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

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

13-Node 14-Pod 15-Replica Set 16-Deployment 17-StatefulSet 18-Daemon Set 19-配置最佳实践 20-管理容器的计算资源 21-Kubernetes资源分配 22-将Pod分配到Node 23-容忍与污点 24-Secret 25-Pod优先级和抢占 26-Service 27-Ingress Resources Kubernetes是⼀个旨在⾃动部署、扩展和运⾏应⽤容器的开源平台 。 使⽤Kubernetes，您可以快速有效地回应客户需求： 快速、可预测地部署应⽤。 动态缩放您的应⽤。 ⽆缝地推出新功能。 仅对需要的资源限制硬件的使⽤ 我们的⽬标是构建⼀个⽣态系统，提供组件和⼯具以减轻在公共和私有云中运⾏应⽤程序的负担。 Kubernetes是 可移植: 共有、私有、混合、多云 可扩展: 级和回滚，但VM是重 量级、不可移植的。 新⽅法是部署容器，容器基于操作系统级别的虚拟化⽽不是硬件虚拟化。这些容器彼此隔离并且与宿主机隔离：它们有 ⾃⼰的⽂件系统，看不到对⽅的进程，并且它们的计算资源使⽤可以被界定。它们⽐VM更容易构建，并且由于它们与 底层基础架构和宿主机⽂件系统解耦了，可实现跨云、跨操作系统的移植。 由于容器⼩⽽快，因此可在每个容器镜像中包装⼀个应⽤程序。这种⼀对⼀的应⽤到镜像关系解锁了容器的全部优势。

选择增加节点类型为master -> 选择计算类型与规格 -> 添加云盘（可不选）-> 设 置添加数量 -> 输⼊登录⽤户密码 -> 核对⽆误后，点击确定进⾏添加 进⼊节点查看⻚⾯ -> 选择对应集群，新添加节点状态由创建中 -> 正常代表添加成功 8 添加worker节点 进⼊集群⻚⾯ -> 选择需要操作的集群 -> 点击集群扩容 核对集群ID -> 选择增加节点类型为worker -> 选择计算类型与规格 -> 在挂载窗⼝中，请选择需要挂载的集群，此处的集群仅显示和该NAS所在区域相同的容 器集群 挂载成功后，会显示私⽹IP 挂载过程可能⽤时较⻓，3-5分钟 14 挂载NAS盘到本地机器 对于已经挂载好的NAS盘，该集群内的任何⼀台计算资源（master和worker）均可访 问 ssh登录任意⼀台集群 创建⼀个新的⽬录： mkdir ~/nas 挂载NAS盘到本地： sudo mount -v -t nfs -o "vers=4 数据记录在标签中，⽀持采集时对标签进⾏修改，从⽽使得其具有强⼤的扩展能⼒。 说明：集群创建后监控服务需要⼿动开启，开启过程如下： 1. 在集群界⾯找到要开启监控的集群，点击右侧更多，会有开启监控的功能，如下图： 2. 点击开启监控后，会提示选择监控所需的pv，如下图： 创建此过程按照提示可能需要创建NAS存储或SC，PVC等,可参考上⽂存储管理

Apache PaaS ��! …! 在企业级架构中，Kubernetes 更多是作为一个核心组件进行部 署。在这个核心组件的外围，我们还有其他的功能需要提供。 用户管理 • 按资源组和层级用户的区分 用户访问权限管理 根据用户功能组进行访问验证 用户操作日志 • 对用户的操作进行记录 • 对用户的资源使用状况进行统计 • 对多用户的资源使用状况进行统计 监控 在非结构化数据方面有很大的优势。 卷积神经网络 - CNN 通过卷基层和池化层的网络结构进行不断的对图像的特征提取 数组运算并行化 – CUDA by Example 将数组 a 和数组 b 相加并将计算结果放入数组 c 中。 数组运算并行化 – CUDA by Example 当我们有多个 core 的时候 深度学习对于并行化硬件的依赖 - GPU • Core 的多少往往决定真正并行化运算的数量 10G及以上的 networking和GPU TensorFlow 介绍 • TensorFlow™ 是一个使用数据流图进行数值计算的开源软件 库。图中的节点代表数学运算， 而图中的边则代表在这些节 点之间传递的多维数组（张量 。这种灵活的架构可让您使 用一个 API 将计算工作部署到桌面设备、服务器或者移动设 备中的一个或多个 CPU 或 GPU。 TensorFlow 最初是由 Google 机器智能研究部门的

KubeOperator 的使命 KubeOperator 是开源的轻量量级 Kubernetes 发⾏行行版，专注于帮助企业规划、部署和运营 ⽣生产级别的 Kubernetes 集群。 计算 ⽹网络 存储 ⽤用途 ⼀一键部署 可视化安装 管理理 备份 伸缩 监控 ⽇日志 Day 0 Day 1 Day 2 规 划 部 署 运 营 升级 在线 / 离线 KubeOperator 的开发团队和运作模式 • 由 Jumpserver 开源明星团队打造； • 遵循 Apache 2.0 开源许可协议 (github.com/kubeoperator)； • 通过云原⽣生计算基⾦金金会（CNCF）的 Kubernetes 软件⼀一致性认证。 KubeOperator 的整体架构 KubeOperator NFS / vSAN / Ceph 等 Flannel / 节点分布在不不同的故障域 简单易易⽤用 通过 Web UI 来管理理和运营 K8S 集群 离线⽀支持 ⽀支持离线环境下的 K8S 集群 的部署与升级 GPU ⽀支持 轻松运⾏行行机器器学习、⾼高性能 计算等⼯工作负载 DIY ⽅方式 VS. 采纳 KubeOperator 3 个⽉月 + 5 ⼈人 + 500 ⼈人天 + 4 ⼩小时 1 个⼈人 0 ⼈人天 从⼊入⻔门到运⾏行行⽣生产级别的应⽤用

All Rights Reserved. 6 AI 辅助软件开发 毫无意外，本期技术雷达主要围绕 AI 相关话题展开讨论。这是有史以来第一次，我们需要一个可视化指南来 理清不同 AI 的类别和功能（即使在 JavaScript 生态系统十分混乱的时期，我们也从未采取过这样的做法）。作 为一家开创 CI、CD 等突破性工程实践历史的软件咨询公司，我们对于使用 AI 辅助软件开发特别感兴趣。因此， 过创建拉取请求（PR）来更新依赖项。不过，团队仍然需要制定工程纪律，以确保及时处理这些 PR，尤其是 对长时间不活跃的应用程序或服务提交的 PR。 如果系统具有广泛的测试覆盖范围——不仅有完善的单元测试，还包括有功能和性能测试，并且构建流水线必 须运行所有这些测试以及安全扫描，我们更提倡自动合并依赖项更新 PR。 简而言之，团队必须完全相信，流水 线运行成功后，软件就可以投入生产。在这种情况下，依赖项更新 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 相信组织能够使用 FAIR（可发现，可访问，可互通且可复用）原则进行数据运营。我们的团队使用如 Collibra 和 DataHub

源监控，等多种功能。 KUN 运维管理理 监控 ⽇日志 权限 分析 集群管理理 版本管理理 配置管理理 链路路跟踪 负载均衡 ⾃自动容灾 持续集成 持续部署 灰度发布 服务注册/发现 关系数据库 KV存储 对象存储 块存储 DNS 消息队列列 API- Gateway 镜像仓库 统⼀一代码管理理 统⼀一编程框架 统⼀一通讯协议 统⼀一部署环境 计算平台/KUN Exporter，进⾏行行各种功能的拨测，提供 metrics； • 使⽤用 Alert Manager 聚合报警，调⽤用 Monitor Manager 提供的 Web Hook； • ⾃自研 Monitor Manager： A. 提供 Web Hook 给 Alert Manager，实现告警信息的发送，发送渠道包括邮件和微信； B. 告警组管理理； C. 互相监控探测功能； • 使⽤用 进⾏行行配置⽂文件的存储； Think in Cloud . 北北京 KUN应⽤用 接⼊入层 • 负载均衡通过service实现 计算层 • 具体计算任务由pod完成 • 常驻型pod通过k8s deployment管理理，保证计算实例例⾼高可⽤用 • ⾮非常驻型pod通过k8s job管理理 存储层 • Pod内挂载PVC，⽤用于存储持久化的数据 • 通过S

申请、弹性扩展、高并发处理和稳定高可用。 涉及的模块：全局管理、容器管理、云原生网络、云原生存储、精选中间件 版权 © 2023 DaoCloud 第 5 页 微服务治理 提供非侵入式流量治理功能，支持无感接入传统微服务、云原生微服务和开源微服务 框架，实现企业现有微服务体系及新旧微服务体系的融合治理，支持微服务从开发、 部署、接入、观测、运维的全生命周期管理，提供高性能云原生微服务网关，保证微 数据中心算力下移，端 设备算力上移，统一管控和调度离散、异构的计算资源，解决在海量边、端设备上统 一完成大规模应用交付、运维、管控的诉求，实现云边的真正一体化。 涉及的模块：全局管理、容器管理、云原生网络、云原生存储、云边协同 版权 © 2023 DaoCloud 第 8 页 云原生底座 提供云原生计算、网络、存储等能力，兼容各种集群接入，支持集群从部署、版本升 级 企业网络基础设施复用的最大化，降低企业使用云原生应用门槛。 涉及的模块：全局管理、容器管理、云原生网络、云原生存储 模块化搭建 DCE 5.0 所包含的各个模块可以像乐高积木一样灵活搭建。 模块名称 功能和作用 安装器 基于 Kubean 自动化安装所需模块 容器管理 管理集群/节点/负载等基础设施 全局管理 设置登录、访问权限、外观 可观测性 一站式图形化仪表盘 应用工作台