云+社区技术沙龙 腾讯云提高K8S集群资源利用率实践 庄鹏锐 腾讯云高级工程师 资源利用率分析 Node节点资源碎片 Pod Resource（requests）配置不合理 WorkLoad/HPA 副本数设置不合理 业务空闲时间 解决方案 Pod 压缩 Node 超卖 HPA VPA 动态 调度 碎片 处理 Pod 资源压缩 • MutatingAdmission limits 两种资源计算方式 • CronHPA • HPA对象Enable 和 Disable • 动态调整 minRepliacs VPAPlus • 动态调整Container Cgroup • requets 和 limit 比例设置 • Resource Range设置 • CheckPoint对象timeout时间 • Pod对象更新时间 ` • 资源合法性校验 THANKS

淀全流程数据，从感知到赋 能，服务于工程师 释放云基建能力：链接任何云 及自建资源（容器、主机、车 机、端等），释放云原生价值 和企业创新力 生态开放：广泛开放系统 模块和 OpenAPI ，链接 一切流程、服务、工具和 上下游伙伴 安全简单自主可控：私有化 部署，现有服务 0 迁移成本 、体验丝滑接入容易、学习 使用门槛极低 现存做法大多以「单点工具 + 写脚本」或运管类平台为主， 支持从需求到发布全流程敏捷交付。尤其面向 多服务并行部署发布，云原生构建环境和运行 环境，基础设施对接及企业级 SSO/ 权限管理 等 运维管理类平台 蓝鲸 Rainbond KubeSphere KubeVela 面向资源管理的运维工具集 面向开发者，需结合 CI/CD 工具额外 搭建全流程能力 专门面向开发者的生产力平台，涵盖需求到开 发，测试，运维的云原生一体化技术底座支撑 云厂商 DevOps 平台 华为云 云厂商引流为主，锁定风险高 对多云跨地域支持不够 实施负担较重难以推广 面向多云友好，厂商中立，全球多地跨云跨域 安全可靠自动化部署 云原生 CI/CD 工具 Tekton Argo 使用门槛高、学习成本高 需要额外建设全流程能力 接入和使用都极其简单，内置模板库 和最佳实践，基于平台工程打造，可以轻松连 接一切工具链 企业自建 DevOps 流程平台 围绕 Jenkins 或 CI/CD

沉淀全流程数据，从感知到赋 能，服务于工程师 释放云基建能力：链接任何云 及自建资源（容器、主机、车 机、端等），释放云原生价值 和企业创新力 生态开放：广泛开放系统 模块和 OpenAPI ，链接 一切流程、服务、工具和 上下游伙伴 安全简单自主可控：私有化部 署，现有服务 0 迁移成本、 体验丝滑接入容易、学习使用 门槛极低 现存做法大多以「单点工具 + 写脚本」或运管类平台为主，Zadig 支持从需求到发布全流程敏捷交付。尤其面向 多服务并行部署发布，云原生构建环境和运行 环境，基础设施对接及企业级 SSO/权限管理等 运维管理类平台 蓝鲸 Rainbond KubeSphere KubeVela 面向资源管理的运维工具集 面向开发者，需结合 CI/CD 工具额外 搭建全流程能力 专门面向开发者的生产力平台，涵盖需求到开 发，测试，运维的云原生一体化技术底座支撑 云厂商 DevOps 平台 华为云 云厂商引流为主，锁定风险高 对多云跨地域支持不够 实施负担较重难以推广 面向多云友好，厂商中立，全球多地跨云跨域 安全可靠自动化部署 云原生 CI/CD 工具 Tekton Argo 使用门槛高、学习成本高 需要额外建设全流程能力 接入和使用都极其简单，内置模板库 和最佳实践，基于平台工程打造，可以轻松连 接一切工具链 企业自建 DevOps 流程平台 围绕 Jenkins 或 CI/CD

项目间依赖复杂，环境管理难 • 交付版本依赖工单，发布风险高 • 公共资源 / 业务资源利用率低 赋能多业务：一个平台解决了多异构项目的管理和规范 团队高效协作：定义团队角色工作流模板，随时可用云上环境 价值清晰呈现：为管理者提供全视角效能数据，赋能数字决策 人工低效操作减少 80% 构建资源利用率提升 60% 业务资源利用率提升 30% 统一治理内部规范，开发 自助上线；解放运维，工 面向多服务并行部署，安全发布， 0 维护负担 支撑云原生构建 / 运行环境，多云异构支持及企业 级登录权限支持 传统运维管理类平台 蓝鲸 Rainbond KubeSphere KubeVela 面向资源管理的运维工具集 面向开发者，需结合 CI/CD 工具额外搭建 全流程能力 专门面向开发者的生产力平台，涵盖全流程需求到 开发，测试，运维的云原生一体化技术底座支撑 云厂商 DevOps 平台 企业基于 CI/CD 工具自建 DevOps 流程平台 围绕 Jenkins 、 Tekton 、 Argo 等 搭建流程串接胶水平台 建设成本高 500-2000 万之间 使用和学习门槛高；随业务发展扩展性差 局限性大，内部推广难度极高，做完后维 护成本高价值难被证明 低采购成本、低实施成本， 内置模板库和最佳实践；高扩展性、技术先进性强 ，可灵活广泛接入现有工具链和业务场景

项目间依赖复杂，环境管理难 • 交付版本依赖工单，发布风险高 • 公共资源/业务资源利用率低 赋能多业务：一个平台解决了多异构项目的管理和规范 团队高效协作：定义团队角色工作流模板，随时可用云上环境 价值清晰呈现：为管理者提供全视角效能数据，赋能数字决策 人工低效操作减少 80% 构建资源利用率提升 60% 业务资源利用率提升 30% 统一治理内部规范，开发 自助上线；解放运维，工 作重心向业务稳定性保障， 面向多服务并行部署，安全发布，0 维护负担 支撑云原生构建/运行环境，多云异构支持及企业 级登录权限支持 传统运维管理类平台 蓝鲸 Rainbond KubeSphere KubeVela 面向资源管理的运维工具集 面向开发者，需结合 CI/CD 工具额外搭建 全流程能力 专门面向开发者的生产力平台，涵盖全流程需求到 开发，测试，运维的云原生一体化技术底座支撑 云厂商 DevOps 平台 强，全球多地跨云跨域安全可靠自动化部署 企业基于 CI/CD 工具自建 DevOps 流程平台 围绕 Jenkins 、Tekton、Argo 等搭建流程串接胶水平台 建设成本高 500-2000万之间 使用和学习门槛高；随业务发展扩展性差 局限性大，内部推广难度极高，做完后维 护成本高价值难被证明 低采购成本、低实施成本， 内置模板库和最佳实践；高扩展性、技术先进性强， 可灵活广泛接入现有工具链和业务场景

开发的模式，实现所有运维任 务自动化、工具化、可视化。 数据驱动运维：基于大数据 的接入、存储、分析技术，对运 维数据进行全面挖掘和分析，实 现数据驱动自动化运维。 机器驱动运维：基于智能算法 的机器自我学习，训练机器智能运 维模型，实现无人值守和智能的运 维与运营。 数据化 2015--2017 智能化 2017—现在 蓝鲸目前在腾讯应用情况及发展方向 4个转型的绊脚石 有重客户端游戏，网页游戏，各类官网，移动终端游戏， 服务器数量，也就是操作单元，有二十余万。 随着容器技术的普及，操作单元的数量还会暴涨。 所有业务之间无关联 业务操作单元暴涨 运维转型，困难重重 蓝鲸进化第1步：抽象原子平台 蓝鲸配置平台 获取资源 新建大区 主机注册 创建DB 初始化数 据 拉起业务 进程 布署监控 开新区 部署程序 测试验证 清理脏数 据 对外开放 获取新主 机 CMDB注 册信息 关闭故障 大区入口 流水线+运行环境托管 蓝鲸进化第3步：平台化开发模式让运维应用自生长 传统开发模式 应用需求 公共 组件 环境 构建 资源 准备 代码 部署 应用 开发 监控 告警 日志 追溯 基于PaaS的开发模式 应用需求 公共 组件 环境 构建 资源 准备 代码 部署 应用 开发 监控 告警 日志 追溯 运维开发 负责企业技术运营领域（CI、CD、CO）相关场景的系统构建，例如持续集成、日志分析、资

基本信息 “Zadig 毫⽆疑问是业界优秀的 CI/CD 产品，它也是真正理解微服务、重视微服务、 解决微服务痛点的产品。我们充分感受到 Zadig 的优秀设计思想是⾮常值得字节 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 研发数字化成功案例 企业案例 Zadig 价值运营指标 业务管理简单⾼效，⽀持 RBAC/ABAC 权限隔离 流程模版统⼀规划，产研协同更⾼效，⾃动化⼀切 质量建设有的放⽮，全流程内建安全，测试驱动开发 多视⻆资源管理，业务协同更透明，成本可观测 ⼯程师数字化协作，幸福度更⾼更专注 全触点研发运营数据，可管理，可度量，可提升 备注：所有数据来⾃于落地⽤⼾的可收集实际使⽤状况 Zadig 使⽤体验 & 客⼾⼝碑

腾讯智能运维（Metis）项目实践 张戎 机器学习高级研究员 张戎 腾讯云 云服务平台部 机器学习高级研究员 • 2015年毕业于新加坡国立大学数学专业，获博士学位； • 2015年加入腾讯科技（深圳）有限公司，机器学习岗位； • 智能推荐系统：神盾推荐项目，2015年7月-2016年5月 • 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 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 • 设备性能异常 分析问题 • 多维下钻分析 • 关联事件分析 • 容量预估分析 解决问题 • 扩容 • 决策 • 调度 指数移动平均算法 • 二次指数移动平均算法 • 三次指数移动平均算法 • 奇异值分解算法 • 自回归算法 • 深度学习算法 时间序列的分类特征 • 熵特征 • 值分布特征 • 小波分析特征 单维时间序列分析 有监督异常检测算法 （RF，GBDT，XGBoost，深度学习） 数据层 数据存储 数据提取 统计算法 输出疑似异常 无监督算法 输出疑似异常 有监督算法 特征工程

...................25 3 纳管云账号及资源...................................................................................................................26 3.1 纳管 VMware 资源池............................... ....................47 3.9 纳管 SmartX 资源池...................................................................................................49 3.10 纳管 Nutanix 资源池..................................... 77 4.3.5 配置对接 Radius 实现多因子认证................................................................. 86 5 资源及人员分权分域............................................................................................

大幅减少获取应用运行环境资源排期及总体等待时间................................. 7 1.3.2 大幅减少资源部署人工操作工作量及操作风险，解放人力..........................8 1.3.3 简化流程，降低协作沟通成本，缩短交付时间............................................ 9 1.3.4 减少资源浪费降低成本、IT 1 建立 IT 在线服务自动化门户......................................................................11 1.5.2 实现资源运行环境全生命周期管理............................................................12 1.5.3 实现运维工具深度整合、联动自动化.. ................................................................................23 2.4.2 虚拟化及云平台纳管资源同步....................................................................24 2.4.3 分权分域管理.............