............................75 4.3.4 配置 MFA..........................................................................................................77 4.3.5 配置对接 Radius 实现多因子认证..................... ... 111 6.3.7 按云平台云账号地域网络逐级查看虚拟机................................................. 112 7 服务目录及产品管理配置................................................................................................... 7.4.2 添加 CentOS7.6 虚拟机服务产品...............................................................170 7.4.3 配置操作系统部署后初始化......................................................................... 176 7.4.4 添加 Tomcat9

xN 单元测试验证 xN 代码扫描 xN 自测、联调 xN 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 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 • 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 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 基于代码管理的 DevOps 方案 Gitee 平台 GitLab 平台 局限性大、全流程安全性低 维护成本高

自测、联调 xN 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 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 • 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 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 基于代码管理的 DevOps 方 案 Gitee 平台 GitLab 平台 局限性大、全流程安全性低 维护成本高

HorizonCD 云音乐在GitOps CD领域的最佳实践 朱旭 网易云音乐 云原生开发工程师 目 录 背景 01 Horizon模板体系 02 GitOps最佳实践 03 Horizon产品介绍 04 Horizon落地 05 背景 第一部分 背景 云主机时代的痛点 2020年，云音乐开始容器化转型 效率 低下 计算 焦虑 运维 繁琐 成本 高昂 背景 DevOps CD 产品 - Horizon Helm Chart的理念 如何屏蔽 k8s 复杂性？ 屏蔽大部分细节，将少量配置开放给 使用者 集中了应用依赖的各种 资源 helm chart不足： • 面向开发者，对普通用户不友好 Horizon模板体系 第二部分 ├── Chart.yaml ├── README.md ├── schema 定义各种上层用户可理解的输入（支持前端自动渲染） │ ├── application.schema.json ## 应用部署配置的 schema 定义 ├── output │ └── outputs.yaml ## 模板自定义输出 ├── templates ## 定义各种下层基础设施可理解的声明式

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 工具搭 建流程串接胶水平台 局限性大扩展性差 内部推广难度极高 队花大量时间在碎片化沟通和流 程制定上、各方能力受限、无法 快速响应市场需求 层级越高、对产研状态越模糊 管理低效、延误战机 少量配置、快速拉起环境、稳定 性有保障、减少 90%手工操作、 赋能开发、员工成就感高 碎片化：手工协作 + 复杂工具链 工程化：一个平台 一键发布 工作流、环境配置自动更新、高 效调试、消除手工操作、精准快 速迭代、研发生产力/幸福感提升 自助运行、系统化管理、自动化 程度高、测试有效性提升、质量 源、随时决策响应客户需求 碎 片 化 研 发 模 式 产研全流程拉通需求到上线所需的代码、服务、配置和数据的一致性交付 Jira 飞书 项管 其他 自测 环境 Argo K8s JFrog YAML 产 品 开 发 测 试 运 维 产研运一体化 解决方案 免运维模板库 效能洞察 云原生 IDE 插件 交付中心 发布中心 测试中心 高并发工作流 云原生环境

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 工具 搭建流程串接胶水平台 局限性大扩展性差 内部推广难度极高 队花大量时间在碎片化沟通和流 程制定上、各方能力受限、无法 快速响应市场需求 层级越高、对产研状态越模糊 管理低效、延误战机 少量配置、快速拉起环境、稳定 性有保障、减少 90% 手工操作、 赋能开发、员工成就感高 碎片化：手工协作 + 复杂工具链 工程化：一个平台 一键发布 工作流、环境配置自动更新、高 效调试、消除手工操作、精准快 速迭代、研发生产力 / 幸福感提 升 自助运行、系统化管理、自动化 程度高、测试有效性提升、质量 指标易抽取、有能力合理调动资 源、随时决策响应客户需求 碎片化 研 发模 式 产研全流程拉通需求到上线所需的代码、服务、配置和数据的一致性交付 Jira 飞书 项管 其他 自测 环境 Argo K8s JFrog YAML 产品 开 发 测 试 运维 产研运一体化 解决方案 免运维模板库 效能洞察 云原生 IDE 插 件 交付中心 发布中心 测试中心 高并发工作流 云原生环境

是一组使用 Git 拉取请求来管理基础架构和应用程序配置的实践。GitOps 中的 Git 存储库是系统 和应用程序配置的唯一来源。此 Git 存储库包含指定环境中所需的基础架构声明描述，并包含自动流程， 以使您的环境与上述状态匹配。它还包含该系统的完整状态，以便可查看并可审核更改到系统状态。通过 使用 GitOps，您可以处理基础架构和应用程序配置 sprawl 的问题。 GitOps 将基础架 将基础架构和应用程序定义定义为代码。然后，它会使用此代码来管理多个工作区和集群来简化 基础架构和应用程序配置的创建过程。根据代码原则，您可以在 Git 存储库中存储集群和应用程序的配 置，然后按照 Git 工作流将这些存储库应用到所选集群中。您可以将在 Git 存储库中开发和维护软件的核 心原则应用到创建和管理集群和应用程序配置文件。 第 第 1 章 章 什么是 什么是 GITOPS？ ？ 3 第 2 章 关于 Operator。它启用了多集群 OpenShift 和 Kubernetes 基础架构的 GitOps 工作流。使用 Red Hat OpenShift GitOps，管理员可以在 集群和开发生命周期中一致地配置和部署基于 Kubernetes 的基础架构和应用程序。Red Hat OpenShift GitOps 基于开源项目 Argo CD，为上游提供的功能提供类似的功能，并提供额外的自动化功能，集成到

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 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） Metis 的研究方向 展望未来 异常检测 单指标异常检测，多指标异常检测 根因分析 智能多维下钻分析，链路调用根源分析 告警收敛 事件与事件，事件与时序，时序与时序 日志分析 日志模板提取，日志异常检测，日志聚类分析 腾讯 Metis 智能运维方向 发现问题 分析问题 解决问题 THANKS 关注云加社区公众号

•一份deployment yaml在用sed replace嗎? •容易出錯 •把他打包成Helm chart嗎？在帶入variable 嗎？ •複雜度過高 7 Kustomize •讓無模板的yaml可以支援多種用途 •CNCF special interest groups (SIGs) 贊助 •Kubernetes 1.14版開始支援 8 Sample Repoitory •https://github

或者忙于处理其他业务团队的资源申请变更请求。  一些规模较大分工较细的组织还会涉及跨部门小组的流程协作(比如投产环节，部 署完虚拟机后需要给安全部门提申请把虚拟机管理信息加入到堡垒机并授权，部署 配置监控代理、配置备份等)。 结果: 用户侧对于 IT 服务快速响应要求与管理侧 IT 服务响应速度较慢的矛盾越来越大。 图 2: "柜台式" IT 服务管理模式 针对以上申请运行环境时排期比较久的问题，可以通过云管平台改变服务模式来解决， 地址、将资源信息同步加入到 CMDB、堡垒机、应用部署平台 等运维工具，部署配置监控代理、备份代理，挂载到负载均衡，因此造成流程链路较长，协 作沟通成本高、排期等待时间比较长的问题。 通过云管平台整合 CMDB、堡垒机等运维工具，在部署虚拟机等资源后，能够按预置 策略自动同步管理信息到运维工具，自动部署监控代理、备份代理，配置负载均衡，能够有 效减少协作流程链路，简化流程，降低协作沟通成本，缩短交付时间。 台虚拟机，从前至少需要等 2-3 天时间，现在一下午就完 成了，而且比较轻松，只需要审批订单，不再需要花几天时间人工操作部署，人工添加 CMDB，也不需要再向安全部门提需求，同步管理信息到堡垒机以及配置堡垒机授权了。  能够统一集中分级分组管理运行环境资源，快速定位查找操作管理。 1.4.3 对于 IT 部门  服务模式: 由"柜台式"转变为"ATM 在线自服务"模式。  服务能力: