本期技术雷达讨论了许多代码辅助工具，如 GitHub Copilot、Tabnine 和 Codeium。我们兴奋于 open-source LLMs for coding 在工具领域可能带来的变革，并且我们看到了在编码之外的辅助领域中工具和能力的爆炸式增 长，如用户故事编写辅助、用户研究、电梯演讲和其他基于语言的任务。同时，我们希望开发人员能够负责任 地使用所有这些工具，并且始终掌控主导权，比如 hallucinated 360，通过关注开发者体验而不是一些虚假的产出衡量标准解 决了这个问题。然而，许多领导人仍然以模糊的、定性的方式衡量开发者的“生产力”。我们怀疑，这种兴趣的 复苏至少有一部分原因是受到了人工智能辅助软件开发的影响，这不可避免地引发了一个问题：它是否产生了 积极的影响？虽然衡量标准可能变得更加细致入微，但真正的生产力衡量仍然难以捉摸。 本期主题 © Thoughtworks, Inc. All Rights Reserved Connect（OIDC）等联合身份机制对流水线进行 身份验证，以访问云服务。这一重要的技术仍未被充分利用在 GitHub Actions 中，因此推荐 OIDC for GitHub Actions。通过这种方式，可以避免存储长期的访问令牌来访问云资源，同时确保流水线无法直接访问机密信息。 然而，请务必谨慎地限制访问权限，以确保操作以最低权限运行。 8. 使用 Terraform 创建监控和告警 试验 基础设施及代码（IaC）

保存退出（master2上面只用添加master3的信息；master3不用修改） ★修改完etcd.yaml配置文件后，kubelet会自动重启此etcd的pod容器（不可使用 kubectl delete pod命令去手动删除etcd的pod）只需等待2到3分钟即可， ★如果etcd的pod重启失败，可先移动/etc/kubernetes/manifests/etcd.yaml文件到 其他地方，这时kubelet会自动删除本结点上的etcd #本node结点上的pod网段 #由上面的路由表可得知，各k8s服务器上的pod容器并不是在同一个二层广播域 里，虽然底层是vxlan隧道，所有的pod处于一个overlay网络里，但为了避免二 层的广播流量占用大量的网络带宽，所以k8s把pod网段进一步细分了，各服务 器占一个子网段，然后各pod子网之间是走路由转发的，路由下一跳为flannel.1 设备，它再进行vxlan封装。 database-auth -oyaml #secret的文本信息均以base64编码 存储 apiVersion: v1 data: password: cGFzc3dkMTIz #base64编码 username: cm9vdA== #base64编码 kind: Secret metadata: crea�onTimestamp:

现状 1 0 全手工流程 编码后，手动构建镜像、推送到镜像 仓库、修改工作负载镜像版本，调度 10 分钟/次 自动化 CI/CD 流程 编码后，推送到代码仓库，自动触发 CI/CD 流程，等待生效。 5 分钟/次 Minikube + Telepresence Minikube 拉起本地 K8s 开发环境， Telepresence 实现本地编码。 10 秒/次 云上 K8s K8s 集群提供计算资源解决弹 性的问题，Telepresence 本地编码。 10 秒/次 主流的云原生开发方式（开发环境） 云环境 + Telepresence 工作负载声明了 env、configmap、secret、volume 等，很难在本地复制 出完全一致的环境。 环境差异 即便是能够将远端的 env、configmap 挂载到本地，也难以屏蔽跨平台之间 的差异。 跨平台差异

ty 标志，为apiserver提供⼀个根证书包，⽤于验证kubelet的证 书。 如果不能这样做，如果需要，请在apiiserver和kubelet之间使⽤ SSH tunneling ，以避免通过不可信或公共⽹络进⾏连 接。 最后，应启⽤ Kubelet authentication and/or authorization 来保护kubelet API。 12-Master与Node的通信 alpha功能时，当Node出现问题（如⽹络分区）时，它们将不被驱逐。（当 TaintBasedEvictions 功能未启⽤时，它们在这些情况下也不会被驱逐，但会NodeController的硬编码⾏为⽽被驱逐， ⽽会因为toleration被驱逐）。 它们也tolerate以下的 NoSchedule taints： node.kubernetes.io/memory-pressure 对象进⾏外部服务访问。 19-配置最佳实践 79 如果您需要在特定主机上暴露Pod的端⼝，请优先使⽤ NodePort Service，再考虑使⽤ hostPort 。 由于与 hostPort 相同的原因，避免使⽤ hostNetwork 。 当您不需要kube-proxy负载均衡时，使⽤headless services 轻松发现服务。 ⻅headless services 。 Using Labels（标签的使⽤）

一个集群多个部门多个组 织共同使用 • 相互安全隔离 • 支持共享与协作 • 20 秒启动高可用 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 不在磁盘级别提供高可用 所以高可用交给 KB rocketmq 这些应用自身去解决 业务起的有状态容器可用 sealfs 文件系统 sealfs 直接从容器拦截 IO，对接 sealfs 分布式文件系统，避免 fuse 用户态内核态反复横跳 在 Sealos 上使用 GPU 在 Sealos 上利用 Cilium + BPF 实现流量统计 Slide source credit to: How to 入，产品之间经济联通。 价值 一键帮助客户构建一 朵云，半个人力即可 维护，支撑企业所有 应用 夸张级别的降低企业基础设 施成本，绝大多数情况可以 降低 80% 资源成本。且规 模每次翻倍成本降低 30% 避免出现僵尸服务器，僵尸 应用。 所有资源统一抽象 成资源池，应用欠费自动停 止 极高的稳定性和高可用性 加强业务稳定性 一台服务器最高可跑 上千个应用 极大提升协作效率与 业务开发效率，0运维

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 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 OpenAPI 能力。 应用管理 ➢ 一站式部署，解耦底层 Kubernetes 平台，一站式部署和运维业务应用，实现应用的 全生命周期管理。 ➢ 应用负载的弹性伸缩，支持应用负载的手动/自动扩缩容，支持横向伸缩、纵向伸缩、 以及定时伸缩，从容应对流量高峰。 ➢ 应用的全生命周期，支持应用查看、更新、删除、回滚、事件查看以及升级等全生命 周期管理。 ➢ 跨集群负载统一管理能力。

测试团队管理 • 团队管理 • 为系统应⽤稳定性负责 • 定义监控指标 • 修改配置⽂件 • 应⽤运⾏稳定保障 • 功能接⼝性能测试 • 测试⽤例编写 • 产品质量保证 • 需求理解 • 编码实现 • 产出交付 ⽀撑的场景 需求管理 开发管理 持续部署 持续测试 持续集成 持续监控 需求提出 需求管理场景 需求完成 需求处理 需求规划排期 ü 需求管理⼯具量化跟踪 ü 需求⾯板跟踪 ü 需求分级管理 ü 责任到⼈ ü 处理状态跟踪 ü 知识管理⼯具对知识协 同共享 ü 需求处理过程全链路追 溯 ü 及时通知 开发测试场景 任务完成 构建集成 部署⾃测 编码实现 任务拆解分配 ü 开发任务关联需求 ü 事务管理⼯具对任务进⾏ 细粒度拆解 ü 设置合理的任务⼤⼩， 跟 踪开发状态 ü IDE 与DevOps⼯具紧密 集成 ü 代码变更管理任务

ContainerImage1 Replicas: 3 ContainerImage2 Replicas: 2 复制控制器Replication Controller • 自动恢复 • 手动扩展 • 滚动更新 • 多版本追踪 Worker (Container Host) P1R1 Worker (Container Host) P1R2 P2R1 P1R1 Fabric的应用面临几个问题： – 大量配置文件，繁琐且容易出错。 – 开发人员无法专注于应用开发。 – 基于Fabric身份管理的设计，网络中节点增减的步骤繁多。 – 节点的状态不易监控，节点宕机后需手动重启。 • 降低使用门槛，提高易用性成为区块链应用落地的 首要条件。 28 机遇与挑战 SACC2017 29 为什么采用Kubernetes • Fabric特点 •

格式 一个 k8s 对象的索引和数据在同一分区内 跨分区分布式事务 -> 分区内单机事务 读优化 - 1 Range 读 Unary -> Stream 代替分页，降低延迟 内存高效复用，避免 OOM 读优化 - 2 多分片并发读 通过并发，大大减少读时延 读优化 - 3 读写分离 follower 可以无限扩展，没有 raft 同步问题 读写之间无相互影响 读优化 - 4 持续优化和完善系统 架构演进 • 目前所有消息严格要求有序 • 消息不重不丢、严格有序，所以写必须单点 • Kubernetes 本质是一个最终一致性的系统 • 关注单个对象的最终状态 • 分片多点写，避免写单点 • 分片内部消息严格有序 • 分片间消息可以乱序 • 读、写、watch 能力均可以水平扩展 欢迎交流 联系邮箱: xuchen.xiaoying@bytedance

地worker。 alluxio.user.file.readtype.default CACHE 默认的CACHE_PROMOTE会带来显著的性能开销 策略：1.优先本地加载缓存 2.避免数据震荡 3.避免数据冗余 1 2 3 3. Fuse性能调优 • 选择更高版本的kernel • 设置max_read=131072 • 定制libfuse2代码，支持配置Libfuse线程池