Kubernetes全栈容器技术剖析 陈弘 华为云PaaS解决方案架构师 3 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 资源一键式创建 应用运维 AOM 应用性能管理 APM 应用拓扑 调用链 SLA指标 日志关联分析 异常预警 故障回溯 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 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） • 秒级快速启动和停止（适合敏捷扩缩容场景） • 一台ECS实例/物理机上可以运行多个容器。 •

Kubernetes 容器编排与应用编排 郭维 才云科技 目录 Speech content Kubernetes 容器编排技术 容器编排与应用架构 容器编排的困境 应用编排架构 Kubernetes Caicloud Kubernetes 控制器架构 Controllers Deployment StatefulSet DaemonSet Job CronJob Pod Kubernetes 的现状 1. 对于大型应用而言，需要组合使用大量的 Kubernetes 资源 2. 缺乏统一的依赖管理机制，需要用户自行解决依赖关系 3. 极简的部署方式也给用户带来了新的负担 应用编排架构 应用单元 应用是什么？ = + + 应用 Services Pods Volumes 应用编排架构 应用单元 基于 Kubernetes 的应用单元 Services Volumes StatefulSet DaemonSet Job CronJob = 无状态应用 有状态应用 守护型应用 批处理任务 应用编排架构 重新审视这个例子 Client API DB API Proxy DB Proxy DB Backup Monitoring 无状态应用 有状态应用 守护型应用 批处理任务 应用编排架构 应用编排架构 API Gateway APP API Service

破解 Kubernetes 应用开发困局 实时热加载和一键 Debug 2021.08.05 王炜 2 腾讯云 CODING DevOps 高级架构师 CNCF 大使 Nocalhost 项目负责人 自我介绍 1. K8s 环境开发困局 2. 主流云原生开发方式 3. 热加载原理 4. 开发和调试演示 5. 开源共建 目录 K8s 环境开发困局 01 开发举步维艰 env、configmap 挂载到本地，也难以屏蔽跨平台之间 的差异。 跨平台差异 全量代理的方式会使得网络拓扑产生变化，导致内网、公网访问无法达到预期。 网络限制 Telepresence 局限性 （官网推荐的开发方式） 本地环境和容器、工作负载声明有很大的 差异，导致业务源码很难在本地运行。 1 1 热加载原理 03 实现容器内应用/进程热加载 1 3 从 Dockerfile 说起 Dockerfile

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 云 原 生 社 区 M e e t u p 第 一 期 · 上 海 站 目录 一、混沌工程的动机 二、Kubernetes

1 阿里云 — 云原生应用平台团队 孙健波/周正喜 基于 Kubernetes 构建标准可扩展的云原生应用管理平台 2 3 有奖品？ 我的工作内容？ • 构建云原生应用管理平台 @ 阿里巴巴 Kubernetes 工程师 PaaS 工程师 基础设施运维工程师 … YAML 工程师 我们是如何构建的？ PaaS Serverless Operator Platform 基于 Kubernetes 我们构建了多种多样的应用管理平台： 电商 PaaS Kubernetes 用户 ( 应用开发者和运维人员 ) 我所在的团队 为什么 我们需要在 Kubernetes 上构建这些平台呢？ 8 Kubernests 官方说： “The metadata is organized around the concept of an application. Kubernetes Ingress Service YAML 文件 代码、应用、CICD 流水线 容器 Pod Controller 调度 Node Sidecar CNI CSI 为了更好的用户体验： 用户 期望： K8s 提供： 研发与运维人员日益增长的应用管理诉求 传统 PaaS 有限的、不可扩展的专有API 与能力 K8s 生态“无限”的应用基础设施能力 不停构建“PaaS”平台不是“银弹”

Showcase • 那些坑，那些事 4 2017 Lenovo Internal. All rights reserved. 背景和挑战 • IT环境比较复杂 • 集中运维模式，人少活多 • 应用类型比较复杂 • 缺少标准和规范 5 2017 Lenovo Internal. All rights reserved. 背景和挑战 • 内部系统演进 每个项目自维护 难以规范和升级 01 dis等 数据持久化 数据共享 K8S Dynamic Provisioning StorageClass 需求 存储技术 使用方案 RBD 对象存储 S3/FastDFS/TFS 应用自己管理 16 2017 Lenovo Internal. All rights reserved. 容器云设计-- 企业权限设计 • 功能权限：允许或拒绝用户使用系统提供的某个功能 用户 – 多集群管理 – 自服务式应用发布和上线部署 – 应用快速Scale Out – 应用滚动更新 – 集群容器登陆 – 应用日志查看 – 支持MySQL/Redis等常用组件服务市场 22 2017 Lenovo Internal. All rights reserved. Showcase • 部署示例：配置简单，自服务 选择应用类型/模板 配置应用 上传包 打包镜像并部署 完成部署上线

九大能力 4 多云编排 4 中间件服务 4 微服务治理 5 可观测性 5 应用商店 6 应用交付 6 信创异构 7 云边协同 7 云原生底座 8 模块化搭建 8 容器管理 9 全局管理 10 可观测性 10 应用工作台 11 多云编排 11 微服务引擎 12 服务网格 13 中间件 14 帮助您洞察集群、节点、应用和服务的详细指标，并通 过动态仪表盘和拓扑大图可视化掌握应用健康状态。 DCE 5.0 原生支持 DevOps 开发运维模式，可以实现应用交付的全流程标准化 和自动化，并集成各类精选数据库和中间件，使运维治理更加高效。各个产品 模块独立解耦，支持灵活升级，对业务没有影响，并且能够与众多云原生生态 产品对接，提供完整的解决方案体系。 它经过了近千家行业客户的生产场景检 验，构建了 百家 云原生生态产品，形成完整的解决方案体系，经近千家行业客户生产场景锤 炼，构建坚实可靠的数字底座，释放云原生生产力，助力企业定义数字边界。 版权 © 2023 DaoCloud 第 4 页 九大能力 DCE 5.0 云原生操作系统提供了 9 大能力，自由搭配各种模块，可以应对海量 应用场景。 这些模块就像乐高搭积木一样，糅合社区最优秀的几十种开源技术，经过众多

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 展和服务模式创新的集中体现，是信息化发展的重大变革和必然趋 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 First）、“云敏捷”(Cloud 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 能、安全等 成为用户关注点，应用现代化、一云多芯、平台工程、云成本优化、 系统稳定性、云原生安全等新技术层出不穷，满足用户多样性场景 需求，助力产业数字化升级。 在此背景下，中国信息通信研究院继《云计算白皮书（2012 年）》 之后第 9 次发布云计算白皮书。本白皮书聚焦过去一年多来云计算 产业的新发展新变化，总结梳理国内外云计算政策、市场、技术、 应用等方面的发展特点，并对未来发展进行展望。

大语言模型（LLMs）为现今人工智能的许多重要突破奠定了基础。目前的应用多使用类似聊天的界面进行交 互，例如 ChatGPT 或 Google Bard。生态中的主要竞争者（例如 OpenAI 的 ChatGPT，Google Bard，Meta 的 LLaMA 以及亚马逊的 Bedrock 等）在我们的讨论中占据重要地位。更广泛来说，大语言模型可以应用于从 内容生成（文本、图片和视频）、代码生成到总结概 ，我们正在深思如何在 小型设备上运行大语言模型，特别是在边缘设备和资源受限的环境中。我们还提到有望提高性能的 ReAct 提示 工程，以及利用大语言模型驱动的自主代理开发远超简单的问答交互的动态应用。我们也提到一些向量数据库 （包括 Pinecone）由于大语言模型而重新流行起来。大语言模型的底层能力，包括更专业化和自行托管的能力， 将继续呈爆发性增长。 远程交付解决方案日臻成熟 尽管 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 暂缓 22. 忽略 OWASP 十大安全风险榜单 23. 用于服务端渲染（SSR）web 应用的 web 组件 采纳 24. Colima 试验 25. CloudEvents 26. DataOps.live 27. Google Cloud Vertex AI 28. Immuta