10月25日，第一届中国云计算基础架构开发者大会在长沙召开，星环科技与众多国内外厂商共同就“云原生”、“安全与容错”和“管理与优化”等云计算领域话题进行了深入交流和探讨。星环科技容器云研发工程师关于"基于Kubernetes的复杂工作负载混合调度器思考与实践"相关内容进行了分享，本文是对会议上内容的整理。

10月25日，第一届中国云计算基础架构开发者大会在长沙召开，星环科技与众多国内外厂商共同就“云原生”、“安全与容错”和“管理与优化”等云计算领域话题进行了深入交流和探讨。星环科技容器云研发工程师关于"基于Kubernetes的复杂工作负载混合调度器思考与实践"相关内容进行了分享，本文是对会议上内容的整理。

Spark 框架编写的应用程序可以运行在本地模式（Local Mode）、集群模式（Cluster Mode）和云服务（Cloud），方便开发测试和生产部署。

前端代码管理一直是困扰不少前端开发团队的难题，从开发到发布的整体工作流程中，除了常规的技术问题外，往往还伴随着沟通成本、维护成本及协作效率等问题。这些问题在团队规模较小的时候可能不太明显，但是当团队规模变大时就矛盾越发凸显。

前端代码管理一直是困扰不少前端开发团队的难题，从开发到发布的整体工作流程中，除了常规的技术问题外，往往还伴随着沟通成本、维护成本及协作效率等问题。这些问题在团队规模较小的时候可能不太明显，但是当团队规模变大时就矛盾越发凸显。

2022年2月22日，在今天这个特殊的日子里，历经多年持续迭代和千万周期实例并发调度考验的Taier（太阿）终于开源了！

导语 SuperSQL是腾讯自研的下一代大数据自适应计算平台。通过开放融合的架构，实现一套代码高效解决公有云、私有云、内网的任何大数据计算场景问题。我们通过将异构计算引擎/异构存储服务、计算引擎的智能化/自动化、SQL的流批一体、算力感知的智能调度纳入内部系统闭环，给用户提供极简统一的大数据计算体验。用户能够从繁杂的底层技术细节中解脱出来，专注于业务逻辑的实现，像使用“数据库”一样使用“大数据”，实现业务逻辑与底层大数据技术的解耦。 SuperSQL作为腾讯大数据智能计算平台的入口和决策中心，整合不同的大数

在之前的博客中我们介绍过concurrent等python多进程任务的方案，而之所以我们又在考虑MPI等方案来实现python并行计算的原因，其实是将python的计算任务与并行计算的任务调度分层实现。在concurrent和multiprocessing等方案中，我们的python计算任务和调度任务是一体化的，而且还有一个比较大的限制是没办法跨节点操作的，这对于任务与环境的定制化程度要求是比较高的。而MPI的方案在设计初期就考虑到了多节点之间通信的问题，而这种分层式的任务调度解决方案其实在架构上看也更加的合理。做计算的人只要考虑单个进程下的任务如何执行就可以了，至于任务如何并行如何调度，那就是上层的MPI该做的事情了。

导语 | 在庞大的数据系统中，往往会有大量的计算需求。传统的方式便是直接在代码写各种计算逻辑判断，这导致了代码非常臃肿，计算维护的成本变大。所以想着编写一套DSL，定义专用的语法去实现对数据的计算，并将其独立成为底层基础服务。 一、DSL 设计 （一）何为 DSL 领域特定语言（英语：domain-specific language、DSL）指的是专注于某个应用程序领域的计算机语言。不同于普通的跨领域通用计算机语言(GPL)，领域特定语言只用在某些特定的领域。 简单来说，就是利用DSL，通过抽象构建

谢远东，腾讯高级工程师，云原生机器学习社区 Kubeflow Member、 云原生数据编排与加速框架 Fluid（CNCF Sandbox） 核心开发者、Istio Member ，负责腾讯云 TKE 在 AI 场景的研发和支持工作。 彭芳，腾讯云容器产品经理，负责腾讯云 TKE 在存储、安全和云原生etcd服务的产品策划工作。 前言 Fluid 作为基于 Kubernetes 开发的面向云原生存算分离场景下的数据调度和编排加速框架，已于近期完成了 v0.6.0[1] 版本的正式发布。腾讯云容器 TK

谢远东，腾讯高级工程师，云原生机器学习社区 Kubeflow Member、 云原生数据编排与加速框架 Fluid（CNCF Sandbox） 核心开发者、Istio Member ，负责腾讯云 TKE 在 AI 场景的研发和支持工作。

Fluid 作为基于 Kubernetes 开发的面向云原生存算分离场景下的数据调度和编排加速框架，已于近期完成了 v0.6.0 版本的正式发布。腾讯云容器 TKE 团队一直致力于参与 Fluid 社区建设，在最新版本中贡献了以下两大特性：缓存引擎高可用运行时、新增数据缓存引擎实现 GooseFSRuntime 。

Fluid 作为基于 Kubernetes 开发的面向云原生存算分离场景下的数据调度和编排加速框架，已于近期完成了 v0.6.0 版本的正式发布。腾讯云容器 TKE 团队一直致力于参与 Fluid 社区建设，在最新版本中贡献了以下两大特性：缓存引擎高可用运行时、新增数据缓存引擎实现 GooseFSRuntime 。

实时视频流分析在智能监控、智慧城市、自动驾驶等场景中具有重要价值. 然而计算负载高、 带宽需求大、延迟要求严等特点使得实时视频流分析难以通过传统的云计算范式进行部署. 近年来兴 起的边缘计算范式, 将计算任务从云端下沉到位于网络边缘的终端设备和边缘服务器上, 能够有效解 决上述问题. 因此, 许多针对实时视频流分析的边缘计算研究逐渐涌现.

实时视频流分析在智能监控、智慧城市、自动驾驶等场景中具有重要价值. 然而计算负载高、 带宽需求大、延迟要求严等特点使得实时视频流分析难以通过传统的云计算范式进行部署. 近年来兴 起的边缘计算范式, 将计算任务从云端下沉到位于网络边缘的终端设备和边缘服务器上, 能够有效解 决上述问题. 因此, 许多针对实时视频流分析的边缘计算研究逐渐涌现.

实时视频流分析在智能监控、智慧城市、自动驾驶等场景中具有重要价值. 然而计算负载高、 带宽需求大、延迟要求严等特点使得实时视频流分析难以通过传统的云计算范式进行部署. 近年来兴 起的边缘计算范式, 将计算任务从云端下沉到位于网络边缘的终端设备和边缘服务器上, 能够有效解 决上述问题. 因此, 许多针对实时视频流分析的边缘计算研究逐渐涌现.

董晓聪，作业帮基础架构负责人，主要负责架构研发、运维、DBA、安全等工作。基于开源的力量，和云厂商一起完成作业帮技术体系的云原生重塑。 项目背景 作业帮教育科技（北京）有限公司成立于2015年，一直致力于用科技手段助力教育普惠，运用人工智能、大数据等前沿技术，为学生提供更高效的学习解决方案。随着业务需求的发展，作业帮的 IT 系统面临巨大挑战，现有基础平台架构已经无法满足快速增长的业务需求。业务对快速迭代、急速弹性、调用链追踪、统一的监控日志平台、提升计算资源利用率等需求迫在眉睫。 2019年下半年，作业

摘 要 随着物联网和移动终端的迅速发展，边缘计算技术应运而生，通过将计算和存储配置在互联网边缘，处理物联网终端产生的大量数据，应对时延敏感型应用请求。为提高计算资源使用效率，优化性能指标，边缘计算资源分配与任务调度优化问题受到了广泛关注。边缘计算资源的地理分散性、异构性以及对性能、能耗、费用、稳定性等的需求，增加了优化调度的复杂性。通过介绍边缘计算和物联网、云计算协同的系统模型，给出优化的指标、调度模型及其求解算法，包括精确算法、启发式方法及智能优化方法等，归纳典型应用案例，指出有待进一步研究的内容和方向，有助于促进边缘计算的发展。

项目上遇到一个爬虫问题，需要大批量提取数据，为了加快速度，采用多线程，研究多线程的时候出现了进程这个词汇，网上看到一篇文章写的不错，分享给读者。

基金项目：国家自然科学基金青年项目（61802245）；上海市“科技创新行动计划”青年科技英才扬帆计划（18YF1408200）