当前 Chaos Mesh 的 maintainer。在混沌工程的实践和实现上拥有一定经验和见 解。除了 Chaos Mesh 之外还维护有多个受欢迎的开源项目，如 pprof-rs。 云 原 生 社 区 M e e t u p 第 一 期 · 上 海 站 杨可奥 Chaos Mesh核心开发者 Chaos Mesh 让应用与混沌在 Kubernetes 上共舞 演讲人：杨可奥 PingCAP 上 海 站 目录 一、混沌工程的动机 二、Kubernetes 上的混沌工程方案 —— Chaos Mesh 三、Chaos Mesh 的结构，以 NetworkChaos 为例 四、Chaos Mesh 使用案例 混沌工程的动机 事故，任何时候都可能发生 AWS 事故，任何时候都可能发生 Github 关于混沌，我们能知道很多 我们的软件没有混沌现象! 科学的研究方法 ● 作出假设 ● 进行尝试和实验 ● 观察现象 ● 分析和总结 Chaos Engineering 混沌工程正在受到重视 混沌工程正在受到重视 混沌实验？听上去很简单 混沌实验？听上去很简单 1. 5 分钟入门混沌工程 —— 脚本随机杀进程 2. 10 分钟入门混沌工程 —— 脚本随机杀 Pod 3. … 4. 那网络故障呢？磁盘故障呢？恢复呢？如何控制作用范围？ 这是一件复杂的事

以预见地，本书会存在部分语句表达不准确、部分素材尚未创作完成、部分参考引用未能及 时补充、甚至一些错误出现，因此本书以开源、免费地方式发布，希望一方面能够帮助初学 者快速上手深度学习算法，另一方面也能汇聚众多行业专家们的力量，修正测试版中的谬误 之处，让本书变得更为完善。 本书虽然免费开放电子版，供个人学习使用，但是未经许可，不能用于任何个人或者企 业的商业用途，违法盗版和销售，必究其法律责任。 龙龙老师 2021 PyTorch 进阶 5.1 合并与分割 5.2 数据统计 5.3 张量比较 5.4 填充与复制 5.5 数据限幅 5.6 高级操作 5.7 经典数据集加载 5.8 MNIST 测试实战 5.9 参考文献 第 6 章 神经网络 6.1 感知机 6.2 全连接层 6.3 神经网络 6.4 激活函数 6.5 输出层设计 6.6 误差计算 6 7.8 Himmelblau 函数优化实战 7.9 反向传播算法实战 7.10 参考文献 第 8 章 PyTorch 高级用法 8.1 常见功能模块 8.2 模型装配、训练与测试 8.3 模型保存与加载 8.4 自定义类 8.5 模型乐园 8.6 测量工具 8.7 可视化 8.8 参考文献 第 9 章 过拟合 9.1 模型的容量 9

目录  网易伏羲私有云简介  为什么混沌测试  什么是混沌测试  如何选择混沌测试工具  为什么是 Chaos Mesh  Chaos Mesh 在网易伏羲的实践 网易伏羲私有云简介 网易伏羲私有云简介 AI 模型 支撑游戏业务 云游戏 为什么混沌测试 为什么混沌测试 为什么混沌测试 理想下，系统用不 宕机，100%可用 比如机房突然断电 比如机房突然断电 事故突然的到来 为什么混沌测试 通用指标 阶段性进阶衡量 标准 指标 量化 什么是混沌测试 什么是混沌测试 混沌工程旨在将故障扼杀在襁褓之中，也就是在故障造成中断之前将它们识别出来。通过主动制 造故障，测试系统在各种压力下的行为，识别并修复故障问题，避免造成严重后果。 混沌工程将预想的事情和实际发生的事情进行对比，通过“有意识搞破坏”来提升系统稳定性。 稳定性。 鲁棒性 故障注入 如何选择混沌测试工具 混沌工具 混沌工具 为什么是 Chaos Mesh 为什么是 Chaos Mesh ● PodChaos: kill / fail / container/... ● NetworkChaos: delay / lose / dup / partition / … ● IOChaos: latency

ices 微服务拆分原则 DevOps 服务框架 Dubbo 可观测性 混沌工程 服务治理 Spring Cloud 多语言微服务 API管理 服务压测 分布式事务 分布式调度 API网关 服务注册发现 负载均衡 服务配置 无损下线 服务容错 服务路由 服务鉴权 限流降级 服务元数据 服务测试 服务mock 持续集成 IDE插件 应用监控 链路追踪 日志管理 应用诊断 大幅提升 • 无侵入 • 0升级成本 • 全面兼容开源 • 无侵入 • 多语言 • 依赖冲突难管理 • SDK升级成本高 微服务治理演进路线 • 服务元信息 • 服务契约管理 • 服务测试 • 服务Mock • 开发环境隔离 • 端云互联 运行态Ops 开发态Dev • 无损下线 • 无损上线 • 金丝雀发布 • A/B Test • 全链路灰度 安全态Sec 发布态 服务治理中心 提供者 消费者 Agent Agent 用户 配置中心 治理规则 Dev-Sec-Ops 无损下线 离群实例摘除 标签路由 服务鉴权 链路跟踪 金丝雀发布 API管理 服务测试 限流降级 故障注入 • 业务无侵入、无感知 • 0升级成本 • 全面兼容开源 注册中心 元数据中心 微服务引擎 基于 Java Agent 的服务治理 public class BaseLoadBalancer

SAST(静态应用程序 安全测试) 白盒测试，通过污点跟踪对源代码或者二进制程序（也包括Docker镜像等） 进行静态扫描，尽可能前置，在IDE编写代码或者提交代码时进行，将极 大优化整体效率和成本 可以无视环境随时可以进行，覆盖漏洞类型全面， 可以精确定位到代码段 路径爆炸问题，并一定与实际相符合，误报率较 高。 DAST(动态安全应用 程序安全测试) 黑盒测试，通过模拟业务流量发起请求，进行模糊测试，比如故障注入 或者混沌测试 语言无关性，很高的精确度。 难以覆盖复杂的交互场景，测试过程对业务造成 较大的干扰，会产生大量的报错和脏数据，所以 建议在业务低峰时进行。 IAST(交互式应用程序 安全测试) 结合了上面两种的优点并克服其缺点，将SAST和DAST相结合，通过插桩 等手段在运行时进行污点跟踪，进而精准的发现问题。是DevSecOps的一 种推荐方式。 如果在被动模式下运行IAST，那么开发测试过程 中就可以完成安全扫描，不会像DAST一样导致业 务报警进而干扰测试，同时由于污点跟踪测试模 式，IAST可以像SAST一样精准的发现问题点 SCA（软件成分分析） 有大量的重复组件或者三方库的依赖，导致安全漏洞被传递或者扩散， SCA就是解决此类问题的办法，通过自动化分析组件版本并与漏洞库相 比较，快速发现问题组件，借助积累的供应链资产，可以在快速定位的 同时，推动业务快速修复。 安全左移的一种，在上线前发现依赖组件的安全

等先进架构升级应用范式；二是数据架构现代化，以云原生为底座 优化数据摄取、数据存储、数据分析、数据消费、数据治理等能力， 云计算白皮书（2023 年） 16 充分挖掘数据价值等；三是技术架构现代化，从资源管理、运维保 障、研发测试、应用服务等方面构建通用的对上赋能的技术底座； 四是组织流程现代化，通过工作思维、管理方式、协作模式的革新， 从组织、人员层面适配现代化发展思路；五是用户体验现代化，重 视用户诉求，打通需求与供给之间的最后一公里，提升技术对应用 应用多活等，从 事前、事中、事后，全流程确保系统稳定运行。目前，国内云计算 厂商对稳定性保障体系的建设均已有较完善的实践，如阿里云的 “1-5-10 机制”、华为云的“确定性运维”、腾讯云的“混沌蓝军机 制”。二是可观测性成系统“中枢神经”。可观测性提供了实时监测 和系统分析的能力，完善的系统可观测性相当于人体的“神经系统”， 感知系统状态、定位系统故障，协助进行容量治理及性能调优，并 防护体系，覆盖承载云原生架构的底层基础设施安全，以容器为核 心的云原生基础架构安全，以 API 安全为重点面向微服务、Serverless 等多种应用形态的云原生应用安全，蕴含安全左移思想的研发测试 安全，以及云原生安全管理与运营。二是云原生安全从单点防护向全 流程一体化防护转变。云原生安全体系的成熟推动了安全产品和防护 模式的优化升级，云原生安全正在从过去使用单点安全工具，或将 多个

change 流量镜像 一键压测  接入层（TCPCopy）  支持流量放大、缩小  一键批处理压测 服务网格  智能负载均衡  流量路由策略  服务保护机制 混沌军团  随机关闭生产环境中的实例，模拟服 务故障  引入人为延时，模拟服务降级  寻找未使用、可被清理的资源  寻找不符合预定义最佳实践的服务  发现和跟踪异常修改，排查安全问题

集中化管理，甚至做到自动决策 Ø 精细故障能力（异常query、注入延迟等）期望能够标准化、低成本跨产品线复制 Ø 百度APP架构缺少上下游模块视图和流量视图，黄金指标不足，导致容量管理压测效率低、混沌工程实施成 本高、故障定位成本高。 #IstioCon 目标 l 服务治理策略平台化 联合公司内部，通过合作共建方式实现完整的Service Mesh架构，提升架构策略灵活性，缩 减服务治理迭代周期，降低服务治理研发成本。

Thoughtworks, Inc. All Rights Reserved. Thoughtworks 技术雷达 关于技术雷达 Thoughtworker 酷爱技术。我们致力于建造技 术，研究技术，测试技术，开源技术，书写技术， 并不断改进技术。支持卓越软件并掀起 IT 革命是 我们的使命，Thoughtworks 技术雷达就是为了 完成这一使命。它由 Thoughtworks 中一群资深 挪出 没有变化 © Thoughtworks, Inc. All Rights Reserved. 采纳 1. 设计系统 2. 轻量级的 RFCs 方法 试验 3. 具有可访问性意识的组件测试设计 4. 攻击路径分析 5. 自动合并依赖项更新 PR 6. 针对 FAIR 数据的数据产品思维 7. OIDC for GitHub Actions 8. 使用 Terraform Terraform 创建监控和告警 9. ReAct 提示工程 10. 检索增强生成 11. 基于风险的故障建模 12. 大语言模型半结构化自然语言输入 13. 追踪健康债务状况 14. 对告警规则的单元测试 15. CI/CD 的零信任保护 评估 16. 通过依赖健康检查化解包幻觉风险 17. 设计系统决策记录 18. GitOps 19. 大语言模型驱动的自主代理 20. 平台编排 21. 自托管式大语言模型