为什么使⽤容器 寻找你为啥要使⽤容器 的原因？ 01-什么是Kubernetes 4 部署应⽤程序的旧⽅法是使⽤操作系统的软件包管理器在主机上安装应⽤程序。这种⽅式，存在可执⾏⽂件、配置、库 和⽣命周期与操作系统相互纠缠的缺点。⼈们可构建不可变的虚拟机映像，从⽽实现可预测的升级和回滚，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 载，包括⽆状态、有状态以及数据处理⼯作负载。 如果应⽤程序可在容器中运⾏，那么它应该能够很好地在 Kubernetes上运⾏。 不提供中间件（例如消息总线）、数据处理框架（例如Spark）、数据库（例如MySQL），也不提供分布式存储系 统（例如Ceph）作为内置服务。 这些应⽤可在Kubernetes上运⾏。 没有点击部署的服务市场。 01-什么是Kubernetes 6 不部署源 以及集群本身。 Container Resource Monitoring（容器资源监控） Container Resource Monitoring 将容器的通⽤时序指标记录到⼀个中⼼化的数据库中，并提供⼀个UI以便于浏览该数 据。 Cluster-level Logging（集群级别的⽇志） Cluster-level logging 机制负责将容器的⽇志存储到具有搜索/浏览界⾯的中央⽇志存储中去。

成为了强大的工具库，被诸多信息工作者广泛使用。我们讨论了大语言模型的各个方面，包括自托管式大语言 模型，相较云托管的大语言模型，它支持更多的定制和管控。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 随着应用开发变得越来越动态和复杂，交付风格一致且好用的产品成为了一项挑战，尤其是在有多个团队参与 不同产品开发的大型组织中。设计系统定义了一系列的设计模式、组件库以及良好的设计和工程实践，以确保 数字产品的一致性。设计系统从过去的企业风格指南演变而来，提供易于查找和使用的共享组件库和文档。通 常，设计系统的风格指南以代码的形式记录并进行版本控制，比简单的文档记录更加清晰且易于维护。设计系 统已经成为跨团队和学科进 此能够集中精力，专注解决产品本身的种种挑战。 我们的经验表明，团队在构建设计系统时很少采用产品为中心的思维方式。共享组件库和文档的主要消费者是 产品开发团队。在使用产品为中心的思维方式时，设计系统所有者应该与消费者（开发团队）合作，建立共情。 我们发现，许多组件库之所以受到批评，是因为所有者团队无法快速响应消费者的需求，并且无法接受来自外 部的贡献。产品为中心的思维方式还要求组织思考是

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 成员，12个 Maintainer 8 计算（ECS/BMS/ARM） 存储（EVS/OBS/SFS） 网络（VPC/EIP） 多样的生态接入 • 支持多语言多框架服务接入 • 支持第三方模板和镜像快速部署 完全开放的原生平台 • 紧跟Kubernetes和Docker社区，迅速同步最新版本 • 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 开源原生平台 商业增强特性 控制面 HA 跨AZ高可用 容器优雅缩容 多策略弹性伸缩 镜像加速 滚动升级 配置模板化 自动化构建 自动化部署 节点自动伸缩 GUI/CLI/API 物理共享集群 多语言多框架 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

le.pem ②安装k8s二进制组件 #使用aliyun的源（如果用的是RHEL8系列的系统，也是用的el7的仓库源，因为 k8s组件是用go语言写的，直接二进制文件就可用，不需要特殊的库依赖，于是 和系统弱相关，8或9系列的系统也直接可用这些rpm软件） # cat >> /etc/yum.repos.d/k8s-ali.repo <模板 matchLabels: podlable: nginx-deploy-pod template: #定义一个pod模板，具体要运行多少个实例由上面的replicas决定 metadata: labels: podlable: nginx-deploy-pod #pod模板标签 spec: #打标签 spec: selector: #选择相应pod模板 matchLabels: podlable: ds-pod template: metadata: labels: podlable: ds-pod #pod模板标签 spec: containers:

service2 service3 … … … … … service1 service2 service3 … jenkins 用户中心数据库 API网关数据库 应用中心数据库 基础服务数据库 基础服务数据库 … … … • 多环境资源互不影响 微服务 • 全链路服务全部属 • 注册中心独立部署 流量隔离 • 多域名，泛域名解析匹配 数据 • 全量同步线上脱敏数据 Axxx Hxxx Eureka Eureka 注册 注册 Redis ES Mysql • 多云多K8S多环境的挑战 挑战 多云发布一致性 1 跨云数据同步保证 2 多环境一套模板适配性 3 多K8S的监控 4 • 基于Istio的智能路由 Istio层 IstioIngressGateway v5897 v5897 Gateway VirtualService

配额管理 应⽤⺫录 DevOps⼯具链 其他⼯ 具 DevOps ⼯具 初始化 ⼈员⾓⾊权限 初始化 配额管理 ⼯具链⽀撑体系 事务 跟踪 ⼯具 知识 库 代码托 管 制品仓 库 镜像仓 库 测试管 理平台 流⽔线编 排⼯具 代码质 量管控 镜像安 全扫描 运营统 计⼯具 XXXX 指标统计 XXXX 指标统计 XXXX 指标统计 XXXX 持续构建与测试 ⾃动部 署 配置管理 环境管 理 数据库变 更 运维监 控 通知反馈 部署策 略 持续交付 ⼯具链 最佳实践 测试管理 规范 流⽔线建设 规范 敏捷开发 规范 流程协作与最 佳实践 项⺫管理 进度 管理 范围 管理 质量 管理 ⼈⼒ 管理 ⻛险 管理 沟通 管理 知识共享 知识 库建 设 ⽂档 协作 学习培训体系 培训规划建设 平台培训 平台培训 ⼯具培训 培训效果评估 LAB 环境建设 标准案例建设 知识库建设培训 成熟度评审 度量驱动改进 认证与改进体系 已选⽤⼯具 JIRA Confluen ce GitLab Mave n Junit Nexus Sonarqub e Jenkin s Slelenium RedWoodH Q Clair Registr y Elastic

更好的性能 • 使用Helm进行复杂容器编排 基于Kubernetes平台技术架构 基于Kubernetes的应用部署最佳实践 • 构建Docker镜像最佳实践 • 基于Helm的应用模板抽象 • 基于Kubernetes的 CI/CD� 构建Docker镜像最佳实践 预期 ������ ������ ������ 实践 ����� ������ �������� K8s服务编排唯一开源子项目，K8s包管理工具 • 用于部署复杂K8s应用，处理复杂的服务间依赖 • 查看发布历史与某一次发布的具体配置 • 基于Go模板语言，实现应用快速部署到K8s集群 基于Helm的应用模板抽象 • 模板+配置 • 参数化配置支持多个环境 • 管理应用的发布 • 复杂服务间依赖处理 基于Kubernetes的 CI/CD� 从持续集成到持续交付过程图示

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 02 工具化 6 2017 Lenovo Internal. All rights reserved. 背景和挑战 • 挑战 依然不够自动化 服务割裂，申请流程 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 user01 user02 角色 Admin OPS User 功能/资源 修改系统配置 增加服务模板 创建服务 * * * * 17 2017 Lenovo Internal. All rights reserved. 容器云设计-- 企业权限设计 • 业务权限/数据权限：允许或拒绝用户进行某个数据的增删改查操作 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 23 2017 Lenovo Internal. All rights reserved. Showcase • Scale Out横向扩展：简单，快速

意时刻都符合某个预期值。RC包含如下几部分： Pod期待的副本数（replicas） 用于筛选目标Pod的Label Selector 当Pod的副本数量小于预期数量的时候，用于创建新Pod的Pod模板（template） 当定义一个rc之后，master节点的controller manager组件就得到通知，定期巡检系统中存活的目标pod，并确保目 标pod实例的数量刚好等于此rc的期望值， Set的一些作用和特性： 1. 大多数情况下，我们通过定义一个RC实现Pod的创建过程及副本数量的自动控制 2. RC里面包含完整的Pod定义模板 3.RC通过标签选择器机制实现对Pod的自动控制 4.通过改变Rc中的Pod副本数量，可以实现Pod的扩容和缩容功能 5.通过改变RC中的Pod模板中的镜像版本，可以实现Pod的滚动升级功能。 18 www.h3c.com Confidential 秘密 18 18