李响， 阿里云 Kubernetes + OAM 让开发者更简单 来自应用开发者的“灵魂拷问” “ Kubernetes 让 Devops 更复杂了！” Kubernetes 对于应用开发复杂在哪里 1. 关注点不同 业务研发 2. 语义与抽象程度不同 业务运维 3. 交互与使用习惯不同 业务研发、运维 YAML 文件 图形化界面 命令行工具 IaC 配置语言 扩容策略 • CLI Deployment Function 应用层 能力管理 用户体验层 Kubernetes Open Application Model（OAM） 一个用来构建云原生应用管理平台的标准规范与核心框架 OAM + OAM Platform UI Open Application Model Platform Kubernetes GitOps/持续集成 标准化定义应用组件

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 5 微服务-Docker Docker-Kubernetes K8s 环境的开发困局 容器越来越多，服务编排、发现、稳定性监控、自愈等成为新的挑战。 Kubernetes 提供容器编排的解决方案。 6 面向运维 •开发难 概念繁多，声明式定义学习成本高。 •调试难 无法像本地一样调试，开发效率低。 完全面向运维提供能力，对开发增加了巨大的负担。 云原生环境下的学习成本，招聘成本，用人成本急剧上升。 7 云原生开发技能广度要求急剧提升 8 云原生开发工具依然缺失 主流云原生开发方式 02 现状 1 0 全手工流程 编码后，手动构建镜像、推送到镜像 仓库、修改工作负载镜像版本，调度 10 分钟/次 自动化 CI/CD 流程 编码后，推送到代码仓库，自动触发 CI/CD 流程，等待生效。 5 分钟/次 Minikube + Telepresence Minikube 拉起本地 K8s 开发环境， Telepresence

建设思路与整体方案 2 今⽇话题 数据 技术 应⽤ 数据 技术 应⽤ 数据 技术 应⽤ 数据 技术 应⽤ 数据 • 标准不统⼀ • 重复录⼊ • 数据不⼀致… 技术平台 • 规范不⼀致 • 组件不复⽤ • 集成共享难… 应⽤ • 功能单⼀ • 管理型居多 • 适应性不⾜… 系统建设 • 建设周期⻓ • 存在重复建设 • 投资回报低 • 系统维护成本⾼… 应⽤独⽴，难协同 • ⼀体化应⽤，不⽀持 • 需求响应效率低… 业务信息系统现状 容器平台 DevOps 微服务治理 统一技术平台 上游全业务链数据 数据治理 统一数据湖 勘探生产管理 通用应用 开发生产管理 协同研究 经营管理与决策 总体架构 项目背景 1 产品与技术详情 3 建设思路与整体方案 2 今⽇话题 租户体系 DEVOPS 微服务 容器平台 安全管理 瑞道容器云平台 资源相互隔离，支撑多 租户场景 通过安全体系来保障 DevOps过程中的安全问 题 项⺫管理 快速迭代开发，更短的发布周期， 并统⼀流程，规范化管理 持续交付 提⾼部署的效率，降低部署的⻛ 险，提⾼部署的质量，消除部⻔ 壁垒，交付过程标准化， 透明化 持续构建与测试 保障代码质量，提升开发效率 知识共享 知识共享与积累，不断完善，持 续学习改进 认证与改进 持续优化， 形成闭环 运维监控

技术领导组成的技术顾问委员会，通过定期讨论 Thoughtworks 的全球技术战略以及对行业有重 大影响的技术趋势而创建。 技术雷达以独特的形式记录技术顾问委员会的讨 论结果，从首席技术官到开发人员，雷达将会为各 路利益相关方提供价值。这些内容只是简要的总结。 我们建议您探索雷达中提到的内容以了解更多细 节。技术雷达的本质是图形性质，把各种技术项目 归类为技术、工具、平台和语言和框架。如果技术 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， 本期技术雷达讨论了许多代码辅助工具，如 长，如用户故事编写辅助、用户研究、电梯演讲和其他基于语言的任务。同时，我们希望开发人员能够负责任 地使用所有这些工具，并且始终掌控主导权，比如 hallucinated dependencies 就是其中一个需要注意的安全 和质量风险。 衡量生产力有多有效 对于非技术人员来说，软件开发有时似乎很神奇，这导致管理者需要努力衡量开发人员在完成其神秘任务时的 生产效率。我们的首席科学家 Martin Fowler

在构建/发布期间⽣成容器镜像使得从开发到⽣产都能够保持⼀致的环境。 同样，容器⽐虚拟机更加透明、便于监控和管理——特别是当容器进程的⽣命周期由基础架构管理⽽⾮容器内隐藏的进 程监控程序管理时。 最后，通过在每个容器中使⽤单个应⽤程序的⽅式，管理容器⽆异于管理应⽤程序的部署。 容器好处概要： 灵活的应⽤创建和部署 ：与VM映像相⽐，容器镜像的创建更加容易、有效率。 持续开发，集成和部署 ：通过快速轻 ：通过快速轻松的回滚（由于镜像的不可变性）提供可靠且频繁的容器镜像构建和部署。 Dev和Ops分离问题 ：在构建/发布期间⽽⾮部署期间创建镜像，从⽽将应⽤程序与基础架构分离。 开发、测试和⽣产环境⼀致 ：在笔记本电脑运⾏与云中⼀样。 云和操作系统可移植性 ：可运⾏在Ubuntu、RHEL、CoreOS、内部部署，Google Container Engine以及任何其他 地⽅。 以应⽤为中⼼的管理： ？ 最基本的功能：Kubernetes可在物理机或虚拟机集群上调度和运⾏应⽤容器。然⽽，Kubernetes还允许开发⼈员将物理 机以及虚拟机 “从主机为中⼼的基础设施转移到以容器为中⼼的基础设施”，从⽽提供容器固有的全部优势。 Kubernetes提供了构建以容器为中⼼的开发环境的基础架构。 Kubernetes满⾜了在⽣产中运⾏的应⽤程序的⼀些常⻅需求，例如： Co-locating

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。 流程层面，平台工程以产品化、自助式的开发者平台，满足多 场景下应用研发需求。平台工程是一种自助式内部开发者平台的技 云计算白皮书（2023 年） 18 术架构和运营管理模式，为云时代的软件工作组织提供应用交付和 管理服务。平台工程师提炼出一套可复用的组件服务和业务流程， 工程化运作成为平台产品，平台产品随着组织变化而演进，其各个 组件可根据实际使用情况来升级扩展。这类集成产品通常被称为内 部开发者平台，是工 演进路线方面，容器云平台为开发者构建和运行分布式应用带来了 便利，但同时将复杂资源暴露给了开发者，知识门槛高，并且开发 者难以从众多资源中定位业务故障。而容器云平台及传统 PaaS 等经 过平台工程化，可演进为面向开发者的一站式平台，灵活组合 Backstage、Grafana、KubeVela 等云原生能力，对接算力、Kubernetes 等差异化基础设施，屏蔽其复杂性，使开发者可以专注于业务需求。

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 智能运维 开放网关APIG 应用 函数计算 FunctionStage FunctionGraph 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。 • 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， 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 Borg商用系统开发，具有轻量级，可移植性，高 灵活性等特点。 • CNCF是围绕Kubernetes构建容器软件全栈的基金会组织，提供Kubernetes和周边软件的技术孵化和服务提供商资质认证 6 容器技术

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 脚本化 多个工具集成 最佳搭配 合力作战 03 平台化 抽象成工具 模板化 一键化 零散，不成体系 依然不够自动化 服务割裂，申请流程 人工参与的半自动化 资源使用率低 底层资源使用率低 规范落地困难 系统分散，难以统一 自服务平台 高效协作，加速迭代 7 2017 Lenovo Internal. All rights reserved. 背景和挑战 • 容器之道 加速 交付 统一 规范 构建 平台 节约 资源 8 2017 Lenovo Internal. All rights StatefulSet 14 2017 Lenovo Internal. All rights reserved. 容器云设计-- DevOps的支持 • 常用DevOps工具的支持，快速融入现有开发体系 Console Restful API K8S-1 K8S-2 XPlatform Push Upload Web Hook 15 2017 Lenovo Internal

tcp负载 https-http 虚拟主机 服务路由 traefik ingress-nginx nginx 流 量 入 口 k8s平台组件 k8s平台接入流程 k8s环境空间和应用名规范 k8s-namespace k8s-service k8s-app-name app-name ai-test ai-dc-server ai-dc-server ai-dc-servedr k8s-app-name 容器host应用名称，deployment 名，通过配置文件关键字关联业务线应用名称，保持应用和k8s之间的关联。 规范 范例 应用名称 ai-dc-server ai-dc-web ai-dc-api 镜像版本和git版本库规范 制定git版本规范，开发提交合并master代码，git版本库和业务版本进行关联，出了问题好定位问题。 采用docker容器化之后，ci-cd由 local/huize/ai-test_ai-dc-web:20190510-1033_v20 k8s镜像构建过程 domain/path namespaces app-name date-time git-ver 镜像地址规范 镜像地址组成 你好我是分享标题 我是作者名称 每个控制平面节点运行的一个 实例kube-apiserver，kube- scheduler和kube-controller- manager