英语演讲 | 清华大学留学生伊瓦娜2020年毕业演讲:我从未见过任何一个国家像中国这样

这篇演讲稿由一位在战争中成长的毕业生分享,他在清华度过了特殊的一年,见证了中国在新冠疫情中的团结与效率。演讲者表达了对母校、中国政府及文化的感激之情,强调了接受挑战、超越自我、服务社会的重要性,并对未来充满信心和期待。

Professors, fellow graduates, friends, ladies and gentlemen,
尊敬的各位老师、各位毕业生、各位朋友们,女士们、先生们!

It is an honor for me to deliver this speech on behalf of the graduating students, and welcome you to this special Commencement Ceremony 2020.
很荣幸作为应届毕业生代表在此发言,欢迎大家出席2020年这一次特别的毕业典礼。

This is a unique moment. We are stepping up to another phase of our lives at a time of great hardship and global difficulties. Tsinghua keeps in mind its global family, and hopes this ceremony will help erase sad memories, refresh beautiful ones and add more splendid memories into our lives.
这是一个非常时刻,世事维艰,全球面临巨大的困难,而我们也即将迈向人生新的征程。学校关爱着遍布全球大家庭的每一位同学,希望今天的毕业典礼能够抹去我们的悲思,传递光明和希望,为我们的人生增添更多的精彩和美好的回忆。

Each of us have different stories to share, of amazing life experiences and challenges. Please allow me to briefly share with you the course of my journey which has made of me what I am today.
我们每个人都有不同的故事,包括令人惊叹的人生经历和挑战。请允许我简要与大家分享我的人生历程,是这段历程造就了今天的我。

I was born in the middle of war, which caused my family to move to Serbia as refugees for three years. When the war ended, we returned to Bosnia where I was unfortunately raised by a single parent. My mother, who is and will ever be my heroine, was the only figure who guided me, provided for me and kept me on the right track, in the hope of a better life. I owed her so much as she is solely responsible for a huge part of my success. I will always remember her teachings, “to complain less and always find solutions at the price of whatever it takes”, which brought me to China, an ancient land of new hopes.
我出生在战火纷飞的年代,因为战争,全家逃难到塞尔维亚,在那片土地上生活了三年,战争结束后,我们回到波斯尼亚。我在单亲家庭长大,母亲独自把我抚养成人,我的母亲,现在是,将来也永远是我的英雄。她是唯一指引我、养育我、引导我走上正确道路,希望我能过上美好生活的人。我欠她很多,我的进步和成绩,要归功于母亲。我永远铭记母亲的教诲:“少抱怨,要不惜一切代价找到解决方案”。是她激励我来到中国这个充满新希望的古老国度。

During the COVID-19 outbreak, I got the best opportunity to understand China. I saw millions of people united with one goal – to win the battle against this epidemic. I have never seen such a collective dedication from a nation, turning things for the better by sacrificing personal convenience on a grand scale. China’s governance and health care system proves to be one of the most efficient in the world. With a population of 1.4 billion, China not only has successfully controlled the transmission of the coronavirus but also assisted many other countries across the globe.
新冠肺炎疫情暴发后,使我获得了更深入了解中国的机会。我看到数以百万计的人们为抗击疫情这个共同目标而团结起来。我从未见过任何一个国家像中国这样,为扭转困境,人民心甘情愿团结一致牺牲个人利益,奉献个人力量。事实证明,中国的治理和医疗体系是世界上效率最高的体系之一。拥有14亿人口的中国不仅成功控制了新冠病毒的传播,还向世界许多国家提供了援助。

Everyone has a role to play in the battle against the virus. In Tsinghua, I played a tiny but necessary role: Staying on campus, studying online, cooperating during temperature checks and respecting social distancing measures. The rules and initiatives set by the university and Chinese government had everyone’s health and safety as first priority. This made me feel safe and confident that China was on the right track towards victory. Throughout this time, despite the immense challenges, Tsinghua has facilitated many online conferences and webinars, which helped me nurture more skills in my field of study. This helped me secure a job offer in Shenzhen which I am sure will lead to further growth and professional development.
在抗击疫情过程中,每个人都能发挥作用。每个人微小的力量汇聚在一起就是强大的力量。在清华,我也发挥了微小但必要的作用:留在校园,在线学习,配合体温检测,保持社交距离。学校和中国政府制定的规则和方案,都是把每个人的健康和安全放在首位。这让我感到安全,我相信中国方案必是通向成功的正确方案。在这段时间里,尽管面临巨大挑战,清华仍然开展许多在线会议和网络研讨,帮助我在自己的研究领域不断提升,培养了我很多新的技能,使我在深圳获得了工作的机会,我相信未来我一定会获得进一步的成长和专业发展。

Over the past year, I have made many friends. Besides my fellow students, the faculty and staff from my school, and the administrative teams of the university. I was actively engaged in searching international connections in the healthcare industry, first for China and later on for my country. Thanks to the network I built through my department in particular and Tsinghua in general, I was able to organize donation of personal protective equipment for my country.
在过去一年中,我结交了许多朋友,包括我的同学、学院老师和学校管理者。我还积极拓展医疗行业国际联系,开始是为了支持中国,后来是为了我自己的国家。通过在清华尤其是院系建立起来的网络,我成功为我的国家组织了个人防护装备捐赠。

Every graduating student has their own unique experiences and stories, but I believe we all have had a rewarding experience in Tsinghua. I would very much like to extend my personal as well the collective gratitude from graduating students to Tsinghua University, to the Chinese government, and to this great civilization with the wisdom of Self-discipline and social commitment.
每位毕业生都有自己独特的经历和故事,但我相信我们在清华都收获颇丰。在此,我谨代表我个人和全体毕业生,向清华大学、向中国政府,向这个自强不息、厚德载物的伟大文明表示衷心感谢。

Friends, we are now graduating from one of the world’s most prestigious universities. Tsinghua has been like a mother to us over the past months and years, guiding and nurturing us along the way, providing us with great vision and placing on us high expectations. So what comes next? Actions speak louder than words. Let us accept new challenges, think beyond our limits and keep in mind the ethics of life. Let’s undertake everything we can for the sake of unity, humanity and the international community. Let’s work together for a more promising future and prosperous world.
朋友们,今天,我们即将从这所享誉世界的学府毕业。在过去的岁月里,清华就像我们的母亲,一路引导、呵护我们,给了我们远见卓识,同时,也对我们寄予厚望。接下来怎么办?行胜于言!让我们迎接新的挑战,打破常规,创新思维,并坚守道德。让我们团结起来,为人类、为国际社会尽心竭力,让我们一起为更加美好的未来,为更加繁荣的世界而努力。

We will not let you down, Tsinghua, our forever alma mater!
清华,我们永远的母校,我们不会让您失望!

Fellow graduates of Class 2020, please accept my warm congratulations. I wish you all the best in your future prospects and endeavors.
热烈祝贺2020届的毕业生同学们!祝愿大家前程似锦,一帆风顺。

Thank you.
非常感谢!

内容概要:本文系统梳理了2025数学前沿领域的研究动态与发展趋势,涵盖代数几何、数论、微分几何、拓扑学、偏微分方程、数学物理等多个核心方向,并介绍了当前国际数学研究的三大主流趋势:代数几何与数论、分析与偏微分方程、几何拓扑与表示论。文中重点报道了青数学家王虹成功证明三维挂谷猜想的重大突破,以及韦东奕在偏微分方程与几何分析方面的研究成果,展现了中国数学界的崛起态势。同时,文档还涉及数学基础研究、应用数学、数学教育、期刊评价体系及国际数学强国格局等内容,引用大量视频、文章和权威资源,呈现数学学科的全貌与发展前景。; 适合人群:具备一定数学基础的本科生、研究生及科研工作者,关注数学前沿发展的教师、科技爱好者以及从事人工智能、物理、工程等相关领域并需数学支撑的专业人士。; 使用场景及目标:①了解2025数学领域的重要突破与研究热点,如挂谷猜想的证明、朗兰兹纲领、拓扑数据分析等;②把握数学各分支的前沿方向与交叉应用,服务于科研选题、学术规划或跨学科研究;③获取权威学习资源与经典文献推荐,辅助数学学习与教学实践。; 阅读建议:此文档为信息聚合型资料,建议结合所列视频、书籍和论文深入拓展学习,重点关注核心突破案例(如王虹、韦东奕)与主流研究方向的演进脉络,宜以批判性思维梳理知识体系,避免碎片化阅读。
<think>我们正在处理关于“cpu_usage exceed scale threshold”的问题。这个错误通常出现在监控系统(如Prometheus、Zabbix等)或自动扩展系统中,表明CPU使用率超过了设定的扩展阈值,但系统未能成功扩展。以下我们将分析可能的原因和解决方法。 ### 原因分析 1. **资源配置不足** - 当前实例的CPU资源不足以处理工作负载,且自动扩展组(ASG)已达到最大实例数限制[^1]。 - 实例类型选择不当(如t2.micro处理高计算任务)。 2. **自动扩展配置错误** - 扩展策略过于保守(例如,冷却时间过长、扩展步长过小)[^2]。 - 阈值设置不合理(如设置scale-out阈值为90%,但突发流量使CPU瞬间冲高)。 3. **应用程序问题** - 存在内存泄漏或CPU密集型循环,导致CPU使用率异常升高[^3]。 - 数据库查询未优化(如全表扫描)。 4. **监控延迟** - 监控数据采集间隔过大(如5分钟采集一次),无法捕捉瞬时峰值。 - 扩展动作触发延迟(云服务商API调用缓慢)。 5. **配额或权限限制** - 云账户存在实例配额限制,无法创建新实例。 - IAM角色缺少自动扩展权限。 ### 解决方案 #### 1. 检查自动扩展组配置 - **调整阈值**:适当降低scale-out阈值(例如从80%降至70%)。 - **修改冷却时间**:缩短扩容冷却时间(如从300秒改为60秒)以加快响应。 - **设置预测性扩展**:使用机器学习预测流量(AWS Auto Scaling Predictive Scaling)。 #### 2. 优化应用程序 ```bash # 使用top或htop定位高CPU进程 top -c ``` - 优化代码:对CPU密集型任务进行异步处理或算法优化。 - 数据库优化:添加索引、拆分大查询。 #### 3. 提升基础资源 - 升级实例类型(如从t3.medium升级到c5.large)。 - 检查ASG最大实例数限制,必要时提高上限。 #### 4. 改进监控 - 缩短监控间隔(如Prometheus从1分钟改为15秒)。 - 设置复合告警(例如:连续3个数据点超过阈值才触发)。 #### 5. 检查云账户限制 - 在AWS控制台查看Service Quotas: ```bash aws service-quotas get-service-quota --service-code ec2 --quota-code L-1216C47A ``` - 申请提高配额。 ### 操作示例:调整AWS ASG策略 1. 修改扩展策略阈值: ```bash aws autoscaling put-scaling-policy \ --policy-name MyScaleOutPolicy \ --auto-scaling-group-name my-asg \ --scaling-adjustment 2 \ --adjustment-type ChangeInCapacity \ --metric-aggregation-type Average \ --cooldown 60 ``` 2. 验证配置更新: ```bash aws autoscaling describe-policies --auto-scaling-group-name my-asg ``` ### 关键排查流程图 ```mermaid graph TD A[报警触发] --> B{检查ASG状态} B -->|实例已达上限| C[提高ASG最大实例数] B -->|实例未达上限| D{检查扩展策略} D -->|阈值/冷却时间不合理| E[调整策略参数] D -->|策略正常| F{检查资源使用} F -->|单实例CPU高| G[优化应用或升级实例] F -->|多实例均衡高负载| H[检查配额] ``` §§相关问题§§ 1. 如何监控自动扩展组的扩展活动历史? 2. CPU使用率突然飙升如何快速定位进程? 3. AWS ASG 的冷却时间设置有哪些最佳实践? </think> "cpu_usage exceed scale threshold" 错误通常发生在自动扩展系统(如 Kubernetes HPA、AWS Auto Scaling 等)中,表示 CPU 使用率已超过触发扩展的阈值,但系统未能成功扩展。以下是根本原因和解决方案: --- ### **一、核心原因分析** #### 1. **资源配置不足** - **实例已达上限**:自动扩展组(ASG)实例数已达到最大值限制,无法创建新实例[^1]。 - **实例规格过小**:单个实例的 CPU 容量不足(如使用 `t2.micro` 处理高计算任务)。 - **资源配额限制**:云账户存在 vCPU 或实例数量配额限制(如 AWS 默认每个区域 64 vCPU)。 #### 2. **扩展策略配置错误** - **阈值设置过高**:扩展阈值(如 `targetCPUUtilizationPercentage=80`)远低于实际峰值,导致无法及时扩容[^2]。 - **冷却时间过长**:扩容后的冷却时间(Cooldown Period)过长(如 300 秒),无法响应突发流量。 - **指标延迟**:监控数据采集间隔过大(如 5 分钟),无法捕捉瞬时峰值。 #### 3. **应用程序问题** - **CPU 密集型操作**:存在未优化的循环计算、低效算法或阻塞操作。 - **资源泄漏**:内存泄漏导致频繁 GC,或线程阻塞引发 CPU 空转[^3]。 - **依赖服务瓶颈**:数据库连接池耗尽或下游服务延迟,间接推高 CPU。 #### 4. **基础设施限制** - **网络延迟**:实例间通信延迟导致任务堆积。 - **存储 I/O 瓶颈**:高磁盘 I/O 等待(`%wa`)占用 CPU 资源。 - **内核参数限制**:`fs.file-max`(文件句柄数)或 `pid_max`(进程数)过小。 --- ### **二、解决方案** #### 1. **紧急止血措施** ```bash # 1. 手动扩容(以 Kubernetes 为例) kubectl scale deploy/my-app --replicas=10 # 2. 临时提升 ASG 上限(AWS CLI) aws autoscaling set-desired-capacity \ --auto-scaling-group-name my-asg \ --desired-capacity 20 \ --honor-cooldown ``` #### 2. **优化扩展策略** - **调整阈值**:将扩容阈值降至 60-70%(如 HPA 配置): ```yaml apiVersion: autoscaling/v2 kind: HorizontalPodAutoscaler spec: metrics: - type: Resource resource: name: cpu target: type: Utilization averageUtilization: 65 # 降低阈值 ``` - **缩短冷却时间**:将 ASG 默认冷却时间从 300 秒改为 60 秒。 - **启用预测性扩展**:使用 AWS Predictive Scaling 或 K8s KEDA 基于历史流量预测扩容。 #### 3. **应用程序优化** - **定位高 CPU 进程**: ```bash top -c # 实时进程监控 perf top -p <PID> # 分析进程热点函数 ``` - **代码优化**: - 将同步调用改为异步(如 Celery 队列)。 - 添加缓存(Redis/Memcached)减少重复计算。 - **调整 JVM 参数**(Java 应用): ```bash -XX:+UseG1GC -XX:MaxGCPauseMillis=200 # 减少 GC 停顿 ``` #### 4. **基础设施增强** - **升级实例类型**:切换到计算优化型(如 AWS `c6g.4xlarge`)。 - **检查配额限制**: ```bash # AWS 查看当前配额 aws service-quotas get-service-quota --service-code ec2 --quota-code L-1216C47A ``` - **优化内核参数**: ```bash # 提高系统最大进程数 sysctl -w kernel.pid_max=65536 ``` --- ### **三、预防措施** 1. **压力测试**:使用 `stress-ng` 模拟高负载,验证扩展策略: ```bash stress-ng --cpu 4 --timeout 300s # 启动 4 个 CPU 压测进程 ``` 2. **多维度监控**:除 CPU 外,监控内存、I/O、网络队列(如 Prometheus + Grafana)。 3. **设置熔断机制**:当扩容失败时自动触发告警(如 CloudWatch Alarm → SNS)。 --- ### **排查流程图** ```mermaid graph TD A[报警触发] --> B{实例数是否达上限?} B -->|| C[提升ASG上限/配额] B -->|| D{扩展策略是否合理?} D -->|阈值过高| E[降低扩容阈值] D -->|冷却时间过长| F[缩短冷却时间] D -->|配置正常| G{应用是否存在瓶颈?} G -->|| H[优化代码/依赖] G -->|| I[升级实例规格] ```
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