云原⽣ DevOps 平台 企业咨询 产业数字化 研发加速度 产品介绍 01 公司介绍 KodeRover 是国内云原⽣ DevOps 领域的领军企业，帮助企业提升产 研⼯程化⽔平，加速产业数字化进程，快速响应市场需求。核⼼团 队由国内外云计算、DevOps、⼯程运筹学领域专家组成，已连续完 成由盈动和经纬领投的天使轮/PreA 轮融资。公司旗舰产品云原⽣ DevOps 平台 Zadig Zadig 在 GitHub 上核⼼开源，⽤平台⼯程 ⽀撑软件研发全⽣命周期，让产研⾼效协同，稳定迭代。Zadig 内 置了 K8s YAML、Helm Chart、主机等复杂场景最佳实践，适⽤云原 ⽣转型/上容器云、研发效能提升、⼤规模微服务环境治理、研发 数字化转型等应⽤场景，在企业服务、数字化转型、新能源汽⻋领 域⼴泛落地，在包括字节⻜书、⼩鹏、理想、极氪、路特斯、⻓城 汽⻋、仙⾖智能、TT 语⾳、易快报、七⽜、⾮码、锅圈、药师帮、 ！ 字节跳动⻜书的若⼲团队⽤ Zadig 实现主⼲开发、持续验证，周部署 达 1200 次。完成⼤规模微服务的联调、集成测试，⾛上云原⽣ DevOps 交付之路！ Zadig 打通内部研发交付和外部客⼾交付，对内实现云原⽣ DevOps ⼯程化、基线 化。通过云原⽣技术和⼯程能⼒，建⽴企业多维度数字化能⼒，从业务、流程、质 量、成本管理，释放“数字⼯程师”⽣产⼒。 Zadig 研发数字化成功案例

面向开发者的云原生 DevOps 平台 角色： 产品 / 架构 开发 测试 运维 运维 / 开发 技术支持 事件 需求设计 架构设计 拆任务、写代码 代码集成 xN 单元测试验证 xN 代码扫描 xN 自测、联调 xN 集成验证 xN 写测试用例 系统验证 xN 自动化测试 xN 性能测试 xN 安全测试 xN 数据变更 xN 代码变更 xN 配置变更 xN 部署测试环境 xN 部署预发环境 xN 部署生产环境 xN 部署 / 灰度上线 xN 监控 / 告警 xN 版本归档 xN 交付追踪 xN 数据度量 xN 服务、工单管理 事件、缺陷管理 想 法 用 户 运行阶段 需求阶段 研发阶段 现代软件交付挑战：开发 5 分钟，上线 2 小时 服务全生命周期而非只关注代码 ● 每天多次提交提早验证 Zadig 采用「云原生产品级交付」设计理念 数字化产研协同 • 环境 - 统一开发者协作平面 • 工作流 - 统一交付变更通道 • 异构支持 - 统一产研运管理平面 重视开发者体验，工程师不再做脏活累活 传统 DevOps 体系 Zadig 云原生 DevOps 平台 高人效 低人效 低人效 / 低质量 / 低效率

面向开发者的云原生 DevOps 平台 角色： 产品/架构 开发 测试 运维 运维/开发 技术支持 事件 需求设计 架构设计 拆任务、写代码 代码集成 xN 单元测试验证 xN 代码扫描 xN 自测、联调 xN 集成验证 xN 写测试用例 系统验证 xN 自动化测试 xN 性能测试 xN 安全测试 xN 数据变更 xN 代码变更 xN 配置变更 xN 部署测试环境 xN 部署预发环境 部署预发环境 xN 部署生产环境 xN 部署/灰度上线 xN 监控/告警 xN 版本归档 xN 交付追踪 xN 数据度量 xN 服务、工单管理 事件、缺陷管理 想 法 用 户 运行阶段 需求阶段 研发阶段 现代软件交付挑战：开发 5 分钟，上线 2 小时 服务一：设计 | 代码编写 | 构建 | 测试 | 部署 | 发布 服务二：设计 | 代码编写 | 构建 | 测试 | 部署 服务全生命周期而非只关注代码 ● 每天多次提交提早验证 Zadig 采用「云原生产品级交付」设计理念 数字化产研协同 • 环境 - 统一开发者协作平面 • 工作流 - 统一交付变更通道 • 异构支持 - 统一产研运管理平面 重视开发者体验，工程师不再做脏活累活 传统 DevOps 体系 Zadig 云原生 DevOps 平台 高人效 低人效 低人效/低质量/低效率/高成本：

新一代云原生分布式存储—Curve 上 李小翠 网易数帆存储团队分布式存储介绍 01 存储的发展 | 分布式存储的分类 | 分布式存储的要素 02 03 04 Ceph 架构简介 | 场景介绍 | 使用中的问题 Curve 架构简介 | 数据对比 | 应用情况 FAQ 答疑存储的发展 互联网时代，数据大爆炸 大型主机 成本高 单点问题 扩容困难 各存储设备通过网络互联 各存储设备通过网络互联 大规模 弹性扩容 底层构建在分布式存储之上 云的概念 成本：共用基础设施 弹性：随意扩缩容 速度：更快的构建发布业务 底层构建在分布式存储之上 云原生的概念： 易用性：跨平台，超融合，弹性 小型主机 容量有限分布式存储的分类 按照各种应用场景所需的存储接口分类 对象 存储 文件 存储 块存储 接口为简单的 Get、PUT、DEL 和其他扩展 write(offset, len) •服务质量要求：数据不能丢、服务随时可用、弹性扩缩容 要什么 •成百上千台存储节点 •磁盘故障、机器故障、网络故障概率性发生 有什么 分布式存储系统需要满足接口需求，并且有持续监控、错误检测、容错与自动恢复的能力 以达到高可靠、高可用、高可扩分布式存储的要素 要 素 拆 解 数据分布 —— 无中心节点/中心节点 均 衡 地址空间的每段数据会分布在不同机器的磁盘上，如

演讲主题 演讲嘉宾 主从监控项经验分享 伍昕 宏时数据 01 主从监控项简介 主从监控项 Dependent Items show global variables; 场景： Zabbix的一次数据采集可能获取多个值，（比如与第三方系统对接，获取数 据库所有状态） Zabbix的一个使用场景 主从监控项 Dependent Items http://exporter_ip:9100/metrics 主从监控项 Dependent Items Zabbix的一个使用场景 主从监控项 将Zabbix的一次数据采集获取到的多个值，分别赋值给各个从属监控项 （相关项目）监控项 DEPENDENT ITEM 数据预处理 PREPROCESSING 第一步： 第二步： 2步操作 2个Zabbix的功能 主监控项准备 Dependent Items 创建一个自定义监控项： 修改 sh restart 主从监控项 Dependent Items 第一步：配置一个（相关项目）监控项 Item PropertiesàType àDepdent itemàMaster item àDone 创建监控项 à监控项类型à依赖监控项 à选择“主监控项” à 配置结束 主从监控项 Dependent Items 第一步：配置一个依赖监控项 Item PropertiesàType

Zabbix高级应用 --K8s集群监控 ����� ��������FiberHome 演讲主题： • CactiFans • Zabbix • Microservice • K8s • Golang https://blog.cactifans.com/ 无边界监控 应用架构发展趋势 数据采集 RESTful 接口 LLD – 低级别发现 低级发现提供了一种监控主机上变化实体，并 自动创建监控指标，触发器和图形的方法。 l 磁盘 l 网卡 l 端口 l ....... 例如 预处理 对采集器采集的原始数据通过管道进行处理，最终达到 数据展现和存储的要求。 例如 SNMP采集交换机内存 15MB string? 图形？触发器？ Kubernetes 架构 k8s node k8s pod k8s master 应用 Zabbix Agent HTTP HTTP Agent CPU/内存/磁盘/网络 服务/日志/... 状态/CPU/内存 Kubernetes 监控 Kubernetes Metrics Server 安装 https://github.com/kubernetes-sigs/metrics-server # Kubernetes 1.7 $ kubectl create -f deploy/1.7/ # Kubernetes

C u r v e 质 量 、 监 控 与 运 维 秦 亦 1/33背景 01 02 03 04 Curve质量控制 Curve监控体系 Curve运维体系Curve 是网易针对块存储、对象存储、云原生数据库、EC等 多种场景自研的分布式存储系统：  高性能、低延迟  当前实现了高性能块存储，对接OpenStack和 K8s  网易内部线上无故障稳定运行近两年  已完整开源 需要利用科学的方法论和专业的工具，在整个 软件生命周期内更好地为用户服务：  质量——向用户交付稳定可靠的软件；  监控——直观地展示Curve运行状态；  运维——保障Curve始终稳定高效运行。 质量 ✓ 质量管理体系（设计、开发、review、CI） ✓ 测试方法论（单元测试、集成测试、系统测试） 监控 ✓ 监控架构 ✓ 指标采集、后端处理、可视化展示 运维 ✓ 运维特性 （易部署、易升级、自治） （易部署、易升级、自治） ✓ 运维工具（部署工具、管理工具） 4/33背景 01 02 03 04 Curve质量控制 Curve监控体系 Curve运维体系软件质量 软件质量的定义是：软件与明确地和隐含地定义的需求相一致的程度。 为了确保最终交付的软件满足需求，必须将质量控制贯穿于设计、开发到测试的整个流程中。 设计  设计流程  文档规范 开发  编码规范与提交流程  版本管理

利用夜莺扩展能力打造全方位监控系统 喻波 滴滴 专家工程师 目 录 运维监控需求来源 01 监控痛点：全面完备、跨云 02 夜莺介绍： 国产开源监控系统 03 夜莺设计实现：Agentd 数据采集 04 夜莺设计实现：Server 数据处理 05 夜莺设计实现：技术难点及细节 06 运维监控需求来源 第一部分 如果贵司的业务强依赖IT技术，IT故障会直接影响营业收入， 稳定性体系一定要重视起来，而监控，就是稳定性体系中至 关重要的一环 运维监控需求来源 01.监控的原始需求来自业务稳定性 左图是2013年的一个新闻，讲 Google宕机的影响。2020年也出现 过aws大规模宕机的情况，影响不 止是55万美元，直接影响大半个 互联网！ 2018年有美国调研机构指出，如 果服务器宕机1分钟，银行会损失 27万美元，制造业会损失42万美 元 美团故障？滴滴故障？腾讯故障？ 运维监控需求来源 01.监控的原始需求来自业务稳定性 如何减少服务停摆导致的经济损失？尽快发现故障并止损！故障处理过程中，监控是『发现』和『定位』两个环节 的关键工具。故障处理过程的首要原则是『止损』，因此，过程中的『发现』和『定位』都是面向尽快『止损』来 实现。 监控痛点：全面完备、跨云 第二部分 端上、链路、资源、组件、应用多维度跨云监控，不管哪个 环节出问题都能及时感知

北京快猫星云科技有限公司 Flashcat 产品技术交流 让监控分析变简单 INTERNAL OR RESTRICTED, ALL RIGHTS RESERVED © 北京快猫星云科技有限公司 由知名开源项⽬“夜莺”的核⼼开发团队组成： 夜莺是⼀款开源云原⽣监控⼯具，是中国计算机学会接受捐赠并托管的 第⼀个开源项⽬，在GitHub上有超过8500颗星，上百位社区贡献者， 上万家企业⽤户，是国内领先的开源可观测性解决⽅案。 创始团队均来⾃国内⼀线互联⽹公司：创始团队在 等互联⽹公 司，⻓期担任基础设施、云计算、稳定性保障等⽅向的负责⼈。 公司简介：快猫星云是⼀家云原⽣智能运维科技公司 由国内顶级投资机构连续投资。 INTERNAL OR RESTRICTED, ALL RIGHTS RESERVED © 北京快猫星云科技有限公司 快猫星云是国内开源监控领域最具专业性的团队之⼀ INTERNAL OR RESTRICTED 北京快猫星云科技有限公司 Flashcat 的特点 统⼀采集 采⽤插件化思路，内置集成上百种采集插件，服务器、⽹络设备、中间件、数据库、应⽤、业务，云上 云下，均可监控，开箱即⽤。 统⼀告警 ⽀持指标告警、⽇志告警、智能告警，⽀持⼏⼗种数据源对接，收集各类监控系统的告警事件，进⾏统 ⼀的告警收敛、降噪、排班、认领、升级、协同，⼤幅提升告警处理效率。 统⼀观测 将 Metrics、Logs、Tr

B站统⼀一监控系统的设计,演进 与实践分享 梁梁晓聪 devops @lxcong About Me • 梁梁晓聪 • 2015年年加⼊入B站 • devops • 热爱新技术,热爱开源 • ⼩小宅男 故事的开始 B站炸了了.舆情监控(括弧笑脸) 我们的挑战 • 技术栈多 • 产品模块复杂 • 业务爆发式增⻓长 • 运维要求⾼高 当前情况: • 覆盖率低 覆盖率低 • 误报，漏漏报多 • 告警⻛风暴暴 监控问题爆发: 重新定义的监控系统 ✦ 完整的监控体系 ✦ 科学的告警策略略 ✦ 统⼀一的告警中⼼心 完整的监控体系 • 虚拟机 • 物理理设备 • 容器器 • 专线质量量 • 机房出⼝口质量量 • 交换设备 • http • tcp • ping 基础层 应⽤用层 • cache资源 • db资源 db资源 • mq资源 • lb资源 • es资源 • 分布式⽂文件 • 进程监控 业务层 • qps/tps • 耗时分布 • 饱和度 • 吞吐量量 • 依赖响应 • 缓存命中率 • 调⽤用链 • SLA • ⽇日志 播放质量量 • 点播/直播 • 播放卡顿 • 平均⾸首帧 • 播放失败率 • 弹幕加载 • cdn质量量 客户端质量量