FIT2CLOUD 的产品与解决方案涵盖软件测试、云原生运行时、多云管理、安全合规、 数据分析可视化、内容管理，其旗舰产品包括：MeterSphere 开源持续测试平台、 KubeOperator 开源容器平台、CloudExplorer 多云管理平台、JumpServer 开源堡垒机、 DataEase 开源数据可视化分析平台、Halo 开源博客/CMS 系统。FIT2CLOUD 旗下的开 源 称号的中国多云管理 厂商。2019 年 5 月，FIT2CLOUD 进入 IDC 首次发布的中国云管理软件市场追踪报告， 成为唯一被独立统计的中立型多云管理厂商。FIT2CLOUD 的研发与服务团队分布在北京、 上海、深圳、广州、南京、杭州、武汉、成都、西安、郑州、济南、长沙、厦门等地，团队 在企业 IT 云化转型、软件持续测试、云原生体系构建等方面拥有丰富的经验，客户广泛覆 盖金融、制造、 .......... 12 1.5.4 实现运营分析、IT 投入透明化及时回收优化.............................................12 1.5.5 建立数据中心 IT 体系演进框架支持迭代扩展建设.....................................12 1.6 各行业客户案例...........................

JumpServer 堡垒机⼀体机及信创⽅案 3 5 为什么要使⽤堡垒机？ - 以更安全的⽅式管控和登录各种类型的资产 - 系统管理员 外包⼈员 普通⽤户 临时访客 运维资产集 服务器 ⽹络设备 数据库 安全设备 事前授权 事中监察 事后审计 管理者期望 堡垒机的 4A 能⼒ 堡垒机 身份鉴别 Authentication 授权控制 Authorization 安全审计 Auditing 制造业已经完成了从集中式制造向分布式制造的演进，⼤型制造企业往往在境内外拥有多个⽣产基地，需要借助堡垒机实现 分布式 IT 资产的统⼀运维安全审计。 政府及国有企业 政府机构及国有企业拥有⼤量机密信息，运维的安全等级要求很⾼，堡垒机是提⾼其安全合规⽔平的必备选择。 服务业 传统服务⾏业，以及包括了物流交通⾏业在内的、依托于信息技术发展演进的现代服务业，普遍具有分布式基础设施的安全 管控需求，同 医疗医药 医疗医药⾏业的信息化⽔平呈现⾼速发展的态势，IT 资产规模快速扩张，迫切需要通过堡垒机实现⼤规模 IT 资产的统⼀管 理与安全运维。 房地产及酒店 房地产和酒店⾏业的业务系统通常随业务经营场所分布式构建，IT 基础设施⾼度分散，需要通过堡垒机实现 IT 基础设施的 统⼀安全运维。 1 2 企业为什么需要堡垒机？ JumpServer 堡垒机的优势 JumpServer 堡垒机企业版

申请多组不同配置虚拟机..................................................................................... 23 3.3 申请中间件数据库集群.........................................................................................26 3.4 F5 负载均衡 VS 实例................................................................................ 75 8 云数据库在线申请部署及操作变更回收..........................................................................77 8.1 新建公有云 RDS、负载均衡服务。常见私有云: OpenStack、华为 HCS、 HSC Online、青云、EasyStack 等。 杭州飞致云信息科技有限公司 6 公有云平台 部署在云服务提供商数据中心，为市场公众企业客户提供服务被 多个企业客户共享使用的云平台。世界上第一个公有云是亚马逊 AWS。  国外公有云: AWS、Azure。  国内公有云: 阿里云、华为云、腾讯云、UCloud、青云、金

RDS、负载均衡服务。常见私有 云: OpenStack、青云、华为 HCS、HSC Online、EasyStack 等。 杭州飞致云信息科技有限公司 8 公有云平台 部署在云服务提供商数据中心，为市场公众企业客户提供服务被多个企业 客户共享使用的云平台。世界上第一个公有云是亚马逊 AWS。  国外公有云: AWS、Azure。  国内公有云: 阿里云、华为云、腾讯云、UCloud、青云、金山云。 超融合基础架构（Hyper Converged Infrastructure，或简称“HCI”） 是指在同一套单元设备中不仅仅具备计算、网络、存储和服务器虚拟化等 资源和技术，而且还包括备份软件、快照技术、重复数据删除、在线数据 压缩等元素，而多套单元设备可以通过网络聚合起来，实现模块化的无缝 横向扩展（scale-out），形成统一的资源池。比较知名常见的超融合平台 有 Nutanix、戴尔的 VxRail，国内的 用户登录云平台 Web 控制台的账号，以及用于给应用通过 API 操作云平台需要的授权云平台 API 账号。 项目生命周期 指项目从开发测试、投产到系统运维、应用运维的整个过程。 应用系统 由多个应用组成的分布式系统。 应用 指独立部署运行的应用程序。 应用运行环境 支持应用系统运行的各类资源和环境，包括各类基础架构平台的虚拟机、 操作系统、云磁盘、网络、安全组、弹性 IP，负载均衡、RDS、对象存储、

自动化测试 xN 性能测试 xN 安全测试 xN 数据变更 xN 代码变更 xN 配置变更 xN 部署测试环境 xN 部署预发环境 xN 部署生产环境 xN 部署 / 灰度上线 xN 监控 / 告警 xN 版本归档 xN 交付追踪 xN 数据度量 xN 服务、工单管理 事件、缺陷管理 想 法 用 户 运行阶段 贡献者流程优化 2022 年 9 月 场 景 深 化 能 力 增 强 Helm/K8s YAML/ 托管场景接入流程优化 UX/UI 升级，工程师一线体验优化 推出效能看板，实时客观度量工程数据指标 效 率 优 化 、 开 发 者 体 验 增 强 2023 年 面向生态伙伴开放场景 面向开发者提供 IDE 插件 / 自测环境 通用工作流广泛链接生态赋能开发者 企业解决方案和最佳实践内置 组织能力提升 业务负责人 研发不透明，规划凭感觉： • 发版时间靠运气 • 团队熬夜冲进度 研发透明化：不同项目清晰可见的效率、质量、进度 进度管理：根据团队客观数据，预测和确定项目规划 迭代进度一目了然 项目从无到有可核算 管理有数据科学依据 解放管理，更多时间花在 业务创新 平台运维 业务压力大，能力建设缓慢： • 大量工作花在工具链维护 • 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

集成验证 xN 写测试用例 系统验证 xN 自动化测试 xN 性能测试 xN 安全测试 xN 数据变更 xN 代码变更 xN 配置变更 xN 部署测试环境 xN 部署预发环境 xN 部署生产环境 xN 部署/灰度上线 xN 监控/告警 xN 版本归档 xN 交付追踪 xN 数据度量 xN 服务、工单管理 事件、缺陷管理 想 法 用 户 运行阶段 需求阶段 研发阶段 建立产品发展委员会 贡献者流程优化 2022年9月 场 景 深 化 能 力 增 强 Helm/K8s YAML/托管场景接入流程优化 UX/UI 升级，工程师一线体验优化 推出效能看板，实时客观度量工程数据指标 效 率 优 化 、 开 发 者 体 验 增 强 2023年 面向生态伙伴开放场景 面向开发者提供 IDE插件/ 自测环境 通用工作流广泛链接生态赋能开发者 企业解决方案和最佳实践内置 组织能力提升 业务负责人 研发不透明，规划凭感觉： • 发版时间靠运气 • 团队熬夜冲进度 研发透明化：不同项目清晰可见的效率、质量、进度 进度管理：根据团队客观数据，预测和确定项目规划 迭代进度一目了然 项目从无到有可核算 管理有数据科学依据 解放管理，更多时间花在 业务创新 平台运维 业务压力大，能力建设缓慢： • 大量工作花在工具链维护 • 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

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 A→B (A Juicefs Juicefs 中 rename 的实现都是原子性的，主要得益于它元数据是存储在各类 KV/DB 中（如 redis、tikv...），而这些 KV 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 srcDentry, dstDentry 所在 copyset 的 txid 都加 1（这一步是通过 etcd 的事务保证的），如果上一步或这一步失败，因为 txid 不变，原始数据版本也在，还是保证原子性（其实就是一个 txid 对应一个版本的数据）© XXX Page 8 of 15 下次访问的时候，带上对应 copyset 的最新 txid (copyset_txid)，判断 PendingTx，如果 (copyset_txid

Group，简称IEG）自用的一套用于 构建企业研发运营一体化体系的PaaS开发框架，提供了aPaaS（DevOps流水线、运行环境托管、前后台框架）和 iPaaS（持续集成、CMDB、作业平台、容器管理、数据平台、AI等原子平台）等模块，帮助企业技术人员快速构建基 础运营PaaS。 腾讯蓝鲸智云秉承开放共赢的理念，以改变中国运维行业为起点，致力于推动国内企业借助研发运营一体化，低成本 实现企业IT经营管理模式升级和自主化。 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， 终端游戏， 大型游戏平台； 平铺式架构，拓扑关系复杂，模块数量上百，服务器数量 几千…… 腾讯游戏300多款业务中，大多数是由世界各地开发商开发 出来。 所使用的开发语言、开发框架、操作系统、数据库等技术， 是没有直观规律的。 开发商很难为了运维体系而对架构或技术做大规模的修改。 有几乎所有的业务类型 有几乎所有的流行技术 300多款游戏相互之间是没有关系的。 发布变更、故障处理等运维操作场景和操作流程是没有直

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 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 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 离线训练 实时计算 人工标注 提升效果 多维下钻 目录 04 Metis 的未来规划 展望未来 业务埋点 收集数据 监控系统 指标展示 多维数据 维度查询 异常检测 检测异常指标 多维下钻 分析异常维度 多维时间序列分析 多维时间序列分析 判断时间序列是否波动 人工查找可疑维度 人工查找可疑元素 1 2 3 人工分析异常维度 数据存储 多维时间序列 异常检测 多模型融合 正负样本 业务场景 特征工程

............................................................................................24 八、 数据备份................................................................................................. ..............................25 8.2 数据库备份............................................................................................................25 8.3 数据库恢复.................................... docker-compose 的方式维护整体平台的运行与服务之间的 依赖关系。 2.1.1 依赖组件 CloudExplorer 云管平台依赖于如下第三方开源中间件及数据库服务： 名称 描述 MySQL 提供数据库服务，可配置使用外部数据库服务，例：RDS Ansible CloudExplorer 基于 Ansible 实现自动化操作功能 Prometheus CloudExplorer 基于