员和平台团队之间提供了公开的合约。这个合约可能涉及在不同环境中提供云环境、数据库、监控、身份验证 等功能。这些工具强制执行组织标准，同时允许开发人员通过配置自主访问多种环境。这些平台编排系统的案 例包括 Kratix 和 Humanitec Platform Orchestrator。我们建议平台团队考虑这些工具，作为自己的脚本、本 地工具和基础设施即代码（infrastructure as 声称更加面向应用程序而不是工作负载为中心。 21. 自托管式大语言模型 评估 大语言模型（LLMs）通常需要大量的 GPU 基础设施才能运行，但目前有强烈的推动力使它们可以在更简单的 硬件上运行。对大语言模型进行量化可以减少内存需求，使高保真度模型可以在成本更低廉的硬件甚至是 CPU 上运行。像 llama.cpp 这样的工作使大语言模型可以在包括树莓派、笔记本电脑和通用服务器在内的硬件上运 行成为可能。 CPU 推理。它定义了一种分布式大语言模型（LLMs）的二进制格 式。为此，GGML 采用了量化技术，这种技术可以使 LLM 在用户的硬件上运行有效的 CPU 推理。GGML 支持 多种量化策略（例如 4 位、5 位、以及 8 位量化），每种策略动都在效果和性能之间提供了不同的取舍。一种快 捷地对使用这些量化模型的应用进行测试、运行和构建的方法是使用一个叫做 C Transformers 的 Python

全隔离，存储隔离且获得本地 磁盘同等IO能力 ， 可以把整个集群像Docker 一样打包，一键交付 ， 有轻量化、超高性能、极易管 理等特点 自研 负载均衡器， 可支撑超大规模数万节点 集群运行 ，运行速度全球领先，毫秒级发布 更高稳定性 实现安全隔离 轻量化 数万节点集群运行 运行速度 全球领先 超高性能 极易管理 使用场景 私有云 完全 离线 公有云 注册 使用

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 需求分级处理 ü 统⼀需求管理流程 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 18个阶段性汇报 10操作⼿册 6x14x3 6⼤主流程 14 ⼦流程 3个标准管道 13x7x5 13个开源⼯ 具 7个插件 5套环境 13x5x71 13个成熟度领域 5个可量化领域 71个⼯具⾃动分 析指标 2x6x4x1 2⼤认证体系 6 个测试场景 4个课件 1个实验室环境 1 | 参考⽂档 2 | 阶段成果 6 | 操作⼿册 3 | 指南 4 |

https://openservicemesh.io/ Open Service Mesh (OSM) 以 CNCF Envoy 為基礎，實作 Service Mesh Interface 輕量化，開放源碼服務網格計畫 Kubernetes 實戰工作坊 Azure Kubernetes Service Workshop（L300） 13:00 ~ 15:00、15:00 ~ 17:00

容器。 由于Kubernetes在应⽤层⾯⽽⾮硬件层⾯上运⾏，因此它提供了PaaS产品通⽤的功能，例如部署，扩展，负载均衡， ⽇志和监控。然⽽，Kubernetes并不是⼀个单体，这些默认解决⽅案是可选、可插拔的。 另外Kubernetes不仅仅是⼀个编制系统 。实际上，它消除了编制的需要。编制的技术定义，就是执⾏定义的⼯作流： ⾸先执⾏A，然后B，然后执⾏C。相反，Kubernetes由 io的镜像转成其他镜像仓库的镜像。 Kubernetes的安装部署是难中之难，每个版本安装⽅式都略有区别。笔者⼀直想找⼀种 ⽀持多平台 、 相对简单 、 适⽤于 ⽣产环境 的部署⽅案。经过⼀段时间的调研，有如下⼏种解决⽅案进⼊笔者视野： 部署⽅案 优点 缺点 Kubeadm 官⽅出品 部署较麻烦、不够透明 Kubespray 官⽅出品、部署较简单、懂Ansible就能上⼿ 不够透明 RKE 部署较简单、 第三⽅操作⽂ 档 完全透明、可配置、便于理解K8s各组件之间的关系 部署⾮常麻烦，容易出 错 其他诸如Kops之类的⽅案，由于⽆法跨平台，或者其他因素，被我pass了。 最终，笔者决定使⽤Kubespray部署Kubernetes集群。也希望⼤家能够⼀起讨论，总结出更加好的部署⽅案。 废话不多说，以下是操作步骤。 注：撰写本⽂时，笔者临时租赁了⼏台海外阿⾥云机器，实现了科学上⽹。如果您的机器在国内，请：

很有可能需要进行不同类别的区分，而每 一类 Node 上的环境都有可能会不同。 关键点回顾 • Kubernetes 是什么：容器编排工具 • Container 与 VM 比较的优势：更轻量化，更快，更易部署 • Container Image 的管理 • Container 运行与 Image 的标准：OCI • Kubernetes 的基本架构：Master 与 Node •

基于Kubernetes的私有云实战 ⾼川 P1 ⽬ 录 为什么要建设私有云 01 公司当前技术现状 02 私有云建设⽅案 03 私有云建设收益 04 遇到的问题 05 未来规划 06 为什么要做私有云？ 公司规模扩⼤⾯临的常态问题 • ⾼速增⻓的业务和低下的资源利⽤率 • 需要⾼效的扩缩容和部署效率 • 复杂的业务场景带来了层出不穷的异构机型 • ⾼昂的机房成本投⼊ •AB服务是中短期资源消耗型服 务，要求交付快释放快 上云前的现状 •大量物理机部署 •技术栈单一，90%为golang •最多时有200个AB服务，均单独部署 •研发有在机器上调试的需求 私有云建设⽅案 Kubernetes提供了什么 •Pods •Services •DNS •ConfigMaps 整体思路 • 容器能不能做无状态的“物理机”来用？不用它的服 务发现，不用它的负载均衡，不用它的配置中心。 程 • 容器内看到的是宿住机的CPU • Go不是NUMA友好的 解决⽅案⼀：Lxcfs • 通⽤⽅案，适合任何语⾔ • 重新mount部署proc⽬录mock机器信息 • 守护进程失败会导致当前运⾏的容器⽆法获取 正确proc信息，需要重新注⼊ 解决⽅案⼆：修改GOMAXPROCS • Golang专⽤解决⽅案 • import _ "go.uber.org/automaxprocs"

然還很 新，但它是 Google 十幾年來大規模應用容器技術的經驗累積和演進的一個重要成 果。確切地說，Kubernetes 是 Google 嚴格保密十幾年的秘密武器——Borg 的開源 專案版本。Borg 是 Google 久負盛名的一個內部使用的大規模叢集管理系統，它基 於容器技術，目的是實現資源管理的自動化，以及跨多個資料中心的資源利用率最 大化。十幾年來，Google 一直透過 ces/ kube-ui/#/dashboard/ 圖 4.6 顯示了 kube-ui 的主頁，展示所有 Node 的資訊，並且每秒更新顯示每個 Node 的 CPU 使用率、記憶體使用情況和檔案系統的使用情況。 圖 4.6 kube-ui 主頁 5-10 Kubernetes 進階案例 5 ~ Grafana：透過 Dashboard 將 InfluxDB 中的時序資料展現成圖表或曲線等形

网络管理：支持多种网络模式 Alauda Kubernetes 白皮书 灵雀云 4 ü 监控：可对接客户已有监控平台，也可使用标准 Prometheus + Grafana 解决方 案，Alauda 会提供产品维护及使用帮助 ü 日志：可对接已有日志平台，也可使用 ELK（Elasticsearch、Logstash、Kibana） 或 EFK（Elasticsearch

Encryption，讓資安團隊得以在容器內建 立資安控制。憑藉這項擴充，您能按照每個容器的狀態 一一施行加密、存取控制以及資料存取紀錄。加密可以 應用在容器端本地產生並儲存的資料，以及藉由網路檔 案系統搭載在容器內的資料。 • 可擴充的透明加密 - 無需對應用程式、容器或基礎 架構進行任何變更下，提供資料安全控制。允許對 Kubernetes叢集內的所有容器施行單一政策，或是對 叢集的每一個容器施行有所區別的不同政策。這項解決