Dockerfile 来。现在我们明白了这个 Dockerfile 的内容，那么让我们来构建这个镜像吧。 在 Dockerfile 文件所在目录执行： $ docker build -t nginx:v3 . Sending build context to Docker daemon 2.048 kB Step 1 : FROM nginx ---> e43d811ce2f4 Step 2 这里我们使用了 docker build 命令进行镜像构建。其格式为： docker build [选项] <上下文路径/URL/-> 在这里我们指定了最终镜像的名称 -t nginx:v3 ，构建成功后，我们可以像之前运行 nginx:v2 那样来运行这个镜像，其结果会和 nginx:v2 一样。 镜像构建上下文（Context） 如果注意，会看到 docker build docker build -t nginx:v3 . 中的这个 . ，实际上是在指定上下 文的目录， docker build 命令会将该目录下的内容打包交给 Docker 引擎以帮助构建镜像。 如果观察 docker build 输出，我们其实已经看到了这个发送上下文的过程： $ docker build -t nginx:v3 . Sending build context

稳定性，频繁open/close⾮RocksDB的推荐⽤法，容易触发潜在问 题 解决办法 - 合并Container RocksDB实例 19 新⽅案 每个盘上所有Container共⽤⼀个RocksDB实例 保存元数据(V3) 好处 I. 磁盘空间，容易估算RocksDB的磁盘使⽤量上限 II. 内存开销，所有RocksDB实例可Cache在内存 III. 性能影响，DN运⾏期间⽆需create/open/close实例 SD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.新的数据将以V3 的形式保存(在V3 开启的情况下) III.⼀个RocksDB是否⾜够保存所有单盘Container的元数据？ 举例, • 16TB HDD，⼤⽂件场景，数据块平均⼤⼩128MB，总共 极⼩⽂件场景，数据块平均1KB, 总共 16 billion 数据块 有挑战! 21 Micro Benchmark Container 数量上升 I. V2 性能明显下降 II. V3 性能波动不⼤(除Container删除操作） Single node(96C 250G), 10 disks(3TB) 100K Contianer Ops Time(ms) (Lower

细节（ 完整的 用户侧抽象 ） • 可自动适配任意 k8s 集群与部 署环境（环境无关） 查看“能力模板”的用法 1. 能力模板注册时，KubeVela 控制器会 自动生成 OpenAPI v3 的 json schema 文件和文档。 2. 通过 vela 的命令行工具可以查看。 3. 用户也可以自己基于 json schema 去 渲染集成进自己的前端。 KubeVela 的能力模板 中的渐进式发布实践 第三部分 面向终态模式--渐进式发布 发布策略定义 Application AppRevision v1 AppRevision v2 AppRevision v3 ① 创建 ② 第一次更新 ③ 第二次更新 控制器 循环 发布完毕 ComponentDefinition TraitDefinition Application snapshot 根据策略按批自动灰度。 K8s Resource 发布单模式--渐进式发布 Application AppRevision v1 AppRevision v2 AppRevision v3 ① 创建 ② 第一次更新 ③ 第二次更新 发布状 态机 发布单模式下 Application 的更新不 再实际操作资源，只生成版本快照 AppRollout-1 开始 暂停 继续 成功

版 本 etcd 版本 存储 schema 版本 3.3 及更早版本 2.x v2 3.4 和 3.5 3.x v2 3.6 3.x v2（升级） 3.6 3.x v3（新安装） 3.7 及更新的版本 3.x v3 etcd 3.x 引入了重要的可伸缩性和性能改进，用于减少任意大小集群的 CPU、内存、网络和磁盘要求。 etcd 3.x 还会实施后向兼容的存储 API，促进磁盘 etcd etcd 3.x 使用的存储模式保留在 v2 模式中。自 OpenShift Container Platform 3.6 起，新安装使用存储模式 v3。从以前的 OpenShift Container Platform 版本升 级不会自动将数据从 v2 迁移到 v3。您必须使用提供的 playbook，并遵循记录的流程来迁移数据。 etcd 版本 3 实现了向后兼容的存储 API，有助于对磁盘 etcd Container Platform 3.5 中 etcd 3.x 使用的存储模式保留在 v2 模式中。自 OpenShift Container Platform 3.6 起，新安装使用存储模式 v3。作为升级到 OpenShift Container Platform 3.7 的 kubeletArguments: max-pods: - "250" kubeletArguments:

v1) torch.initial_seed() v2 = torch.rand((2, 3)) print("v2 = ", v2) v3 = torch.randint(0, 255, (4, 4)) print("v3 = ", v3) 运行结果： v1 = tensor([[0.5257, 0.4236, 0.0409], [0.3271, 0.6173 9261, 0.6602]]) v3 = tensor([[181, 170, 49, 82], [209, 25, 0, 210], [ 65, 220, 93, 11], [133, 102, 64, 230]]) 其中 v1 是直接输出、v2 首先随机初始化种子之后再输出、 v3 是函数 torch.randint

的推荐⽤法， 容易触发潜在问题 解决办法 - 单盘单RocksDB实例 单盘单RocksDB实例 • 除了Container的删除，其他操作V3都要⽐V2有数量级的提升 • 随着单盘Container数量的增多，V2的各操作性能出现下降，⽽V3性能基本没有变化 8千 vs 10万 Container 操作时间(毫秒) (柱⼦越低越好) 0 100 200 300 400 Create 144.4 254 V28K Container V2100K Container V38K Container V3100K Container V2 – RocksDB/Container V3 – RocksDB/盘 ⽬录 • Apache Hadoop HDFS⾯临的问题 • Apache Ozone介绍 • Apache Ozone适⽤场景 • Apache Ozone的最近进展

license document, but changing it is not allowed. [This is the first released version of the Lesser GPL. It also counts as the successor of the GNU Library Public License, version 2, hence the version License version 3, annotated with The Qt Company GPL Exception 1.0: ------------------------------------------------------------------------- The Qt Company GPL Exception 1.0 Exception 1: As a special exception code. And you must show them these terms so they know their rights. Developers that use the GNU GPL protect your rights with two steps: (1) assert copyright on the software, and (2) offer you this License

Member of Apache APISIX PMC 01 About me 02 What we did in APISIX V2 03 What we will do in APISIX V3 04 Enjoy APISIX way CONTENT W r i t e h e r e S o m e t h i n g a b o u t About me 01 • Yuansheng • APISIX • APISIX Dashboard • APISIX Ingress • APISIX Plugin Runner What we will do in APISIX V3 03 • User friendly • Redesign documentation • Refactor the backend of Dashboard • Refactor the

Kubernetes, and Helm? • Intro to Kubeflow, Helm, Argo • Demos • Image classification with Inception v3 and transfer learning • Automate repeatable ML experiments with containers • Deploy ML components to Intelligence solves critical life problems Demo: Find ��� Image classification with Inception v3 and transfer learning Demo: Run TensorFlow Training with Containers Demo: Serving the Model