Middleware OS Virtualization Servers Storage NetWorking PaaS 硬件与虚拟化厂商提供，如果是HCI架构， 作为总体集成方，会降低安全集成成本 可信计算环境：OS安全、TPM加密、TEE可信环境 云原生安全：镜像安全、镜像仓库安全、容器加固隔离、通信零信任 (Istio零信任、Calico零信任、Cilium零信任、WorkLoad鉴权、WorkLoad 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 的成本大于能够避免的资产损失价值时，变 得毫无意义！ 而传统安全开发周期管理由于角色分离、流 程思路老旧、不关注运维安全等问题严重拖 慢了DevOps的效率！ ！ 标准化能力-承载无忧-E2E云原生纵深安全保障-3-与传统安全方案的差 异 安全问题左移一个研发阶段，修复成本就将 提升十倍，所以将安全自动化检查和问题发 现从运行态左移到研发态，将大大提高效率 和降低成本 默认安全策略，可以天然的规避大部分 安全问题，使得人员配置和沟通工作大 量减少，提高了整体效率! 安全右移是为了恰到好处的安全，一些非严 重安全问题，没有必要堵塞主研发流程，可 以交于线上安全防御系统。提高了整体实施

恢复正常 工作量 成本 新一代架构（微服务）应用的对承载平台提出新要求 传统实践中，主要采用虚机/物理机+SpringCloud等微服务框架的方式承载微服务应用。但在一个虚机/服务器上 部署多个微服务会产生如下问题—— • 资源预分配，短时间内难以扩展 • 缺乏隔离性，服务相互抢占资源 • 增加环境、网络（端口）和资源管理的复杂性，治理成本高 • 监控粒度难以满足微服务应用运 出现和累加的，如果不进行治理，那 么这些变化就会积累，稳定性的破坏是熵增的，而云原生基础设施就要做到对变化产生的不稳定因 素进行熵减处理 • 向上站在企业立场上：是要解决微服务体系快速落地的问题，低成本支撑企业创新以及数字疆域规 模扩张 1 技术架构变化：因商业或者演化而 变带来不稳定因素 2 制品变化：代码因商业而变带来新 的功能缺陷 3 配置变化：因环境而变带来的不稳 定性因素 6 外部依赖变化：ERP可用性变化 云原生 Docker： 抽象云资源，使 得更容易使用 微服务： 加快业务迭代更新 从支持应用不同维度发展，最终走在了一起 2010年WSO2提出 类云原生的概念 云原生应用相比传统应用的优势 低成本 高敏捷 高弹性 云原生应用 传统应用 部署可预测性 可预测性 不可预测 抽象性 操作系统抽象 依赖操作系统 弹性能力 弹性调度 资源冗余多 缺乏扩展能力 开发运维模式 DevOps 瀑布式开发 部门孤立

高级能力-自动化-AIoT以及赋能业务-边缘计算(Edge Cloud )-1 远端控制 云端分析系统 设备端 自动化解决用户使用体验问题，计算量属于窄带范畴， 所以计算算力重点在于云端，云端计算体系架构成熟， 成本较低，在业务上本地的设备根据模式信号反馈一些 动作，比如下雨关窗帘，是自动化范畴，上传云端的数 据都是属性数据，比如谁什么时候干了什么，后续云端 根据个人喜好数据为用户提供比如按照个人喜好调节温 度、或者提送广告内容等 高级能力-自动化-AIoT以及赋能业务-边缘计算(Edge Cloud )-2 • 为了更好的为客户业 务场景赋能，比如路 口的交通事故识别和 预警等等需要低时延 高算力的场景，需要 实现云边一体纳管， 简化运维，降低成本， 客户专注于业务领域。 • 无论是AIoT还是边缘 计算，核心要素是计 算，计算平台的训练 平台位于云端，而推 理计算位于BOX端，并 且能够适应各类算法 和硬件的要求，形成 一个通用计算平台， 更普遍的为客户场景 知识，但是低代码可以使得非IT人员快速构建业务系统成为可能，低代码平台是业 务研发和运行一体的平台，其内部实现并不容易，想落地更不容易，关键在于人们现在存在巨大的误区！工具思维导致落地艰难！ 业务沟通、需求分析与设计的交流平台 低代码平台表达的是业务逻辑。低代码平台的作用是将业务需求中的逻辑关系理清楚，帮助企业实现这个逻辑。 好的低代码平台要能适应企业的需求变化，提供需求变更管理 如果组件的实现方式依旧是

5. 部署负责人将 develop 分支代码部署到测试环境，然后再通知 QA 测试；（脚本或者人工）有什么问题？ • 效率低 • 没有代码检查； • 没有自动化测试（包括单元测试）； • 沟通成本高 • 开发需要通知负责人、测试、产品等；（而且是每次构建/部署 都需要） • 依赖多较好的开发流程（流程化、自动化） • 1. 开启一个新的 feature； • 2. Devloper

CONTENTS 微服务平台的监控演进 Mixer组件的功能介绍 基于Mixer的开发流程和实例微服务平台的监控演进典型的运维场景 传统的监控面临容器化和微服务化的困境 测试运维沟通鸿沟，如何提升沟通效率 监控工具繁杂，如何快速找到合适工具进行问题定位 偶发性问题场景复杂，如何保留发生现场 如何在错综复杂的未服用调用链路中找到错误源头监控场景转换 帮助运维人员快速的定位问题，解决问题

以运行的多快，也是指编写 Rust 程序的速度。Rust 编译器的检查确保了增加功能和重构代码 时的稳定性，这与那些缺乏这些检查的语言中脆弱的祖传代码形成了鲜明对比，开发者往往不 敢去修改这些代码。通过追求零成本抽象（zero-cost abstractions）—— 将高级语言特性编 译成底层代码，并且与手写的代码运行速度同样快。Rust 努力确保代码又安全又快速。 这里提到的只是几个较大的受益群体，Rust 这段代码无法通过编译！ 9/562Rust 程序设计语言 简体中文版 这段代码会 Panic！ 这段代码的运行结果不符合预期。 在大部分情况，我们会指导你将无法通过编译的代码修改为正确版本。 源代码 生成本书的源码可以在 GitHub 上找到。 译者注：此译本也有 GitHub 仓库，欢迎提交 Issue 和 PR :) 10/562Rust 程序设计语言 简体中文版 入门指南 让我们开始 Rust contents，不同的单词以及长 度各异的单词作为 query，以及各种其他变化进行检查。关键在于：迭代器，作为一个高级的 抽象，被编译成了与手写的底层代码大体一致性能的代码。迭代器是 Rust 的零成本抽象 （zero-cost abstractions）之一，它意味着抽象并不会引入额外的运行时开销，它与本贾尼·斯 特劳斯特卢普（C++ 的设计和实现者）在《Foundations of C++》（2012）中所定义的零开销

（a）研发者应在需求分析、项目立项、模型设计开发、训练数据选用等 关键环节，切实践行“以人为本、智能向善”理念宗旨，遵循科技伦理规范，采 取开展内部研讨、组织专家评议、科技伦理审查、听取公众意见、与潜在目标 用户沟通交流、加强员工安全教育培训等措施。- 13 - 人工智能安全治理框架 （b）研发者应重视数据安全和个人信息保护，尊重知识产权和版权，确 保数据来源清晰、途径合规。建立完善的数据安全管理制度，确保数据安全性

region-split-size = "256MB" 60. # 当 region 写入的数据量超过该阈值的时候，TiKV 会检查该 region 是否需要分裂。为了减少检查过程 61. # 中扫描数据的成本，数据过程中可以将该值设置为32MB，正常运行状态下使用默认值即可。 62. region-split-check-diff = "32MB" 63. 64. [rocksdb] 65. # RocksDB 般建议延迟在 5ms 以下，目前我们已经有相似客户方案，具体请咨询官方 info@pingcap.com。 目前官方文档是获取 TiDB 相关知识最主要、最及时的发布途径。除此之外，我们也有一些技术沟通群，如有需求可 发邮件至 info@pingcap.com 获取。 详细可参考系统变量。 支持，但语义上和 MySQL 有区别，TiDB 是分布式数据库，采用的乐观锁机制，也就说 select for ... ：用于显示 job_id 对应的 DDL 任务的原始 SQL 语 句。此 job_id 只搜索正在执行中的任务以及 DDL 历史作业队列中的最近十条结果。 是的，TiDB 使用的基于成本的优化器（CBO），我们有一个小组单独会对代价模型、统计信息持续优化，除此之外， 我们支持 hash join、soft merge 等关联算法。 可以通过 show stats_healthy

DeepSeek出现之前的十大预判 之一 传统AGI发展步伐在放慢 需要寻找新方向  Scaling Law边际效应递减  人类训练数据接近枯竭  合成数据无法创造新知识  推理能力难以泛化，成本高昂 全面超越人类的人工智能在逻辑上不成立政企、创业者必读 15 DeepSeek出现之前的十大预判 之二 慢思考成为新的发展模式  大模型发展范式正在从「预训练」转向「后训练」和「推理时计算」  大模型能以更少的参数量达到更高的性能  360联合北大研发：5%参数量逼近Deepseek-R1满血性能 18政企、创业者必读 DeepSeek出现之前的十大预判 之六 成本越来越低  过去一年，大模型成本「自由落体」  国外：GPT-4等效智能在过去18个月内价格下降240倍  国内：大模型「亏本」卖，可以「白嫖」大模型API能力 19政企、创业者必读 DeepSeek出现之前的十大预判 Law转变为强化学习Scaling Law 大数据+大参数+大算力的 预训练Scaling Law的边际效应递减 • 人类构造的训练数据已达上限 • 万亿参数规模之后，继续增大参数规 模难以带来质的提升 • 训练算力成本和工程化难度大幅上升 强化学习Scaling Law • 利用合成数据解决数据用尽问题 • 利用self-play强化学习，在不增大参 数规模前提下，大幅提升复杂推理能力 • 通过后训练算力和推理算力，在不增加

服务网格的痛点  方案众多，各有缺陷  与基础设施整合成本高  性能损耗  资源的额外消耗  扩展难度高 理想的服务网格应该是什么样？ 易于扩展 理想的服务网格 业务无感知 落地成本低 动态且增量配置 安全管控 可观测 流量精细化管理 跨集群部署 性能损耗低 资源消耗低 按需下发配置 理想的服务网格 整体使用体验上 • 学习和上手成本低 • 社区开放、活跃度高 且快速响应 理想的服务网格 按需下发配置  配置本身的精简 资源占用降低了 60% 较低的学习/维护成本  APISIX 丰富的文档，快速上手  抽象出来的网关对象通俗易懂  源码基于 lua 易学易懂  二次开发相比 C++ 要简单许多 强大的扩展/定制化能力  配合CRD进行扩展，更灵活 更原生 不侵入Istio原有配置 降低用户迁移成本/减少冲突可 能 通过 controller 与 amesh 进行 支持自定义插件，并且快速集成  支持多语言开发  golang  python  java  wasm  ...... 满足多协议的需求 APISIX Service Mesh  上手成本低  开发及扩展相当容易  性能优（尤其是多路由场景）  生态丰富，80+ 插件开箱即用  兼容 xDS，方便迁移  自定义 CRD ，增量推送策略  支持多协议 https://github