Server 64. Prisma 运行时防护 65. Terratest 66. Thanos 67. Yalc 评估 68. ChatGPT 69. Codeium 70. GitHub 合并队列 71. Google Bard 72. Google Cloud 工作站 73. Gradio 74. KWOK 75. Llama 2 76. Maestro 77. Open-source LLMs Server 64. Prisma 运行时防护 65. Terratest 66. Thanos 67. Yalc 评估 68. ChatGPT 69. Codeium 70. GitHub 合并队列 71. Google Bard 72. Google Cloud 工作站 73. Gradio 74. KWOK 75. Llama 2 76. Maestro 77. Open-source LLMs Event-Driven Autoscaler，正如名字所展示的，它可以根据需要处理的事件数量来伸 缩 Kubernetes 集群。根据我们的经验，相比采用 CPU 使用率等滞后指标，更加推荐使用队列深度等领先指标。 KEDA 能支持不同的事件源，并提供了一个包含 50 多种自动缩放器的工具箱，可用于各种云平台、数据库、消 息系统、遥测系统、CI/CD 系统等。我们的团队报告称，KEDA 的易集成性使他们能够继续在

化 UI 则可以大大减少 AI 工程 师的工作量。 AI 工具及其研发框架的整合 模型训练资源池管理 • AI 模型训练会耗费巨大的资源并且长时间占用 • 多个用户在模型训练时需要通过队列的方式来解决资源短缺 问题 • 需要对不同用户进行资源池划分 模型管理与发布 • 模型发布： • 模型服务的负载均衡 • 硬件资源的规划 • 模型管理： • 模型的版本 Volume 机制将分布式存储的具体地址 mount 到 TensorFlow PS 和 Worker 的 Container 内部， 使 Container 可以得到需要处 理的数据 资源队列 资源队列在不同的集群分布 • 针对不同的用户设置不同的资源池 • 资源池存在硬件分配原则的差异，例如资源的多少，类型。 模型发布 AI Platform 本身的运行 • 1. 容器化

驱动层实现资源抽象 自由切换，到处运行 Sealos API Sealos CLI Desktop 裸金属 AWS 阿里云 更多······ boot 集群镜像 租户管理 应用管理 函数计算 消息队列 数据库 缓存 计算驱动 网络驱动 存储驱动 自由组装 内聚解耦 化整为零 大道至简 sealos 的能力 • 10 秒上线一个自带域名和 https 的 nginx 应用 • 不同版本liux发行版 裸金属 AMD ARM ······ 数月 数十人 依赖中间数十款软件 SaaS 机房1 机房2 机房n ·· ·· ·· 打包 监控 系统 日至 系统 数据库 消息队列 对象存储 计算 储存 网络 kubernetes SaaS服务 30min 1人 一键打包 整体交付 一次建构 到处运行 使用sealos 技术实现 行业 痛点 在公网不可信的环境中提供多

的优先； 优先级相同 时， 配额大的占用多，配额小的占用少 ◼尽量减少为了流控而主动丢包 下图是两个进程都拼命争抢网络带宽时的效果。两个进程的 带宽和时延都得不到任何程度的保证。 ◼队列： 不增加队列， 对每个报文直接在正常代码路径上进行决策 ◼Cgroup区分(标记)： 在正常处理流程中，报文查找到目标socket结构之 后，根据socket的owner process来确定cgroup

⽇日志 权限 分析 集群管理理 版本管理理 配置管理理 链路路跟踪 负载均衡 ⾃自动容灾 持续集成 持续部署 灰度发布 服务注册/发现 关系数据库 KV存储 对象存储 块存储 DNS 消息队列列 API- Gateway 镜像仓库 统⼀一代码管理理 统⼀一编程框架 统⼀一通讯协议 统⼀一部署环境 计算平台/KUN 公共服务 存储平台 Think in Cloud . 北北京 线上服务健康检查复杂度⾼高 • 服务之间的调⽤用和发现配置⼯工作多 • 单个服务完全消耗云主机资源 商户管理理 购物商城 管理理后台 对接端 Ingress 订单系统 API 搜索服务 商品同步 消息队列列 Kafka集群 供应电商A 供应电商B 供应商 … 商城端 --巨⽯石架构 商城服务端 --微服务架构 商品系统 API …… Think in Cloud . 北北京

： ➢ Elasticsearch 搜索服务：目前首选的全文搜索引擎 ➢ Kafka 消息队列：常用于消息传输的数据管道 ➢ MinIO 对象存储：非常热门的轻量对象存储方案 ➢ MySQL 数据库：简单易用、性能更高的开源关系型数据库 ➢ RabbitMQ 消息队列：常用于交易数据的传输管道 ➢ Redis 缓存服务：高性能的开源内存数据库 ➢ PostgreSQL

imagePullPolicy: IfNotPresent priorityClassName: high-priority Preemption（抢占） 当Pods被创建时，它们会进⼊队列并等待被调度。Scheduler从队列中选择⼀个Pod，并尝试将其调度到Node上。 如果 未能找到满⾜Pod所有要求的Node，则为处于pending状态的Pod触发preemption逻辑。下⾯我们称这个处于pending状 Node（N）上调度pending Pod（P）的时间点 之间创建时间间隔。 在此期间，Scheduler会调度其他pending的Pod。 当受害者退出或终⽌时，Scheduler会尝试调度在待处理队列中的Pod，并且在Scheduler将P调度到N之前，可能会将其 中的⼀个或多个考虑并调度到N。在这种情况下，所有的受害者退出，Pod P不再适⽤于Node N。因此，Scheduler将 必须抢占Node

容错性 Broker Broker Broker Producer Consumer Topic Topic Topic Producer Consumer 平台承载知乎业务⽇日志、数据传输和消息队列列服务 平台线上稳定运⾏行行 基于 Kubernetes 的 Kafka 集群 13 个， 1000+ Topic 知乎技术平台重要的组件 Kafka 在知乎的应⽤用 平台概览 Kubernetes

Btree 索引维护 key 和 revision 的映射关系 存储层 - 数据格式 KubeBrain 逻辑层 逻辑层 – 写 逻辑层 – Watch（1） Watch 机制本质上是一个消息队列系统 1. 可靠性 - 不重复、不丢失 2. 顺序性 - 保证最终状态的一致性 3. 实时性 - 高性能 一定有一个单点对消息进行排序 采用主从架构 逻辑层 – Watch（2） 一主多从

UnitedDeployment (coming soon) https://openkruise.iok8s 规模及性能优化实践性能优化 RT/QPS 资源使用率 链路RT/QPS 服务异常 队列长度 gRPC监控 长连接分布 请求分布 限流 Authorization Authenticatio n 序列化 压缩 版本转换 Admission Cache Storage Filter