张广舟（明虚） 阿里云高级专家 Greenplum上云与优化 — ApsaraDB for Greenplum介绍 2016Postgres中国用户大会 目 录 content ApsaraDB for GP的定位 ApsaraDB for GP的内核优化 未来的规划 2016Postgres中国用户大会 ApsaraDB for GP的定位 2016Postgres中国用户大会 2016Postgres中国用户大会 ApsaraDB for GP的定位 ApsaraDB for GP = 简单、高效解决大数据分析需求 MPP + 列存压缩 复杂SQL + 查询优化器 本地高效存储 +高速网络 +预置稳定资源 = = 2016Postgres中国用户大会 GP vs. RDS? Select count(*) from customer group Name Id status city 列存块 ….. 列存块 列存 ≈索引 + index only 2016Postgres中国用户大会 GP vs. Hadoop? Orca优化器 SQL Runtime 本地存储 >5-30倍的性能优势 2016Postgres中国用户大会 ApsaraDB for GP vs. AWS Redshift? “有史以来卖的最好的云服务”

Postgres Conference China 2016 中国用户大会 HBase最佳实践及优化 陈飚 cb@cloudera.com Cloudera Postgres Conference China 2016 中国用户大会 关于我… 陈飚 Cloudera售前技术经理、资深方案架构师 http://biaobean.pro 原Intel Hadoop发行版核心开发人员, 成功实施并运维多 成功实施并运维多 个上百节点Hadoop大数据集群。 – 曾在Intel编译器部门从事服务器中间件软件开发，擅长服务器软件调 试与优化，与团队一起开发出世界上性能领先的XSLT 语言处理器 – 2010 年后开始Hadoop 产品开发及方案顾问，先后负责Hadoop 产品 化、HBase 性能调优，以及行业解决方案顾问 2 Postgres Conference China 2016 中国用户大会 HBase的模型特性 Hadoop database and NoSQL database • 基本的数据库操作CRUD • 强一致性 • 无SQL语言支持 • 稀疏的多维映射表 – 列存储 – 只用row key来定位行 – 每行可以有不同的列 – 数据有多个版本（在不同的时间点的快照信息） • 分布式的多层次映射表结构（key-value形式，value有多个） – 固定一个数据模型（固定数据模型能得到高性能，同时满足应用

培训服务介绍 VMware vSphere：优化和扩展 培训方式  讲师指导培训  实时在线培训 课程用时  为期五 (5) 天的讲师指导课堂培训  听课时间占 60%，动手实验时间占 40% 目标学员 经验丰富的系统管理员和系统集成人员 课程适用对象 ☒ 管理员 ☐ 专家 ☒ 工程师 ☒ 高级用户 ☐ 架构师 ☐ 专业人员 vCenter Server™ 5.0 讲授。 课程目标 课程结束后，您应能胜任以下工作：  配置和管理大型成熟企业的 ESXi 网络和存储系统。  管理 vSphere 环境变更。  优化所有 vSphere 组件的性能。  排除操作故障并找出造成这些故障的根本原因。  使用 VMware vSphere® ESXi™ Shell 和 VMware vSphere® Management 中约有三分之一的课程 内容将在本课程中重复出现。“VMware vSphere: Fast Track [V5]” 中的可扩展性主题也将在本课程中重复出现。 VMware vSphere：优化和扩展 VMware, Inc. 3401 Hillview Avenue Palo Alto CA 94304 USA Tel 877-486-9273 Fax 650-427-5001；

LLM 技术报告 大语言模型（LLM） 技术作为人工智能领域的一项重要创 新在今年引起了广泛的关注。 LLM 是利用深度学习和大数据训练的人工智能系统，专门 设计来理解、生成和回应自然语言。这些模型通过分析大量 的文本数据来学习语言的结构和用法，从而能够执行各种语 言相关任务。以 GPT 系列为代表，LLM 以其在自然语言 处理领域的卓越表现，成为推动语言理解、生成和应用的引 擎。 LLM LLM 在多个领域都取得了令人瞩目的成就。在自然语言处 理领域，GPT 系列模型在文本生成、问答系统和对话生成 等任务中展现出色的性能。在知识图谱构建、智能助手开发 等方面，LLM 技术也发挥了关键作用。此外，它还在代码 生成、文本摘要、翻译等任务中展现了强大的通用性。 本报告从技术人视角出发，将深入探讨 LLM 技术的背景、 基础设施、应用现状，以及相关的工具和平台。 2 / 32 LLM Tech Tech Map  向量数据库  数据库向量支持  大模型框架、微调 (Fine Tuning)  大模型训练平台与工具 基础设施 LLM Agent  备案上线的中国大模型  知名大模型  知名大模型应用 大模型 算力 工具和平台  LLMOps  大模型聚合平台  开发工具 AI 编程  插件、IDE、终端  代码生成工具 编程语言 3 / 32

架构分层模型适配 吴雪峰@201811 — 有效防⽌止架构腐化实践 CONTENTS 01 DDD分层参考架构 02 严纪律律 防腐化 — 分层模型适配 03 分层模型适配实例例 DDD分层参考架构 DDD分层参考架构 给⽤用户提供界⾯面，关注⽤用户交互和体验 前端应⽤用 API服务 业务领域 基础设施 为前端应⽤用提供API服务，关注事务和分布式等技术性问题 领域模型和领域逻辑，关注业务概念。 ⼤大量量业务逻辑堆积 模型: • View Object • Resource Model DDD分层参考架构 领域模型和领域逻辑，关注业务概念。 前端应⽤用 API服务 领域模型 基础设施 ⼲干系⼈人: 业务领域专家，业务领导 诉求: 表现业务概念和实现业务价值 要点: 业务建模和复杂性管理理 ⼯工作内容: • 建⽴立业务模型，并体现在代码上 • 管理理模型复杂度，适度拆分模块 ⼤大量量技术术语业务⼈人员完全看不不懂 模型: • 应⽤用服务 — 跨Bond Context DTO • 领域服务 — 跨聚合 • 聚合 实体 仓库 事件 DDD分层参考架构 访问外界系统（调⽤用外界系统）的技术相关实现。 前端应⽤用 API服务 业务领域 基础设施 ⼲干系⼈人: 外界系统 诉求: 稳定调⽤用外部系统 技术点: 使⽤用和适配外部系统模型，隔离和快速诊断错误 ⼯工作内容:

AI agent, etc. 最新版本 Qwen1.5 有以下特点： • 6 种模型规模，包括 0.5B、1.8B、4B、7B、14B 和 72B； • 针对每种尺寸提供基础模型和 Chat 模型，并确保聊天模型按照人类偏好进行校准； • 对基础模型和 Chat 模型的多语言支持 • 基础模型和聊天模型都支持多种语言； • 支持工具调用、RAG（检索增强文本生成）、角色扮演、AI Agent 快速开始 CHAPTER1 文档 1.1 安装 要快速上手 Qwen1.5，您可以从 Hugging Face 安装 transformers 库，并使用 Qwen1.5 Collection 中的模型。 我们建议您安装最新版本的 transformers 库，或者至少安装 4.37.0 版本。 1.1.1 Pip 安装 pip install transformers -U 1.1.2 Conda 5，我们建议您首先尝试使用 transformers 进行推理。请确保已安装了 transformers>=4. 37.0 版本。以下是一个非常简单的代码片段示例，展示如何运行 Qwen1.5-Chat 模型，其中包含 Qwen1. 5-7B-Chat 的实例： from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer device = "cuda"

业务性能优化概览 By Xargin 《Go 语⾔⾼级编程》合著者 Go contributor ⽬ 录 优化的前置知识 01 ⽣产环境的优化 02 Continuous profiling 03 优化的前置知识 第⼀部分 Latency numbers every programmer should know https://colin-scott.github.io/p io/personal_website/research/interactive_latency.html 优化的前置知识 • 要能读得懂基本的调⽤栈 • 了解 Go 语⾔内部原理(runtime，常⽤标准库) • 了解常⻅的⽹络协议(http、pb) https://github.com/bagder/http2-explained https://github.com/bagder/http3-explained ⽤户声明的对象，被放在栈上还是堆上， 是由编译器的 escape analysis 来决定的 ⽅法论 内存使⽤优化 CPU 使⽤优化 阻塞优化 GC 优化 标准库优化 runtime 优化 应⽤层优化 底层优化 • 越靠近应⽤层，优化带来的效果越好 • 涉及到底层优化的，⼤多数情况下还是修改应⽤代码 逻辑优化 ⽣产环境的优化 第⼆部分 ⾸先，是发现问题 API 压测 全链路压测 ⽣产环境被 ⾼峰流量打爆了

TGT 服务器的优化块设备协议 • NBD • Linux专有块设备协议 • iSCSI • 广泛支持的外部设备协议（块，磁带等）Curve云原生存储支持块设备 • 通过NBD，只支持Linux • 通过SDK API，目前只支持Linux • PFS • 扩大使用范围 • 通过iSCSI支持更多系统，例如Windows, 类UNIX系统等，使用两项基础 技术 • TCP/IP 多个target时，如果挂的设备多，一旦客户端请求量大，就会忙不过来。 • 开源界有尝试修改 • 例如sheepdog的开发者提交过一个patch，但是测试效果不理想，分析 原因，event loop依然是瓶颈对TGT的性能优化 • IO是使用多个epoll 线程，充分发挥多CPU能力 • 当前策略是每个target一个epoll线程，负责Initiator发过来的I/O • 好处是各target上的CPU使用由OS负责分配，CPU分配粒度更细 管理面是主线程，登录，增、删、改target,lun,session,connection,params 都在主线程，而target epoll 线程也要使用这些数据，多线程冲突，数据一 致性问题就来了对TGT的性能优化（续) • 为每一个target增加一把锁 • Target event loop (TEL)线程和管理面线程使用这把锁互斥 • TEL在运行时锁住这把锁，管理面只能等待，等TEL线程进入epoll