KubeEdge是否提供了一套完整的解决方案来处理AI任务的调度、资源管理和负载均衡？

在边缘计算场景下，KubeEdge如何保证数据安全和隐私保护？

KubeEdge是如何确保在网络不稳定的情况下仍能保持良好的数据传输质量？

哇哇哇 我竟然是第一个！

计划缓存计划缓存技术，一般在OLTP的业务负载中，因为涉及的数据量较少，通过索引加速数据访问路径后，查询解析、重写、优化占比就很高。对于模板行之的语句，可以将模板语句的计划缓存起来，那么同模板不同参数语句执行时，直接使用缓存计划，大大提升并发吞吐量。我们可以想一下，缓存计划是针对一个session，还是针对整个系统的，所以引申出两个概念，local plan cache和global plan cache。如果只在session上缓存已执行计划，那可能会导致每个session上执行计划都很多，占用内存资源高，GPC可以很好解决内存占用问题，但维护代价较大，管理成本高。还有一个问题是缓存计划可能针对某一类SQL，如果参数变化后，执行计划不优怎么办。GaussDB实现了计划自适应选择的能力，可以自动为不同参数配置最佳的缓存计划。智能基数估计智能基数估计主要解决两个问题：一是什么时候创建多列统计信息？二是创建什么类型的统计模型？当前常见的方案是采用MCV（一种软件架构模式）和直方图的统计模型来实现。但这两个方案在单列场景估计的比较准确，在多列场景中仅支持单表，而且误差较大，无法应用。GaussDB创新性地设计出基于库内轻量级贝叶斯网络算子模型来实现多列场景下的基数估计。基于DB4AI的轻量级算子，在数据库内完成训练和推理，对内核几乎无影响；在自动analyze收集统计信息时，自动创建贝叶斯网络模型；优化器在进行多列基数估计时，调用训练好的模型，给出准确率的数值。分布式查询执行GaussDB分布式数据库在查询执行过程中，采用多种技术提升查询执行的性能。其中分布式执行框架用于实现分布式集群的多节点并行处理能力，提升集群整体的性能。在复杂语句查询时，会将重执行算子下推到DN节点执行，例如AGG算子等。在下推算子执行时，会考虑数据本地性，尽可能在本地计算，减少数据在网络中的传输开销，从而同时整体的查询性能。在单节点内，通过SMP并行技术，重分利用多核cpu的并行加速，结合内存管控，提升单节点的性能。GTM LiteGTM负责全局事务的一致性，传统的GTM组件需要维护每一个活跃事务信息，作业执行时，需要从GTM获取快照时，拿到的是当前的活跃事务链表，如果量特别大，将对网络并发带来压力；GaussDB实现GTM lite能力，通过CSN号代替事务链表，获取的快照仅为CSN号，在事务提交时，也只需要原子加CSN号。在可见性判断时，基于CSN号进行，如果事物结束的CSN比快照中csn值小，那么元组可见，否则元组不可见。日志并行流水线数据库日志系统非常关键，是数据持久化的关键保证。传统数据库一般采用串行刷日志的设计，因为日志有顺序依赖关系。GaussDB采用log writer日志写盘线程并行写机制，充分发挥多通道IO的能力。主要机制是将一把大锁，拆分为多个并行的小锁。部分worker线程的事务日志写到一个事务日志共享缓冲区，每个事务结束前保证对应的事务日志LSN已经刷盘，有全局LSN原子加保证顺序。NUMA AwareGaussDB在多核ARM架构下，通过NUMA Aware技术解决跨NUMA内存访问延迟问题。做几个主要工作包括全局数据结构NUMA化改造，降低数据换成访问延迟，关键数据结构包括CLOG、Wal insertlock、proc array等；将内核工作线程与numa node进行绑定，避免跨numa调度；利用原子操作指令集LSE，提升计算性能。参考链接：DTCC 2023专家解读 | GaussDB技术解读系列之性能调优-云社区-华为云 (huaweicloud.com)

参考链接：GaussDB(for MySQL)读写分离最佳实践-云数据库GaussDB(for MySQL)-最佳实践 - 天翼云 (ctyun.cn)

1. 分布式架构2. 弹性计算能力3. 自动负载均衡4. 数据分区与水平扩展5. 异构集群支持

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支持！GaussDB部署形态_GaussDB数据库部署形态_高斯数据库部署形态_华为云 (huaweicloud.com)

容器化+Kubernetes管理