低时延：为满⾜足低时延的要求，需要在离业务现场最近的边缘构建解决⽅方案，减少业务处理理时延。� ➔ 海海量量数据：物联⽹网时代边缘数据爆炸性增⻓长，难以直接回传⾄至云端且成本⾼高昂，数据在本地进⾏行行分析和过滤，节省⽹网络带宽。� ➔ 隐私安全：数据涉及到企业⽣生产和经营活动安全，在边缘处理理企业保密信息和个⼈人隐私。� ➔ 本地⾃自治：不不依赖云端的离线处理理能⼒力力和⾃自我恢复能⼒力力。� 低时延 海海量量数据 隐私安全 本地⾃自治 边缘计算应⽤用场景——智慧园区� ➔ 基于边缘计算打造智慧园区，通过视频监控+AI分析实现从⼈人防到技防，提升园区运营效率，提⾼高园区住户体验。� ➔ 对监控视频智能分析，实时感知⼊入侵、⼈人流量量⼤大等异常事件，降低园区的⼈人⼒力力成本。� ➔ 端侧⼈人脸抓取，视频分析在边缘侧执⾏行行。云端管理理边缘应⽤用全⽣生命周期，⽆无缝升级。云端AI模型训练，边缘侧推理理。� 边缘计算应⽤用场景——智能家居� ➔ 基于边缘计算打造⾼高效、舒适、安全、便便利利、环保的智能家居环境。� ➔ 云端推送边缘应⽤用，实现应⽤用全⽣生命周期管理理和边缘设备托管。� ➔ 端侧涵盖多种智能设备，边缘侧就近处理理隐私数据，回传必要数据到云端。� 端� 边� 云� 容器器� 摄像头� 语⾳音设备� 红外设备� 应⽤用推送、应⽤用管理理、边缘设备托管� …...� 数据上传� 容器器� 容器器�

Inc. All Rights Reserved. 5 贡献者 技术顾问委员会（TAB）由 Thoughtworks 的 22 名高级技术专家组成。 TAB 每年召开两次面对面会议，每两周召 开一次视频会议。其主要职责是为 Thoughtworks 的首席技术官 Rachel Laycock 和名誉首席技术官 Rebecca Parsons 提供咨询建议。 作为一个综合型组织，TAB 能够审视影响 OpenAI 的 ChatGPT，Google Bard，Meta 的 LLaMA 以及亚马逊的 Bedrock 等）在我们的讨论中占据重要地位。更广泛来说，大语言模型可以应用于从 内容生成（文本、图片和视频）、代码生成到总结概述和翻译等各种问题。通过自然语言的抽象层，这些大模型 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 SLSA。对于大多数 团队来说，致命弱点仍然是依赖项中存在漏洞，通常是来自于多层的间接依赖项。Dependabot 等工具可以通 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

载 体细粒度化等诉求下，底层硬件在云计算的驱动下也因云而变。2022 年 6 月，阿里云发布 CIPU（Cloud infrastructure Processing Units，云 基础设施处理器），其是一套全新的计算架构体系，能够在通用计算、 大数据、人工智能等场景中展现更好的性能。2022 年 12 月，AWS 云计算白皮书（2023 年） 7 发布第五代虚拟化芯片 Amazon 正逐步成为中小企 业数字化转型的突破口。 三、云计算正向数字世界操作系统转变 数字世界通过数字记录、描绘并模拟现实世界，是现实世界的 数字映射。数字技术实现了对现实世界的数据采集、存储，并能提 供分析处理数据所需的算力。云计算作为链接数字世界计算资源与 数字应用的纽带，能够有效整合海量、泛在的算力资源，加速数字 应用的感知、判断和执行。 （一）数字应用方式与算力资源供给的变革，推动云计 算作用转变 CPU 集群的标 准化封装，保障训练任务可以直接下发到大规模计算集群。同时在 数据处理方面，模型训练涉及 PB 级的存储数据集、中间结果和训练 好的模型参数等，且数据类型各异，也需要云计算平台提供的存储 方案，实现复杂数据的统一调度和处理。计算芯片多样化、异构数 据复杂化也加速云计算向能够一体化调度、处理计算、网络、存储 资源的操作系统方向演进。 向上来看，数字应用呈现出分布式、多模态、超大量级的特点。

• 后续工作展望 公司与项目背景介绍 FreeWheel, A Comcast Company（以下简称FreeWheel）以全方位强化新型电视生态系 统为己任，为客户提供FreeWheel视频媒体解决方案、FreeWheel广告交易市场和 FreeWheel广告主解决方案，致力于满足广告业蓬勃发展的每一处需求。 FreeWheel������������������������������� Kubernetes on AWS高可用架构 • 高可用性 • 容灾容错 • 监控报警 • 日志收集 • 轻量级框架 Flask提供REST API • Celery实现任务分发与请求异步处理， 并通过RabbitMQ消息传输� • 通过uWSGI配合Nginx反向代理实现 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 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

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 DaoCloud 第 5 页 微服务治理 提供非侵入式流量治理 云原生特性，满足容器场景中高扩展性、高可用性等特点。 版权 © 2023 DaoCloud 第 18 页 参考文档 ➢ DCE 5.0 文档中心 ➢ DCE 5.0 视频教程 ➢ DCE 5.0 下载中心

xiaoqin@caicloud.io VP of R&D 提纲 构建集群与管理理资源 - 73s 视频演示 多集群和镜像仓库 多租户和旧系统的集成 运⾏行行和构建应⽤用 Rudder - 应⽤用编排技术框架 Cyclone - 持续集成与交付引擎 运⾏行行 AI 应⽤用（机器器学习） - 58s 视频演示 Kubeflow 的应⽤用 Kubeflow 之上 构建集群与管理理资源

Serverless Kubernetes 理想，现实和未来 张维 阿里巴巴高级技术专家 观看视频回放 Serverless：关注应用而非基础设施 敏捷开发 极致弹性 成本优化 • 无需购买和安装机器 • 无需管理服务器 • 无需升级和更新OS • 快速部署和更新应用 • 快速发布 • “无限”容量 • 秒级弹性 • 更好的扩展性 • 更好的灵活性 • 按需创建 •

Spring Cloud Alibaba 在 Kubernetes 下的微服务治理最 佳实践 方剑 阿里云云原生应用平台 高级开发工程师 观看视频回放 • Spring Cloud Alibaba PMC member • Apache RocketMQ Committer • Alibaba Nacos Committer • 阿里云 MSE 云产品核心研发 方剑(洛夜)自我介绍

com/amazonaws/ 领英：https://www.linkedin.com/company/aws-china/ 知乎：https://www.zhihu.com/org/aws-54/activities/ 视频中心：http://aws.amazon.bokecc.com/ 更多线上活动：https://aws.amazon.com/cn/about-aws/events/webinar/ 微信服务号：AWS

applications ，也不区分应⽤程序和服务 。 Kubernetes旨在⽀持各种各样的⼯作负 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。 在此。请为你Kubernetes集群的etcd数据提供备份计划。 kube-controller-manager kube-controller-manager 运⾏Controller，它们是处理集群中常规任务的后台线程。逻辑上来讲，每个Controller都是⼀ 个单独的进程，但为了降低复杂性，它们都被编译成独⽴的⼆进制⽂件并运⾏在⼀个进程中。 这些控制器包括： Node Controller：当节点挂掉时，负责响应。 化数据来污染Label。 ⾮识别信息应使 ⽤ annotation 记录。 动机 Label使⽤户能够以松耦合的⽅式，将⾃⼰的组织结构映射到系统对象上，客户端⽆需存储这些映射。 服务部署和批处理流⽔线通常是多维实体（例如：多个分区或部署、多个发布轨道、多个层、每层有多个微服务）。管 理往往需要跨部⻔才能进⾏，这打破了严格层级表现的封装，特别是由基础设施⽽⾮⽤户确定的刚性层次结构。 示例Label：