数据湖系列之二 | 打造无限扩展的云存储系统，元数据存储底座的设计和实践
具体来说还要解决以下三个典型问题： 在保证元数据操作 ACID 的同时，降低分布式事务的高额开销 —— 解决事务功能和系统性能的矛盾 在提供高性能写操作的同时，保证范围查询的性能 —— 解决连续删除 + 范围查询和性能的矛盾 消除数据流程的单点，提供极致的扩展性和可用性 —— 解决多版本（事务）功能和高扩展性的矛盾 · 挑战一：在保证元数据操作 ACID 的同时，降低分布式事务的高额开销 痛点 分布式系统对
面向高性能计算场景的存储系统解决方案
在优化资源的同时，这些调度平台可以起到的另外一个作用是屏蔽掉存储系统的细节，简化整个 AI 训练使用存储的复杂度。当下业界已经公认的一个发展趋势就是使用 K8s 这样的调度系统来完成 AI 训练的调度，这也就要求存储系统能够接入 K8s CSI 体系。 在 GPU 训练中，读写存储系统工作通常是由操作系统内核来完成的。
唯捷城配
解决了调度对于司机行驶路线的监管问题，同时也提高了司机的配送效率。 可视的实时监控让管理更精细：唯捷城配引入百度鹰眼轨迹管理服务，方便对司机行驶线路进行分析，实现进一步的线路调优，极大的提高了整体运营的服务质量。 智能排线，构建智能化物流配送：城配领域最难要数调度问题，唯捷城配通过使用百度智能云物流智能调度引擎，使得唯捷城配为客户提供高质量服务的同时也为客户大大节省了时间和配送成本。
物体检测服务器端SDK集成文档-Linux-C++ - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
多线程预测 GPU 加速版 SDK 的多线程分为单卡多线程和多卡多线程两种。 单卡多线程：创建一个 predictor，并通过 PREDICTOR_KEY_GTURBO_MAX_CONCURRENCY 控制单卡所支持的最大并发量，只需要 init 一次，多线程调用 infer 接口。
图像分割服务器端SDK集成文档-Linux-C++ - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
多线程预测 GPU 加速版 SDK 的多线程分为单卡多线程和多卡多线程两种。 单卡多线程：创建一个 predictor，并通过 PREDICTOR_KEY_GTURBO_MAX_CONCURRENCY 控制单卡所支持的最大并发量，只需要 init 一次，多线程调用 infer 接口。
图像分类服务器端SDK集成文档-Linux-C++ - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
多线程预测 GPU 加速版 SDK 的多线程分为单卡多线程和多卡多线程两种。 单卡多线程：创建一个 predictor，并通过 PREDICTOR_KEY_GTURBO_MAX_CONCURRENCY 控制单卡所支持的最大并发量，只需要 init 一次，多线程调用 infer 接口。
集群启停 - 消息服务 for Kafka | 百度智能云文档
前提条件 停止集群时，集群必须处于 服务中 状态。 启动集群时，集群必须处于 已停服且未欠费 状态。 注意事项 集群停止并不会释放相关资源，在集群停止期间不可访问集群，但资源的持续占用依旧 会产生相关的费用 。 集群停止后， 客户端将无法连接集群 ，请谨慎操作。 操作步骤 停止集群 登录 消息服务 for Kafka控制台 进入集群列表页面。
JVM —— 类加载器的分类，双亲委派机制 千帆社区
在SPI机制中，通常使用线程上下文类加载器（Thread Context Class Loader）来加载具体的实现类。线程上下文类加载器是在多线程环境中引入的概念，用于指定每个线程的类加载器。线程上下文类加载器通常通过Thread.currentThread().setContextClassLoader()方法进行设置。
Logstash使用指南 - ElasticsearchBES | 百度智能云文档
filterworkers 或 -w Logstash会为 过滤插件（filter） 运行多个线程。例如： bin/logstash -w 5 为Logstash的filter会运行 5 个线程同时工作。 注意：Logstash目前不支持输入插件的多线程，而输出插件的多线程需要在配置内部设置。
产品权限问题 - 多用户访问控制 | 百度智能云文档
子用户权限 用户组权限 注意：在组员管理中，为新建组添加组员，组员继承组策略，同时拥有自身策略。
