基于 KUBERNETES 的 容器器 + AI 平台 如何助⼒力力企业数字化和智能化转型 xiaoqin@caicloud.io VP of R&D 提纲 构建集群与管理理资源 - 73s 视频演示 多集群和镜像仓库 多租户和旧系统的集成 运⾏行行和构建应⽤用 Rudder - 应⽤用编排技术框架 Cyclone - 持续集成与交付引擎 运⾏行行 AI 应⽤用（机器器学习） 扩展性 - ⽀支持 AI ⼯工作流 运⾏行行 AI 应⽤用 KUBEFLOW 的应⽤用 • Kubeflow 社区的联合创始⼈人 • kubeflow/tf-operator • 定义 TFJob Spec (CRD) • 跟踪 TensorFlow 任务运⾏行行状态 • ⽀支持分布式 TensorFlow 任务 KUBEFLOW 之上 • 借⼒力力容器器平台提供⽣生产级的集群资源管理理 借⼒力力容器器平台提供⽣生产级的集群资源管理理 • ⼯工作区隔离与共享 • 数据、模型、环境、应⽤用等 • 全⾯面⽀支持 AI ⼯工作流 • 探索开发 • 线上运⾏行行 关注并回复 kubecon18 P7 展台

Apache Pulsar 云原⽣时代的消息平台 翟佳 streamnative.io ⾃我介绍 • 开源项⽬爱好者： • Apache Pulsar PMC成员 • Apache BookKeeper PMC成员 • EMC -> StreamNative • 华中科⼤ -> 中科院计算所 • Pulsar 的根本不同 • Apache Pulsar 简介 • Pulsar Apache Pulsar 是什么 streamnative.io Apache Pulsar 要解决的问题 • 企业需求和数据规模 • 多租户 - 百万Topics - 低延时 - 持久化 - 跨地域复制 • 解除存储计算耦合 • 运维痛点：替换机器、服务扩容、数据 rebalance • 减少⽂件系统依赖 • 性能难保障： 持久化（fsync）、⼀致性（ack: all）、多Topic • 云原⽣架构： • 存储计算分离 • 分层 + 分⽚ • ⾼性能 + 强⼀致性 • ⽀持统⼀的 Queue 和 Stream 的接⼝。 • 丰富的企业级特性 • 多租户隔离 — 百万Topics — 跨地域复制 — 鉴权认证 • Pulsar 的根本不同 • Apache Pulsar 简介 • Pulsar 的⽣态和社区 • Pulsar 的根本不同 • Apache Pulsar

用。 • DeepSeek-R1是其开源的推理模型，擅长处理复杂任务且可免费商用。 Deepseek可以做什么？ 直接面向用户或者支持开发者，提供智能对话、文本生成、语义理解、计算推理、代码生成补全等应用场景， 支持联网搜索与深度思考模式，同时支持文件上传，能够扫描读取各类文件及图片中的文字内容。 文本生成 表格、列表生成（如日程安排、菜谱） 代码注释、文档撰写 结构化生成 文章/故事/诗歌写作 ②与第三方合作（按需付费，灵活性高） 请根据ROI计算模型，对比5年内的总成本并推荐最优 解。" �实战技巧： "以下是某论文结论：'神经网络模型A优于传统方法B'。 请验证： ① 实验数据是否支持该结论； ② 检查对照组设置是否存在偏差； ③ 重新计算p值并判断显著性。" �实战技巧： 分析需求 "分析近三年新能源汽车销量数据（附CSV），说明： ① 增长趋势与政策关联性； 设计能激发AI创新思维的提示语 利用类比、反向思考等技巧拓展AI输出的可能性 巧妙结合不同领域概念，产生跨界创新 结果优化能力 分析AI输出，识别改进空间 通过迭代调整提示语，优化输出质量 设计评估标准，量化提示语效果 跨域整合能力 将专业领域知识转化为有效的提示语 利用提示语桥接不同学科和AI能力 创造跨领域的创新解决方案 系统思维 设计多步骤、多维度的提示语体系 构建提示语模板库，提高效率和一致性

平衡性能：在模型大小和 性能之间取得平衡，适合 中等规模任务。  多模态支持：支持文本和 图像处理，扩展应用场景。  可解释性：注重模型输出 的可解释性和透明性。 DeepSeek R1  高效推理：专注于低延迟和 高吞吐量，适合实时应用。  轻量化设计：模型结构优化， 资源占用少，适合边缘设备 和移动端。  多任务支持：支持多种任务， 如文本生成、分类和问答。 Kimi k1.5 5  垂直领域优化：针对特定领域 （如医疗、法律）进行优化， 提供高精度结果。  长文本处理：擅长处理长文本 和复杂文档，适合专业场景。  定制化能力：支持用户自定义 训练和微调，适应特定需求。 Open AI o3 mini  小型化设计：轻量级模型， 适合资源有限的环境。  快速响应：优化推理速度， 适合实时交互场景。  通用性强：适用于多种自 然语言处理任务，如对话 因素影响，仅供参考，无法作为决策制定、质量评估或产品验证的最终依据。 爬虫数据采集  目前DeepSeek R1、Open AI o3mini、Kimi k1.5支持联网查询网址，Claude 3.5 sonnet暂不支持；  四个模型均能根据上传的网页代码，对多个网址链接进行筛选、去重，完全提取出符合指令要求的所有网址链接并形成列表；  在复杂爬虫任务上，DeepSeek R1与Open

目 录 背景 01 技术简介 02 客户端 03 服务端 04 开源社区 05 Q&A 06 背景 第一部分 即将讲述的内容 • WebRTC 实时通讯 • Flutter 跨平台UI 开发框架 • 基于Flutter UI 框架的WebRTC 插件 flutter-webrtc • Go 语言的WebRTC 协议栈 pion/webrtc • 基于pion/webrtc 漂亮的app，最好全部(mobile, web, desktop)平台都支持. • 最容易使用的后端技术 真实世界的需求点 用开源方案实现需求 WebRTC + Flutter + Go 技术简介 第二部分 WebRTC 是什么 01. • 由 Google 发起的基于浏览器通讯标准 • 基于收购来的 GIPS (6800万美金)的高质量实时音视频引 擎 • 支持主流浏览器主流移动设备 • 历时十年成为Web 原生SDK开发(每平台人力投入) • UI 的一致性，更新迭代（类似SDK需按平台维护） • 性能问题(全部使用html5) 客户端是否有 更好的选择？ 为何选择 Flutter • 同样是 Google 发起的跨全平台高性能UI框架 • 基于 Skia 2D 渲染引擎 • 使用类似JS/TS的Dart 语言开发 • 支持代码编辑后热重载, Flutter 支持那些平台 iOS/A

基于这个协议，您可以自由： • 复制、发行、展览、表演、放映、广播或通过信息网络传播本作品 • 创作演绎作品 惟须遵守下列条件： • 署名。您必须按照作者或者许可人指定的方式对作品进行署名(但是不得以任何方式暗示它们支持您 或者您作品的使用)。 • 非商业性使用。您不得将本作品用于商业目的。 • 相同方式共享。如果您改变、转换本作品或者以本作品为基础进行创作，您只能采用与本协议相同的 许可协议发布基于本作品的演绎作品。 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25 4 目录 Lucid Lynx II.II 添加语言支持和更改默认语言 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41 II.III 创建一个用户账户和快速切换用户 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 430 IX Ubuntu 帮助和支持 435 IX.I 简介 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

搜狗资深工程师 关于我 搜狗商业平台研发部 资深开发工程师 l 主要从事商业平台研发工作，在构建高性能、高可用大规模 系统方面有丰富的实践经验 l 目前专注于云计算、DevOps 等相关领域，负责搜狗商业云 平台的设计研发工作 刘林 1. 背景介绍 2. Operator 的基本原理 3. MySQL Operator 设计实践 4. 小结 搜狗商业平台 技术体系广 服务多迭代快 服务多迭代快 搜狗产品矩阵 商业平台 信息流广告 搜索广告 品牌广告 代理商 广告主 技术体系 CRM 广告平台 物料展现 审核平台 大数据平台 基础架构 Golang C++ JavaScript Java Python 质量要求高 业务响应快 故障恢复快 Cluster1 搜狗商业平台业务系统 搜索推广 信息流 品牌 BizNginx （Load Balancer） 布 授 权 监 控 IaaS Registry SOA服务框架 DevOps 测 试 账户 搜狗商业平台基础平台 物料 计费 管理界面 项目 管理 CI&&CD 统一配 置中心 Cluster2 Node Node Node Node 商业云平台 BizCloud • 弹性伸缩能力不足 • 机器资源利用率不高 • 服务管理复杂 问题 有状态服务的需求越来越多

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后续版本更新，会在这里更新： 《JavaScript 正则表达式迷你书》 感谢 由于本书是由个人文章修改而成，感谢各平台读者的支持。 感谢湖山，是他说我该把这些东西写出来的。 感谢小不，他在多方面给予了我帮助，封面是他设计的。 感谢小鱼二，他对全书进行了仔细地校对，并提出了相应的修改意见。 感谢丹迪的支持，他为我设计了多个封面，风格比较前卫，留给后续版本。 最后，尤其要感谢各位大佬帮我写的推荐序。他们的 良师易得，益友难求。工作中得到了老姚的很多帮助，很是感谢。最近拜读了老姚的正则表达式一书 ，受益匪浅，从每次遇到正则问题，从百度到自己书写，都离不开书中的知识。并且此书通俗易懂， 条理清晰，每次阅读都会得到新的收获。感谢老姚，支持你，加油！ — _周末 对于正则的知识，之前看得总是零零碎碎的，没有好好地去系统学习过，所以在方面知识体系相对薄 弱。通过这本正则迷你书，总算有一个清晰掌握。一直以来比较关注作者的笔记和文章，自身在JS的 * TIP 对惰性匹配的记忆方式是：量词后面加个问号，问一问你知足了吗，你很贪婪吗？ 以上惰性量词对应的可视化形式是： 1.4. 多选分支 一个模式可以实现横向和纵向模糊匹配。而多选分支可以支持多个子模式任选其一。 具体形式如下：(p1|p2|p3)，其中 p1、p2 和 p3 是子模式，用 |（管道符）分隔，表示其中任何之一。 例如要匹配字符串 "good" 和 "nice" 可以使用

...................................................................................... 16 7.1 单机支持 1 万以上持丽化队列 ....................................................................................... 息兇投递，如果消息完全在一个内存队列中，那举在投递前可以挄照优兇级排序，令优兇级高的兇投递。 由亍 RocketMQ 所有消息都是持丽化的，所以如果挄照优兇级来排序，开销会非常大，因此 RocketMQ 没有特 意支持消息优兇级，但是可以通过发通的方式实现类似功能，即单独配置一个优兇级高的队列，和一个普通优兇级 的队列， 将丌同优兇级収送到丌同队列即可。 对亍优兇级问题，可以归纳为 2 类 1) 只要 的负担，实现相对复杂。 (1). 淘宝 Notify 支持多种过滤方式，包含直接挄照消息类型过滤，灵活的诧法表达式过滤，几乎可以满足 最苛刻的过滤需求。 (2). 淘宝 RocketMQ 支持挄照简单的 Message Tag 过滤，也支持挄照 Message Header、body 迕行过滤。 (3). CORBA Notification 规范中也支持灵活的诧法表达式过滤。  Consumer