SAGE Kernel 核心框架¶
SAGE Kernel 是 SAGE 框架的核心引擎，为大规模语言模型推理提供强大的流数据处理和分布式计算能力。作为整个 SAGE 生态系统的基石，它为上层中间件服务和应用组件提供了统一的高性能运行时环境。
🏗️ 架构概览¶
SAGE Kernel 采用现代化的分层架构设计，各层职责清晰，协同工作：
graph TB
A[应用层] --> B[API 接口层]
B --> C[核心计算层]
C --> D[运行时环境层]
D --> E[资源管理层]
subgraph API层
B1[DataStream API]
B2[Environment API]
B3[Functions API]
B4[Connected Streams API]
end
subgraph 核心层
C1[算子系统]
C2[函数系统]
C3[转换系统]
C4[流水线引擎]
end
subgraph 运行时层
D1[本地运行时]
D2[远程运行时]
D3[分布式调度器]
D4[状态管理器]
end
subgraph 资源层
E1[内存管理]
E2[CPU调度]
E3[网络IO]
E4[存储系统]
end
style B fill:#e1f5fe
style C fill:#f3e5f5
style D fill:#e8f5e8
style E fill:#fff3e0📚 核心组件文档¶
DataStream API¶
流数据处理的核心抽象，提供丰富的数据转换和处理操作：
| 组件 | 功能描述 | 核心特性 |
|---|---|---|
| 基础数据流 | 数据流核心抽象 | 类型安全，延迟执行 |
| 转换算子 | Map/Filter/Reduce等 | 链式调用，高性能 |
| 窗口操作 | 时间/计数窗口 | 支持多种窗口类型 |
| 状态管理 | 有状态计算支持 | 分布式状态存储 |
执行环境 API¶
统一的任务执行环境和资源管理：
| 环境类型 | 适用场景 | 关键特性 |
|---|---|---|
| LocalEnvironment | 开发测试 | 快速启动，易于调试 |
| RemoteEnvironment | 生产环境 | 分布式执行，高可用 |
| HybridEnvironment | 混合部署 | 灵活的资源调配 |
函数系统 API¶
用户自定义处理逻辑的标准化接口：
# 函数开发示例
class CustomProcessingFunction(BaseFunction):
def __init__(self, config: Dict):
self.config = config
self.model = None
def open(self, context: FunctionContext):
# 初始化资源
self.model = load_model(self.config['model_path'])
def process(self, value: Any) -> Any:
# 处理逻辑
result = self.model.predict(value)
return {"input": value, "output": result}
def close(self):
# 清理资源
self.model.release()
🎯 核心特性矩阵¶
| 特性类别 | 功能描述 | 技术优势 | 应用价值 |
|---|---|---|---|
| 流式处理 | 实时数据流水线 | 低延迟，高吞吐 | 实时推理场景 |
| 分布式计算 | 集群协同处理 | 水平扩展，负载均衡 | 大规模部署 |
| 类型安全 | 编译时类型检查 | 减少运行时错误 | 提高开发效率 |
| 可扩展架构 | 插件化设计 | 自定义算子，灵活集成 | 适应多样需求 |
| 企业级功能 | 高级特性支持 | 监控，安全，容错 | 生产环境就绪 |
🔄 数据处理流水线示例¶
from sage.core.api import LocalEnvironment
from sage.core.api.function import MapFunction, FilterFunction
from sage.core.api.datastream import DataStream
# 创建优化后的数据处理流水线
def create_optimized_pipeline():
# 初始化环境
env = LocalEnvironment(
name="llm-inference-pipeline",
config={
"parallelism": 8,
"buffer.timeout": 100,
"object.reuse": True
}
)
# 构建数据处理流水线
pipeline = (env
.from_source(KafkaSource("input-topic"))
.map(InputParser(), name="input-parser")
.filter(QualityFilter(), name="quality-filter")
.key_by(lambda x: x["session_id"])
.map(EmbeddingGenerator(), name="embedding-generator")
.map(ContextRetriever(), name="context-retriever")
.map(LLMInference(), name="llm-inference")
.map(OutputFormatter(), name="output-formatter")
.sink(KafkaSink("output-topic"))
)
return pipeline
# 提交执行
if __name__ == "__main__":
pipeline = create_optimized_pipeline()
env.submit(pipeline)
📊 性能指标对比¶
| 指标类型 | LocalEnvironment | RemoteEnvironment | 优化建议 |
|---|---|---|---|
| 吞吐量 | 10-50K records/s | 100-500K records/s | 增加并行度 |
| 延迟 | 5-20ms | 10-50ms | 优化网络配置 |
| 资源使用 | 单机资源 | 集群资源池 | 动态扩缩容 |
| 容错能力 | 基础容错 | 完整故障恢复 | 配置检查点 |
🛠️ 开发工具链¶
CLI 工具集¶
# 项目初始化
sage init my-project --template=llm-pipeline
# 本地执行
sage run local --parallelism=4 pipeline.py
# 集群部署
sage deploy cluster --config=production.yaml
# 监控查看
sage monitor metrics --live
sage monitor logs --tail=100
调试与诊断¶
# 调试配置示例
env.configure_debug(
enable_tracing=True,
metrics_interval="10s",
log_level="DEBUG"
)
# 性能分析工具
from sage.utils.profiler import PipelineProfiler
profiler = PipelineProfiler(env)
stats = profiler.analyze(pipeline)
print(f"瓶颈算子: {stats.bottleneck}")
print(f"内存使用: {stats.memory_usage}")
🌐 生态系统集成¶
与中间件服务集成¶
# 中间件服务集成示例
from sage.middleware.service import ModelService, VectorDBService
# 集成模型服务
model_service = ModelService(
endpoint="localhost:8080",
timeout=30000,
retry_policy={"max_attempts": 3}
)
# 集成向量数据库
vector_db = VectorDBService(
host="vector-db-cluster",
port=6333,
collection="document_embeddings"
)
# 在流水线中使用
pipeline = (env
.from_source(input_source)
.map(model_service.embedding)
.map(vector_db.retrieve)
.sink(output_sink)
)
应用组件支持¶
| 应用类型 | 集成方式 | 核心组件 | 特性支持 |
|---|---|---|---|
| RAG系统 | 原生支持 | 检索器，生成器 | 低延迟检索 |
| 智能代理 | SDK集成 | 对话引擎，工具调用 | 多轮对话 |
| 数据分析 | 库集成 | 聚合算子，窗口函数 | 实时分析 |
🚀 快速开始指南¶
1. 环境安装¶
2. 第一个流水线¶
# simple_pipeline.py
from sage.core.api import LocalEnvironment
env = LocalEnvironment("hello-sage")
# 创建简单流水线
(env
.from_collection(["Hello", "World", "SAGE"])
.map(lambda x: f"Processed: {x}")
.print()
)
env.submit()
3. 运行验证¶
📋 最佳实践¶
性能优化¶
# 高性能配置模板
high_perf_config = {
"execution": {
"parallelism": 16,
"buffer.timeout": 50,
"object.reuse": True
},
"state": {
"backend": "rocksdb",
"checkpoint.interval": "30s",
"incremental": True
},
"resources": {
"taskmanager.memory.process.size": "4gb",
"taskmanager.cpu.cores": "4"
}
}
容错设计¶
# 容错配置示例
fault_tolerance_config = {
"restart.strategy": "exponential-delay",
"restart.attempts": 10,
"restart.delay": "10s",
"restart.max_delay": "5m",
"checkpointing": "exactly_once",
"checkpoint.timeout": "5m"
}
📚 核心组件文档¶
DataStream API¶
流数据处理的核心API，提供丰富的数据转换和处理操作：
- DataStream 概览 - 基础概念和编程模式
- Operator 与 Function - 算子和函数的设计原理
- Transformation - 数据转换操作详解
执行环境 API¶
管理任务执行的环境和资源：
- Environments API - 本地和远程执行环境
- DataStreams API - 数据流处理和管道
- Functions API - 自定义函数开发
- Connected Streams API - 多流处理和复杂事件处理
系统配置和工具¶
- Config 配置 - 系统配置参数详解
- CLI Reference - 命令行工具使用指南
📖 深入学习¶
核心概念¶
- Architecture Overview - 系统架构设计
- Core Concepts - 核心概念和术语
开发指南¶
- Quick Start Guide - 快速入门教程
- Best Practices - 开发最佳实践
- FAQ - 常见问题解答
示例代码¶
- Examples Collection - 实用示例集合
🔗 与其他组件的关系¶
Middleware 层¶
SAGE Kernel 为 中间件服务 提供运行时支持
Application 层¶
上层应用组件基于 Kernel 构建：
- RAG 应用
- 智能代理
- 工具集成
🚀 快速开始¶
from sage.core.api.local_environment import LocalEnvironment
# 创建本地环境
env = LocalEnvironment("my_app")
# 创建数据流管道
stream = env.from_batch([1, 2, 3, 4, 5])
result = stream.map(lambda x: x * 2).sink(print)
# 提交执行
env.submit()
📋 主要特性¶
- 🔄 流式处理: 支持无限数据流的实时处理
- 🌐 分布式: 原生支持集群部署和分布式计算
- 🎯 类型安全: 基于Python泛型的编译时类型检查
- 🔌 可扩展: 插件化架构，支持自定义算子和服务
- 🛠️ 工具完善: 完整的CLI工具链和监控体系
- 🏢 企业级: 提供商业版高级功能
📞 获取帮助¶
- GitHub Issues - 报告问题
- 讨论区 - 社区讨论
- 官方文档 - 完整文档
📄 许可证¶
MIT License - 详见 LICENSE 文件