本文延續前篇效能校正的經驗談,上篇文章探討了關於應用程式本身可以最佳化的部分,包含了應用程式以及框架兩個部分。本篇文章將繼續剩下最佳化步驟的探討。
Speculative Execution Mitigations
接下來探討這個最佳化步驟對於效能有顯著的提升,但是本身卻是一個非常具有爭議性的步驟,因為其涉及到整個系統的安全性問題。
如果大家對前幾年非常著名的安全性漏洞 Spectre/Meltdown 還有印象的話,本次這個最佳化要做的就是關閉這類型安全性漏洞的處理方法。
標題的名稱 Speculative Execution Migitations 主要跟這漏洞的執行概念與 Pipeline 有關,有興趣理解這兩種漏洞的可以自行研究。
作者提到,大部分情況下這類型的防護能力都應該打開,不應該關閉。不過作者認為開關與否應該是一個可以討論的空間,特別是如果已經確認某些特別情境下,關閉防護能力帶來的效能如果更好,其實也是一個可以考慮的方向。
舉例來說,假設今天你運行了基於 Linux 使用者權限控管與 namespaces 等機制來建立安全防護的多使用者系統,那這類型的防護能力就不能關閉,必須要打開來防護確保整體的 Security Boundary 是完整的。 但是如果今天透過 AWS EC2 運行一個單純的 API Server,假設整個機器不會運行任何不被信任的程式碼,同時使用 AWS Nitro Enclaves 來保護任何的機密資訊,那這種情況下是否有機會可以關閉這類型的檢查?
作者根據 AWS 對於安全性的一系列說明認為 AWS 本身針對記憶體的部分有很強烈的保護,包含使用者之間沒有辦法存取 Hyperviosr 或是彼此 instance 的 Memory。
總之針對這個議題,有很多的空間去討論是否要關閉,以下就單純針對關閉防護能力帶來的效能提升。
作者總共關閉針對四種攻擊相關的處理能力,分別是
Spectre V1 + SWAPGS
Spectre V2
Spectre V3/Meltdown
MDS/Zombieload, TSX Anynchronous Abort
與此同時也保留剩下四個,如 iTLB multihit, SRBDS 等
這種設定下,整體的運作效能再次提升了 28% 左右,從 347k req/s 提升到 446k req/s。
註: 任何安全性的問題都不要盲從亂遵循,都一定要評估判斷過
Syscall Auditing/Blocking
大部分的情況下,Linux/Docker 處理關於系統呼叫 Auditing/Blocking 兩方面所帶來的效能影響幾乎微乎其微,不過當系統每秒執行數百萬個系統呼叫時,這些額外的效能負擔則不能忽視,如果仔細觀看前述的火焰圖的話就會發線 audit/seccomp 等數量也不少。
Linux Kernel Audit 子系統提供了一個機制來收集與紀錄任何跟安全性有關的事件,譬如存取敏感的機密檔案或是呼叫系統呼叫。透過這些內容可以幫助使用者去除錯任何不被預期的行為。
Audit 子系統於 Amazon Linux2 的環境下預設是開啟,但是本身並沒有被設定會去紀錄系統呼叫的資訊。
即使 Audit 子系統沒有真的去紀錄系統呼叫的資訊,該子系統還是會對每次的系統呼叫產生一點點的額外處理,所以作者透過 auditctl -a never,task 這個方式來將整體關閉。
註: 根據 Redhat bugzilla issue #1117953, Fedora 預設是關閉這個行為的
Docker/Container 透過一連串 Linux Kernel 的機制來隔離與控管 Container 的執行權限,譬如 namespace, Linux capabilities., cgroups 以及 seccomp。
Seccomp 則是用來限制這些 Container 能夠執行的系統呼叫類型
大部分的容器化應用程式即使沒有開啟 Seccomp 都能夠順利的執行,執行 docker 的時候可以透過 --security-opt seccomp=unconfined 這些參數告訴系統運行 Container 的時候不要套用任何 seccomp 的 profile.
將這兩個機制關閉後,系統帶來的效能提升了 11%,從 446k req/s 提升到 495k req/s。
從火焰圖來看,關閉這兩個設定後,syscall_trace_enter 以及 syscall_slow_exit_work 這兩個系統呼叫也從火焰圖中消失,此外作者發現 Amazon Linux2 預設似乎沒有啟動 Apparmor 的防護,因為不論有沒有關閉效能都沒有特別影響。
Disabling iptables/netfilter
再來的最佳化則是跟網路有關,大名鼎鼎的 netfilter 子系統,其中非常著名的應用 iptables 可以提供如防火牆與 NAT 相關功能。根據前述的火焰圖可以觀察到,netfilter 的進入 function nf_hook_slow 佔據了大概 18% 的時間。
將 iptables 關閉相較於安全性來說比較沒有爭議,反而是功能面會不會有應用程式因為 iptables 關閉而不能使用。預設情況下 docker 會透過 iptables 來執行 SNAT與 DNAT(有-p的話)。
作者認為現在環境大部分都將 Firewall 的功能移到外部 Cloud 來處理,譬如 AWS Security Group 了,所以 Firewall 的需求已經減少,至於 SNAT/DNAT 這類型的處理可以讓容器與節點共享網路來處理,也就是運行的時候給予 “–network=host” 的模式來避免需要 SNAT/DNAT 的情境。
作者透過修改腳本讓開機不會去預設載入相關的 Kernel Module 來達到移除的效果,測試起來整體的效能提升了 22%,從 495k req/s 提升到 603k req/s
註: 這個議題需要想清楚是否真的不需要,否則可能很多應用都會壞掉
作者還特別測試了一下如果使用 iptables 的下一代框架 nftables 的效能,發現 nftables 的效能好非常多。載入 nftables 的kernel module 並且沒有規則的情況下,效能幾乎不被影響(iptables 則相反,沒有規則也是會影響速度)。作者認為採用 nftables 似乎是個更好的選擇,能夠有效能的提升同時也保有能力的處理。
不過 nftables 的支援相較於 iptables 來說還是比較差,不論是從 OS 本身的支援到相關第三方工具的支援都還沒有這麼完善。就作者目前的認知, Debian 10, Fedora 32 以及 RHEL 8 都已經轉換到使用 nftables 做為預設的處理機制,同時使用 iptables-nft 這一個中介層的轉換者,讓所有 user-space 的規則都會偷偷的轉換為底層的 nftables。
Ubuntu 似乎要到 20.04/20.10 的正式版本才有嘗試轉移到的動作,而 Amazon Linux 2 依然使用 iptables 來處理封包。
下篇文章會繼續從剩下的五個最佳化策略繼續介紹
https://talawah.io/blog/extreme-http-performance-tuning-one-point-two-million/
同時也有2部Youtube影片,追蹤數超過48的網紅Xuan_阿萱,也在其Youtube影片中提到,真的很搞笑還有人回覆我這個方法像小孩不笨大嬸用碗畫眉毛,那之後也來試試看好了😂 不用遮瑕就有像cut crease 的眼妝,不過這盤的顏色似乎沒原作者來的顯色,所以看起來比較清淡些。 你有看到什麼怪方法跟阿萱分享吧? · 👀 眼影·Palladio專業眼影盤35色 玫瑰色系;UNLEASHI...
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AI 助陣醫學、防疫,個人隱私難兩全?
2021/06/09 研之有物
規範不完備是臺灣個資保護的一大隱憂,《個資法》問世遠早於 AI 時代、去識別化定義不清、缺乏獨立專責監管機構,都是當前課題。
評論
本篇來自合作媒體研之有物,作者周玉文、黃曉君,INSIDE 經授權轉載。
AI 醫療、科技防疫的人權爭議
健康大數據、人工智慧(AI)已經成為醫療研發的新聖杯,新冠肺炎(COVID-19)更將 AI 技術推上防疫舞臺,各國紛紛串聯大數據監控足跡或採用電子圍籬。但當科技防疫介入公衛醫療,我們是否在不知不覺中讓渡了個人隱私?
中研院歐美研究所副研究員何之行認為,規範不完備是臺灣個資保護的一大隱憂,《個資法》問世遠早於 AI 時代、去識別化定義不清、缺乏獨立專責監管機構,都是當前課題。
「天網」恢恢,公衛醫療的新利器
自 2020 年新冠疫情大爆發,全世界為了因應危機展開大規模協作,從即時統計看板、預測病毒蛋白質結構、電子監控等,大數據與 AI 技術不約而同派上用場。但當數位科技介入公共衛生與醫療健康體系,也引發人權隱私的兩難爭議。
2020 年的最後一夜,臺灣再次出現本土案例。中央流行疫情指揮中心警告,居家隔離、居家檢疫、自主健康管理的民眾,都不應參加大型跨年活動。而且,千萬別心存僥倖,因為「天網」恢恢,「我們能找得到您」!有天網之稱的電子圍籬 2.0 出手,許多人拍手叫好,但也挑起國家進行隱私監控的敏感神經。
隱私爭議不只在防疫戰場,另一個例子是近年正夯的精準醫療。2021 年 1 月,《經濟學人》(The Economist)發布亞太區「個人化精準醫療發展指標」(Personalised-health-index)。臺灣勇奪亞軍,主要歸功於健全的健保、癌症資料庫及尖端資訊科技。
國際按讚,國內反應卻很兩極。早前曾有人質疑「個人生物資料」的隱私保障,擔憂是否會成為藥廠大數據;但另一方面,部分醫療研究者卻埋怨《個人資料保護法》(簡稱《個資法》)很嚴、很卡,大大阻擋了醫學研發。為何國內反應如此分歧?
中研院歐美所副研究員何之行認為,原因之一是,
《個資法》早在 2012 年就實施,跑在 AI 時代之前,若僅僅仰賴現行規範,對於新興科技的因應恐怕不合時宜。
健保資料庫爭議:誰能再利用我們的病歷資料?
來看看曾喧騰一時的「健保資料庫訴訟案」。
2012 年,臺灣人權促進會與民間團體提出行政訴訟,質疑政府沒有取得人民同意、缺少法律授權,逕自將健保資料提供給醫療研究單位。這意味,一般人完全不知道自己的病例被加值運用,侵害了資訊自主權。案件雖在 2017 年敗訴,但已進入大法官釋憲。
民間團體批評,根據《個資法》,如果是原始蒐集目的之外的再利用,應該取得當事人同意。而健保資料原初蒐集是為了稽核保費,並非是提供醫學研究。
但支持者則認為,健保資料庫是珍貴的健康大數據,若能串接提供學術與醫療研究,更符合公共利益。此外,如果過往的數據資料都必須重新尋求全國人民再同意,相關研發恐怕得被迫踩剎車。
種種爭議,讓醫學研究和資訊隱私之間的紅線,顯得模糊而舉棋不定。何之行指出,「個人權利」與「公共利益」之間的權衡拉鋸,不僅是長久以來政治哲學家所關心的課題,也反映了現代公共衛生倫理思辨的核心。
我們有權拒絕提供資料給醫療研究嗎?當精準醫療的腳步飛也似向前奔去,我們要如何推進醫學科技,又不棄守個人的隱私權利呢?
「精準醫療」與「精準健康」是近年醫學發展的重要趨勢,透過健康大數據來評估個人健康狀況,對症下藥。但健康資料涉及個人隱私,如何兼顧隱私與自主權,成為另一重要議題。
去識別化爭點:個資應該「馬賽克」到什麼程度?
何之行認為,「健保資料庫爭議」短期可以從幾項原則著手,確立資料使用標準,包括:允許退出權(opt-out)、定義去識別化(de-identification)。
「去識別化」是一道安全防護措施。簡單來說:讓資料不會連結、辨識出背後真正的那個人。何之行特別分享 Google 旗下人工智慧研發公司 DeepMind 的慘痛教訓。
2017 年,DeepMind 與英國皇家醫院(Royal Free)的協定曝光,DeepMind 從後者取得 160 萬筆病歷資料,用來研發診斷急性腎衰竭的健康 APP。聽來立意良善的計畫,卻引發軒然大波。原因是,資料分享不僅未取得病患同意,也完全沒有將資料去識別化,每個人的病史、用藥、就醫隱私全被看光光!這起爭議無疑是一大教訓,重創英國社會對於開放資料的信任。
回到臺灣脈絡。去識別化指的是以代碼、匿名、隱藏部分個資或其他方式,無從辨識特定個人。但要達到什麼樣的隱匿保護程度,才算是無從識別特定個人?
何之行指出,個資法中的定義不甚清楚,混用匿名化(anonymous)、假名化(pseudonymised)、去連結(delink)等規範程度不一的概念。臺灣也沒有明確定義去識別化標準,成為爭點。
現行法令留下了模糊空間,那麼他山之石是否能提供參考?
以美國《健康照護可攜法案》(HIPAA)為例,法案訂出了去除 18 項個人識別碼,作為去識別化的基準;歐盟《一般資料保護規則》則直接說明,假名化的個資仍然是個人資料。
退出權:保留人民 say NO 的權利
另一個消解爭議的方向是:允許退出權,讓個人保有退出資料庫的權利。即使健保資料並沒有取得民眾事前(opt-in)的同意,但仍可以提供事後的退出選項,民眾便有機會決定,是否提供健康資料做學術研究或商業運用。
何之行再舉英國國民健保署 NHS 做法為例:英國民眾有兩階段選擇退出中央資料庫 (NHS Digital)的機會,一是在一開始就拒絕家庭醫師將自己的醫病資料上傳到 NHS Digital,二是資料上傳後,仍然可以在資料分享給第三方使用時說不。畢竟有人願意為公益、學術目的提供個人健康數據,對商業用途敬謝不敏;也有人覺得只要無法辨識個人即可。
近年,英國政府很努力和大眾溝通,希望民眾認知到資料分享的共善,也說明退出所帶來的社會成本,鼓勵人們留在資料庫內,享受精準醫療帶給個人的好處。可以看到英國政府藉由公眾溝通,努力建立社會信任。
參照英國經驗,目前選擇退出的比率約為 2.6%。保留民眾某種程度的退出權,但善盡公眾溝通,應是平衡集體利益與個人隱私的一種做法。
歐盟 GDPR 個資保護的四大原則
健保資料庫只是案例之一,當 AI 成為大數據浪潮下的加速器,最周全之策仍然是針對 AI 時代的資料運用另立規範。 歐盟 2018 年實施的《一般資料保護規則》(General Data Protection Regulation,以下簡稱 GDPR),便是大數據 AI 時代個資保護的重要指標。
因應 AI、大數據時代的變化,歐盟在 2016 年通過 GDPR,2018 年正式上路,被稱為「史上最嚴格的個資保護法」。包括行動裝置 ID、宗教、生物特徵、性傾向都列入被保護的個人資料範疇。
歐盟在法令制定階段已將 AI 運用納入考量,設定出個資保護四大原則:目的特定原則、資料最小化、透明性與課責性原則。
其中,「目的特定」與「資料最小化」都是要求資料的蒐集、處理、利用,應在特定目的的必要範圍內,也就是只提供「絕對必要」的資料。
然而,這與大數據運用需仰賴大量資料的特質,明顯衝突!
大數據分析的過程,往往會大幅、甚至沒有「特定目的」的廣蒐資料;資料分析後的應用範圍,也可能超出原本設定的目標。因此,如何具體界定「特定目的」以及後續利用的「兼容性判斷」,便相當重要。這也突顯出「透明性」原則強調的自我揭露(self-disclosure)義務。當蒐集方成為主要的資料控制者,就有義務更進一步解釋那些仰賴純粹自動化的決策,究竟是如何形成的。
「透明性原則的用意是為了建立信任感。」何之行補充。她舉例,中國阿里巴巴集團旗下的芝麻信用,將演算法自動化決策的應用發揮得淋漓盡致,就連歐盟發放申根簽證都會參考。然而,所有被納入評分系統的人民,卻無從得知這個龐大的演算法系統如何運作,也無法知道為何自己的信用評等如此。
芝麻信用表示,系統會依照身分特質、信用歷史、人脈關係、行為偏好、履約能力等五類資料,進行每個人的信用評分,分數介於 350-950。看似為電商系統的信用評等,實則影響個人信貸、租車、訂房、簽證,甚至是求職。
這同時涉及「課責性」(accountability)原則 ── 出了問題,可以找誰負責。以醫療場域來講,無論診斷過程中動用了多少 AI 工具作為輔助,最終仍須仰賴真人醫師做最後的專業判斷,這不僅是尊重醫病關係,也是避免病患求助無門的問責體現。
科技防疫:無所遁形的日常與數位足跡
當新冠疫情爆發,全球人心惶惶、對未知病毒充滿恐懼不安,科技防疫一躍成為國家利器。但公共衛生與人權隱私的論辯,也再次浮上檯面。
2020 年 4 月,挪威的國家公共衛生機構推出一款接觸追蹤軟體,能監控足跡、提出曾接觸確診者的示警。但兩個月後,這款挪威版的「社交距離 APP」卻遭到挪威個資主管機關(NDPA)宣告禁用!
挪威開發了「Smittestopp」,可透過 GPS 與藍牙定位來追蹤用戶足跡,提出與感染者曾接觸過的示警,定位資訊也會上傳到中央伺服器儲存。然而,挪威資料保護主管機關(NDPA)宣告,程式對個人隱私造成不必要的侵害,政府應停止使用並刪除資料。
為何挪威資料保護機關會做出這個決定?大體來說,仍與歐盟 GDPR 四大原則有關。
首先,NDPA 認為挪威政府沒有善盡公眾溝通責任,目的不清。人民不知道這款 APP 是為了疫調?或者為研究分析而持續蒐集資料?而且,上傳的資料包含非確診者個案,違反了特定目的與資料最小蒐集原則。
此外,即便為了防疫,政府也應該採用更小侵害的手段(如:僅從藍牙確認距離資訊),而不是直接由 GPS 掌控個人定位軌跡,這可能造成國家全面監控個人行蹤的風險。
最後 NDPA 認為,蒐集足跡資料原初是為了即時防疫,但當資料被轉作後續的研究分析,政府應主動說明為什麼資料可以被二次利用?又將如何去識別化,以確保個資安全?
換言之,面對疫情的高度挑戰,挪威個資保護機關仍然認為若沒有足夠的必要性,不應輕易打開潘朵拉的盒子,國家採用「Smittestopp」這款接觸追蹤軟體,有違反比例原則之虞。
「有效的疫情控制,並不代表必然需要在隱私和個資保護上讓步。反而當決策者以防疫之名進行科技監控,一個數位監控國家的誕生,所妥協的將會是成熟公民社會所賴以維繫的公眾信任與共善。」何之行進一步分析:
數位監控所帶來的威脅,並不僅只於表象上對於個人隱私的侵害,更深層的危機在於,掌握「數位足跡」(digital footprint) 後對於特定當事人的描繪與剖析。
當監控者透過長時間、多方面的資訊蒐集,對於個人的「深描與剖繪」(profiling)遠遠超過想像──任何人的移動軌跡、生活習慣、興趣偏好、人脈網絡、政治傾向,都可能全面被掌握!
AI 時代需要新法規與管理者
不論是醫藥研發或疫情防控,數位監控已成為當代社會的新挑戰。參照各國科技防疫的爭論、歐盟 GDPR 規範,何之行認為,除了一套 AI 時代的個資保護規範,實踐層面上歐盟也有值得學習之處。
例如,對隱私風險的脈絡化評估、將隱私預先納入產品或服務的設計理念(privacy by design),「未來照護機器人可能走入家家戶戶,我們卻常忽略機器人 24 小時都在蒐集個資,隱私保護在產品設計的最初階段就要納入考量。」
另外最關鍵的是:設置獨立的個資監管機構,也就是所謂的資料保護官(data protection officer,DPO),專責監控公、私營部門是否遵循法規。直白地說,就是「個資警察局」。何之行比喻,
如果家中遭竊,我們會向警察局報案,但現況是「個資的侵害不知道可以找誰」。財稅資料歸財政部管,健康資料歸衛福部管,界定不清楚的就變成三不管地帶。
綜觀臺灣現狀,她一語點出問題:「我們不是沒有法規,只是現有的法令不完備,也已不合時宜。」
過往許多人擔心,「個資保護」與「科技創新」是兩難悖論,但何之行強調法令規範不是絆腳石。路開好、交通號誌與指引完善,車才可能跑得快。「GDPR 非常嚴格,但它並沒有阻礙科學研究,仍然允許了科學例外條款的空間。」
「資料是新石油」(data is the new oil),臺灣擁有世界數一數二最完整的健康資料,唯有完善明確的法規範才能減少疑慮,找出資料二次利用與科技創新的平衡點,也建立對於資料二次利用的社會信任。
資料來源:https://www.inside.com.tw/article/23814-ai-privacy-medical?fbclid=IwAR0ATcNjDPwTsZ4lkQpYjvys3NcXpDaqsmE_gELBl_UNu4FcAjBlscxMwss
opt工具 在 飛鳥涼不涼的遊戲營運觀察小站 Facebook 的最佳解答
【聊聊以Unreal引擎為基底,成人版Roblox--「Manticore Games」】
Manticore Games 近期宣布獲得一億美元的投資,將為其所打造的虛擬宇宙世界(Metaverse),開發更多平台如Xbox、VR、手機。近期虛擬宇宙的最佳案例就是才上市Nasdaq不久的Roblox,其不僅稱霸美國兒童遊戲市場,也穩居全球手機遊戲雙平台收入榜的前十,光2020年的營收就達到了9.24億。
Manticore Games 也提供了名為「Core」 的工具,以Unreal引擎為基底,讓開發者自由的打造遊戲,在畫面的表現非常令人驚豔,因此被很多媒體稱為成人版的Roblox。
然而,與其說Manticore games想打造一個虛擬宇宙,我更喜歡其執行行長Descamps之前接受訪談時所說:「我們希望如同IG改變照片傳播、Youtube改變影像製作般降低使用者門檻,讓所有人即使沒學過程式開發,都能自由製做遊戲」。
不過話說回來,現在Metaverse的概念正紅也比較容易拿到錢,但如果對標Roblox,Manticore Games有幾個挑戰要面對:
首先,Roblox的用戶幾乎是13歲以下小朋友。小朋友沒有生計壓力,但大人有。所以即使Manticore Games的平台可以讓創作者拿到50%收入(Roblox開發者分成為24.5%),和其他UGC平台相比已經很多了,但和Steam/Apple/Google Play可拿到70%以上的分成相比,對成熟工作室沒太大吸引力。
因此,我猜測最終的使用者還是以大把時間玩遊戲,也對遊戲懷有夢想的學生居多。對他們而言,能夠免費利用Core Games的工作做出媲美3A級畫面的遊戲,應該是很有吸引力的,大家也可以參考下方的影片。
然而, 一個平台要能成功,"買方與賣方是否能夠產生良好的循環"才是關鍵。Roblox的優勢在於平台的社群文化已經形成,很多小朋友賺到錢之後,又會把錢再投入買其他的遊戲來玩,形成了良好的經濟循環,因為開發者能不斷獲得正向的激勵,開發更多的遊戲。但對Core Games的開發者來說,在平台還沒有形成自己的風格與信仰前,消費者的眼光將不限於平台中的其他商品,還來自Steam、PC主機、手機平台等其他設計精美的遊戲。
Manticore Games曾提到其對於VR遊戲的發展寄予厚望,我想這恐怕也是不得不的發展選項之一,畢竟PC有Steam這堵牆,行動端雙平台的護城河也很深,雖然有Epic Game幫忙導量撐腰,但現有的障礙還是不小。
但如果Manticore games最終發展出一定的規模,即使未能有像Roblox般的影響力,對其背後的Epic Games來說,還是可能產生不小的效益。就像Zoom的成功原因在於校園的早期使用推廣;當所有立志進入遊戲業的學生,第一個使用的程式引擎是以Unreal為基底的Core Games時,這將幫助以高端遊戲為主、市佔率不高的Unreal引擎,帶來未來普及的可能性。
所以感到威脅的應該不是Roblox,而是利用市佔率賣廣告的Unity。但我覺得Manticore Games的平台要成功,技術可能不是重點,如何發展獨特的文化與風格才是關鍵。
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opt工具 在 Xuan_阿萱 Youtube 的最佳解答
真的很搞笑還有人回覆我這個方法像小孩不笨大嬸用碗畫眉毛,那之後也來試試看好了😂
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身高|166cm / 體重:64kg
肩寬|15吋、38cm
上腰圍|30吋、78cm
下腰圍|36吋、91cm
臀圍|40吋、103cm
大腿圍|24.5吋、63.5cm
使用相機/剪輯軟體:Canon M50 / Final Cut Pro X
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