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 ........ 37 图 目 录 图 1 全球云计算市场规模及增速（亿美元）.........................................................3 图 2 2022 年全球各区域云计算市场规模占比.........................................................4 图 3 2022 年全球主要厂商的云计算业务营收（亿美元） ...................5 图 4 中国云计算市场规模及增速（亿元）...........................................................13 图 5 中国云计算细分领域市场规模及增速（亿元）...........................................14 图 6 2022 年中国公有云 IaaS 厂商市场占比

DaoCloud Enterprise 5.0（DCE 5.0）是一款高性能、可扩展的云原生操作系统。 它能够在任何基础设施和任意环境中提供一致、稳定的体验，支持异构云、边 缘云和多云编排。 DCE 5.0 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 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，构建了坚实、可靠的数字底座，帮助企业定义数字边界，释放云原生生产 力。 DCE 5.0 的各个产品模块独立解耦，灵活升级，业务无感知，开放对接超百家 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 辩证选型、攻坚克难、编码调试、海量测试，“十年磨一剑，一朝试锋芒，全新 搭建的新一代容器化平台能够满足企业上云的各类场景需求。 多云编排 支持多云和混合云的统一集中管理，提供跨云资源检索及跨云的应用部署、发布和运 维能力，实现多云应用高效管控，提供基于集群资源的应用弹性扩缩，实现全局负载

定制和管控。随着大语言模型日益复杂，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。 如何继续以有效协作为重点，不断突破界限，在一个更加分散和动态的环境中进行工作。一些团队利用新的协 作工具不断提出创新解决方案。其他团队则继续调整和改进现有的面对面实践，例如实时结对编程或集体编程、 分布式工作坊（例如 远程事件风暴）以及异步和同步沟通。远程工作提供了许多好处（包括更多样化的人才储 备），但面对面交流的价值是显而易见的。团队不应中断重要的反馈循环，并且需要意识到在转向远程工作时所 做的取舍。 是一种结合预训练参数和非参数记忆的文本生成技术。它使你能够通过你的领域内特有 的包含上下文的知识，来强化预训练模型中的现有知识。使用 RAG，你会先从非参数记忆中去检索相关文档集 （一般是通过在向量数据库中的相似性搜索），再使用 LLM 中的参数记忆生成与检索出的文档一致的输出。我们 发现 RAG 对各种需要大量知识的 NLP 任务十分有用，包括问答，总结和故事生成。 技术 © Thoughtworks

KubeBrain 字节跳动高性能 K8s 元信息存储 许辰 字节跳动资深研发工程师 许 辰 字节跳动基础架构工程师  本科和硕士毕业于北京大学计算机系  负责大规模 Kubernetes 系统的构建和优化  KubeBrain/ KubeGateway/ KubeZoo 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 主负责写和事件分发 • 从负责读 • 底层对接分布式强一致性存储 • CAS 事务写 • 快照读 实现架构图 存储层 存储层 – 分布式 KV Store ByteKV • Multi Raft Goup • 全局有序 Range 分区 • 强一致性 • 支持多 key 事务 • 支持 CAS • 支持快照读 • 高性能 存储层 - 数据格式 etcd KubeBrain 逻辑层 逻辑层 – 写 逻辑层 – Watch（1） Watch 机制本质上是一个消息队列系统 1. 可靠性 - 不重复、不丢失 2. 顺序性 - 保证最终状态的一致性 3. 实时性 - 高性能 一定有一个单点对消息进行排序 采用主从架构 逻辑层 – Watch（2） 一主多从 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

02 优化的方法 指导思路 • 用尽量少的cpu指令处理每一个报文 • 不能独占cpu • 兼顾产品的稳定性，功能足够丰富 弯路 • 为什么DPDK不行？ • 独占cpu，不适合分布式的lb • 为什么纯粹的eBPF方法不行 • 不够成熟 eBPF 简介 • 编写eBPF程序 • 编译成eBPF中间代码 • 注入内核 • 挂载到network traffic control

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 支持原生API调用和命令行操作 增强的商用化特性 • 通过自动化配置、构建、部署提升业务上线效率 • 通过跨可用区高可用和控制面HA提升业务可靠性 • 通过物理共享集群提供敏捷可靠的容器适应业务多样性 高性能基础设施 • 支持多种异构IaaS：虚拟机、物理机、ARM服务器 • 支持多种存储：云硬盘、对象存储、文件存储 • 对接公私网络：虚拟私有网络、EIP公网 容器引擎CCE：基于开源Kuber Java/Python/Go/Node.js 第三方模板&镜像部署 K8S Helm/Docker Hub 第三方服务&工具 Kafka/Nginx/APM/Monitor 优势： 9 国内首发裸金属容器：为“高性能场景”量身打造 10 裸金属容器集群VS虚拟机容器集群 的性能对比 29880 29791 29022 15301 14706 14241 0 5000 10000 15000 20000

自由切换，到处运行 Sealos API Sealos CLI Desktop 裸金属 AWS 阿里云 更多······ boot 集群镜像 租户管理 应用管理 函数计算 消息队列 数据库 缓存 计算驱动 网络驱动 存储驱动 自由组装 内聚解耦 化整为零 大道至简 sealos 的能力 • 10 秒上线一个自带域名和 https 的 nginx 应用 • 其它应用同理如博客系统 mysql/pgsql/mongo/redis 数据 库 • 写代码像写博客一样简单 • AI 自动编码，毫秒级上线，0 运 维 数据库管理 mysql/pgsql/mongo/ redis 等多种数据库 数据库多主架构高 可用 数据库备份恢复， 故障自愈 数据库管理工具， 监控告警 Userlnterface API/CLI/GUI Cilium Gvisor/Containerd Mysql/pgsql/mongo CNI CRI CSI DNS Backup Restore 交付类场景 01 整个集群或者分布式应用整 体打包，一键交付 标准化交付产物，而不是靠 操作文档协作 交付者无需关心业务逻辑，一条命令 完成任意分布式高可用应用交付 支持完全离线场景，小白操 作 20min 自动化完成 全国多个 02 交付环境： 各大公有云 不同版本liux发行版

腾讯基于kubernetes的企业级容器 云实践 罗韩梅 腾讯 专家工程师 自我介绍 罗韩梅，腾讯 T4 专家工程师，2009 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 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 87项指标采集 通用 • 不同的应用可以选择不同的网络模式 • 同一主机的不同容器可以选择不同的网络模式 自研容器网络解决方案Galaxy（CNI网络插件+调度器插件+控制器），面向所有场景： 高性能互联网业务、离线业务、在线离线混合场景、传统有状态服务、公有云… 性能 22190 7261 16462 4861 17442 5548 21461 6828 0 5000 10000

知乎 ⽩白瑜庆 ⾃自我介绍 知乎技术平台⼯工程师 负责 Kafka 和数据库平台 曾在新浪和⾦金金⼭山云负责镜像流量量分析项⽬目 纲要 Kafka 在知乎的应⽤用 为什什么做基于 Kubernetes 的 Kafka 平台 基于 Kubernetes 的 Kafka 平台实践 Apache Kafka 分布式的流式数据平台 ⾼高吞吐 容错性 Broker Broker Broker 容器器 内存 CPU 和⽹网络 内存 和 CPU • 依照集群类型测试基准数据 容器器⽹网络 • 容器器采⽤用独⽴立的内⽹网 IP ⽅方案 存储 容器器挂载服务本地⽬目录 Kafka ⾼高性能 • ⽂文件系统缓存 Kafka ⽇日志落盘 集群概览 如何调度 Kafka 容器器 磁盘是容器器的调度单元 ⽬目标 • Broker 在节点分散 • 节点存储使⽤用均匀 磁盘调度⽅方法