看集群日志 第 第 7 章 章 将日志 将日志转发 转发到第三方系 到第三方系统 统 7.1. 关于将日志转发到第三方系统 当外部日志聚合器不可用时，Fluentd 日志处理 7.2. 支持的日志数据输出类型 7.3. 将日志转发到外部 ELASTICSEARCH 实例 7.4. 使用 FLUENTD 转发协议转发日志 7.5. Elasticsearch 节点磁盘高水位线 12.5.5. 已达到 Elasticsearch 节点磁盘的洪水水位线 12.5.6. Elasticsearch JVM 堆使用率是高 12.5.7. 聚合日志记录系统 CPU 为高 12.5.8. Elasticsearch 进程 CPU 为高 12.5.9. Elasticsearch 磁盘空间现为低 12.5.10. Elasticsearch OpenShift Logging 来聚合 OpenShift Container Platform 集群中的所有日 志，如节点系统日志、应用程序容器日志和基础架构日志等。OpenShift Logging 汇总整个集群中的这些 日志，并将其存储在默认日志存储中。您可以使用 Kibana web 控制台来视觉化日志数据。 OpenShift Logging 聚合了以下类型的日志： application

实例。elasticsearch 输出可以使用 TLS 连接。 kafka.Kafka 代理。kafka 输出可以使用不安全的或 TLS 连接。 loki。Loki，一个可横向扩展的、高可用性、多租户日志聚合系统。 1.9.2.1. 启 启用向量 用向量 默认不启用向量。使用以下步骤在 OpenShift Container Platform 集群上启用向量。 重要 重要 向量不支持 FIPS 启用集群。 https://access.redhat.com/support/offerings/techpreview/。 1.9.3. 关于 Loki Loki 是一个可横向扩展的、高度可用且多租户的日志聚合系统，目前作为日志记录子系统的日志存储提 供。 其他 其他资 资源 源 Loki 文档 1.9.3.1. 部署 部署 Lokistack 您可以使用 OpenShift Container Platform OpenShift Logging 来聚合 OpenShift Container Platform 集群中的所有日 志，如节点系统日志、应用程序容器日志和基础架构日志等。OpenShift Logging 汇总整个集群中的这些 日志，并将其存储在默认日志存储中。您可以使用 Kibana web 控制台来视觉化日志数据。 OpenShift Logging 聚合了以下类型的日志： application

页面 面 14.1. 巨页的作用 14.2. 先决条件 14.3. 消耗大页面 第 第 15 章 章 在 在 GLUSTERFS 存 存储 储上 上进 进行 行优 优化 化 15.1. 数据库聚合模式指南 15.2. 测试的应用程序 15.3. 支持列表 15.4. 测试结果 32 32 32 33 33 33 33 34 34 34 36 36 36 36 37 37 (OS) 中作为块设备 适用于需要完全控制存储，并绕过文件系统在 低层直接操作文件的应用程序 也称为存储区域网络 (SAN) 不可共享，这意味着，每次只有一个客户端可 以挂载这种类型的端点 聚合模式/独立于模式 GlusterFS [1]、 iSCSI、光纤通道、Ceph RBD、 OpenStack Cinder、AWS EBS [1]、 Dell/EMC Scale.IO、VMware 中作为要挂载的文件系统导出 也称为网络附加存储（Network Attached Storage，NAS） 取决于不同的协议、实现、厂商及范围，其并 行性、延迟、文件锁定机制和其它功能可能会 有很大不同。 聚合模式/独立于模式 GlusterFS [1], RHEL NFS, NetApp NFS [2], Azure File, Vendor NFS, Vendor GlusterFS [3], Azure

块存储设备，主要服务于数据库工作负载。示例包括 Red Hat OpenShift Container Platform 日 志记录和监控，以及 PostgreSQL。 共享和分布式文件系统，主要服务于软件开发、消息传递和数据聚合工作负载。示例包括 Jenkins 构建源和工件、Wordpress 上传的内容、Red Hat OpenShift Container Platform registry，以及 使用 JBoss AMQ IBM Power 的共享处理器池 IBM Power 有共享处理器池的概念。共享处理器池中的处理器可以在集群的节点之间共享。Red Hat OpenShift Data Foundation 所需的聚合计算容量应当是多个内核对。 6.5. 订阅要求 Red Hat OpenShift Data Foundation 组件可以在 OpenShift Container Platform worker Data Foundation 服务相关，与这些节点上运行的其他服务、 operator 或工作负载无关。 表 表 7.1. Red Hat OpenShift Data Foundation 的聚合可用 的聚合可用资 资源的要求 源的要求 部署模式 部署模式 基 基础 础服 服务 务 附加 附加设备 设备集 集 内部 30 个 CPU（逻辑） 72 GiB 内存 3 个存储设备 6 个 CPU（逻辑）

Google Spanner?蚂蚁七层网络接入代理 Spanner蚂蚁七层网络接入代理 AGNA （Ant Global Network Accelarator) 网商 信用 保险 财富 支付 国际支付 小程序 微贷 科技开放 物联网 Spanner LVS(四层负载) DNS 网络控制面 LDC1 Spanner Spanner APP APP APP APP Keycenter 收发图片慢 建连时长 建连成功率 链路稳定性 链路一致性 RPC错误率 Push实时性 海外RTT 数据效率 快 速 稳 定 高 效 移动客户痛点 性能指标 线下支付 大促 国际支付咻一咻与敬业福咻一咻的挑战 亿级用户快速进入 亿级用户同时点击 剩余红包实时显示无线移动网络优化 § 统一通道：主长连接 + 短连接 § 统一协议：MTLS+MMTP § 统一调度：MobileDC 智能心跳 数据压缩 质量模型 自动重试 云端补偿 柔性建连 假连淘汰 动态超时 § 终端策略覆盖移动网络难点 § 优化对业务透明 § ROI考虑 好网更快 弱网更好 协议优化 支付宝网络接入层架构示意 § 关键词：动态Hpack + PB + 动态字典 + Zstd通信协议&架构持续升级 多终端&协议接入 架构升级 云原生生态融合 § MQTT协议的IOT设备接入 § 就近就优海外接入，智能调度

条件，Red Hat Site Reliability 工程师 (SRE) 支持这个服务。 在 CCS 模型中，客户直接为云成本支付云基础架构供应商，云基础架构帐户是客户拥有的机构的一部 分，对红帽授予了特定访问权限。在此模式中，客户为 CCS 订阅支付红帽，并支付云供应商来实现云成 本。 通过使用 CCS 模型，除了红帽提供的服务外，您还可以使用云供应商提供的服务。 1.1.2. 在 Red 作为 CCS 模型的替代选择，您可以在 Red Hat 拥有的 AWS 或 GCP 云帐户中部署 OpenShift Dedicated 集群。通过这种模型，红帽负责云帐户，并且红帽直接支付云基础架构成本。客户只支付红帽订阅成本。 1.2. 后续步骤 在 AWS 上创建集群 在 GCP 上创建集群 第 第 1 章 章 了解您的云部署 了解您的云部署选项 选项 3 第 2 章 OPENSHIFT

registry 版本，可存储数百万镜 像和标签。 OpenShift Container Platform 中的其他 Kubernetes 增强功能包括软件定义网络 (SDN)、身份验证、日 志聚合、监视和路由方面的改进。OpenShift Container Platform 还提供功能齐全的 web 控制台和自定义 OpenShift CLI (oc) 界面。 1.1.3.4. OpenShift 可能会为所有客户端造成无法预计的行为。 8.5. 配置动态准入 此流程概述了配置动态准入的高级步骤。通过配置 webhook 准入插件来调用 webhook 服务器以扩展准入 链的功能。 webhook 服务器也被配置为一个聚合的 API 服务器。这允许其他 OpenShift Container Platform 组件使 用内部凭证与 webhook 通信，并可使用 oc 命令进行测试。另外，这还可在 webhook 中启用基于角色的 资源创建新项目： $ oc new-project my-webhook-namespace 1 请注意，webhook 服务器可能会需要一个特定的名称。 4. 在名为 rbac.yaml 的文件中为聚合的 API 服务定义 RBAC 规则： apiVersion: v1 kind: List items: - apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1 1