倍 验证有效性提升 100% 解放测试，全面自动化 提升效率，建设质量体系 安全 安全建设被动： • 安全建设缺乏时机和抓手 • 出现问题，影响业务进度 前置安全服务：全流程嵌入安全检测，避免流入业务环节。 全流程安全门禁：关键环节设置安全门禁，快速反馈研发改进 故障拦截率提升 1-3 倍 业务响应效率提升 3-5 倍 全流程安全建设 更多价值体现 组织 靠流程和个人，效率越来越低 Jenkins 流水线设计的， Jenkins 的部署与数据中心一一对应。由于路特斯使用的是混合云，且数据中心遍布海外，导 致 Jenkins 数量庞大，随着业务扩张，早期架构难以适应快速变化，大量重复的事务性工作使得运维的人力捉襟见肘。 Zadig 的引入助力解决了这些挑战，推动了研发交付的数字化转型。 选择 Zadig 实现出海跨团队协作、跨云 / 跨地域自动化部署 背景需求 路特斯迎来了技术选型的决 数千微服务已经上了 K8s ，没有业务边界，环 境不稳定出了问题，所有人吃大锅饭 “ 开发无法本地联调自测，集成测试环境 脏， ” 乱，差 极不稳定，总被其他人干扰 测试同时验证多个分支，集成合并冲突不断，自 动化测试遥遥无期，测试全靠人工验证 运维无脑排障、重启、删节点，沦为工具人…… “ “ ” ” 一系列问题（来自社区的声音）： 1. 业务边界清晰 2. 权限得到控制 3

1-5 倍 验证有效性提升 100% 解放测试，全面自动化 提升效率，建设质量体系 安全 安全建设被动： • 安全建设缺乏时机和抓手 • 出现问题，影响业务进度 前置安全服务：全流程嵌入安全检测，避免流入业务环节。 全流程安全门禁：关键环节设置安全门禁，快速反馈研发改进 故障拦截率提升 1-3 倍 业务响应效率提升 3-5 倍 全流程安全建设 更多价值体现 组织 靠流程和个人，效率越来越低 Jenkins 流水线设计的，Jenkins 的部署与数据中心一一对应。由于路特斯使用的是混合云，且数据中心遍布海外，导 致 Jenkins 数量庞大，随着业务扩张，早期架构难以适应快速变化，大量重复的事务性工作使得运维的人力捉襟见肘。Zadig 的引入助力解决了这些挑战，推动了研发交付的数字化转型。 选择 Zadig 实现出海跨团队协作、跨云/跨地域自动化部署 背景需求 路特斯迎来了技术选型的决 条业务线、多分支多环境协作 数千微服务已经上了 K8s，没有业务边界，环境 不稳定出了问题，所有人吃大锅饭 开发无法本地联调自测，集成测试环境 “脏，乱， 差”极不稳定，总被其他人干扰 测试同时验证多个分支，集成合并冲突不断，自 动化测试遥遥无期，测试全靠人工验证 运维无脑排障、重启、删节点，沦为工具人…… “ “ ” ” 一系列问题（来自社区的声音）： 1. 业务边界清晰 2. 权限得到控制 3

1. 2. 1. 3. 1. 2. 背景 方案调研 Chubaofs Juicefs 方案实现 方案一：chubaofs 方案二：事务方案 方案三：利用 KV 自带的分布式事务 Q&A 1. 是否需要实现跨文件系统的 rename 操作？ 2. 在多客户端情况下，是否需要加锁来保证其原子性？ 3. rename 流程举例说明？ 例 1：rename 本身就支持事务，所以它只要把这些操作打包成事务扔给 KV 就可以了 如果采用 Juicefs 的方案，我们需要在 metaserver 层实现分布式事务 方案实现 方案一：chubaofs 从以上的分析来看，chubaofs 的方案是可行的，参照其实现就行 方案二：事务方案 前言（关于 MVCC）： MVCC ( ) ，即多版本并发控制，主要解决的是并发读写时的冲突问题，利用该机制在读写时候可以去除锁机制 MVCC 可以保证事务 ACID 中的 C(一致性) 和 I(隔离性)) 方案主要借鉴 leveldb 与 etcd(boltdb) 中事务的实现（主要利用 mvcc），方案设计如下：© XXX Page 7 of 15 整体思路如下： 在 MDS 所有 copyset 中增加一个 txid 字段，保存当前 copyset 已成功的事务 id（该事务 id 顺序递增，事务每成功一次则加一）

DevOps 团队借鉴学习的。” Zadig 理念 & 应⽤ Zadig 具备丰富的开放能⼒ 可以集成⼀切 Zadig 产品特性 路特斯某运维团队，抛弃传统⼯具，⽤ Zadig 将研发重复性事务⾃动 化、平台化，⼤幅度缩短新项⽬投产时间，轻盈应对全球多云复杂交 付场景。践⾏“SIMPLIFY，THEN ADD LIGHTNESS”哲学，⽤软件研发能⼒赛 出 F1 性能！ 极氪某部⻔，使⽤

智能安全系统：机器学习+安全业务，2016年6月-2017年7月 • 智能运维系统：机器学习+业务运维，2017年8月-至今 SPEAKER 01 智能运维场景描述 整体介绍 02 单维时间序列分析 异常检测 03 多维时间序列分析 多维下钻 目录 04 Metis 的研究方向 展望未来 智能运维（AIOps） 基于机器学习的智能运维 发现问题 • 时间序列异常 • 日志分析异常 02 单维时间序列分析 异常检测 03 多维时间序列分析 多维下钻 目录 04 Metis 的研究方向 展望未来 单维时间序列分析 海量时间序列 业务场景复杂 规则配置繁琐 1 2 3 时间序列异常检测 如何找到通用的解决方案？ 单维时间序列分析 规则类告警策略 最大值告警 最小值告警 波动率告警 单维时间序列分析 无监督异常检测算法 （自编码器） 原始数据 原始数据 生成数据 单维时间序列分析 无监督异常检测算法 （N-Sigma） 单维时间序列分析 有监督异常检测算法 （特征工程） 时间序列的统计特征 • 最大值，最小值，值域 • 均值，中位数 • 方差，偏度，峰度 • 同比，环比，周期性 • 自相关系数，变异系数 时间序列的拟合特征 • 移动平均算法 • 带权重的移动平均算法 • 指数移动平均算法 • 二次指数移动平均算法

器、业务应用、基础服务 运维自动化 数据中心自 动化 应用运维自 动化 业务运维自 动化 CMP 跨系统编排 与调度 运行监控和故障管理 第三方监控接入 基础监控 采集 存储 检测 告警 故障自愈 蓝鲸平台 管控平台 PaaS平台：开发框架/API集成 统一配置管理 模型定义 自动采集 配置维护 拓扑视图 配置消费 统一运维门户 可视化大屏、统一报表、统一权限、移动运维 MySQL kafka Redis ElasticSearch Beanstalkd 监控对象 硬件服务器 虚拟化 网络 OS 数据库 中间件 容器 应用 服务 服务能力 处理服务 告警服务 检测服务 日志服务 告警通知 告警收敛聚合 故障自动处理 告警人工工单 静态阈值 动态阈值 日志分析 日志检索 指标服务 指标组合 指标管理 IT监控功能示例 Apache监控 Nginx监控

执行以下操作的控制器： 持续监控 Git 存储库的更改 监控正在运行的应用程序 将 live 状态与所需的目标状态进行比较 部署新更改 示例包括 Argo CD Application Controller 检测 OutOfSync 应用程序状态，并选择性地采取纠正操 作。 应 应用程序 用程序 自定 自定义资 义资源 源(CR) 描述如何部署 Argo CD 应用程序的资源的 YAML 清单。 应 应用程序

、南京电大、华中科技大 学、厦门理工大学、中南财大、中科院高能物理研究所、自然资源物探 遥感中心、中电二十八所、中科边缘智慧 政府医院(8) 河北省气象局、国家卫健委科研所、远盟康健、湖北环境检测、张家港 卫健委、奉贤区人民政府、南京市公安局高淳分局、江苏省银保监局、 零售(3) 百盛集团、复兴云济、复兴地产 互联网及游戏 (3) 中手游、米哈游、汇通达 图 6: 部分云管客户案例