2023年7月 云计算白皮书 (2023 年) 版权声明 本白皮书版权属于中国信息通信研究院，并受法律保 护。转载、摘编或利用其它方式使用本白皮书文字或者观 点的，应注明“来源：中国信息通信研究院”。违反上述声 明者，本院将追究其相关法律责任。 前 言 党的二十大报告提出，要构建新一代信息技术等一批新的增长 引擎，打造具有国际竞争力的数字产业集群。云计算是信息技术发 展和服 势，是信息时代国际竞争的制高点和经济发展新动能的助燃剂。云 计算引发了软件开发部署模式的创新，成为承载各类应用的关键基 础设施，并为大数据、物联网、人工智能等新兴领域的发展提供基 础支撑。加快推动云计算创新发展，顺应新一轮科技革命和产业变 革趋势，是推进中国式现代化进程的关键。 过去一年，全球和我国云计算产业保持快速发展，并呈现出以 下特点： 一是云计算战略价值在全球范围内持续提升。美国继“云优先” Smart)之后，又出台多个战略文件， 将云计算应用至相关领域，并明确提出通过云战略获取全球优势， 以确保其在经济、军事、科技等领域的领先地位。欧洲、亚洲等主 要国家纷纷发布国家战略或计划，推动云计算在各行业的应用布局， 深度挖掘云计算产业价值。我国政策指引云计算应用创新，持续推 动云计算与实体经济融合走深。 二是全球云计算市场稳定增长，我国保持快速发展。2022 年， 全球云计算市场规模为 4,910 亿美元，增速

万亿级数据洪峰下的消息引擎 Apache RocketMQ 誓嘉 自我介绍 l花名：誓嘉 l真名：王小瑞 lvintagewang@apache.org l@阿里巴巴-中间件 lApache RocketMQ 创始人， PPMC Member，Committer lOpen-Messaging创始人 CONTENTS 01 02 03 阿里消息中间件的演变历史 双11万亿级数据洪峰的挑战

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Flink 批处理理及其应⽤用 What is Apache Flink * Apache Flink 是⼀一个分布式⼤大数据处理理引擎 * 可对有限数据流和⽆无限数据流进⾏行行有状态计算 * 可部署在各种集群环境 * 对各种⼤大⼩小的数据规模进⾏行行快速计算 为什什么Flink能做批处理理 Table Stream Bounded Data Unbounded Data Lake vs. Data Warehouse Flink Batch应⽤用 - 数据湖 Flink Batch应⽤用 - 数据湖 Blink SQL+UDF Queue 存储类 存储 计算 存储 Queue 存储类 • Kafka • Datahub • SLS • MQ • OSS • OTS • HBase • RDS • ADS • HDFS • OSS Batch应⽤用 - 数仓 简化架构 ⽅方便便运维 Flink社区规划 Flink AliFlink 社区 ⽣生态 实时计算 StreamC ompute 1 3 4 2 Flink 实时计算 商业化版本 阿⾥里里云实时计算产品⽅方向 存储计算分离 架构 ⾼高性能 全托管架构 全功能⼤大数据 处理理能⼒力力 Thanks

阿里云函数计算技术专家 函数计算在双11小程序场景中的应用 关注“阿里巴巴云原生”公众号 回复 1124 获取 PPT自我介绍 •吴天龙（花名: 木吴） •阿里云函数计算技术专家 •2013 年加入阿里云，参与分布式数据库， 对象存储等产品的开发。现任阿里云函数 计算架构师，聚焦于 Serverless 产品功 能和大规模资源伸缩调度、性能优化等系 统核心能力的研发。❖ 函数计算介绍 ❖ ❖ 双11小程序场景介绍 ❖ 技术挑战 ❖ Demo 目录函数计算-介绍 • 通用Serverless计算平 台 • 与云端事件源无缝集成 • 弹性伸缩，按量付费函数计算-介绍双11小程序场景介绍小程序场景的挑战 n 安全隔离 n 开发效率 n 大量的小程序是不活跃的 n 活动高峰期流量激增函数计算-冷启动优化 Download & Extract Code User Code 10ms~60000ms 预留实例 0ms 0ms函数计算-弹性伸缩 C1 C1 C2 C1 C2 时间 t1 t2函数计算-预留实例 • 预留实例：性能好 • 按量实例：按需使用函数计算-预留实例 预留实例 按量实例 效果 0 0 禁止调用 10 0 只使用预留实例，固定费用 0 10 只使用按量实例，按需付费 10 5 混合模式，兼顾性能和成本函数计算 DemoThank you ! 关注“阿里巴巴云原生”公众号

深度解析CNCF社区⾸首个基于Kubernetes的边缘计算平台KubeEdge� 向新勇� https://github.com/edisonxiang� Introduce� ➔ 华为开源社区⼯工程师� ➔ KubeEdge社区Member� ➔ Kubernetes社区Member� ➔ OpenSDS社区Memeber� ➔ OpenStack社区数据保护项⽬目联合发起⼈人� ➔ 边缘计算 & 应⽤用场景 & ⾯面临的挑战� ➔ Why KubeEdge & 基础架构 & 设备管理理 & 实战� ➔ 后续规划 & 社区贡献 & 技术交流� 边缘计算� 云计算是集中化的，离终端设备（如摄像头、传感器器等）和⽤用户较远，对于实时性要求⾼高的计算需求，把计算放在云上会引起较⻓长的⽹网络延 时、⽹网络拥塞、服务质量量下降等问题。⽽而终端设备通常计算能⼒力力不不 ⾜足，⽆无法与云端相⽐比。在此情况下，边缘计算应运⽽而⽣生，将云端计算能⼒力力 延伸到靠近终端设备的边缘节点，就近提供服务。边缘计算不不是云计算的替代品，边缘计算减轻了了云计算架构的计算负担，是其补充和延伸。 云边协同才能够最⼤大程度的发挥作⽤用。连上云的边才有强⼤大的能⼒力力和灵活性。连上边的云才有数据引流上云和应⽤用服务落地点。� 边缘计算——快速发展的四⼤大因素� Gartner公布

构建基于富媒体大数据的弹性深度学 习计算平台 SPEAKER / 土土@七牛 AtLab Mobile —> 富媒体时代 数据存储 数据加速 数据处理 直播 点播 Connect 每天超过10亿图像上传 超过万亿小时的音视频存储 What are they？ 内容审核团队 运营分析团队 AI？ Content 分类 检测 分割 跟踪 描述 搜索 分析 …

高级能力-自动化-AIoT以及赋能业务-边缘计算(Edge Cloud )-1 远端控制 云端分析系统 设备端 自动化解决用户使用体验问题，计算量属于窄带范畴， 所以计算算力重点在于云端，云端计算体系架构成熟， 成本较低，在业务上本地的设备根据模式信号反馈一些 动作，比如下雨关窗帘，是自动化范畴，上传云端的数 据都是属性数据，比如谁什么时候干了什么，后续云端 根据个人喜好数据为用户提供比如按照个人喜好调节温 设备端 (现场)边缘计算BOX 业务场景复杂，对算力、通信要求很高，计算放置于 云端时效性差，另外无法现场就对业务进行处理，比 如计算路口交通事故预警，给予司机及时提示等，所 以将算力卸载在距离业务现场、设备最近的地方，就 是边缘计算的场景，它的价值空间远超AIoT，可以更 大范围为客户赋能，IoT和边缘计算一定走向融合。 定位为基于物模型的计算 定位为基于业务的计算 高级能力-自动化-AIoT以及赋能业务-边缘计算(Edge 高级能力-自动化-AIoT以及赋能业务-边缘计算(Edge Cloud )-2 • 为了更好的为客户业 务场景赋能，比如路 口的交通事故识别和 预警等等需要低时延 高算力的场景，需要 实现云边一体纳管， 简化运维，降低成本， 客户专注于业务领域。 • 无论是AIoT还是边缘 计算，核心要素是计 算，计算平台的训练 平台位于云端，而推 理计算位于BOX端，并 且能够适应各类算法 和硬件的要求，形成 一个通用计算平台， 更普遍的为客户场景

华为云应用服务：让企业应用上云更简单，运行更高效 计算（ECS/BMS/ARM） 存储（EVS/OBS/SFS） 网络（VPC/EIP） 开源原生 商业增强：控制面HA、跨AZ高可用、滚动升级、裸金属容器 云容器引擎 CCE 微服务引擎 CSE 开源原生 企业级 中间件 分布式 缓存 DCS 分布式 消息 DMS 分布式 数据库 DDM 应用编排引擎 AOS App/PaaS/IaaS 软件开发服 务 DevCloud 云性能测试 CPTS PaaS IaaS 开发测试 统一编排 自动化部署、微服务注册发现与治理、中间件运行环境 智能运维 开放网关APIG 应用 函数计算 FunctionStage FunctionGraph 4 什么是容器技术？ • 对比虚机的优势： • 通过共享操作系统内核，细粒度资源隔离。（降低资源成本） • 定义了环境无关的标准的交付、部署规范（提高交付效率） 容器在业界的默认标准是Docker，定义容器标 准的组织是OCI。 容器技术是一种轻量级的操作系统虚拟化方案， 可以基于操作系统虚拟出更加细粒度的资源单位。 5 什么是容器编排调度引擎？ • 容器编排引擎提供资源的管理和容器的调度技术，提供容器应用生命周期管理、弹性伸缩、监控运维的基本机制，决定容器 之间如何进行交互。 • Kubernetes（简称K8S）是主流的容器编排部署管理平台。它基于Google

在节点上配置与机器配置指定的内容不匹配的情况。 containers 包括软件及其所有依赖项的轻量级和可执行镜像。由于容器虚拟化操作系统，您可以在任何位置运行 容器，从数据中心到公共或私有云到本地主机。 容器 容器编 编配引擎 配引擎 用于实现容器部署、管理、扩展和联网的软件。 容器工作 容器工作负载 负载 在容器中打包和部署的应用程序。 控制 控制组 组 (cgroups) 将进程集合分区到组中，以管理和限制资源进程占用。 OpenShift Container Platform 集群的网络信息。 node OpenShift Container Platform 集群中的 worker 机器。节点是虚拟机 (VM) 或物理计算机。 OpenShift Container Platform Update Service (OSUS) 对于可访问互联网的集群，Red Hat Enterprise Linux (RHEL) air update）功能。 pod 一个或多个带有共享资源（如卷和 IP 地址）的容器，在 OpenShift Container Platform 集群中运行。 pod 是定义、部署和管理的最小计算单元。 私有 私有 registry OpenShift Container Platform 可以使用实施容器镜像 registry API 作为镜像源的任何服务器，供开发 人员推送和拉取其私有容器镜像。