当您删除实例，系统将⽴即停⽌服务并删除实例，订单将按当前到期时间⽐例退费。 TiDB Serverless 回收 回收 每⼩时⽣成⼀张后付费订单，若您的账⼾可⽤余额充⾜，将⾃动扣费，若您的账⼾可⽤余额不⾜⽀持扣费，将产⽣⽋费订单； 回收与删除 分布式NewSQL数据库 TiDB Copyright © 2012-2021 UCloud 优刻得 28/120 1张后付费⽋费订单：发送实例可能被回收通知； 1张后付费⽋费订单+24H：发送实例停服通知，且当天实例强制停服； 1张后付费⽋费订单+24H：发送实例停服通知，且当天实例强制停服； 1张后付费⽋费订单+48H：发送实例删除通知，且当天删除实例。 删除 删除 当您删除实例，系统将⽴即停⽌服务并删除实例，在上⼀张订单⼀⼩时后为您⽣成最后⼀张订单。 回收与删除 分布式NewSQL数据库 TiDB Copyright © 2012-2021 UCloud 优刻得 29/120 实例 实例 创建 创建TiDB集群 集群 点击【创建集群】 选择节点配置 备份恢复 分布式NewSQL数据库 TiDB Copyright © 2012-2021 UCloud 优刻得 40/120 删除备份数据 删除备份数据 备份数据⽀持⼿动删除，⽤⼾可以⼿动删除历史备份数据(包括⾃动和⼿动备份数据)。 在备份列表操作中，选择‘删除’按钮，删除备份数据 备份恢复 备份恢复 TiDB当前⽀持从备份⽂件恢复⾄⼀个新的TiDB实例。需要⽤⼾提前准备好新实例，恢复⼯作会覆盖新实例数据，选择时请注意。

39个国家地区147个产地 冷链仓全国布局最⼴广，15地24仓 产能全国最⼤大，180万件/天 冷链物流全国规模最⼤大，覆盖全国近400 个城市 ⾏行行业最⼤大的⽣生鲜电商运营平台 订单量量近20万单/天 GMV100亿/年年 实时数仓历史 接⼿手之前的实时数仓： SQLServer + 存储过程 Dblink不不好管理理，接⼊入数据有限 ⼤大促期间性能下降 不不能为外部部⻔门提供服务 DATAWAREHOUSE 兼容MySQL协议，⽅方便便开发与 脚本迁移. 管理理和监控 脚本化的部署，扩容； Prometheus上详细的监控； 完善的权限管理理 TiSpark 未来统⼀一的分析引擎 新版本的惊喜 • 1 历史业务已经慢慢迁移⾄至TiDB， 新的业务全部由TiDB来承接 • 2、mysql和sqlserver同时接⼊入 • 3、已经为o2o，dms 等业务部⻔门提供数据接⼝口服务 • 4

前沿的数字化技术也让产业安全有了更多内涵。5G、AI、隐私计算等技术在构筑数字大楼的同时，不仅带来了全新的安全场景，也成为网络安全攻防 当中的利器;2020年井喷的远程办公，拷问传统安全边界防线，让“零信任”这一有着十年历史的理念再次受到关注，成为企业构建后疫情时代安全体系 的基石;云上原生的安全能力让成本、效率、安全可以兼得，上云正在成为企业解决数字化转型后顾之忧的最优解…… 安全是为了预防资产损失，所以当安全投入 通过跨域数据同步能力，实现多地域数据多活。 这个例子，也给数据库云原生化上的技术架构演进提 供了一个范本，并不是原封不动的迁移就变成云原生 高级能力-云原生数据库-应用的基石-3-场景 数据源 数据日志 消息数据 订单数据 云原生 DB 高并发写入 用户 MR 云DB 用户 日志消息类数据实时分析 支持企业低成本、大容量存储和查询各类日志、消息、交易、用户行为、画像等 结构化/半结构化数据，支持高吞吐量实时入库及数据实时查询，实现数据资源 负载均衡、流量监 控等职责与业务逻 辑隔离，在运行时 完成透明装配，同 时提供细粒度的消 息灰度和治理能力 高级能力-云原生大数据|AI-业务赋能的基石-1 大数据发展了近30年，甚至比云计算的历史还要 早，它带有那个时代的架构思路，体系庞大而且 复杂，因为业务上极其重要的地位，发出现先发 的优势，但是带来了后发的劣势: • 大数据平台为业务的营销、决策等活动进行 数字化支撑，这是新时代数字化的核心平台，

collector，GC）的语言中， GC 记录并清除不再使用的内存，而我们并不需要关心它。在大部分没有 GC 的语言中，识别 出不再使用的内存并调用代码显式释放就是我们的责任了，跟请求内存的时候一样。从历史的 角度上说正确处理内存回收曾经是一个困难的编程问题。如果忘记回收了会浪费内存。如果过 70/562Rust 程序设计语言 简体中文版 早回收了，将会出现无效变量。如果重复回收，这也是个 bug。我们需要精确的为一个 允许我们引用父模块中 的已知项，这使得当模块与父模块关联的很紧密，但某天父模块可能要移动到模块树的其它位 置时重新组织模块树变得更容易。 考虑一下示例 7-8 中的代码，它模拟了厨师更正了一个错误订单并亲自将其提供给客户的情 况。back_of_house 模块中的定义的 fix_incorrect_order 函数通过指定的 super 起始的 deliver_order 路径来调用父模块中的 } } &s[..] } 示例 10-25：示例 4-9 定义了一个没有使用生命周期注解的函数，即便其参数和返回值都是引 用 这个函数没有生命周期注解却能编译是由于一些历史原因：在早期版本（pre-1.0）的 Rust 中，这的确是不能编译的。每一个引用都必须有明确的生命周期。那时的函数签名将会写成这 样： fn first_word<'a>(s: &'a str)

Haproxy作为service mesh的Agentwww.163yun.com 从haproxy到envoy consul consul consul 注册中心 配置中心 haproxy 平台 haproxy 订单 haproxy 会员 /agents/haproxy/haproxy.ctmpl /consul-template /haproxy -f /agents/haproxy/haproxy

用大模型多模态能力把非结构化 数据转化为结构化数据， 例如图 纸、 视频、 录音等 4 5 大数据分析 • 把隐藏在企业各种管理信息化业务系统产生的中间结果/中 间操作过程中的知识利用起来， 如ERP系统产生的订单 3 • 把大数据背后的隐藏知识 利用起来， 例如病理化验 单数据背后的知识 60政企、创业者必读 关键基础之二：基于DeepSeek打造智能体 智能体「反客为主」，大模型成为智能体的组件

Bit-value Literals Boolean Literals Date 和 Time 字面值 十六进制的字面值 NULL Values 数值字面值 字符串字面值 TiDB 用户文档 高级功能 历史数据回溯 垃圾回收 (GC) TiDB Ansible 常见运维操作 TiDB 运维文档 Try TiDB - 3 - 本文档使用 书栈(BookStack.CN) 构建 TiDB 运维文档 软硬件环境需求 TiDB-Binlog 部署方案 - 4 - 本文档使用 书栈(BookStack.CN) 构建 TiSpark 文档 TiSpark 快速入门指南 TiSpark 用户指南 常见问题与解答(FAQ) 版本发布历史 2.0.4 2.0.3 2.0.2 2.0.1 2.0 2.0 RC5 2.0 RC4 2.0 RC3 2.0 RC1 1.1 Beta 1.1 Alpha 1.0 Pre-GA RC4 RC3 RC2 语句语法 实用工具语句 TiDB SQL 语法图 JSON 支持 Connectors 和 API TiDB 事务隔离级别 错误码与故障诊断 与 MySQL 兼容性对比 TiDB 内存控制 高级功能 历史数据回溯 垃圾回收 (GC) TiDB 运维文档 软硬件环境需求 部署集群 Ansible 部署方案（强烈推荐） 离线 Ansible 部署方案 Docker 部署方案 Docker Compose

鉴权需要同步进行，调用Mixer代 价大 • Mixer的中央节点问题 • 传统基于日志收集的tracing方 案足够成熟 • 内部实现一套可插拔的鉴权框 架也能接受混合部署 vs. 绑定K8s • 历史原因导致长期都会物理机 和容器并存，内部需求必须要 同时支持物理机和云 • 绑定K8s能够享受K8s的红利， 但也限制了使用范围 +服务治理程度更接地气 • 不停的迭代、落地、反馈，打 造一系列的实用的治理功能 被切走的客户端每10s切换回来local proxy，若仍然超限会再被切走 • 默认单IP限流值是2w qps今年计划（Roadmap） 我是作者名称Roadmap • 智能参数治理 • 实时反馈 • 历史指标 • OSP智能故障分析&告警 • 基于内部的智能根因分析大框架 • 全链路服务综合治理 • 实时上下游超时治理 • 实时上下游限流治理 • 智能路由 • 开源智能参数治理 • 现状 服务实例的差异导致配置相当复杂，容易 配置不合理 • 无法动态根据系统指标调整阈值 • 目标 • 用户无需拍脑袋设值，服务治理中心根据 历史指标进行推荐，对不合理的设置进行 建议，如 • 根据应用的历史延迟时间推荐超时设置 • 根据应用的历史流量数据推荐限流设置 • 根据动态指标自动调整配置 • 如单个实例内指标异常（超时率、cpu异常等） 动态调整限流值或直接降级 Proxy Server

简介 遇到的挑战 应用方案 ServiceMesh 场景 下 SkyWalking 面 临的挑战 针对 Mesh 场景方案的演化 SkyWalking 历史和特 点 2/28SkyWalking 简介 /01 SkyWaling 的历史和特点 3/28Micro Service 4/28End to End Distributed Tracing 5/28Apache Way 6/287/总页数Architecture

先管控面，后数据面落地场景—Spock测试平台 • 历史问题 • 分布式系统性能测试问题 定位难 • 多版本并发测试 • 故障注入较困难（代码侵 入性强） • 测试环境不稳定，后端Pod 频繁重启 • 解决方案 • Contour产品化 • Istio的灰度发布和流量管理 • Istio的Tracing产品化落地场景—云存储系统 • 历史问题 • 灰度发布 • 预上线系统验证体系 •