区块链是由分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术构成的多中心 化系统 不可篡改（可信存证） ü 可对存储的文件、数据进行真实性校验 ü 可信追溯历史数据 去中心化共识（协作共享） ü 多方业务系统数据共享 ü 跨机构业务协作 核心特性 7 趣链科技 版权所有 ©2016-2021 7 趣链科技 版权所有 ©2016-2021 7 趣链科技 版权所有 ©2016-2021 7 区块链技术定义 Code 数据状态发生变化的 一次操作请求，如一 笔转账交易 将一段时间内发生的 所有交易和状态打包 成为一个区块 区块以时间顺序前后相 连，组成一种块链式数 据结构，即“区块链” 一词的由来 多参与方各自部署，互 联互通，每个区块链节 点均会保存相同的链式 数据，通过冗余存储的 方式使数据难以被篡改 区块链技术定义 9 趣链科技 版权所有 ©2016-2021 9 趣链科技 版权所有 ©2016-2021 物联⽹ 能源电⼒ 跨境贸易 ⼯业物联⽹ 智慧城市 ... 不同于完全开放、任何⼈可以加⼊退出的⾮许可链，许可链架构与其差异性在于节点和⽤户在区块链⽹络中的准 ⼊要求。且⾮许可链⽹络节点⼤都由业务相关的机构组成，造成架构上共识、合约、安全、权限等⽅⾯的不同 13 趣链科技 版权所有 ©2016-2021 13 趣链科技 版权所有 ©2016-2021 13 趣链科技 版权所有 ©2016-2021

Client devices Edge AI • 随着大模型的发展，AI 计算对算力需求大 幅且快速增长 AI应用到越来越多的边缘场景 分布式协同AI 概念 将人工智能相关的部分任务部署到边缘设备，基于边缘设备、边缘服务 器、云服务器，利用分布式乃至分布式协同方式实现人工智能的技术 数据在边缘产生 边侧逐步具备AI能力 分布式协同AI 核心驱动力 分布式协同AI核心驱动力 技术挑战 边云协同AI框架 第二部分 首个分布式协同AI开源项目Sedna 基于KubeEdge提供的边云协同能力，支持现有AI类应用无缝下沉到边缘 为分布式协同机器学习服务 ✓ 降低构建与部署成本 ✓ 提升模型性能 ✓ 保护数据隐私 SIG成员近年发表分 布式协同AI顶会论文 10+ SIG成员在AI顶会IJCAI 上分享分布式协同AI论文 Sedna斩获中国信通院云边协 同应用创新大赛最佳创新奖 数据集等 3. Worker ⚫ 执行训练或推理任务, 训练/推理程序, 基于现有AI框 架开 ⚫ 按需启动, docker容器或function ⚫ 不同特性对应不同的worker组, 可部署在边上或云 上, 进行协同 4. Lib ⚫ 面向AI开发者和应用开发者, 暴露边云协同AI功能给 应用 Cloud Edge Local Controll er KubeEdge

RPC框架Kitex集成 05 性能收益与业务展望 06 方案诞生的背景 第一部分 方案诞生的背景 几种常见的同机通信场景： 1. 微服务合并部署（亲和性部署、sidecar 部署） 2. 本地基础组件：mesh sidecar、风控 sidecar、分布式网关... 方案诞生的背景 微服务化拆分： 1. 序列化 2. 网络开销 3. 服务治理 微服务合并部署 function call call remote call 方案诞生的背景 微服务合并形态：sidecar 进程通信 方案诞生的背景 微服务合并形态：亲和性部署 方案诞生的背景 怎么放大本地通信的优势？ 低延迟 提升用户体验 低开销 降低计算成本 常见的本地通信方案：回环 IP、UDS、共享内存IPC 方案诞生的背景 以性能较优的 IPC 方案 share memory ipc 为例分析性能瓶颈： 注：方案 义可以不一致） 性能收益与业务展望 第六部分 性能收益与业务展望 1 kb 请求/响应下，以不同 QPS 在 Kitex 框架进行 benchmark 测试，对比 uds 和 rpal 的性能差异： 注：以上仅测试包含序列化开销的性能对比，benchmark测试受影响因素较多，实际收益需结合业务场景。 性能压测 性能收益与业务展望 1. 字节跳动微服务合并部署场景下，部分服务通过接入 RPAL

Mesh 落地之后: 为 sidecar 注入灵魂 2 • Multi Runtime: 从 sidecar 到机甲 • Runtime API: 解决跨云部署和厂商绑定难题 • WebAssembly in sidecar: 让业务逻辑跑在sidecar里 • Service Mesh 回顾 • 展望2022：待解决的问题 • 总结 3 Service Mesh 回顾 Service 公司提出 服务网格是一个基础设施层，用于处理服务间通信。云原生应用有着复杂的服务拓扑，服 务网格负责在这些拓扑中实现请求的可靠传递。在实践中，服务网格通常实现为一组轻量 级网络代理，他们与应用程序部署在一起，而对应用程序透明。 Service Mesh 的初衷 5 图片来源： https://new.qq.com/omn/20190806/201908 06A0SM4Q00.html 图片来源： answer/147967674 Service Mesh 的初衷 6 • 升级成本高 • 业务解耦 • 平滑升级 • 异构语言治理 • 异构语言治理能力弱 • SDK 版本不统一 应用 SDK 服务路由 负载均衡 通信序列化协议 sidecar 应用 SDK 通信序列化协议 业务逻辑 服务路由 熔断限流 进程通信 熔断限流 负载均衡 Service Mesh 落地实践

平台来⽀撑敏捷开发的落地 这⾥需要有⼀个标准的交付平台 运⾏环境 业务 数据 业务系统 C 业务 数据 业务系统 A 业务 数据 业务系统 B 资源管理在统⼀平台 应⽤运⾏在统⼀平台 构建标准的交付环境 交付产物标准化 - 业务配置 - 资源配置 - 依赖配置 - 流⽔线配置 配置即代码 : 实现⼤规模交付的部署过程可被验证 PaaS 平台：资源管理，容器编排，基础监控和告警 微服务治理组件 可靠的业务 贴身护航 基础⽀撑 持续保障系统稳定性 只需很少的运维投⼊即可保证系统稳定性 端点⼀站式 PaaS - Erda 第⼆部分 端点 PaaS 发展历程 有状态服务 Job / JobFlow 批计算 流计算 ⽆状态服务 DaemonSet Workloads 多集群调度 混合云调度 跨云迁移 多环境调度 业务数据统⼀调度 集群核⼼服务 慢SQL JVM 诊断 ⾃定义告警 APM 微服务管理 资源管理 标签管理 系统监控 集群管理 服务⽬录 埋点 数据库 ⽇志 画像 标签 报表 推荐 … 代码管理 持续集成 编排部署 应⽤运维 测试管理 协同管理 数据源管理 数据集成 数据开发 数据资产 数据服务 数据应⽤ 资源统计 运维报告 审计⽇志 K8S 管理 数据监控 多云管理平台 MySQL

演进历程 MVC Middleware Gateway MicroServic e 经典LNMPA架构 先抗住再优化 业务混合部署 面向需求实现 效率质量之痛 流程 敏捷 隔离 性能 安全 监控 中间件技术选型 团队背景 内部生态 业务发展 开发成本 运营成本 Golang CSP并发 多核友好 自动GC 语法简洁 开源库多 CGO集 成 快速交付 内核稳定 生态趋势 数据中间件——指标服务 Golang 高性能 高可用 扩展性 安全性 可运营性 业务发展驱动技术演进 服务网关 过载保护 流控降级 SET部署 立体监控 敏捷集成 微服务探索 跨部门 异构系统 非标接口 托管接入 业务隔离 解析适配 IDL • 标准接口 • 字段约定 Script 转码逻辑 • 非标接口 • 逻辑编码 Run Anywhere 微服务划分 Intervene 干预 Measure 评估 User 用户 • 离线标签类画像， 批量选取用户群 特征 • 离线及实时用户指 标，单用户业务个 性化属性数值 指标 • 短信、Tips、邮 件、站内信通知 触达 • 礼包发放、积分 赠送、体验资格 营销 • 服务编排、运营策略 策略 微服务实践 • CDB + CKV /

单体和微服务怎么选？ 单体的优点 • 开发简单 • 测试简单 • 部署简单 • 扩展简单 单体的缺点 • 难以理解和功能扩展 • ⼩改动也得全量更新 • ⼩问题容易触发⼤故障 • 能够⽀撑的业务规模有限 微服务的优点 • 边界清晰的业务拆分 • 易开发、易理解、易维护 • 技术栈可相对独⽴ • 持续集成、持续部署更容易 • 按需对服务进⾏治理 • 稳定性更容易保障 跨服务修改麻烦 • 部署复杂 到底怎么选？ • ⾸先看业务 • 其次看团队 • 从简单⼊⼿ • 预留可能性 单体也有讲究 • 数据梳理清楚很重要 • 快速开发 • 快速交付 • 善⽤⼯具，降低出错 • 不增加成本并为业务发展留下扩展空间 单体到微服务何时转？ 什么信号标明该考虑转换了？ • 单体系统已过度复杂 - 体感 • 当前架构已不能满⾜业务发展需要 •

Scheduler extension Custom controller Network plugins Storage plugins 统筹规划， 降低成本 自动化运维， 提升稳定性 非业务逻辑剥离， 提升交付效率 Golang与云原生生态（CNCF） 项目数占比: 214/1512（14.2%） Github star数占比:1265737 / 2458072（51.5%）市值占比: 策略与机制要分离； • 策略与机制随着层次的变化而变化； 应用管理的策略与机制 应用 版本 工作负载 负载均衡 标签 流量 组件 日志 指标 容量 服务 依赖 路由规则 持久卷 部署策略 健康检查 … 灰度 发布 定时弹性 事件 指标弹性 分批发布 重启 回滚 日志管理 事件中心 指标监控 存储挂载 服务绑定 手动弹性 回退历史 负载均衡 报警 controller … 部署 控制器 弹性 控制器 流量 控制器 存储 控制器 负载均衡 控制器 限流降级 控制器 监控 控制器 … 应用模型 控制器 平台应用模型 平台特定业务 用户应用模型 云原生生态 EDAS 1、应用管理策略 2、应用管理机制 3、平台构建策略 4、平台构建机制 PaaS 内核（3，4） PaaS 业务（2） 用户界面（1）

外。 - 自动化 - 通过 API，企业可以利用 SaaS 产品的功能来构建自动 化流程和工作流程。 - 定制化 - 通过 API，企业可以开发自己的应用程序、插件或集成 其他工具，以满足特定的业务需求。 - 数据集成 - 通过 API，企业可以灵活地与 SaaS 提供商实现数据 的共享和交换。 1.2.1 标准与规范 RESTful - Request - Response - Query AfterShip API 的演进路线 业务量从十万级到十亿级，从没有 API 到高标准的 API。不是因为 API 做好了所以业务增长了，而是良 好的 API 设计才能支撑业务增长。 1.3 我们 API 面临的挑战 挑战一、变更不规律，打乱客户更新计划 向后兼容 - API 的稳定性要求避免破坏性的更改。在进行更新或修改时，应 保持对现有功能的支持，以防止影响已部署的应用程序或客户端。 1.3 API Versioning v1, v2, v3 就是版本化.. 2.1 本质 向后兼容 - API 的稳定性要求避免破坏性的更改。在进行更新或修改时，应保 持对现有功能的支持，以防止影响已部署的应用程序或客户端。 只有做到对当前版本 API 不发布任何 breaking changes 才能向后兼容。 2.1 本质 实际上的 API Versioning 1. API 有版本概念