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 • 非预期突发流量 • 适用电商、在线教育等行业 • Spark／Presto • 高弹性低成本 • 免容量规划 • Jenkins/Gitlab-Runner • 低成本 • 强隔离 • 免运维 • 高弹性 • 低成本 Serverless Kubernetes - 在Kubernetes中使用Serverless容器 ECI ECI ECI ECI Kubernetes Cluster 64c，GPU，按需创建按秒收费 • Spot Instance：极大降低计算成本 • Startup time: ~10s • 镜像缓存：无需从远端拉取镜像 • 与ECS并池：大规模资源池，弹性能力保障 • 在Kubernetes中使用ECI: ACK/ASK on ECI ECI ECI Agent Container Container Kernel containerd ACK

阿⾥存量 PaaS 对接 Kubernetes 的新挑战 • 研发和运维对 Kubernetes YAML ⽂件的看法 • 阿⾥对解耦研发和运维的实践与教训 • 标准化、统⼀化的应⽤管理 阿里巴巴大规模容器化基础设施 新挑战 • 研发：Kubernetes API 太复杂？ • 运维：如何上手 Kubernetes 的扩展能力？ • 如何通过 Kubernetes 全面管理云资源（含虚拟机、VPC K8s 应用的描述，大家的关注点是？ • 研发关心 根本看不懂 • 运维关心 某内部 PaaS 精挑细选，只剩下 ~5 个 Deployment 的字段允许研发填写。 简单却能力不足： 思考题： 有状态的复杂应用如何管理？ 基础设施能力还如何演进和透出？ 研发自己的诉求如何传达给运维和基础设施？ K8s 扩展能力的真实情况 我的 Zookeeper 该用 哪种K8s Workload 我们帮你写…. 业务方运维 K8s 团队 运维如何上手K8s的扩展能力？ 举例：CronHPA • 运维同学怎么知道这个扩展能力怎么用？ • 看 CRD？看配置文件？看 …… 文档？ • 扩展能力间出现冲突，导致线上故障 • 比如：CronHPA 和 默认 HPA 被同时安装给了同一个应用 • K8s 扩展能力之间的冲突关系，如何有效管理？如何有效的对运维透出？ K8s 如何管理描述云资源？

研发部门 发布日期：2023-09-14 版权 © 2023 DaoCloud 第 2 页 目录 简介 3 九大能力 4 多云编排 4 中间件服务 4 微服务治理 5 可观测性 5 应用商店 6 应用交付 6 信创异构 7 云边协同 7 云原生底座 8 模块化搭建 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。 它经过了近千家行业客户的生产场景检 生产场景锤 炼，构建坚实可靠的数字底座，释放云原生生产力，助力企业定义数字边界。 版权 © 2023 DaoCloud 第 4 页 九大能力 DCE 5.0 云原生操作系统提供了 9 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

“ 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 • 当 RT 上升 10% 时，自动扩容 100 个实例 发布策略 • 当金丝雀实例通过 99% 基础设施层能力 业务运维 平台工程师 业务研发 扩容策略 发布策略 分批策略 访问控制 流量配置 应用管理平台 （Openshift、Cloudfoundry、阿里内部、腾讯内部 …） 应用 CI/CD 流水线 K8s PaaS K8s 但是，K8s PaaS 正面临着“能力困境” 研发与运维人员日益增长的应用管理诉求 PaaS 有限的、不可扩展的专有API 与能力 K8s K8s 生态“无限”的应用基础设施能力 而且，PaaS 还面临着严重分化 PaaS A Kubernetes PaaS B PaaS C 研发效率 学习成本 同一个公司内数个 PaaS on Kubernetes 思考： 1. 基于 Kubernetes 2. 用户友好、高可扩展 3. 统一、标准化 理想中的应用管理平台 目标一：一个面向用户，应用为中心 CI/CD 流水线 应用

容器并构建了 AI 集团管理 系统 2017 统一资源池 构建了 Sigma 调度系统，收敛了 众多运维平台之下的资源调度系 统，并构建了集团统一资源池， 在此基础上发展出弹性、混部等 技术成果，大幅降低了数据中心 的资源成本 2019 全面拥抱云原生 阿里业务全面上云，运维体系全 面拥抱云原生，基于 k8s 生态在 阿里内部蓬勃发展。在 2019 双 11 中，k8s 体系支撑了阿里史上 野蛮生长 体验到使用容器部署应用的优势 后，阿里内部发展出众多的运维 平台，包括 AliSwarm，Zeus， Hippo 等，极大地降低了业务运 维的成本 2018 转型 kubernetes 从自研的 Sigma 调度转型到 k8s 体系，初步尝试面向终态的运维 体系，通过 k8s 的方式将 Sigma 调度能力提供给客户为什么 k8s 在阿里能成功 繁荣的社区和生态系统 Available IDC Servers Networking 神龙裸金属 ECS ECI基于 k8s 云原生改造实践落地 k8s 面临的两大难题 向全面云化演进 集群规模庞大 多种工作负载 业务形态多样 运维链路复杂 应用定义标准缺失落地 k8s 面临的主要挑战 What we are moving to Cloud Native: •almost one hundred sites •more