2022年12月10日，中国DevOps社区西安第18届Meetup（线上）成功举办，我们邀请到陈鹏飞、贺国锋、吕昱峰3位老师带来《基于eBPF的服务网格性能瓶颈定位与优化》、《openGauss+Wasm：构建安全高效的UDF执行引擎》、《基于MindSpore的自然语言处理套件》等技术硬核话题分享，精彩不断，200余位DevOps实践者爱好者热情地参加了此次线上分享活动。
陈鹏飞《基于eBPF的服务网格性能瓶颈定位与优化》
（观看回放）
近年来，服务网格技术不断成熟，出现了多种成功的网格系统如Istio、Linkerd、Dapr等。同时，服务网格技术也开始在工业界落地，IBM、阿里、华为、微软等企业已经在部分业务中启用网格技术。为了支持云原生应用，服务网格引入网络代理如Envoy。这些网络代理将原有云原生应用的网络通信逻辑下沉到基础设施，减少了开发成本，提高了部署效率。但是，大量的网络代理造成的资源开销以及对业务性能的影响不容忽视，这也是阻碍服务网格大规模落地的重要原因。为了缓解该问题，陈鹏飞老师在本次分享中，介绍基于了eBPF的服务网格数据面性能优化方法、测试结果以及未来展望。
贺国锋《openGauss+Wasm：构建安全高效的UDF执行引擎》
（观看回放）
openGauss是一款高性能、高可靠、高可用、易运维的面向数字基础设施的开源数据库。Wasm是一种基于栈式虚拟机的二进制指令格式，旨在为众多编程语言提供一种可移植的编译目标，方便应用在web客户端及服务器上的部署运行。为了推广和增强Wasm在服务端的应用，字节码联盟主导孵化了Wasmtime项目。该项目提供一个针对Wasm字节码的独立的运行时。Wasmtime具有快速、安全、可配置、WASI接口丰富、标准兼容等特点。贺国锋老师在本次分享中介绍了openGauss基于Wasmtime构建的安全高效的UDF执行引擎。
吕昱峰《基于MindSpore的自然语言处理套件》
（观看回放）
近年来，随着大模型的应用落地，越来越多的自然语言处理任务得到了更好的效果，同时也对深度学习框架带来了新的挑战。如针对大规模数据的数据引擎，大规模并行能力等等。同时，本身针对自然语言处理的各项任务，需要有专门的数据预处理、训练加速等需要，并且需要满足算法工程师、科研人员快速灵活地使用框架进行模型设计构建、快速训练下游任务等需求。吕昱峰介绍了MindNLP自然语言处理套件的设计、使用和未来展望。
