大规模微服务架构下的 Service Mesh探索之路 敖小剑6月初在深圳举行的GIAC全球互联网架构大会上，蚂蚁金服第一次对外 透露了开发中的Service Mesh产品——Sofa Mesh。 今天我们将展开更多细节，详细介绍蚂蚁金服Sofa Mesh的技术选型， 架构设计以及开源策略。 前言技术选型 Technical 1ü 性能要求 • 以蚂蚁金服的体量，性能不够好则难于接受 Registry Open Service Registry API Data Sync Dubbo Eureka Consul 1. 增加Sofa Registry的adapter，提供 超大规模服务注册和发现的解决方案 3. 增加服务注册的API 2. 增加数据同步 功能，配合edge sidecar实现跨域 和异构的数据交换Edge Sidecar: 东西向服务间通讯的特殊桥梁 服务注册中心

超大规模深度学习在美团的应用 余建平 美团点评用户平台研究员 自我介绍 自我介绍 2011年硕士毕业于南京大学计算机科学与技术系。毕业后曾在百度凤巢从事机器学习 工程相关的工作，加入美团后，负责超大规模机器学习系统，从无到有搭建起支持千亿 级别规模的深度学习系统，与推荐、搜索、广告业务深度合作，在算法上提供从召回到 排序的全系统优化方案，在工程上提供离线、近线、在线的全流程解决方案。 。 目录 • 美团超大规模模型场景简介 • 超大规模机器学习MLX  MLX平台目标  MLX平台架构 • 模型场景应用  召回模型  排序模型 目录 • 美团超大规模模型场景简介 • 超大规模机器学习MLX  MLX平台目标  MLX平台架构 • 模型场景应用  召回模型  排序模型 美团超大规模模型应用场景 美团推荐 美团搜索 美团广告 美团应用场景简介 • 美团超大规模模型场景简介 • 超大规模机器学习MLX  MLX平台目标  MLX平台架构 • 模型场景应用  召回模型  排序模型 超大规模模型的有效性 • VC维理论  描述模型的学习能力：VC维越大模型越复杂，学习能力越强  机器学习能力 = 数据 + 特征 + 模型 • 数据  海量数据： 美团的亿级用户、千万级POI • 特征  大规模离散特征

蚂蚁金服双十一 Service Mesh 超大规模落地揭秘 黄挺(鲁直) 蚂蚁金服微服务以及云原生负责人 雷志远(碧远) 蚂蚁金服中间件 RPC 负责人2 个⼈人简介 雷志远（碧远） 蚂蚁金服 RPC 负责人 主要 Focus 领域： * 服务框架：SOFARPC（已开源） * Service Mesh：MOSN（已开源） 黄挺（鲁直） 蚂蚁金服云原生负责人 主要

周 涛 (广侯) 阿里巴巴 云原生应用平台 技术专家 阿里巴巴超大规模神龙裸金属 Kubernetes 集群运维实践 关注“阿里巴巴云原生”公众号 回复 1124 获取 PPT自我介绍 •嵌入式、微服务框架 •2017 年加入阿里巴巴，负责阿 里集团数十万集群节点规模化运 维管理系统的研发工作 •2019 年参与集团全面上云项目 并经历了整体架构的云原生升级 演进，稳定支撑双11峰值流量分享内容 的探索和创新成为 可能 • ASI (k8s) + 容器 (runc / runv / kata / ..) + 神龙 = 阿里云原生化 的最佳组合 • 最大的电商平台之一，并池最佳化资源利用率 • 大规模混部、优先级差异化提升资源使用效率 • Alibaba Serverless Infrastructure (ASI) 的基石上云效率提升 物理机 (云下) 神龙裸金属 (云上) 交付周期 周 分钟级 上层业务 集 团 业 务运维挑战 • 规模大 • 集群规模大 (数十个集群)，节点数量多 (数十万节点) • 业务线多、应用数量多、应用类型复杂 (有状态、无状态、多语言) • 基础环境复杂 • 大规模 在线、离线 混部 (运维打通) • 装机模板、OS版本、内核版本多；内核补丁、参数不同；其他如网卡中断打散 • 稳定性要求高 • 性能、宕机、夯机、抖动系统架构 • 基础监控 • 秒级、分钟级监控

曾凡松、汪萌海 阿里云云原生应用平台 阿里巴巴 k8s 超大规模实践 关注“阿里巴巴云原生”公众号 回复 1124 获取 PPT自我介绍 •曾凡松（逐灵），当前主要负责 k8s 在阿里巴巴场景中的规模化落地，将 k8s 应用于阿里最核心的业务，帮助客 户以云原生的方式管理应用并获得效率、 稳定性及成本的改善。 •汪萌海（木苏），经历了阿里巴巴集团 集群调度从自研 sigma 系统迁移到 系统迁移到 k8s 体系的过程，目前主要负责解决阿 里巴巴集团在大规模场景下使用 k8s 碰到的稳定性、容器编排质量和性能问 题。❖ 阿里巴巴容器的发展历程 ❖ 基于 k8s 云原生改造实践 ❖ k8s 规模及性能优化实践 ❖ 云原生应用管理演进路线 主要内容阿里巴巴容器的发展历程 2013 初步探索 使用容器的方式替换传统使用 VM 部署应用的，基于 lxc 自研 了 t4 容器并构建了

小程序 + 容器 前端后端全链路敏捷化 —— 凡泰极客联合创始人杨涛 1 移动应用开发现状 2 小程序发展趋势 3 移动应用如何利用小程序转型升级 4 实战操作 为何小程序是当下流行且应用场景广泛的新一代技术生态 通过打造小程序生态，企业的数字化创新能力将得到什么样的松绑、激活 如何基于Rancher容器云平台快速搭建小程序，扩大企业数字化系统生态 传统移动应用开发模式以及转型升级顾虑 小程序实现敏捷与生态 App 小程序引擎 App 小程序引擎 小程序管理与 监控中心 量化分析小程序 理财产品小程序 资讯分享小程序 工作室小程序 虚拟网点小程序 营销小程序 内部办公小程序 上 架 加载 加载 合作伙伴小程序 证券基金经营 机构IT 第三方技术提 供商 金融科技合作 伙伴 银行基金合作 伙伴 为什么需要这样的技术？ 敏捷、功能迭代快，免App升级 立开放协同的财富管理平台 快 轻 丰富 分享 生态 • 可引入高频场景，构建数字生态，增加用户黏度 • 完全兼容微信小程序代码，生态商无需另行开发 • APP内各功能相互独立，松散耦合，助力敏捷迭代。 • 支持对APP内小程序热更新，无需APP更新升级。 • 小程序可由APP分享至微信、头条、百度，将APP内业务投放 至公域，实现裂变分享、快速引流 • 支持对APP内所有小程序进行快速索引，用户无需苦苦寻找功能