Gopher  China  2015  话题  n 金融行业  IT  基础架构的现状、特点、挑战  n 求解之路的探索  n 雏形和明天  Gopher  China  2015  金融行业IT基础架构的现状、特点、挑战   RISC  Server  RISC  Server  RISC  Server   C  Gopher  China  2015  金融行业IT基础架构的现状、特点、挑战   Dev/Test  Staging  Production  Gopher  China  2015  金融行业IT基础架构的现状、特点、挑战  n “RISC  to  IA”  来了  n “Unix  to  Linux” “敏捷”和“Devops”来了  n “去IOE”来了  n “自主可控”来了   Gopher  China  2015  金融行业IT基础架构的现状、特点、挑战   Dev/Test  Staging  Production  RISC  Server  RISC  Server  RISC  Server 

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 03 Erda 可观测性三大支柱 （一）Tracing 模型 （二）Metrics 时序模型 Writes are vertical，reads are horizontal （三）数据关联 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 MSP 微服务观测平台 Erda 微服务观测平台优势 指标覆盖完整 指标到索引 01 02 03 自动索引滚动 根据容量和 TTL 自动评估数据 删除周期 InfluxQL To ES 消除 ES 查询的复杂性 统一图表交互接口 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 谢谢观看

目 录 Why 01 What 02 How 03 Takeaway 04 Why Part 1/4 1. SaaS 产品的特点 2. API 的重要性 3. 我们 API 面临的挑战 1.1 SaaS 产品的特点 SaaS 产品提供某一领域的解决方案的软件服务，本质是提供订阅服 务。 1.1 SaaS 产品的特点 AfterShip 属于国际 SaaS 的 B2B2C 产品 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 变更面临的挑战 挑战二、新功能缺少调试环境 What Part 2/4 1. 本质 2. 实现效果 2

Java/NodeJS/C++/… App P a a S 降级限流 流量镜像 … 消息 缓存 8 事情没有那么 简单 新的挑战 1：应用跟基础设施强绑定 9 MOSN App 业务逻辑 RPC SDK port1 bolt SOFA-RPC 基础设施 RPC 新的挑战 1：应用跟基础设施强绑定 10 MOSN App 业务逻辑 RPC SDK port 1 各种各样的SDK Config port 4 SOFA- config 基础设施 RPC Cache MQ Config 新的挑战 2：异构语言接入成本高 11 MOSN NodeJS 业务逻辑 RPC SDK 通信序列化协议 RPC SOFA-RPC 基础设施 新的挑战 2：异构语言接入成本高 12 MOSN NodeJS 业务逻辑 RPC SDK 通信序列化协议 RPC RPC Cache MQ Config SOFA-RPC Redis SOFA-MQ SOFA- config 基础设施 X SDK 通信序列化协议 新的挑战 2：异构语言接入成本高 13 MOSN NodeJS 业务逻辑 X SDK 通信序列化协议 RPC Cache MQ Config python 业务逻辑 X SDK 通信序列化协议 go 业务逻辑 X SDK

@johntech-o Date: 2015.04.25 go语⾔言并发编程实践 以360消息推送系统为例 如何应对的？ go语⾔言在基础服务开发领域的优势？ 我遭遇了哪些挑战？ ⺫⽬目录 具有go特⾊色的运维 在⾼高并发，通信交互复杂，重业务逻辑的分布式系统中， Go语⾔言优势体现在：开发体验好 、⼀一定量级下服务稳定 、性能满⾜足 需要 阻塞主循环 对外通信信全局消息list，在映射到的 eventloop上开连接池进⾏行消耗 推荐使用 开发体会的对⽐比 如何应对的？ go语⾔言在基础服务开发领域的优势？ 我遭遇了哪些挑战？ ⺫⽬目录 具有go特⾊色的运维 问题与瓶颈 问题与瓶颈 单机内存占⽤用 ⾼高达69G GC 3~6s 瓶颈 散列在协程⾥里⾯面的io 问题与瓶颈 io阻塞， 协程激增 瓶颈 问题与瓶颈 问题与瓶颈 如何应对的？ go语⾔言在基础服务开发领域的优势？ 我遭遇了哪些挑战？ ⺫⽬目录 具有go特⾊色的运维 go语⾔言程序开发需要找到⼀一种平衡，既利⽤用协程带来的便利性⼜又做适当 集中化处理 套路：任务池集中数据合并请求、连接池+pipeline

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 在评估阶段、生成的模型路径在哪里等信息。 任务失败等异常处理。 实践案例 第四部分 中国电信研究院园区ReID案例 场景描述 在给定视频中的第一帧和目标位置，实现目标检测、跟踪并预测其轨迹。 技术挑战 跨摄像头数据异构：摄像头拍摄的场景复杂，包括光照变化、遮挡严重、追 踪目标数量多等，单点的目标跟踪算法无法得到较好的效果。 业务收益 • 多目标跟踪准确度（MOTA）从70.6%提升到87 场景描述 • 部署Sedna终身学习，实现机器人室外递送过程中的边侧智能环境感知任务； • 基于视觉的语义分割，帮助机器人识别出低矮障碍，比如马路牙子和斜坡， 帮助机器人做出正确的避让决策。 技术挑战 • 机器人本体资源不足。比如无法部署GPU，导致推理速度慢，机器人来不及做避 让决策； • 数据异构问题导致AI模型失效。比如，AI模型无法很好地识别到新环境的图片； • 边侧数据不足，AI模型训练难以收敛或启动。

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 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 代码 - 可选⾃动发布 接⼝ 到 OpenAPI 未来的规划 - 轻量化服务注册发现 - ⽀持运⾏时插件，允许⽤户以 服务的⽅式拦截系统接⼝ - ⽀持UI的运⾏时扩展 开源新时代的挑战 第五部分 打造围绕开源的开发流程 - GitFlow or Github Flow - 基于 pr 的持续集成 - 打破需求、开发和测试的边界 简化平台的上⼿难度 - 解耦对中间件的强依赖

2015年，仙侠道⺴⽹网⻚页版，使⽤用Go语⾔言替代神仙 道时期的Erlang，开发流程和主要架构不变 • 2014年 - 2015年，仙侠道⼿手机版，在原有架构基础上拆分 游戏逻辑服务器，分离互动功能 游戏服务端的挑战 • 请求频繁 • 实时性要求⾼高（百毫秒的延迟便可被感知） • 开发效率要求⾼高（每周⼀一更） • 运维效率要求⾼高（最好是别运维。。。） 我们做了哪些事情 • 通讯层：协议描述语⾔言以及代码⾃自动⽣生成

5000W+ 用户 小米手机用户交流平台 03. 国际小米社区 业务背景 10 个B2C站点 今年新增 6 个站点 全新国际POCO站 04. 国际POCO站 业务背景 05. 面临挑战 架构演变 第二部分 架构演变 01. 海外电商架构 电商 服务 交易服务 购物车 下单服务 支付网关 地址服务 BFF 中台 商品中心 营销中心 交易中心

系统设计分析与架构 • 多种上下游适配 • ⾼高吞吐/低延迟问题探究 • ⾼高可⽤用与⽔水平扩展 • ⾃自动化运维 • Go的应⽤用 简单 · 可信赖 系统设计分析与架构 构建系统的挑战 export service系统全貌 简单 · 可信赖 多种上下游适配 简单 · 可信赖 业务架构 简单 · 可信赖 导出模型 简单 · 可信赖 ⾼高吞吐/低延迟问题探究 简单 ·