面向开发者的云原生 DevOps 平台 角色： 产品 / 架构 开发 测试 运维 运维 / 开发 技术支持 事件 需求设计 架构设计 拆任务、写代码 代码集成 xN 单元测试验证 xN 代码扫描 xN 自测、联调 xN 集成验证 xN 写测试用例 系统验证 xN 自动化测试 xN 性能测试 xN 安全测试 xN 数据变更 xN 统一交付变更通道 • 异构支持 - 统一产研运管理平面 重视开发者体验，工程师不再做脏活累活 传统 DevOps 体系 Zadig 云原生 DevOps 平台 高人效 低人效 低人效 / 低质量 / 低效率 / 高成 本： 人淹没在系统的海洋里，无数平台手工切换 高人效 / 高质量 / 高效率 / 低成 本： 人在系统之外 / 上，复杂性下沉到单一平台 希望 工程师不再 开 源 基 本 能 力 开 源 1.5 个月核心重构 65% 功能实现开源 支撑开源社区开发者环境 易 用 性 增 强 接入：安装 10 分钟以内，成功率达 90% 集成环境：支持开发者 Remote debug 工作流：效率和性能、开发者体验提升 贡献者流程建立 开 放 社 区 搭 建 2021 年 5 月 2021 年 7 月 2021 年 9 月 2021

--build 指令，不同平台，统一命 令！ • cmake -B build • cmake --build build -j4 • sudo cmake --build build --target install • cmake -B build 免去了先创建 build 目录再切换进去再指定源码目录的麻烦。 • cmake --build build 统一了不同平台（ Linux 上会调用 CMAKE_INSTALL_PREFIX ） -G 选项：指定要用的生成器 • 众所周知， CMake 是一个跨平台的构建系统，可以从 CMakeLists.txt 生成不同类型的构建系 统（比如 Linux 的 make ， Windows 的 MSBuild ），从而让构建规则可以只写一份，跨平 台使用。 • 过去的软件（例如 TBB ）要跨平台，只好 Makefile 的构建规则写一份， MSBuild 也写一份 。 MacOS 系统默认是 Xcode 生成器。 • 可以用 -G 参数改用别的生成器，例如 cmake -GNinja 会生成 Ninja 这个构建系统的构 建规则。 Ninja 是一个高性能，跨平台的构建系统， Linux 、 Windows 、 MacOS 上都可 以用。 • Ninja 可以从包管理器里安装，没有包管理器的 Windows 可以用 Python 的包管理器安 装： •

线程（并行课…） 英伟达家显卡（ GPU 专题） 软件要求： Visual Studio 2019 （ Windows 用户） GCC 9 及以上（ Linux 用户） CMake 3.12 及以上（跨平台作业） Git 2.x （作业上传到 GitHub ） CUDA Toolkit 10.0 以上（ GPU 专题） 关于作者 • 我是 Taichi 编译器的贡献者之一（ https://github 准备的参数可能对 MSVC 不适用。 构建系统的构建系统（ CMake ） • 为了解决 make 的以上问题，跨平台的 CMake 应运而生！ • make 在 Unix 类系统上是通用的，但在 Windows 则不然。 • 只需要写一份 CMakeLists.txt ，他就能够在调用时生成当前系统所支持的构建系统。 • 需要准确地指明每个项目之间的依赖关系，有头文件时特别头疼。 • CMake 可 • > cmake -B build • 让 make 读取 build/Makefile ，并开始构建 a.out ： • > make -C build • 以下命令和上一个等价，但更跨平台： • > cmake --build build • 执行生成的 a.out ： • > build/a.out 为什么需要库（ library ） • 有时候我们会有多个可执行文件，他

释放工程师创造力 DevOps 价值链平台 产 业 数 字 化 核 心 资 产 是 软 件 和 数 据 ： 传 统 软 件 / 配 置 / 数 据 迭 代 方 式 已 经 无 法 适 应 ， 软 件 工 程 化 时 代 已 然 到 来 。 Z a d i g 软 件 工 程 平 台 是 国 内 落 地 程 度 最 深 、 使 用 范 围 最 广 （ 近 千 家 企 业 ） 的 云 原 原 生 D e v O p s 平 台 。 领先企业抢先实践 Zadig Zadig 研发数字化转型方案正成为产业数字化战略的核心环节 Zadig 设计思路：通过「平台工程」解决流程挑战，通过「技术升级」提升组织效能 01 04 02 03 工程化协同：“人、技术、流 程、工具” 四维协同基线，沉 淀全流程数据，从感知到赋 能，服务于工程师 释放云基建能力：链接任何云 及自建资源（容器、主机、车 现存做法大多以「单点工具 + 写脚本」或运管类平台为主， Zadig 则是面向开发者视角，中立，云原生一体化价值链平台。 与现存 DevOps 方案对比： 现存方案 典型代表 方案特点分析 Zadig 优势 传统 Jenkins 方案 GitLab + Jenkins + 脚本化 运行效率低，管理维护成本高 方案局限性大，安全性风险高 无法支持敏捷交付模式 支持从需求到发布全流程敏捷交付。尤其面向

刚刚说的让 10000000 表示 -1 ， 11111111 表示 -128 的方法就叫做反码表示法。 • 但是这样还有一个问题，那就是硬件电路上，需要完全重新设计，对符号位做一些特殊判 断，才能支持有符号整数的加减法，因此如今的计算机都采用了一种更聪明的表示法： • 他们让 11111111 表示 -1 ， 10000000 表示 -128 ，也就是大名鼎鼎的补码表示法。 • 这样做的目的是，利用加法器的“溢出”机制，例如 位。 Windows 认为 long 不论 32 位系统还是 64 位系统都一样应该为 32 位，认为这样安全。 因此我们在编写 C 语言程序时，应该避免使用 long 类型，他会导致你的程序难以跨平台。 除了 long 之外的其他类型则没有区别，可以放心使用。 无符号整数： unsigned 修饰 有符号版本 无符号版本 char unsigned char short unsigned typedef int int32_t; • typedef long long int64_t; • 这样不论操作系统对类型的定义如何混乱，这些标准化的类型都是确定的大小。 • 这就避免了跨平台的麻烦，而且直接他们在类型名字中直接写明了类型的大小，更直观。 标准化的类型： stdint.h • 除了有符号的 int32_t 系列外，也提供了无符号 uint32_t 系列： • typedef

营成本，是一个极简的时序数据处理平台。 采用关系型数据库模型  需要建库、建表，  为提升写入和查询效率，要求一个数据采集点一张表  为实现多表聚合，引入超级表概念  子表通过超级表创建，带有标签，通过标签实现多表 高效聚合 高效写入  支持标准 SQL 写入，支持批量写入  支持 Schemaless 写入  支持从 Kafaka, MQTT, OPC - 业务模式 开源版 企业版 云服务版 核心功能开源 • SQL 支持 • 无模式写入 • 缓存 • 流计算 • 数据订阅 • 集群、高可用 高可靠、线性扩展 + 专业技术服务 • 边云数据复制 • 跨云 / 异地数据复制 • 增量备份 • 多级存储 • 工业数据接入 全托管时序数据 管理云服务平台 • 全托管服务 • VPC 对等连接 • 多云部署（ AWS/Azure/ 数据总线 / 消息队列消息接入，定制化程度要求高 • 数据业务逻辑自定义需求强 • 一定的实时数据分析能力 taosX - 功能路线图 集群运维 数据接入 流式处理 流式处理 数据分享 开放平台 • Backup/Restore • Replication • Migration • Data Sources • IoT Protocols • Streaming Pipeline

伴随市场对于知识图谱应用的不断深入，图数据规模和应用性能之间的矛盾愈 加凸显，海致针对以上背景展开了系统性的技术攻关，解决了图数据的高效存 储、索引及复制难题，提出了基于图缩减的高效分析方法，并孵化出了一个大 规模图数据分析平台 AtlasGraph 。 5 获得 2022 年中国电子学会科学技术奖科技进步一等奖 中国电子学会发布的《 2022 中国电子学会科学技术奖公告》，海 致星图与北京邮电大学、蚂蚁科技集团有限公司、中移动信息技术 的建模能力不足、结构知识难用、巨量数据难算等技术挑战，实现了大规模复杂异质图数 据的表示学习模型、语义推荐和风险管理关键技术，构建了完整的兼具理论指导与应用检 验的大规模图数据智能分析系统与平台，满足了大数据时代从复杂异质图数据中进行知识 发现的重要需求。最终获得国内外授权发明专利 43 项， CCF -A 类论文 51 篇，获得 2 次国际竞赛冠军，参与了 2 项图计算相关标准制定。 Source ： Graph Aware 图数据库发展趋势 AtlasGraph 研发背景 • 业务对大图分析的诉求（千亿点、万亿边） • 实时风控对图库的性能挑战（ OLTP 毫秒级响应） • 海致图平台产品服务于金融、政府行业有大量业务经验积累（接近客户需求） • 现有开源产品无法满足要求（受限于基础架构设计，优化性能有限） 新一代分布式图数据库需具备的特性 特性 信 雅 达 • 高可用

Linux 用户） CMake 3.12 及以上（跨平台作业） Git 2.x （作业上传到 GitHub ） CUDA Toolkit 10.0 以上（ GPU 专题） 温馨提示： 1. 会用到第二讲（ RAII 与智能指针）里的知识 2. 课件中一部分代码是基于 C++17 的 个人认为， C++11 中很多特性， 其实可以看做是为了支持多线程而 顺带引入的……如 chrono 、移动 、 milliseconds 是 duration 的类型别名 这里我们创建了 double_ms 作为 duration 的别名 跨平台的 sleep ： std::this_thread::sleep_for • 可以用 std::this_thread::sleep_for 替代 Unix 类操作系统专有的的 usleep 才能继续和用户交互。 • 下载完成前，整个界面都会处于“未响应”状 态，用户想做别的事情就做不了。 现代 C++ 中的多线程： std::thread • C++11 开始，为多线程提供了语言级别的 支持。他用 std::thread 这个类来表示线 程。 • std::thread 构造函数的参数可以是任意 lambda 表达式。 • 当那个线程启动时，就会执行这个 lambda 里的内容。

● 转账计划 ○ 有向无环图 ○ 节点是一个任务 ○ 边是依赖关系 ● 事务层 Marker 负责执行计划 ○ ACID 保证 ○ 依赖控制 ○ 条件执行 ○ 调度账户变动请求 跨分区转账 分布式账务系统 拥抱开源 github: https://github.com/airwallex/Auticuro doc: https://airwallex.github. 落地第一个 Rust 项目 磨刀霍霍 – 技术选型 心路历程 ● 对新技术持开放态度 ● Kotlin ：简洁， JVM, GC ● Rust 引入 Linux 内核 ● Android 支持 Rust ● 积极探索新技术对金融科技的改变 ● 对于核心领域系统，追求极致性能，使用 Rust Airwallex 业界 共识 厉兵秣马 - 人才培养 Rust 的吸引力 ● 更加容易吸引对技术有追求的人才 ：偏基础架构，适合精心打磨 ● gRPC ：跨语言跨平台通讯 心路历程 真刀实枪 – 开发调试部署 IDE JetBrains + Rust 插件 Gitlab CI/CD 心路历程 真刀实枪 – 文档工具 文档生成 CI/CD git page 作为文档 心路历程 吐槽点 ● Nightly 版本编译器： tikv ， raft-rs ● 无官方库，官方库支持不成熟 ○ Kafka （第三方：

因此硬件出于安全，预取不能跨越页边界，否则可能会触 发不必要的 page fault 。所以我们选用页的大小，因为本 来就不能跨页顺序预取，所以被我们切断掉也无所谓。 • 另外，我们可以用 _mm_alloc 申请起始地址对齐到页边 界的一段内存，真正做到每个块内部不出现跨页现象。 手动预取： _mm_prefetch • 对于不得不随机访问很小一块的情况，还可以通过 _mm_prefetch 字节，才能避免 浪费读取的带宽。这样的条件实在有点苛刻，毕 竟小彭老师的电脑还不支持 AVX512 。 • 可以用 _mm_stream_si32 指令代替直接赋值的 写入，他能够绕开缓存，将一个 4 字节的写入操 作，挂起到临时队列，等凑满 64 字节后，直接写 入内存，从而完全避免读的带宽。 • 可惜这货只支持 int 做参数，要用 float 还得转换 一下指针类型， bitcast _mm_malloc(n, aalign) 可以分配对齐 到任意 a 字节的内存。他在 这个头文件里。是 x86 特有的，并且需要通 过 _mm_free 来释放。 • 还有一个跨平台版本（比如用于 arm 架构） 的 aligned_alloc(align, n) ，他也可以分配对 齐到任意 a 字节的内存，通过 free 释放。 • 利用他们可以实现分配对齐到页面（ 4KB