华为云盘古大模型与通义千问大模型比较分析概述华为云盘古大模型与阿里云通义千问大模型是目前市场上备受关注的两个AI大模型。两者都在人工智能领域取得了重要进展，但各自有着独特的优势和发展方向。下面我们将从多个角度对这两个模型进行详细的比较分析。技术架构特点华为云盘古大模型华为云盘古大模型是基于华为自研的AI框架MindSpore和计算平台昇腾AI打造的，其特点在于全栈创新，包括芯片使能、AI框架、大模型等核心技术。盘古大模型强调在细分场景的落地应用，主要解决商业环境中的问题，用AI赋能千行百业。阿里云通义千问大模型阿里云通义千问大模型则侧重于多语言的预训练大型语言模型，支持文本生成、对话模拟、编程辅助等多种应用场景，展现了其强大的跨语言处理能力和多样化的应用潜力。数据处理能力华为云盘古大模型盘古大模型在数据处理方面，通过5+N+X的架构实现分层解耦，赋能各行各业，让每个行业、每个企业基于自己的场景都可以拥有自己的大模型。阿里云通义千问大模型通义千问大模型则在数据处理上，使用了超过3万亿Token的高质量数据进行训练，使其具备了更强大的推理、认知、规划和记忆能力。安全性华为云盘古大模型在安全性方面，华为云盘古安全大模型通过预训练、微调等方式可以预先自动化识别潜在的多种原生安全风险，提升安全运营效率。阿里云通义千问大模型通义千问大模型则未明确提及其在安全性方面的特色，但在多语言支持和全球化应用方面有所体现，这可能间接提升其在处理跨国界、多文化背景下的数据安全能力。应用场景华为云盘古大模型盘古大模型在应用场景上，覆盖了政务、金融、制造、医药研发、煤矿、铁路等多个行业，展现了其在多个领域的广泛适用性。阿里云通义千问大模型通义千问大模型则在应用场景上，不仅覆盖了传统的文本处理、对话模拟等，还包括了编程辅助、文档处理、音视频理解等更为丰富的功能。总结综上所述，华为云盘古大模型与阿里云通义千问大模型各有侧重，前者在商业场景的落地应用和技术架构的全栈创新上有明显优势，后者则在多语言处理和多样化应用场景上表现出色。两者都在推动AI技术的发展和应用上发挥了重要作用，但具体的优势和应用范围存在差异。企业在选择适合自身需求的大模型时，应根据自己的业务场景和需求进行权衡选择。

Linksoft消费MQS消息获取数据的方法概述Linksoft作为一个软件公司，其产品和服务涉及多个领域，包括但不限于金融、物联网、大数据等。在这些领域中，消息队列系统（MQS）作为一种异步通信的手段，常用于在不同系统间传递消息。Linksoft可能会利用MQS来实现数据的消费和处理。接下来我们将详细探讨Linksoft如何消费MQS消息以获取数据。消费MQS消息的基本原理MQS通常支持发布/订阅模式，在此模式下，消息生产者（Producer）将消息发布到一个特定的主题（Topic），而消息消费者（Consumer）则可以订阅该Topic以接收消息。Linksoft在消费MQS消息时，需要注册一个或多个Topic的订阅，当有新消息到达时，MQS会将消息推送给订阅者。具体实现步骤订阅Topic：Linksoft首先需要确定需要消费的Topic，并通过适当的接口进行订阅。这可能涉及到配置相关的订阅参数，如QoS等级（Quality of Service Level），以确保消息的可靠性和实时性。消息接收：一旦订阅成功，Linksoft的系统将会开始接收来自MQS的消息。消息的内容取决于Topic和消息格式，可能是JSON、Protobuf等格式的数据。消息处理：接收到的消息需要经过解析和处理。Linksoft可能会使用内部开发的解析器来解析消息内容，并根据业务逻辑对其进行处理。消息确认：在处理完消息后，Linksoft需要向MQS发送确认信号，表明消息已被成功消费。这通常是通过发送ACK（acknowledgement）消息完成的。高级特性消息过滤：Linksoft可能还会利用MQS的消息过滤功能，只订阅特定条件下的消息，以提高消费的效率和准确性。错误处理：在消费过程中，Linksoft需要实施错误处理机制，比如重试策略和死信队列（Dead Letter Queue, DLQ），以确保消息不会因为处理失败而被遗漏。性能监控：为了确保系统的稳定运行，Linksoft可能会监控消费过程的性能指标，如吞吐率、延迟等，并对异常情况进行预警和处理。结论综上所述，Linksoft消费MQS消息获取数据的过程涉及订阅Topic、接收和处理消息、发送确认等一系列步骤。在整个过程中，Linksoft还需要考虑到消息过滤、错误处理和性能监控等高级特性的实现，以确保数据消费的准确性和系统的可靠性。通过这样的机制，Linksoft能够有效地从MQS中获取所需的数据，并为其客户提供高质量的服务。

GaussDB、DWS、GaussDB A、GaussDB T、openGauss概念理解GaussDB数据库概述GaussDB是华为自主研发的关系型数据库，它支持x86和鲲鹏处理器，提供高并发事务实时处理能力、两地三中心金融级高可用能力和分布式高扩展能力。GaussDB数据库适用于金融、政府、电信、大企业等行业核心关键系统。GaussDB T数据库是GaussDB系列中的一员，专注于事务处理，而GaussDB A数据库则具备分析及混合负载能力，适合数据仓库、数据集市、实时分析等场景。GaussDB T数据库特性GaussDB T数据库特别适合于需要处理大量事务的系统，例如电信计费、银行交易等。它支持ACID事务、MVCC多版本并发控制，确保数据的一致性和完整性。GaussDB T数据库在基于鲲鹏处理器的16节点TPC-C标准测试中，性能达到千万级tpmC，显示出其在高并发场景下的优秀性能。GaussDB A数据库特性GaussDB A数据库支持行存储与列存储，提供PB级数据分析能力、多模分析处理能力。它适用于数据仓库、数据集市、实时分析、实时决策和混合负载等场景，广泛应用于金融、政府、电信、大企业等行业核心系统。GaussDB A数据库基于鲲鹏920处理器，相对通用同期芯片，TPC-H/TPC-DS性能提升30%。openGauss数据库概述openGauss是华为开源的数据库项目，旨在打造一个高性能、可伸缩、安全的开源数据库。openGauss社区聚集了众多企业和开发者，致力于推动数据库技术的创新和发展。openGauss社区已经有290多家企业和机构加入，近5000名开发者参与社区贡献，下载量突破190万次。GaussDB与openGauss的关系GaussDB和openGauss有着紧密的联系。GaussDB是华为基于openGauss开源社区的基础上开发的闭源数据库产品。两者共享相同的开源根源，但GaussDB作为闭源产品，提供商业级别的支持和担保，而openGauss则作为一个开放社区，鼓励开发者参与贡献，共同推动数据库技术的发展。总结综上所述，GaussDB、GaussDB T、GaussDB A和openGauss构成了华为在数据库领域的产品和项目矩阵。GaussDB系列数据库针对不同的应用场景提供了特定的优化和功能，而openGauss则作为一个活跃的开源社区，促进了数据库技术的普及和创新。通过这样的组合，华为不仅为行业客户提供了多样化的数据库产品选择，也为全球开发者提供了一个共建共享的开源平台。

技术干货SD-WAN小知识https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-02127159518771496051-1-1.html大模型微调时所需数据汇总https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-0267159605310135034-1-1.html微服务架构中确保服务间通信稳定性和响应性措施https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-02127159605573696054-1-1.htmlHibernate笔记分享https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-02127160036368238053-1-1.htmlAJAX开发小知识https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-02127160036438461054-1-1.htmlKubeEdge的关键组件mapperhttps://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-0256160041814358047-1-1.htmlKubeEdge应对边缘设备动态性和不确定性的策略https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-0204160138246197005-1-1.htmlKubeEdge支持边缘设备的本地自治能力分析https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-0250160138509650011-1-1.html边云协同AI在KubeEdge Sedna中的实现步骤https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-02102160138691597006-1-1.htmlAppStage对业务快速迭代的支撑https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-02115160383664985012-1-1.html资讯合集【话题交流】人工智能知识专题——看看大家人工智能AI知识知多少https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-0205160383867635014-1-1.html资讯|性能提升30倍！深入解读GaussDB(for MySQL)查询优化之Limit Offset下推https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-02102160384026870019-1-1.html转载-从K8s的“临时容器”看K8s设计的厉害之处https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-02115160386630881013-1-1.html资讯|华为云全域Serverless技术创新：全球首创通用Serverless平台被ACM SIGCOMM录用https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-0204160386696424016-1-1.html资讯|“城市数据空间”再创科技成果，闪耀数博会！https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-0205160387220949015-1-1.html

8月28日，以“数智共生：开创数字经济高质量发展新未来”为主题的2024中国国际大数据产业博览会（以下简称数博会）在贵州省贵阳市正式拉开帷幕。在数博会连续举办十年之际，本届盛会首次由国家数据局主办，突出国际化、专业化，以专业展览、开（闭）幕式、成果发布、行业交流等系列活动，着力抢抓新一轮人工智能发展机遇，推动数字经济高质量发展。会上，华为云Stack城市数据空间理念亮相领先科技成果发布会、数据空间国际交流活动、专业展览等环节，进一步增强行业影响力。权威奖项再下一城本届数博会筹备期间，领先科技成果征集工作同步开展。华为云Stack与上海数据集团联合申报的“基于可信计算的智能化数据开发与运营平台-城市数据空间基础设施”项目，入选优秀科技成果并编入《2024数博发布成果汇编》。城市数据空间理念以“AI+数据”双轮驱动，通过隐私计算、区块链、数智融合等技术打造城市级数据空间基础设施，使能数据“供得出、流得动、用得好”，推动城市数据价值潜能高质量释放。同时，城市数据空间理念与时俱进、不断创新，持续丰富能力与场景。本次获奖项目方案：提供软硬一体的机密计算环境和计算加速引擎，构建数据要素可信计算平台，支持数据“算得快”；利用数据胶囊技术，构建全场景的数据要素可信流通平台，使能数据“流得动”。相关方案在第七届数字中国建设峰会期间以“Trust For Data”联创成果的形式发布，本次科技成果入选，充分证明该成果在业界受到的权威认可。领先理念国际争鸣本届数博会期间，“数据无界：共创开放数据空间”为主题的数据空间国际交流活动成功召开。国家数据局、贵州省政府、国际电信联盟、国际数据空间协会、中国信通院、日本数据社会联盟、欧盟数据空间开源项目、华为、香港科技大学、上海数据集团等单位负责人围绕数据可信流通和开发利用的关键载体——数据空间这一重要课题展开交流，政、产、学、研各界凝聚共识，通过增强国际沟通合作，共同绘制数据空间未来蓝图。会上，上海数据集团有限公司党委副书记、总裁朱宗尧将城市数据空间作为创新实践进行分享。他表示，“城市是数据主要的载体，70%-80%的数据在城市内部流通。我们联合华为云，坚持可发现、可访问、可开发、可共享、可流通五个原则构建上海的城市数据空间，并共同发布《城市数据空间CDS白皮书》，通过打造‘天机 • 智信’、‘浦江数链’、‘数字信任’三大数据基础设施平台，保障数据可信流通、助力数据要素价值释放。”主题展览广泛关注在专业展览厅，华为打造“加速智能化”为主题的互动体验区。其中，数智融合展台以城市数据空间理念为主线展开，并重点阐述了如何利用AI充分释放数据新价值。多个省市数据局客户到访展台，与华为云技术专家交流城市数据空间理念如何落地，并探讨未来更多场景可能。城市数据空间理念发端于上海，其内涵将通过在更多城市的落地，逐渐向城市群/带、国家乃至全球扩展。城市数据空间理念，充分融入本届数博会的各个环节，受到业界广泛认同。城市数据空间不仅是数据空间，更是城市生命力的空间，孕育城市发展驱动力和技术创新突破力。未来，华为云Stack将持续携手各界，将数据工程等最新的技术应用到城市数据空间，释放数据新价值，让城市生命力更加旺盛。转自华为云公众号

近期，华为云发布一则重磅消息：华为云全域Serverless化背后的“基石”——元戎，中稿全球顶尖学术会议ACM SIGCOMM 2024。该会议在计算机科学领域享有崇高声望，2024年共接收投稿366篇，其中62篇被录用，录用率仅为16.9%。论文《YuanRong: A Production General-purpose Serverless System for Distributed Applications in the Cloud》揭示了华为自主创新的业界首个通用Serverless平台，提供通用函数编程模型，高可扩缩、高性能和高效对接后端服务的运行框架，助力华为云构建全域Serverless云服务。01Serverless 从“专用”走向“通用”当前，业界现有的Serverless产品主要限于事件驱动型应用，然而对于有状态微服务、大数据、HPC、AIGC等复杂应用，仍然面临如下四大核心技术挑战：1）函数间无法高效协同：函数间无法直接寻址，需绕走网关，导致互调性能差。函数间不支持共享内存，无法高效协同，难以满足微服务、HPC等场景对低时延的诉求；2）不确定的冷启动时延：冷启动是Serverless性能优化难题之一，尤其在微服务、AIGC等场景，容器启动时加载大镜像（GB级）的开销大，加之复杂的应用初始化过程，整个冷启动耗时分钟级，无法按需弹性；   3）状态外置影响性能：应用程序的状态必须外置到如OBS等远端存储，延迟可达数百毫秒，同时远端存储的带宽有限导致吞吐量低，难以满足大数据等场景多任务之间高效数据流转的诉求；4）用户函数和后端服务间交互复杂：后端服务通常是有状态的，并为每个客户端维护经过身份验证的活动连接，例如JDBC连接，但这些连接状态很难在协作的函数实例之间共享。此外，多个函数的并发操作也会导致分布式事务的问题。02元戎首创通用Serverless平台论文介绍了元戎通用Serverless平台的一系列关键创新。其中，针对挑战1和2，元戎构建了可扩展的函数系统，实现大规模函数调度、亚毫秒函数互调以及函数极速冷启动等关键技术，支持大规模多形态应用的统一管理和高效运行；针对挑战3，元戎内置了多语义数据系统，实现分布式共享内存对象以及流数据对象，提供分布式共享内存池，支持多语义数据的高效流转；针对挑战4，元戎构建了可移植的Bridge系统，提供事件和后端服务的标准抽象接口，解耦架构，同时支持连接复用和共享事务等功能。元戎进一步抽象了面向云原生编程的通用Serverless运行时接口，并实现了主流语言的Runtime。通过这些Runtime，元戎为开发者提供特定领域的简易编程模式，支持Web服务、大数据、AI训练/推理、HPC等全域Serverless应用。Ø 更多技术细节请参见华为云在ACM SIGCOMM 24发表的论文原文：链接：https://dl.acm.org/doi/10.1145/3651890.367221603通用Serverless客户案例  ● 案例1：全球销量领先车企基于Serverless构建千万级车联网平台当前，汽车行业的车联网业务对提升产业竞争力和创新能力方面具有重要意义。为了在未来10年内满足6700万接入车辆的业务需求，某全球销量领先的车企期望构建一个全生命周期车辆管理平台。该平台需要能够承载分钟级的车辆数据上报，每天100T的数据增量，并支撑至少10PB级以上的存量数据。此外，汽车接入具备典型的波峰波谷特征，白天上下班时请求峰值达3w+ QPS，夜间请求量相对白天锐减。如何构建支持千万车辆稳定接入的车联网平台，满足业务端到端秒级时延并降低成本，是企业面临的主要问题。Serverless方案凭借其按需全自动弹性，按请求计费，免运维等优势，最终在与传统虚拟机/容器方案的对比中胜出。华为云FunctionGraph（Powered by元戎）作为核心计算服务，结合APIG、DIS、EG等Serverless中间件，灵活组装数据转码、分发、转储等业务流程，函数级逻辑开发简单，实例多AZ部署保证了高可靠性。   该车联网平台完成Serverless架构升级后，弹性能力显著提升，达到业界领先的分钟级 5000+ 函数实例弹性，业务端到端时延从分钟缩短到秒，加速近20倍，资源利用率提高了50%，这与元戎提供的以下两个“黑科技”密不可分。首先，元戎创新提出了基于进程级快照的函数极速冷启动技术，支持对用户空间指定的进程进行“冻结”（即停止进程，并将该进程运行的所有上下文持久化为快照文件），并在必要时对其进行“解冻”（即通过保存的快照文件来正确恢复进程运行的上下文）。当用户请求触发函数启动时，直接基于函数快照恢复，跳过框架启动、业务初始化等耗时较长的阶段，进一步结合内置数据系统实现快照缓存加速，显著提升应用冷启动性能90%+。其次，元戎构建了分级调度架构，以应对生产系统中传统中心化调度架构的性能瓶颈，支持大规模函数实例的并行调度，并有效利用数据局部性，确保高可扩展性，更好地支撑千万级车辆接入的波峰波谷场景。车联网平台自商用上线以来，已经历春节等节假日的考验，峰值每天十几亿次函数调用无错误。该Serverless方案现已作为华为云标准车联网解决方案进行推广，帮助更多车企构建高可用、低成本的车联网平台。● 案例2：华为MetaERP全面Serverless化架构升级MetaERP是服务于华为公司生产制造、供应、采购、财务业务的SaaS系统，整个系统构成非常复杂，涉及微服务、函数、大数据等多种应用形态。当前架构面临研发成本高、资源成本高等一系列挑战。为了解决这些问题，MetaERP正在进行全面Serverless化架构升级，旨在打造业界首个Serverless ERP系统，实现研发和资源成本的双重下降。1）资产核算业务资产核算业务(MFA) 支持企业资产从获取到处置的全生命周期管理和交易核算，在资产使用寿命内，按照会计准则和税法要求，系统地计提资产折旧费用。该业务的资源池独立，作业时间集中，具有典型的波峰波谷特征。然而，Java微服务的启动时延超过1分钟，弹性响应慢，业务峰值处理性能不足，日常波谷时仍需要保持最低配置在线，平均资源利用率不到2%，导致资源成本高。   MFA业务基于元戎进行Serverless化改造，元戎提供Spring框架兼容能力，支持通过修改少量配置即可实现存量业务Serverless化。进一步，元戎通过函数极速冷启动技术，将业务冷启动时间缩短到5秒，弹性性能提升20倍。结合自动水平和垂直弹性能力，在无请求时支持业务实例缩容至0，月均资源消耗降低70%。2）销售订单业务当前，MetaERP依托平台基础功能（通用逻辑）来支撑上层大量的租户定制业务（扩展逻辑）。以销售订单业务为例，平台通用逻辑动态加载租户扩展逻辑，虽然实现了灵活定制，但两者耦合运行，无法保证安全隔离。元戎支持租户扩展逻辑以Serverless函数方式发布、运行，通过函数物理实例隔离的方式减少风险，保障通用层的稳定。然而，优秀的技术方案往往也难以一步到位，虽然实现了多租户之间的安全隔离，但也引入了两大挑战。首先，分离后的通用逻辑和租户扩展逻辑通过RPC通信，相比原先本地调用，耗时必然增加，且通信次数越多，耗时会越大。元戎提供亚毫秒函数互调能力，通过简化通信链路、亲和性调度、协议优化等关键技术，支撑通用逻辑和租户扩展之间高性能直连互通，实现端到端调用时延1ms。其次，不同的业务逻辑之间访问同一份数据时的事务一致性问题。元戎提供Service Bridge代理后端服务访问，利用路由计算，将同一事务的请求汇聚到同一个Bridge函数实例上，将原来分离的事务逻辑重新聚合成本地事务，解决分布式事务一致性问题。   04总结与展望近年来，华为云持续构筑全域Serverless云服务，推出了一系列竞争力领先的Serverless产品，包括函数工作流FunctionGraph、Serverless容器引擎CCE Autopilot、Serverless应用托管CAE、云数据仓库DWS、事件网格EventGrid等，高效支撑Serverless全面商业化。面向生成式AI浪潮，元戎通用Serverless将持续聚焦技术创新，突破大模型推理服务实例快速弹性、分布式KV Cache池化管理、多模型混部高效协同调度、超大规模分布式训练高可用性等关键技术，构筑大模型推理和训练的高性能、低成本、高可用性关键竞争力。通过这些创新，元戎将助力华为云打造极低成本、极致性能和极优体验的Serverless AI解决方案，实现全域Serverless化的竞争力领先，帮助千行万业的百万开发者缩短交付周期，提升上云效率，抢占市场先机。   

 从一个容器的不足说起容器概念出现时，有个非常重要的理念：容器中极简。即容器里面只保留需要运行的进程就可以，其他一律不要安装。这也是为什么Docker出现的那时，有一篇文章《为什么不需要在Docker容器中运行sshd》经常被提及的原因。但有时候Docker容器中缺少需要的软件。比如 curl，wget，ifconfig，ip，tcpdump 等基础软件包，遇到问题时，什么命令都敲不了，很是让人抓狂。平时定位问题的技术（各种Linux命令行工具），一点都用不上了。自己打的镜像倒还好，大不了重新打镜像把需要的工具也安装后，重新打镜像。但是如果是开源镜像就比较棘手。如何在没有安装软件包的容器里面，执行需要的命令行（二进制工具）进行调试，一直是K8s平台的一个小遗憾。我以前想K8s可以补充的功能之前唐老师写过《跟唐老师学习云网络 - nsenter魔法棒》，我还想着：可以利用Host上面的命令行呀，通过nsenter跳到容器里面，不就可以执行了么原文链接：https://bbs.huaweicloud.com/blogs/402638​当年还幻想可以给K8s提点proposal：让exec命令增加 --from-host 参数，当带上这个参数的时候，让kubelet直接从Host执行nsenter运行主机上面的二进制，这样就绕过了容器里面没有命令行的约束。方便管理员调试容器中相关问题。想法似乎挺好，后面转战上层AI平台，并没有继续关注这么底层的了。直到最近看到K8s的新功能：“临时容器” (ephemeral containers)。发现K8s对某个特性的设计还是非常值得点赞的。结果K8s实现的功能K8s为了能在容器里面，执行不存在的命令行，增加了一个 kubectl debug命令。大致流程如下图：​其中红色容器，就是一个“临时容器”，它与目标容器共享各种namespace，所以与直接在目标容器中执行命令的效果是一样的。通过指定镜像地址，来控制这个新启动的“临时容器”里面包含自己所需要的各类命令行。​这样就可以在任意K8s的容器里面，执行不存在的命令行工具了。比如，对某Pod里面的名为app的容器执行调试：kubectl debug -it -c debugger --target=app --image=busybox {POD_NAME}--target参数，是指定Pod中需要调试的目标Container（有时Pod有多个Container）。果然还是人家的更厉害看完K8s的实现，明显比我早期想的 “借用Host” 方法更好：其仍然保持Host节点的“极简”，而是将需要的工具仍然保持由容器来承载。这样可以借用任意的容器镜像，而不必在Host节点上面安装各种工具包。非常优雅。更“过分”的是，在节点上没有的命令行工具，也不需要给节点安装软件包，也可以通过临时容器来执行。kubectl debug node/mynode -it --image=ubuntu扩展性也很赞，确实考虑的挺周全。So，启动“临时容器”来在目标容器中“整活”走起~本文分享自华为云社区《从K8s的“临时容器”看K8s设计的厉害之处-云社区-华为云》，作者：tsjsdbd

1. 背景介绍在社区版MySQL中，使用LIMIT OFFSET的SELECT语句时，存储引擎层返回所有满足WHERE条件的行给SQL层处理，SQL层过滤offset行，返回n行数据。随着offset的增加，查询的时长也会显著增长。当offset达到百万级别的时候，查询耗时往往超出了业务可接受的范畴。SELECT * FROM lineitem LIMIT 10000000,10;或者SELECT * FROM lineitem LIMIT 10 OFFSET 10000000;为提升此类SQL语句的性能，GaussDB(for MySQL)引入了Limit Offset下推优化策略，即将offset的计算任务下推至InnoDB存储引擎，从而避免offset范围内的行被转换和传输到SQL引擎层，并从以下两个场景实现加速：1）节省InnoDB存储引擎和SQL引擎层之间的多次交互；2）当查询语句访问二级索引，需要回表获取其他的列信息时，InnoDB层对offset提前过滤可以消除回表的性能开销。2. 原理介绍GaussDB(for MySQL)推出的两个新特性，通过OP和RCR的结合，将LIMIT OFFSET的SELECT大数据量查询的性能提升一到两个数量级。• Offset Pushdown( offset下推，下文简称OP)• Redundant Condition Removal (冗余条件删除，下文简称 RCR)2.1 Offset PushdownOP赋予GaussDB(for MySQL)存储引擎InnoDB处理offset的能力。当OP启用时，SQL层会评估offset是否可以下推至存储引擎进行处理，并将下推信息传递给存储引擎。SQL层不再对存储引擎返回的行进行offset 处理，取而代之的是存储引擎层直接跳过offset 范围内的行，仅返回后续行，即查询所需要的行。首先，通过启用OP，offset 范围内的行不会再传输到SQL层，从而节省了存储引擎和SQL层之间多次来回交互时间；其次，对于非覆盖索引扫描（non-covering index，即查询访问二级索引之后还必须访问表），直接跳过offset范围内的行，可以节省对这些行回表访问的开销。这种对offset 的提前处理的方式，可以节省数据处理时间，特别是当offset 非常大时。OP是否生效取决于WHERE条件能否完全下推到存储引擎处理。如果WHERE条件能够完全下推到存储引擎，并使其能够基于索引进行筛选，减少需要处理的数据量，那么，OP就能有效地优化查询性能。2.2 Redundant Condition RemovalRCR的优化思路：当进行索引范围扫描时，SQL 层通常会对存储引擎返回的行执行冗余检查，因为它不知道存储引擎已经执行了这些检查，而RCR 就是让 SQL 层了解到这一点。为了使 OP 成为可能，除了要求WHERE条件能够被存储引擎独立且完整地评估，SQL 层还必须了解这点，从而避免冗余检查。OP功能的实现方式与索引条件下推 (Index Condition Pushdown，ICP) 类似。对于某些查询，ICP通过将整个 WHERE 子句下推到存储引擎来启用 OP。而RCR在 ICP 执行之前会先评估查询条件是否冗余，并移除冗余条件，以确保ICP不会处理冗余的条件检查。RCR很好地补充了OP特性的适用范围，允许更多查询使用 OP。3. 场景约束• 只支持单表的SELECT查询，查询使用的表必须是InnoDB表。• SELECT查询语句的WHERE条件可全部下推到引擎层。• 不支持SELECT DISTINCT、HAVING、GROUP BY、ROLLUP、聚集函数、WINDOW FUNCITON以及文件排序。• 不支持涉及多个分区的分区表查询。• RCR支持<，>，=，<=，>=，BETWEEN，IFNULL。4. 流程介绍在SQL层的优化器阶段，判断是否满足Limit Offset下推的条件。如果满足，则设置offset的值为0，并通知InnoDB层需跳过的offset的值，即SQL层对InnoDB层返回的结果不再进行offset的过滤。在InnoDB层，row_search_mvcc函数中根据SQL层传递的下推offset值，判断是否需要跳过当前row。如果判定需要则跳过，继续读取下一行，依次类推。(图1示意了Limit Offset下推查询优化的处理流程) 4.1 RCR生效OP场景GaussDB(for MySQL)做了RCR优化，这使得SQL层能够感知InnoDB层返回的记录都是经过过滤的，这意味着SQL层不需要再次过滤。该优化扩展了Offset Pushdown的生效范围，如图2所示。假设有一个二级索引(a,b,c)，WHERE条件中的范围条件如下：• a > x• a = x AND b > y• a = x AND b = y AND c > z相关SQL语句如下：create table t0(a int,b int,c int,index a_b_c(a,b,c));insert into t0 values(1,2,3),(4,5,6),(7,8,9);mysql> explain select * from t0 where a > 1 limit 10000,1;+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+-------+---------+------+------+----------+------------------------------------+| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+-------+---------+------+------+----------+------------------------------------+| 1 | SIMPLE | t0 | NULL | range | a_b_c | a_b_c | 5 | NULL | 2 | 100.00 | Using offset pushdown; Using index |+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+-------+---------+------+------+----------+------------------------------------+1 row in set, 1 warning (0.00 sec)mysql> explain select * from t0 where a = 1 and b > 1 limit 10000,1;+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+-------+---------+------+------+----------+------------------------------------+| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+-------+---------+------+------+----------+------------------------------------+| 1 | SIMPLE | t0 | NULL | range | a_b_c | a_b_c | 10 | NULL | 1 | 100.00 | Using offset pushdown; Using index |+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+-------+---------+------+------+----------+------------------------------------+1 row in set, 1 warning (0.01 sec)mysql> explain select * from t0 where a = 1 and b = 1 and c > 1 limit 10000,1;+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+-------+---------+------+------+----------+------------------------------------+| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+-------+---------+------+------+----------+------------------------------------+| 1 | SIMPLE | t0 | NULL | range | a_b_c | a_b_c | 15 | NULL | 1 | 100.00 | Using offset pushdown; Using index |+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+-------+---------+------+------+----------+------------------------------------+1 row in set, 1 warning (0.00 sec)如上SQL语句的WHERE条件经过RCR，SQL层去除冗余的条件，生效OP，提升性能。4.2 ICP生效OP场景对于ICP生效的SQL语句，SQL层在判断满足OP的约束条件之后，会向InnoDB层获取n条记录，InnoDB层则会跳过满足ICP条件的p条记录，把满足ICP条件的n行记录返回给SQL层，如图3所示。具体步骤如下：a) InnoDB 获取 一个record;b) 如果该record可见，则跳转c)，如果不确定，检查ICP是否匹配，如果匹配，则跳转到e), 如果不匹配，则跳转到a);c) 如果记录被标记为已删除，跳转到a), 如果没有被标记为已删除，跳转到d);d) 检查ICP是否匹配，如果不匹配，则跳转到a)，如果匹配，跳转到f);e) InnoDB使用聚集索引检查MVCC版本，如果检查record是可见的，则跳转到f)，如果不是，则跳转到a);f) 如果跳过的记录个数小于Limit Offset下推的值，则跳转到a)获得下一个record;g) 返回record给SQL层，SQL层发送结果给客户端;举例如下：create table t1(a int, b int, INDEX(b));insert into t1 values(4,4),(5,5),(6,6);set rds_empty_redundant_check_in_range_scan = off;mysql> explain select a,b from t1 where b>2 limit 100 offset 1;+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+------+---------+------+------+----------+----------------------------------------------+| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+------+---------+------+------+----------+----------------------------------------------+| 1 | SIMPLE | t1 | NULL | range | b | b | 5 | NULL | 3 | 100.00 | Using offset pushdown; Using index condition |+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+------+---------+------+------+----------+----------------------------------------------+1 row in set, 1 warning (0.00 sec)5. 使用方法除了使用特性开关来生效或者不生效Limit Offset下推优化，还可以使用hint：OFFSET_PUSHDOWN(table_name)：生效Limit Offset下推优化NO_OFFSET_PUSHDOWN(table_name)：不生效Limit Offset下推优化示例如下：基于TPCH的Schema进行举例，特性开关打开或者使用hint方式可以生效，执行EXPLAIN SQL查看执行计划时，Extra列会展示为Using offset pushdown。1）特性开关打开：mysql> EXPLAIN SELECT * FROM lineitem LIMIT 10000000,10;+----+-------------+----------+------------+------+---------------+------+---------+------+----------+----------+-----------------------+| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |+----+-------------+----------+------------+------+---------------+------+---------+------+----------+----------+-----------------------+| 1 | SIMPLE | lineitem | NULL | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 59281262 | 100.00 | Using offset pushdown |+----+-------------+----------+------------+------+---------------+------+---------+------+----------+----------+-----------------------+1 row in set, 1 warning (0.00 sec)2） 使用hint：mysql> EXPLAIN SELECT /*+ OFFSET_PUSHDOWN() */ * FROM lineitem LIMIT 10000000,10;+----+-------------+----------+------------+------+---------------+------+---------+------+----------+----------+-----------------------+| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |+----+-------------+----------+------------+------+---------------+------+---------+------+----------+----------+-----------------------+| 1 | SIMPLE | lineitem | NULL | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 59281262 | 100.00 | Using offset pushdown |+----+-------------+----------+------------+------+---------------+------+---------+------+----------+----------+-----------------------+1 row in set, 1 warning (0.00 sec)mysql> EXPLAIN SELECT /*+ NO_OFFSET_PUSHDOWN() */ * FROM lineitem LIMIT 10000000,10;+----+-------------+----------+------------+------+---------------+------+---------+------+----------+----------+-------+| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |+----+-------------+----------+------------+------+---------------+------+---------+------+----------+----------+-------+| 1 | SIMPLE | lineitem | NULL | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 59281262 | 100.00 | NULL |+----+-------------+----------+------------+------+---------------+------+---------+------+----------+----------+-------+1 row in set, 1 warning (0.00 sec)6. 性能对比采用TPC-H测试模型，Scale Factor(Gigabytes)为10的数据量，测试如下三种场景，lineitem表结构如下：CREATE TABLE `lineitem` ( `L_ORDERKEY` int NOT NULL, `L_PARTKEY` int NOT NULL, `L_SUPPKEY` int NOT NULL, `L_LINENUMBER` int NOT NULL, `L_QUANTITY` decimal(15,2) NOT NULL, `L_EXTENDEDPRICE` decimal(15,2) NOT NULL, `L_DISCOUNT` decimal(15,2) NOT NULL, `L_TAX` decimal(15,2) NOT NULL, `L_RETURNFLAG` char(1) NOT NULL, `L_LINESTATUS` char(1) NOT NULL, `L_SHIPDATE` date NOT NULL, `L_COMMITDATE` date NOT NULL, `L_RECEIPTDATE` date NOT NULL, `L_SHIPINSTRUCT` char(25) NOT NULL, `L_SHIPMODE` char(10) NOT NULL, `L_COMMENT` varchar(44) NOT NULL, KEY `i_l_partkey` (`L_PARTKEY`), KEY `i_l_partkey_suppkey` (`L_PARTKEY`,`L_SUPPKEY`)) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci1）如下SQL语句为Q1，访问主表且无谓词条件：mysql> EXPLAIN SELECT * FROM lineitem LIMIT 10000000,10;+----+-------------+----------+------------+------+---------------+------+---------+------+----------+----------+-----------------------+| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |+----+-------------+----------+------------+------+---------------+------+---------+------+----------+----------+-----------------------+| 1 | SIMPLE | lineitem | NULL | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 59281262 | 100.00 | Using offset pushdown |+----+-------------+----------+------------+------+---------------+------+---------+------+----------+----------+-----------------------+1 row in set, 1 warning (0.00 sec)2）带有谓词条件的查询，如下SQL语句为Q2，访问二级索引的Range查询，同时需要回表获取其他列的信息。mysql> EXPLAIN SELECT * FROM lineitem WHERE l_partkey > 10 AND l_partkey < 200000 LIMIT 5000000, 10;+----+-------------+----------+------------+-------+---------------------------------+-------------+---------+------+----------+----------+----------------------------------------------+| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |+----+-------------+----------+------------+-------+---------------------------------+-------------+---------+------+----------+----------+----------------------------------------------+| 1 | SIMPLE | lineitem | NULL | range | i_l_partkey_suppkey,i_l_partkey | i_l_partkey | 4 | NULL | 10949662 | 100.00 | Using offset pushdown; Using index condition |+----+-------------+----------+------------+-------+---------------------------------+-------------+---------+------+----------+----------+----------------------------------------------+1 row in set, 1 warning (0.00 sec)3）带有谓词条件的查询，如下SQL语句为Q3, 带有Order by且可以利用索引消除排序。mysql> EXPLAIN SELECT * FROM lineitem WHERE l_partkey > 10 AND l_partkey < 200000 ORDER BY l_partkey LIMIT 5000000, 10;+----+-------------+----------+------------+-------+---------------------------------+-------------+---------+------+----------+----------+----------------------------------------------+| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |+----+-------------+----------+------------+-------+---------------------------------+-------------+---------+------+----------+----------+----------------------------------------------+| 1 | SIMPLE | lineitem | NULL | range | i_l_partkey_suppkey,i_l_partkey | i_l_partkey | 4 | NULL | 10949662 | 100.00 | Using offset pushdown; Using index condition |+----+-------------+----------+------------+-------+---------------------------------+-------------+---------+------+----------+----------+----------------------------------------------+1 row in set, 1 warning (0.00 sec)针对上文所述的查询示例Q1、Q2、Q3。图4展示了开启与关闭Limit Offset下推功能的性能对比：基于TPC-H测试模型，Scale Factor(Gigabytes)为10的数据量，Q1提升5.56倍，Q2提升33.07倍，Q3提升33.02倍。7. 总结本文介绍了GaussDB(for MySQL)的Limit Offset下推优化，旨在解决带有Limit Offset查询语句的性能问题。通过将Limit Offset下推到存储引擎层，降低存储引擎和SQL引擎之间交互的数据量，减少二级索引回表的开销，显著提高查询性能。更多推荐

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AppStage对业务快速迭代的支撑概述AppStage是华为云推出的应用全生命周期管理平台，旨在帮助企业和开发者高效地实现应用的快速迭代和持续优化。通过一系列先进的工具和服务，AppStage在需求收集、开发流程优化、测试自动化以及市场反馈机制等方面提供了强大的支持。需求收集与分析AppStage通过提供一站式的应用生命周期管理，协助企业从需求收集到产品发布的每一个环节。它的需求管理功能可以帮助企业及时捕捉市场和用户的反馈，快速响应市场变化。AppStage的智能分析工具能够帮助开发者理解用户的行为和偏好，为产品的迭代提供数据支持。开发流程优化AppStage的开发流程优化建议涵盖了编码、测试、部署等各个阶段。例如，通过集成华为云CodeArts APITest服务，AppStage支持零代码的关键字驱动测试，简化测试用例的编写，加速自动化测试脚本的生成。此外，AppStage还提供了代码审查和持续集成的功能，确保代码质量的同时，加快开发进度。测试自动化AppStage的自动化测试服务能够大幅度提升测试效率，降低人工成本。它支持多种测试类型，包括性能测试、安全性测试和兼容性测试等，确保应用在不同设备和环境下均能稳定运行。市场反馈机制AppStage集成了用户反馈机制，允许开发者直接与用户沟通，收集用户意见，并根据反馈进行产品优化。这种机制有助于建立用户信任，提升用户满意度，同时也为产品的持续改进提供了宝贵的用户视角。结论综上所述，AppStage为企业的应用快速迭代提供了全面的支撑，无论是在需求收集、开发流程优化、测试自动化还是市场反馈机制方面，都能够帮助企业提升效率，优化产品，更好地满足市场的需求。通过AppStage的平台，企业可以更快地将新产品推向市场，同时确保产品的质量和用户体验。

边云协同AI在KubeEdge Sedna中的实现步骤概述KubeEdge是一个开源的边缘计算平台，旨在将云原生能力延伸到边缘节点。Sedna作为KubeEdge的一个子项目，提供了边云协同AI的能力，允许在边缘设备和云端之间进行有效的模型训练和推理。下面将详细介绍在KubeEdge Sedna中实现边云协同AI的具体步骤。边云协同AI的基本原理边云协同AI的核心思想是将复杂的AI模型训练放在云端进行，然后将训练好的模型部署到边缘设备上执行推理任务。这样可以充分发挥云端的计算优势，同时利用边缘设备的实时性和本地性特点，实现快速响应和数据本地化处理。具体实现步骤模型训练：在云端利用丰富的计算资源对AI模型进行训练，这一步通常涉及大量的数据和复杂的计算过程。模型优化与转换：为了便于在边缘设备上部署和使用，需要对训练好的模型进行优化和转换，使其适应边缘环境的计算和存储能力。模型部署：将优化后的模型部署到边缘节点，边缘节点可以是各种类型的设备，如摄像头、传感器等。数据处理与特征工程：在边缘设备上收集和处理数据，并进行必要的特征工程，为AI模型提供输入。模型推理：利用边缘设备上的模型对数据进行推理，得出结果。结果反馈与模型更新：将边缘设备上的推理结果反馈给云端，云端根据这些信息更新和优化模型，必要时重新下发新的模型到边缘设备。持续学习与优化：通过不断的迭代和反馈，模型可以在实际使用中不断学习和优化，提高推理精度和效率。关键技术与组件KubeEdge-Ianvs：作为业界首个分布式协同AI基准测试平台，为算法和服务开发者提供全场景可扩展的分布式协同AI基准测试。终身学习训练模块：用于解决数据漂移问题，通过在新分布的数据上持续训练模型，提高模型的推理准确率。难例样本挖掘：通过挖掘难例样本，大部分简单样本在边缘节点直接得到推理结果，少部分corner case、难例样本上传云端由大模型推理得到更完善的推理结果。云边协同推理：通过云边协同推理，可以有效降低深度学习模型的推理时延，同时提高推理的准确率。结论KubeEdge Sedna通过一系列的技术和流程，实现了边云协同AI的有效落地。这种架构不仅提高了AI应用的效率和准确性，而且还能适应不断变化的边缘环境和数据分布，具有很高的实用价值和广阔的应用前景。

简述KubeEdge是一个开源的云原生边缘计算平台，它扩展了Kubernetes的容器编排能力到边缘节点。KubeEdge支持边缘设备的本地自治，这意味着即便在与云端的连接中断的情况下，边缘节点也能够独立运行和做出决策。本文将深入探讨KubeEdge如何实现这一功能，并分析其在网络中断时边缘节点的独立运行能力。KubeEdge的边缘自治能力边缘自治的核心组件KubeEdge的边缘自治能力主要依靠以下几个核心组件：MetaManager：负责在边缘节点上持久化存储元数据，包括Pod、ConfigMap、Secrets等资源的信息。当边缘节点与云端的连接断开时，EdgeD可以从MetaManager中读取这些元数据，以确保服务的连续性。EdgeD：这是KubeEdge中的一个轻量级的kubelet版本，它负责边缘节点的应用生命周期管理。EdgeD可以独立于云端的指令运行和管理Pod，因为它可以访问MetaManager中存储的本地数据。EventBus：负责在边缘节点内部以及边缘节点之间进行消息传递，支持边缘节点间的协同工作。DeviceTwin：用于在边缘节点上管理设备的状态，支持设备状态的同步和恢复。网络中断时的运行能力当网络中断时，KubeEdge确保边缘节点能够独立运行，主要体现在以下几个方面：应用和服务的持续性：由于MetaManager的存在，边缘节点上的应用和服务可以依赖本地存储的数据继续运行，不受云端连接中断的影响。设备管理的自治：DeviceTwin允许边缘节点在没有云端指令的情况下，根据本地存储的设备状态信息独立管理设备。边缘节点的自我恢复：即使在网络中断的情况下，边缘节点也能借助MetaManager中的数据实现故障后的快速恢复。轻量化设计：EdgeD的内存占用极低（约70MB），这使得它能够在资源有限的边缘设备上运行，增强了边缘节点的自治能力。结论综上所述，KubeEdge通过一系列精心设计的组件和机制，实现了边缘设备的本地自治。这些组件不仅支持边缘节点在网络中断时的独立运行，而且还能够确保服务的持续性和设备的有效管理。KubeEdge的这种设计使其成为一个适用于各种边缘计算场景的强大平台。

KubeEdge应对边缘设备动态性和不确定性的策略简介KubeEdge是一个开源的云原生边缘计算平台，它通过将Kubernetes的能力扩展到边缘设备，提供了一种有效的手段来应对边缘计算环境的动态性和不确定性。本文将详细讨论KubeEdge如何处理这些问题，并对其核心功能和策略进行深入解析。KubeEdge的核心功能KubeEdge的核心功能包括边缘设备管理、边缘服务、边缘应用管理以及云边通信。这些功能共同构成了KubeEdge应对边缘设备动态性和不确定性的基础。边缘设备管理边缘设备管理是指KubeEdge能够自动发现、配置和下发设备状态监测等功能。这使得用户可以通过Kubernetes的管理能力来扩展至资源受限的边缘设备上。边缘服务边缘服务功能允许用户将服务部署在边缘设备上，这些服务可以执行本地化处理，减轻云计算负担，提高应用程序性能。边缘应用管理边缘应用管理功能使得用户可以在边缘设备上部署和运行应用程序，支持容器技术和轻量级的容器管理，使得应用程序可以在资源受限的环境下高效运行。云边通信KubeEdge支持多种通信协议，如HTTP、MQTT和gRPC等，用户可以根据应用程序的需求选择合适的通信协议。KubeEdge的策略动态性与不确定性应对策略KubeEdge通过其轻量级的组件和事件驱动的架构，即使在资源受限的环境下也能保证应用程序的性能。此外，KubeEdge支持边缘离线自治，即使在与云端的连接不稳定时，依然可以保证应用的正常运行。故障自愈能力KubeEdge允许边缘节点在没有云边连接的情况下自主工作，当网络恢复后，边缘节点可以迅速同步云端的配置和状态，实现故障后的快速恢复。通信协议的选择与优化KubeEdge不仅支持标准的云边通信协议，还允许开发者根据边缘设备的特定需求编写自定义逻辑，以适配不同的设备。总结综上所述，KubeEdge通过其独特的架构和功能，为边缘计算环境提供了一种强有力的解决方案。它不仅能够应对边缘设备的动态性和不确定性，还能在边缘节点发生故障时提供自愈能力，并通过多样的通信协议选择与优化，保证了云边协同的高效性。随着技术的不断发展，KubeEdge将继续在边缘计算领域发挥其重要作用。

在KubeEdge中，Mapper是一个关键组件，它负责管理和控制边缘设备。Mapper可以设置/获取设备数据，获取并报告设备状态，并且是KubeEdge和设备之间的管理器。KubeEdge使用Device Controller、Device Twin和Mapper来控制设备，其中Device Controller位于云端，而Device Twin和Mapper位于边缘侧。根据搜索结果，KubeEdge的设计允许通过Mapper来管理边缘设备，这是一种云原生的设备管理方式。用户可以定义设备配置文件，并以Kubernetes自定义资源的方式来云原生化管理边缘物理设备。Mapper通过实现KubeEdge edgecore中的DMI设备管理统一接口完成自身向KubeEdge集群注册、设备数据上报的能力。虽然Mapper是KubeEdge中管理设备的标准方式，但搜索结果中没有明确指出管理边缘设备是否“必须”通过Mapper。然而，考虑到Mapper提供的设备管理能力和KubeEdge的架构设计，使用Mapper来管理边缘设备是推荐的做法，尤其是在需要充分利用KubeEdge提供的设备管理功能时。综上所述，虽然搜索结果中没有直接说明管理边缘设备“必须”通过Mapper，但Mapper是KubeEdge中用于设备管理的核心组件，因此在实际应用中，通过Mapper来管理边缘设备是最佳实践。深入研究KubeEdge的Mapper组件主要承担哪些功能？KubeEdge的Mapper组件是边缘计算框架中的一个关键部分，它主要承担以下功能：协议适配和转换：Mapper负责对接入KubeEdge的终端设备，进行协议的适配和转换，使这些设备能够与边缘设备通信。它支持多种物联网协议，如MQTT、BLE、MOBUS等，并能够将这些协议转换为KubeEdge内部使用的通信协议。设备接入：通过Mapper组件，开发者可以根据需要开发设备所支持的协议的Mapper，从而实现不同通信协议设备的接入到KubeEdge系统中。这有助于解决异构硬件接入的问题，使得多种设备能够统一管理和通信。消息传递：Mapper从消息代理（如MQTT broker）订阅设备状态更新的主题，并将这些更新转换为终端设备所支持的协议，然后发送给相应的终端设备。这样确保了设备状态的正确传递和同步。边缘自治支持：Mapper组件还支持边缘节点在与云端完全断开连接的情况下自主工作，通过本地持久化应用和设备元数据，确保边缘节点能够在离线状态下继续执行任务，并在网络恢复时与云端同步数据。综上所述，KubeEdge的Mapper组件是实现设备接入、协议转换、消息传递以及支持边缘自治的核心功能模块。如何在KubeEdge中定义设备配置文件？在KubeEdge中定义设备配置文件通常涉及到创建和管理设备的边缘计算资源。设备配置文件可以包含设备的各种信息，如设备ID、设备类型、通信协议等，这些信息对于设备的注册、发现和管理至关重要。创建设备配置文件定义设备信息：首先，您需要定义设备的基本信息，这通常包括设备的唯一标识符（如设备ID）、设备类型、通信协议等。创建配置文件：使用YAML或JSON格式创建设备配置文件。配置文件应包含设备的详细信息，并遵循KubeEdge的设备资源定义格式。应用配置文件：将设备配置文件应用到KubeEdge集群中。这通常涉及到使用kubectl命令行工具或通过KubeEdge的边缘管理系统（如EdgeHub）来部署设备资源。管理设备配置文件设备注册：配置文件中的设备信息将被用于设备的注册过程，确保设备能够被边缘计算环境识别和管理。动态更新：设备配置文件可以动态更新，以适应设备状态的变化或环境的调整。监控和维护：KubeEdge提供了监控工具来跟踪设备的状态和性能，以及维护设备配置文件的准确性和时效性。请注意，具体的配置文件格式和管理命令可能会随着KubeEdge版本的更新而变化。因此，建议您参考最新的KubeEdge官方文档或社区指南来获取最新的信息和最佳实践。由于搜索结果中没有提供具体的最新信息，以上步骤是基于KubeEdge的一般操作流程提供的指导。如果需要最新的操作细节，您应该直接查阅KubeEdge的官方文档或参与其社区讨论。KubeEdge支持哪些类型的设备管理？KubeEdge是一个开源的边缘计算平台，它能够将云服务扩展到物理世界的边缘，实现设备、数据和应用的无缝连接。在设备管理方面，KubeEdge支持多种类型的设备，包括但不限于：物联网设备：KubeEdge能够管理各种物联网设备，这些设备可以是传感器、执行器或其他智能设备，它们能够收集数据、执行命令或响应云服务的指令。嵌入式设备：KubeEdge支持嵌入式系统，这些设备通常具有有限的计算资源和电源，但可以通过KubeEdge进行有效管理和控制。工业设备：在工业自动化和制造领域，KubeEdge可以管理各种工业设备，如PLC、机器人等，实现生产过程的优化和监控。移动设备：KubeEdge也支持移动设备的管理，如智能手机和平板电脑，这些设备可以作为边缘计算的一部分，执行特定的应用程序或服务。KubeEdge通过其边缘计算框架，提供了设备的注册、发现、监控和远程控制等功能，确保设备能够在边缘网络中高效运行。此外，KubeEdge还支持设备数据的本地化处理和分析，以及与云服务的安全通信，从而实现边缘计算的优势。

AJAX（Asynchronous JavaScript and XML）是一种在不重新加载整个网页的情况下，与服务器交换数据并更新部分网页内容的技术。它使用了JavaScript的XMLHttpRequest对象（或在现代浏览器中的Fetch API）来实现异步网络请求。AJAX的优点是可以提高用户体验，因为它允许网页动态加载数据，而无需重新加载页面。AJAX技术广泛应用于各种Web应用程序中，例如Gmail就是早期大规模使用AJAX的例子之一。在使用AJAX时，开发者需要注意浏览器的同源策略，这意味着JavaScript发起的AJAX请求通常只能与当前页面相同的源进行通信。为了实现跨域请求，可以使用CORS（Cross-Origin Resource Sharing）、JSONP或设置代理服务器等方法。最新的信息显示，AJAX的概念和应用仍然是Web开发中的重要组成部分，开发者可以通过学习和应用AJAX来创建更加动态和响应迅速的Web应用程序。AJAX = Asynchronous JavaScript and XML（异步的 JavaScript 和 XML）。AJAX 不是新的编程语言，而是一种使用现有标准的新方法。AJAX 是与服务器交换数据并更新部分网页的艺术，在不重新加载整个页面的情况下。AJAX 不需要任何浏览器插件，但需要用户允许JavaScript在浏览器上执行。AJAX编程步骤？1) 获得 XmlHttpRequest对象2) 使用 XmlHttpRequest向服务器发请求。                  a.发送get请求:                  /* open(请求方式,请求地址,同步/异步)  * 请求方式: get/post   * 请求地址：如果是get请求，请求参数添加到地址之后。                 * 比如  check_user.do?username=zs                 * 同步/异步:true 表示异步。*/xhr.open('get','check_user.do',true);                  b. 发送 post 请求:xhr.open('post','check_username.do',true); //#必须添加一个消息头content-type     xhr.setRequestHeader("Content-Type","application/x-www-form-urlencoded");3). 在服务器端，处理请求。4).在监听器当中，处理服务器返回的响应。xhr.onreadystatechange=function(){  //编写相应的处理代码  if(xhr.readyState == 4){    //只有 readyState 等亍 4,xhr 才完整地接收到了服务器返回的数据。    //获得文本数据    var txt = xhr.responseText;    //获得一个xml dom对象。    var xml = xhr.responseXML;    //dom操作、更新页面  }   };5.xhr.send(null)AJAX技术的优点?   1.页面无刷新   2.不打断用户的操作，用户的体验好   3.按需获取数据，浏览器和服务器之间数据的传输量减少   4.是一个标准技术，不需要下载任何的插件   5.可以利用客户端(浏览器)的计算能力