云原生边云协同AI框架实践 普杰 华为云边缘云创新Lab 高级工程师 KubeEdge SIG AI Tech Lead 目 录 Edge AI现状与趋势 01 Sedna：边云协同AI框架 02 Sedna-GM：K8S Operator 03 实践案例 04 Edge AI现状与趋势 第一部分 Why Edge AI？ • Cloud中心化的AI计算范式不足以应对端上AI 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 • 随着边侧算力逐步强化，边缘AI持续演变至分布式协同AI 分布式协同AI技术挑战 1. 边缘资源碎片化 2. 边缘数据孤岛 3. 边缘样本少 4. 边缘数据异构 分布式协同AI 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 ✓ 数据集管理 ✓ 模型管理

Golang⼤规模云原⽣应⽤管理实践 刘洋（炎寻） 关于我 • 毕业于中国科学技术大学，定居杭州 • 就职于阿里云-云原生应用平台团队 • Problem Solver，聚焦中间件，容器，Kubernetes，PaaS平台… • OAM社区成员 开局一张图 规模化应用交付效率对比去年 每万笔峰值交易的IT成本对比4年前 提升1倍 下降80% 云原生 技术 稳定 成本 效率 效率 云原生-程序员视角 基础设施 K8s 云原生生态（CNCF） 云原生应用 云原生是以容器技术为基础围绕着Kubernetes进行的一场技术标准化演进。通过标准可扩展的调度，网络， 存储，容器运行时接口来提供基础设施；通过标准可扩展的声明式资源和控制器来提供运维能力。两层标 准化推进了细化的社会分工，各领域进一步提升规模化和专业化，全面达到成本，效率，稳定性的优化。 4 6 7 2 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: $8.08T/$19.46T(41.5%) https://landscape.cncf

云原生go-zero微服务框架设计思考 万俊峰Kevin@好未来 关于我 万俊峰Kevin ● go-zero作者 ● 好未来资深专家 ● 晓黑板研发负责人 ● 十多年研发团队管理经验 ● 近20年开发和架构经验 Agenda ● go-zero之前世今生 ● go-zero是如何设计的 ● go-zero如何高效解决问题 go-zero之前世今生 go-zero的由来

基于 Golang 构建⾼可扩展的云原⽣ PaaS 平台 刘浩杨 端点 技术专家 个⼈简介 - 18年加⼊端点，现任微服务和监控团队负责⼈ - 端点开源 PaaS Erda 的核⼼架构师 - 开源爱好者， Apache SkyWalking PMC 成员 ⽬ 录 ⾯向云原⽣的软件交付 01 端点⼀站式 PaaS - Erda 02 Erda 架构的思考 03 模块化开发框架 模块化开发框架 04 开源新时代的挑战 05 ⾯向云原⽣的软件交付 第⼀部分 ⾯向云原⽣的企业软件产品 - 敏捷开发 - 微服务化和容器化 - 交付标准化 - 可观察性 特点： 敏捷的⽬标是提升研发效能 需要⼀个 DevOps 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 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 Helm 镜像服务 Add-on filebeat / telegraf 监控 ⽇志 HPA Operator 注册中⼼

云原生时代分布式链路 追踪实践 2021-08 曲赛 (saiqu) 微服务架构的困境 故障定位难 极高的沟通和交接成本 错综难懂的模块依赖关系 链路梳理难 日志分散 定位过程“击鼓传花” 跨端性能瓶颈分析繁杂 性能分析难 缺乏对系统整体认知的把控 不合理的调用关系 不合理的直连存储 架构治理能力匮乏 云原生可观测性 3 4 Trace 标准规范 5 标准 一次网络调用的经过的拦截器数据流 天机阁2.0 简介 12 天机阁2.0是遵循OpenTelemetry标准的，为各业务或平台提供分布式追踪，监控，日志， 多维染色，容量评估，架构治理等能力的云原生可观测性系统。 愿景：让开发一切尽在掌握 - 分布式追踪 - 日志 - 服务监控 - 火焰图 - 存储监控 - SDK监控 - CI/CD监控 - 发布变更 - 告警历史 - 服务拓扑图

Erda 基于云原生的微服务可观测性 刘浩杨 端点科技 Erda 微服务和监控平台负责人 目 录 微服务系统监控的挑战 01 可观测性技术理论 02 Erda 服务观测平台技术内核分析 03 Erda 服务观测平台功能概览 04 Erda:新一代企业级云原生 PaaS 平台 当前微服务系统面临的挑战 目 录 微服务系统监控的挑战 01 可观测性技术理论 02 Erda 服务观测平台技术内核分析

基于open-falcon的 平安云监控 目录 Ø 团队介绍 Ø 背景 Ø 系统定位 Ø argus是什么 Ø 为什么选用Go Ø argus的前身 Ø argus的现状 Ø argus的未来 团队介绍 Ø 平安云IAAS团队 Ø 负责平安集团IAAS平台建设 Ø 为平安集团内部其他子公司服务 Ø 打造对外的金融云服务 目录 Ø 团队介绍 Ø 背景 Ø 系统定位 系统定位 Ø argus是什么 Ø 为什么选用Go Ø argus的前身 Ø argus的现状 Ø argus的未来 背景 Ø 应对云主机快速增长 Ø 打造用户自助服务的监控平台 Ø 适应内部的三级网络架构 背景 云管区 公共服务区 可用区 目录 Ø 团队介绍 Ø 背景 Ø 系统定位 Ø argus是什么 Ø 为什么选用Go Ø argus的前身 Ø argus的现状 系统定位 Ø argus是什么 Ø 为什么选用Go Ø argus的前身 Ø argus的现状 Ø argus的未来 argus是什么 Ø 是平安云监控系统 Ø 希腊神话里的百眼巨人 Ø 基平open-falcon开发的平安云监控系统 Ø 是一个Go语言实现的项目 目录 Ø 团队介绍 Ø 背景 Ø 系统定位 Ø argus是什么 Ø 为什么选用Go Ø argus的前身

行比较（书中会使用大家所熟知的缩写 “OO” 来表示面向对象）。 本书将会从最基础的概念讲起，同时也会讨论一些类似在应用 goroutine 和 channel 时有多少种不同的模 Go入门指南 - 1 - 本文档使用 看云 构建 式，如何在 Go 语言中使用谷歌 API，如何操作内存，如何在 Go 语言中进行程序测试和如何使用模板来 开发 Web 应用这些高级概念和技巧。 在本书的第一部分，我们将会讨论 Go 语言的起源（第 语言的开发模式和一些编码规范，以及一些非常有用的代码片 段（第 18 章）。在前面章节完成对所有的 Go 语言技巧的学习之后，你将会学习如何构造一个完整 Go 语言项目（第 19 章），然后我们会介绍一些关于 Go 语言在云（Google App Engine）方面的应用（第 20 章）。在本书的最后一章（第 21 章），我们会讨论一些在全世界范围内已经将 Go 语言投入实际开发 的公司和组织。本书将会在最后给出一些对 避免你在不了 解某些高级概念的情况下而感到迷茫。 我们通过 227 个完整的代码示例和书中的解释说明来对所有涉及到的概念和技巧进行彻底的讲解，你可以 Go入门指南 - 2 - 本文档使用 看云 构建 下载这些代码到你的电脑上运行，从而加深对概念的理解。 本书会尽可能地将前后章节的内容联系起来，当然这也同时要求你通过学习不同的知识来对一个问题提出 尽可能多的解决方案。记住，学习一门新语