Kubernetes 运行大数据工作负 载的探索和实践 Leibo Wang(wang.platform@Hotmail.com) Huawei CloudBU Principal Engineer 王雷博 Principal Software Engineer • Huawei(Now) - Cloud Native batch system (Volcano) development

等多个项目的发起人 • 背景介绍 • 设计思路 • 性能优化 • 落地效果 • 未来演进 背景 • Kubernetes 规模增大 10 倍以上  公司业务快速发展  存储、大数据、机器学习等场景云原生化 • 新场景对 Kubernetes 性能要求更高  离线场景，Pod 生命周期短、变更频率高 如何扩展 Kubernetes 集群 单个集群规模垂直扩展 多个集群横向扩展 事务 • 支持 CAS • 支持快照读 • 高性能 存储层 - 数据格式 etcd KubeBrain 能否使用类似的格式？ 1. 否 2. 底层存储引擎全局有序，有写热点那问题 Etcd 以 Revision 为 Key 内存 Btree 索引维护 key 和 revision 的映射关系 存储层 - 数据格式 KubeBrain 逻辑层 逻辑层 – 写 逻辑层 – Watch（1） 仅主节点负责写入和事件生成 2. 从节点只读 逻辑层 – Watch（3） • Master 内存中保留最近写入的 事件 • 写入滑动窗口记录并发写操作的 结果 • 消费滑动窗口中的数据实现有序 的 Event 推送 • 当前消费的最大位置为 Brain 层 的 Committed Index，与 快照 读有关 逻辑层 – 单 Key 读 逻辑层 – Range 读 逻辑层

Thoughtworks, Inc. 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 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 尽管远程软件开发团队多年来利 Rights Reserved. 采纳 1. 设计系统 2. 轻量级的 RFCs 方法 试验 3. 具有可访问性意识的组件测试设计 4. 攻击路径分析 5. 自动合并依赖项更新 PR 6. 针对 FAIR 数据的数据产品思维 7. OIDC for GitHub Actions 8. 使用 Terraform 创建监控和告警 9. ReAct 提示工程 10. 检索增强生成

集成了最新的服务网格和微服务技术，能够跟踪每 一个流量的生发始终， 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。 、信创异构 中间件服务 专为有状态应用设计的云原生本地存储能力，满足中间件高 I/O 的存储需求，提升运 维管理效率。精选各类数据库、分布式消息和日志检索等中间件，提供多租户、部 署、观测、备份、运维操作等全生命周期的中 间件管理能力，实现数据服务的自助化 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 等技术手段，全面采集服务数据，深入获取请求链路信 息，动态观测、多维度掌控集群、节点、应用和服务的实时变化，通过统一控制面实 现所有集群及负载观测数据的查询，引入拓扑分析技术可视化掌握应用健康状态，实 现秒级故障定位。 涉及的模块：全局管理、容器管理、可观测性、云原生网络、云原生存储 版权 © 2023 DaoCloud 第 6 页 应用商店 收录来自大数据、AI、中间件等

Hui Chi , Kai Chen 今日话题 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 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… • 建设周期⻓ • 存在重复建设 • 投资回报低 • 系统维护成本⾼… 系统应⽤ • 数据分散，到处找 • 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 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 运⾏状态可视化，数据化，降低 部署⻛险，快速反馈 运营统计 全链路指标统计，为持续改进提 供数据⽀撑 学习培训 保障平台使⽤效果，快速实践落 地 DEVOPS⼯具 DEVOPS体系构成 企业级DEVOPS全景图 调度 ⺴络 存储 K8S

企业级产品与解决方案 • Compass: 打通业务与数据、从数字化到智能化转 型 • Clever: 基于容器的 AI PaaS 平台（AI Devops、资 源管理任务调度） 工业互联网平台 - 制造业大势所趋 • 全球工业互联网平台数量 > 150 国家 研究内容 代表成果 政策扶持 工业互联网综合平台，采用数据流打通与 数据分析衍生价值的结构 Predix平台 GE联合AT&T 发布参考架构IIRA. 基于云的开放式物联网操作系统，实现全 面的系统集成和数据融合，打破数据孤岛 Mindsphere平台 德国联邦政府支持相关行业协会建设工业4.0平台，负 责工业4.0国家战略的宣传推广，标准制定，人才培养 和技术研发。 以工业大数据为驱动，以云计算，大数据， 物联网技术为核心的工业互联网开放平台， 实现产品，机器，数据，人的全面互联互 通和综合集成 INDICS平台 根云平台 COSMOPlat平台 产品迭代：如何持续演进 和优化 • 外包管理：如何标准化降 低管理成本，提高质量 外包开发模式 资源利用率KPI 01 04 02 03 海尔集团业务转型 - 架构演进 工业互联网 - 行业分析 海尔工业互联网 -才云整体解决方案 海尔工业互联网 - 才云整体解决方案 多集群管理 存 储 网 络 混合云 监控日志 基础服务 镜像仓库 认证鉴权 资源管理 面向业务开发 CI/CD

，提供⾼高可⽤用，在线升 级，⾃自动扩缩，负载均衡，⽇日志查看，资 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 underlay • Pod与集群外部互通 其他⽅方案 • Calico/Flannel: 基于 BGP、IPIP、VXLAN 或⽤用户态程序, 每个节点需要部署 Agent程 序, 数据需要进⾏行行单独的存储（etcd），整 体上⽐比较复杂、⽽而复杂往往和可靠性成反⽐比 Dual Stack IPv4 IPv6 CIDR /64 --- IPv4 --- IPv6 Operator service statefulset pvc deployment Create Update Get Delete Operator Server 为⽤用户提供可视化 Web 操作⻚页⾯面，简化对各类⾃自 定义资源的管理理操作。 ⽤用户不不需要详细理理解具体的 CRD 结构，就可以在 Web ⻚页⾯面上快速 创建⼀一个 Redis 集群，并且可以看到集群⼀一步步创建的过程。同时

然后客户端就可使用h�ps://web.xxx.com: 去访问目标服 务了 ★第9章、存储卷 pod里的容器在运行结束后，其数据无法持久存在，得额外挂载一个外部存储 文件系统，即存储卷，存储卷是pod内所有容器都可挂载的共享目录。k8s支持 node结点本地存储以及网络存储 node本地存储：emptyDir hostPath 已申明的存储类发起动态 分配PV的请求，没有指定存储类的PVC请求会被禁止动态创建PV ★第10章、ConfigMap和Secret ConfigMap对象就是一系列配置数据的集合，这些数据以键值对的形式进行存 储，可“注入”到pod对象中，并为容器应用所使用。注入方式有挂载为存储卷和 传递为环境变量两种。 configmap是区分命名空间的 ①创建ConfigMap对象 ★命令行直接创建 bels标签： rbac.authoriza�on.k8s.io/aggregate-to-admin: "true" ★第12章、K8S Dashboard k8s官方提供了一个可视化界面管理k8s集群，开源地址： h�ps://github.com/kubernetes/dashboard 可在我们的k8s集群里直接应用： 先提前下载以下2个镜像（具体版本根据实际使用的配置yaml文件来决定）

年加入腾讯，现任数据平台部容器云开发组组长。 拥有多年分布式系统研发经验，对大数据、云计算、容器等有深刻理解。从事过自研容 器云平台，大数据云平台，以及面向公司内外的通用容器云平台，从无到有，从自研到 开源生态，从公司内部平台到同时面向To B市场。目前专注于容器云平台领域，负责腾 讯企业级容器云平台 。 2009年-2013年 2014年-今 2015年-今 自研容器云平台 腾讯大数据云 通用云平台 目录 • 架构简介 • 企业级容器云解决方案 • Next 企业级容器云架构 产品功能 企业级容器云解决方案 企业级 场景 易用 • 全组件自动化部署、统一配置管理、多策略灰度升级 • 提供可视化、自动化的运维能力，降低使用者的人力成本和学习成本 可靠 • 所有组件无单点； • 平台本身支持热升级； • 组件自身HA机制，如docker； • 多地域多可用区的容灾设计 • 管理机挂掉：对应用无影响 计算节点挂掉：跨机迁移 • 健康探针 ① 存活探针 ② 就绪探针 • 负载均衡 • 重启机制 ① 区分异常原因 ② 本地重启/跨机重启 • 黑名单机制 • 集群核心数据的备份和恢复 ① Etcd ② 核心数据库 • 云盘机制保护应用数据 • 举例：1.4升级1.9版本 • Pod Hash发生变化 • Container名称发生变化，点分隔改为了下划线分隔 • 容器标签发生变化 pause容器的标签io