带给你“一份应用需求定义，到处交付” 的 云原生应用交付体验 Photo 王国东(骁奕) 技术专家 阿里云 张健川(聪言) 技术专家 阿里云 王国东(骁奕) One Definition, Deliver Anywhere 交付同学的烦恼 !"#$A 我们还是个创业公司运维 经验少，产品所有依赖的中 间件服务资源都想⽤阿⾥公 共云上的 %&#$B 我们⾃⼰的商业经营数据

3.1 手写数字图片数据集 3.2 模型构建 3.3 误差计算 3.4 真的解决了吗 3.5 非线性模型 3.6 表达能力 3.7 优化方法 3.8 手写数字图片识别体验 3.9 小结 3.10 参考文献 第 4 章 PyTorch 基础 4.1 数据类型 4.2 数值精度 4.3 待优化张量 4.4 创建张量 预览版202112 即可。可见，有了深度学习框架，开发 神经网络变得无比轻松和高效。 3.8 手写数字图片识别体验 本节将在未详细介绍 PyTorch 网络层、优化器等使用方法的情况下，先带大家体验一 下神经网络的乐趣。本节的主要目的并不是教会每个细节，而是让读者对神经网络算法先 有一个全面、直观的感受，为接下来介绍 PyTorch 基础和深度学习理论打下基础。 现在开始体验神奇的手写数字图片识别算法吧！ 3.8.1 网络搭建 对于第一层模型来说，它接受的输入 ReLU(?1? + ?1)的计算逻辑，在 PyTorch 中通过一行代码 即可实现： # 创建一层网络，设置输入节点数为 784,输出节点数为 256 预览版202112 3.8 手写数字图片识别体验 11 nn.Linear(28*28, 256) 使用 Sequential 容器可以非常方便地搭建多层的网络。对于 3 层网络，我们可以通过快速 完成 3 层网络的搭建。

或有损害的事物。 我们不应该专注于个体的活动，而应该关注系统中的浪费来源以及可以从经验上证明导致开发人员对“生产力” 感知产生影响的条件。新的工具，比如 DX DevEx 360，通过关注开发者体验而不是一些虚假的产出衡量标准解 决了这个问题。然而，许多领导人仍然以模糊的、定性的方式衡量开发者的“生产力”。我们怀疑，这种兴趣的 复苏至少有一部分原因是受到了人工智能辅助软件开发的影响，这不可避免地引发了一个问题：它是否产生了 赖项更新 PR，即使它们在间接依赖项中包含主要版本 更新，也应该自动合并。 6. 针对 FAIR 数据的数据产品思维 试验 数据产品思维重视将数据消费者视为客户，确保他们在数据价值链中的无缝体验。这包括易用的数据发现、理 解、信任、访问和消费。“产品思维”不是一个新概念，过去我们在运维中施用了这一概念，建立了运维产品和 微服务。它伴随着构建长期的跨功能的团队在组织中拥有并分享他们的数据，通过结合数据和产品思维，我们 会改善基于大语言模型的编码助手的输出质量。 13. 追踪健康债务状况 试验 通过将健康度评级与其他服务级目标（SLO）同等对待，并据此确定增强的优先级，而不是仅仅关注跟踪技术 债务，我们不断体验到团队对其生态系统的改进。通过有效分配资源来解决与健康状况相关的最有影响的问题， 团队和组织可以降低长期维护成本，更高效地发展产品。这种方法还能加强技术和非技术利益相关者之间的沟 通，促进对系统

系统综合考虑各因素进行 订单分组，然后再指派给 合适的骑士 订单云端分组 整体最优分配 调度 系统 4.0 深度学习智能模式 • 出餐时间估算更准，缩短 骑士到店等待时间，节省 运力，提升用户等餐体验 出餐时间预估 深度学习智能 调度 系统 2.0 系统派单模式 • 系统综合考虑配送距离、 骑士运力、期望送达时间 等因素来自动派单 配送距离 期望送达时间 骑士运力 订单相似度 外卖订单智能调度要解决的核心问题 7 调度系统算法 1 2 3 4 5 路线规划 • 动态规划最优配送路线，且合理 并单，以最低的配送成本最大化 满足用户配送体验。 • 考虑用户期望时间的TSP问题 • 构建模型综合评估用户体验与配 送成本打分 • 采用动态规划和模拟退火算法等 算法，求得最优路线 1 8 时间预估 用户下单 开始配送 骑士到店 骑士取餐 到达用户 完成交付 商户接单 过滤数据 抽取基础特征 组合基础特征，构造组合特征 组合基础特征，构造组合特征 统计基础信息，构造统计特征 独热编码，构造稀疏特征 降维 决策模型 11 • 骑士体验 取餐距离、订单数量、订单组数 • 用户体验 订单剩余时间、骑士完成时间、 订单准时性 • 配送效率 等餐时间、空驶距离、空闲骑士、 商圈压力 距离的节省： 订单组与骑士打分： 根据商圈压力调整： 3 分配方案

章 关于 关于 {OKE} 2.1. 相同和不同的地方 2.1.1. 核心 Kubernetes 和容器编配 2.1.2. 企业级就绪配置 2.1.3. 标准基础架构服务 2.1.4. 核心用户体验 2.1.5. 维护和策展的内容 2.1.6. 兼容 OpenShift Container Storage 2.1.7. Red Hat Middleware 兼容 2.1.8. OpenShift Serverless 2.1.9. Quay 集成兼容 2.1.10. OpenShift Virtualization 2.1.11. 高级集群管理 2.1.12. 高级网络 2.1.13. 开发者体验 2.1.14. 功能概述 2.2. 订阅限制 第 第 3 章 章 KUBERNETES 概述 概述 3.1. KUBERNETES 组件 3.2. KUBERNETES 资源 3.3. KUBERNETES Container Platform 中发现的 Route API 对象，包括其与 HAproxy 边缘路由层 集成在一起的 Kubernetes Ingress Controller。 2.1.4. 核心用户体验 OpenShift Kubernetes Engine 用户对 Kubernetes Operator、pod 部署策略、Helm 和 OpenShift Container Platform

落地的核心问题：业务微服务的划分和设计(DDD,咨询方案等）、部署困难、维持运行困难、云资源 管理与应用管理视角分离导致复杂性等 • 传统方案:仅仅考虑了一部分变化而引起的不稳定，如通过基于人工规则的服务治理保护链路、如时 延体验较差的部署策略等 • 云原生是告诉我们：能够适应业务变化的微服务+能够适应制品变化的DevOPS+能够适应技术环境变 化的技术底座=云原生平台；其中变化是以研发循环形式不断出现和累加的，如果不进行治理，那 载诉求推动下，催 熟云计算架构的全 栈化和软硬一体化 带来更敏捷的体验 容器多样化 应用规模的剧增，成 本诉求越来越成为主 体，基于AI的自动化 将精益化资源管理， 带来更好的成本控制 高度自动化 应用上云，安全问题 凸现，在云原生新架 构下，需要打造端到 端的容器安全网 零信任 企业数字化转型急需高度自动化 的、面向应用的极简云体验 边缘计算场景正在极速拓展云 端的业务领域 将云能力延展到客户 业务现场，逐渐成为 • 按实际调用量进行自动的容量扩缩 • 专注业务逻辑开发，无须关心基础设施 • 只需要将视频存入存储，接入极其简单，达到极致业务体验 • 按需加载资源，使用时调度，不使用时自动回收，达到极致 成本的体验。 • 并行执行，可以同时出产不同维度业务结果，达到极致性能 体验。比如上图，同时从不同维度进行业务处理。 • 减少了传统微服务体系中容量规划和服务治理的负担，专注 于业务本身。 • 可以支持大部

⼯作负载封装后，解决了开发过程应⽤的快速启动问题，开发⼈员只需要在本地 安装单节点的 Kubernetes 集群，例如 Minikube、Kind 等即可快速启动微服务应⽤。 但对于开发⼈员来说，原来单体应⽤的开发体验变得不复存在，由于应⽤很难在 Docker 容器之外运⾏，所以 每次代码修改，都需要经历以下步骤： 执⾏ docker build 构建镜像 执⾏ docker tag 对镜像进⾏标记 执⾏ docker Q. 进⼊开发模式，本地修改代码并保存，⽆需重新构建镜像，远端开发环境实时⽣效，⽀持远程调试 Nocalhost - 重新定义云原⽣开发环境.md 2021/1/20 5 / 7 快速体验 想要快速体验 Nocalhost ，有以下⼏点前置条件： 准备⼀个 Kubernetes 集群（1.16+），⽀持 TKE、Mnikube、Kind 等 已配置好 kubectl 且能访问 Kubernetes 插件，点击上⽅的“地球”按钮，同样输⼊ Web 控制台的地址，回⻋确 定。 点击 “Sign In” 按钮，输⼊开发者的登陆账号：foo@nocalhost.dev，密码：123456，登陆后即可⼀键部 署 Bookinfo 并体验⽆需重新构建镜像的应⽤开发。 Nocalhost - 重新定义云原⽣开发环境.md 2021/1/20 7 / 7 落地案例 ⽬前，CODING 部分应⽤（100+微服务）正在使⽤ Nocalhost

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 的直接价值。目前，华为云、道客等企业已初步形成应用现代化方 法体系。 来源：中国信息通信研究院 图 7 应用现代化架构图 算力资源、Kubernetes 资源等基础设施进行统一抽象封装；面对多 样化平台能力需求，平台 UI 交互层可按需启用、模块化管理，提供 良好的用户体验等。产业落地方面，目前，阿里云、腾讯云等均积 极落地平台工程，通过平台工程优化开发者体验、提升云应用的研 发效能，并将平台能力赋能金融等行业，满足多场景规模化的研发 需求。 管理层面，FinOps 理念逐步落地，云成本优化技术满足多样化 ，对 日常运维过程中的日志采集、变更升级等都带来了新的挑战。基于 以上挑战，系统稳定性保障领域呈现以下特点：一是“稳保体系” 创新促进业务稳定运行。稳定的业务系统保障了企业的连续运营、 用户体验和客户满意度，逐步成为企业业务持续领先的“关键要素”。 应综合考虑技术、机制和组织人员情况，采用多种技术手段，如混 沌工程、全链路压测、可观测性技术、变更管控和应用多活等，从 事前、事中、事后

移动应用发展历程 2013年 2015年 2018年 ING Native HTML5 ReactNative Flutter 开发成本 用户体验 动态性 移动应用开发技术分析 如何保障APP可以快速、动 态的更新 保障APP动态更新的情况 下，如何保证用户体验 缺乏客户端经验的开发者， 如何做到业务极速迭代 如何丰富现有功能，开放自 己的业务生态 百万级日活 高频发版需求 业务功能单一 间2020年7月 小程序数量 DAU MAU 人均单日使用时长 数据来源：支付宝2020小程序上半年发展报告，截止时间2020年7月 小程序迎来大爆发，商业价值全面释放 开发⻔槛低 良好用户体验 小程序技术基于 Web前端技术 可实现动态更 新与APP隔离 可独立更新 用户没有学习成本 响应速度响应快 能够快速裂变分享 打通社交媒体 触达海量用户 小程序成为互联网巨头争夺的流量入口是因为？

要支持虚拟机？ 创新思路：补齐虚拟机的短板，向容器看齐，维持一致的用户体验 镜像 容器 实例模版 自动化启动脚本 k8s replicaset 托管式实例组 Google Traffic Director 服务 Google Traffic Director 路由规则 手工 手工 非托管式实例组 用户体验 Traffic Director 将对虚拟机的支持提升到新的高度Part 应商不锁定呢？ 说好的供应商不锁定呢？ @Google：SMI带来的美好愿景 Part 4：ServiceMesh灵魂拷问四：说好的供应商不锁定呢？ 应用 控制平面 数据平面 最终用户体验 工具 生态体系 Service Mesh Interface Universal Data Plane API “SMI 是在 Kubernetes 上运行服务网格的规 范。它定义了由各种供应商实现的通用标准。这