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  • pdf文档 Kubevela 以应用为中心的渐进式发布 - 孙健波

    KubeVela:以应用为中心的 渐进式发布最佳实践 孙健波 阿里云-云原生应用平台团队 技术专家 关于我 • 孙健波 • 阿里云 (@天元) • 云原生应用平台团队--应用管理和应用交付 • Github(@wonderflow) • OAM - Open Application Model (https://oam.dev/) • KubeVela (http://kubevela 构建一个渐进式发布能力需要解决哪些 问题? • 版本化 • 分批发布 • 滚动发布/原地发布 • 发布暂停 • 发布回滚 • 日志监控 • 健康检查 • 多版本部署 • 多版本流量灰度 • 多集群/多环境灰度 • … KubeVela 具备全部发布能力 的标准化应用管理引擎 KubeVela 简介 第二部分 What is KubeVela? KubeCon NA 发布 一个标准化的云原生应用平台构建引擎。 业务用户 选择并初始化部署环境 部署环境模板 选择能力模板 填写模板参数 组装能力为“应用” RDS Route Web Service Database 生产集群 Pod Nginx Pod 测试集群 生产集群 https://myapp.io Running Instances 注册 工作负载类型 运维特征 发布/部署 CRD 注册中心 KubeVela
    0 码力 | 26 页 | 9.20 MB | 1 年前
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  • pdf文档 云原生图数据库解谜、容器化实践与 Serverless 应用实操

    云原⽣图数据库解谜、容器化实 践与 Serverless 应⽤实操 古思为 ⽅阗 Graph DB on K8s Demystified and its Serverless applicaiton in actions. DEVELOPER ADVOCATE @ MAINTAINER OF KCD China 2021 Nov. 6th @Shanghai 古思为 wey-gu ⽂档:Nebula 架构 官⽹:⽤户案例 ⼀个可靠的分布式、线性扩容、性能⾼效的图数据库 世界上唯⼀能够容纳千亿顶点和万亿条边,并提供毫秒级查询延时的图数据库解决⽅案 云原⽣时代的图数据库 容器化部署演进 Nebula Docker Nebula K8s Nebula Operator Nebula Operator 实现 Kubebuilder Scaffold CRD Control 上⼿ GraphDB on K8s 应⽤场景 - Nebula on Kubsphere - Demo 图数据库的应⽤场景 典型场景 社交⽹络 ⻛险控制 公共安全 知识图谱 机器学习 ⽣化制药 物联⽹ 区块链 数据⾎缘 智能运维 tech.meituan.com/2021/04/01/nebula-graph-practice-in-meituan.html KubeSphere +
    0 码力 | 47 页 | 29.72 MB | 1 年前
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  • pdf文档 23-云原生观察性、自动化交付和 IaC 等之道-高磊

    Management • 把自己关在小黑 屋里面,自己就 可以自助的从API 使用角度定义、 驱动研发、发布 或者实施与自己 APP的集成。 • API作为产品,可 以给订阅、可以 被交易。 标准化能力-微服务PAAS-从监控到可观测-研发人员的第五感-1 知道 知道的 不知道 不知道的 主动性 被动性 监控 可观察 健康检查 告警 指标 日志 追踪 问题和根因 预警 监控&稳定性 分析&追踪&排错&探索 微服务部署后就像个黑盒子,如何发现问题并在 远端运维是主要的课题,那么就需要从宏观告知 研发人员,并且提供日志、跟踪、问题根因分析 等工具进一步从微观帮助研发人员定位和解决问 题,这是这里在业务上的价值-稳定性赋能。 标准化能力-微服务PAAS-从监控到可观测-研发人员的第五感-2 可观察性是云原生特别关注的运维支撑能力,因为它的主动性,正符合云原生对碎片变化的稳定性保障的思想 数据的全面采集 数据的关联分析 统一监控视图与展现 线图来表示整体分布式应用的各维度情况,使得开 发人员可以清晰的观测到整体分布式应用的详细运 行情况,为高精度运维提供可视化支撑 人工发展阶段:符合人分析问题的习惯 宏观->微观 精细化发展阶段:依靠数据赋能,加强可视化能力,进一步简化运维 监控告警 分布式跟踪链 日志查询 根因分析 响应动作 自动化 高端观察性 各维度统计分析 观察性 Prometheus Skywalking EFK Hadoop
    0 码力 | 24 页 | 5.96 MB | 6 月前
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  • pdf文档 27-云原生赋能 AIoT 和边缘计算、云形态以及成熟度模型之道-高磊

    高级能力-自动化-AIoT以及赋能业务-边缘计算(Edge Cloud )-1 远端控制 云端分析系统 设备端 自动化解决用户使用体验问题,计算量属于窄带范畴, 所以计算算力重点在于云端,云端计算体系架构成熟, 成本较低,在业务上本地的设备根据模式信号反馈一些 动作,比如下雨关窗帘,是自动化范畴,上传云端的数 据都是属性数据,比如谁什么时候干了什么,后续云端 根据个人喜好数据为用户提供比如按照个人喜好调节温 根据个人喜好数据为用户提供比如按照个人喜好调节温 度、或者提送广告内容等 自动化特征 智能家居 智能办公室 智能信号灯... 远端控制 云端分析系统 设备端 (现场)边缘计算BOX 业务场景复杂,对算力、通信要求很高,计算放置于 云端时效性差,另外无法现场就对业务进行处理,比 如计算路口交通事故预警,给予司机及时提示等,所 以将算力卸载在距离业务现场、设备最近的地方,就 是边缘计算的场景,它的价值空间远超AIoT,可以更 是边缘计算的场景,它的价值空间远超AIoT,可以更 大范围为客户赋能,IoT和边缘计算一定走向融合。 定位为基于物模型的计算 定位为基于业务的计算 高级能力-自动化-AIoT以及赋能业务-边缘计算(Edge Cloud )-2 • 为了更好的为客户业 务场景赋能,比如路 口的交通事故识别和 预警等等需要低时延 高算力的场景,需要 实现云边一体纳管, 简化运维,降低成本, 客户专注于业务领域。 • 无论是AIoT还是边缘 计算,核心要素是计
    0 码力 | 20 页 | 5.17 MB | 6 月前
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  • pdf文档 22-云原生的缘起、云原生底座、PaaS 以及 Service Mesh 等之道-高磊

    1、信息管理 MIS、ERP… 2、流程规范 BPM、EAI… 3、管理监控 BAM、BI 4、协作平台 OA、CRM 5、数据化运营 SEM、O2O 6、互联网平台 AI、IoT 数据化运营 大数据 智能化管控 互联网平台 跨企业合作 稳态IT:安全、稳定、性能 敏态IT:敏捷、弹性、灵活 各行业IT应用系统不断丰富与创新 总部 机关 内部员工 分支 机构 物联网 物联终端 互联网、 大数据 AI、 IoT 数字化转型  应用价值提升  应用数量增长  应用类型丰富  应用需求多变 企业从信息化到数字化的转型带来大量的应用需求 软件组件 运行环境 部署平台 …… …… 应用丰富及架构演进带来的开发和运维复杂性 本地IDC 虚拟化 超融合 公有云 …… 需要研发介入 我们需要一种新型的、为云而生的业务承载平台,去应对上述问题。 微服务应 用 大型 单体 应用 VM/服务器 VM/服务 器 VM/服务 器 VM/服务 器 目 标  支持微服务级别的细粒度资源隔离  支持快速扩缩容  支持热升级,服务更新不影响业务可用性  支持服务的快速地部署、扩展、故障转移  支持更细致、自动化的运维,快速恢复  …… 过去 现在 未来 云原生的业务承载平台?
    0 码力 | 42 页 | 11.17 MB | 6 月前
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  • pdf文档 14-Chaos Mesh 在网易伏羲私有云自动化故障注入实践-张慧

    Chaos Mesh 在网易伏羲私有云自动化故障注入实践 Speaker Name:张慧 网易伏羲 Speaker Title:网易伏羲私有云质量保障负责人、Chaos Mesh 布道师、云原生社区 Stability SIG 发起人 Email:zhangui05@corp.netease.com 云 原 生 学 院 目录  网易伏羲私有云简介  为什么混沌测试  什么是混沌测试
    0 码力 | 25 页 | 3.33 MB | 6 月前
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  • pdf文档 36-云原生监控体系建设-秦晓辉

    Pod内的业务应用的监控 • 业务应用依赖的中间件的监控 云原生之后监控需求的 变化 云原生之后监控需求的变化 •相比物理机虚拟机时代,基础设施动态化,Pod销毁重建非常频繁 •原来使用资产视角管理监控对象的系统不再适用 •要么使用注册中心来自动发现,要么就是采集器和被监控对象通过sidecar模式捆绑一体 指标生命周期变短 •微服务的流行,要监控的服务数量大幅增长,是之前的指标数量十倍都不止 指标维度更为丰富 •Kubernetes体系庞大,组件众多,涉及underlay、overlay两层网络,容器内容器外两个namespace,搞懂需要花些时间 •Kubernetes的监控,缺少体系化的文档指导,关键指标是哪些?最佳实践是什么?不是随便搜索几个yaml文件能搞定的 平台侧自身复杂度变高, 监控难度加大 从 Kubernetes 架构来 看要监控的组件 Kubernetes架构 也是直接暴露 /metrics 接口,可以直接抓取 • ETCD 可以考虑使用 sidecar 模式来抓,对于运维比较简 单一些,不需要先部署 ETCD 再去配置抓取规则 • ETCD 强依赖硬盘做持久化,所以要特别关注硬盘相关的 指标,尽量用 SSD 或 NVME 的盘 • 采集方式可以参考 categraf 仓库的 k8s/deployment.yaml,如果是 sidecar 模式,就直接使 用
    0 码力 | 32 页 | 3.27 MB | 6 月前
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  • pdf文档 09-harbor助你玩转云原生-邹佳

    Steven Zou (邹佳), VMware主任工程师/Harbor 核心维护者和架构师 Harbor-助你玩转云原生 关于我 Steven(佳) Zou(邹),VMware中国研发中心主任工程师, Harbor开源项目架构师及核心维护者,拥有十多年软件研发及 架构经验,获得PMP资格认证及多项技术专利授权。曾在HPE、 IBM等多家企业担任资深软件工程师和架构师,专注于云计算及 云原生 参与贡献Harbor社区 云原生与制品管理 [1] 云原生(cloud-native)技术使组织能够在现代化和动态的环境下(如公有云、私有云 和混合云)构建和运行可扩展的应用程序。云原生典型技术包括容器、服务网络、 微服务、不可变基础设施和声明性API等。 v1.0 by CNCF 容器-更轻量级和灵活的虚拟化 镜像-应用软件打包与分发 OCI: https://opencontainers.org/ [2] Registry: •制品存储仓库 •分发制品的媒介 •访问控制与管理的节点 初识Harbor [1] 官方网站:goharbor.io CNCF毕业项目 落地在很多企业级 产品中 Apache 2.0协议下 开源 GitHub代码库: https://github.com/goha rbor/harbor/ 一个开源可信的云原生制品仓库项目用来存储、签名和管理相关内容。
    0 码力 | 32 页 | 17.15 MB | 6 月前
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  • pdf文档 consul 命令行

    客户端代理上设置此选项。默认情况下,-adverti e通告地址。但是,在某些情况下,所有数据中心的所有成员都不能位于同一物理或虚拟网络上,尤 是混合云和私有数据中心的混合设置。此标志使服务器节点通过公共网络为WAN进行闲聊,同时使 专用VLAN互相闲聊及其客户端代理,并且如果远程数据中心是远程数据中心,则允许从远程数据中 访问此地址时访问客户端代理。配置了translate_wan_addrs。在Consul aft领导者自行选举。重要的是只有 个节点处于这种模式; 否则,无法保证一致性,因为多个节点能够自我选择。在引导群集后,建议不 使用此标志。 ● -bootstrap-expect:此标志提供数据中心中预期的服务器数。不应提供此值,或者该值必须与群 中的其他服务器一致。提供后,Consul将等待指定数量的服务器可用,然后引导群集。这允许自动选 初始领导者。这不能与传统-bootstrap标志一起使用。此标志需要-server模式。 ● data-dir:此标志为代理程序存储状态提供数据目录。这是所有代理商都需要的。该目录在重新启 后应该是持久的。这对于在服务器模式下运行的代理尤其重要,因为它们必须能够持久化群集状态。 外,该目录必须支持使用文件系统锁定,这意味着某些类型的已安装文件夹(例如VirtualBox共享文 夹)可能不适合。注意:服务器代理和非服务器代理都可以在此目录中的状态中存储ACL令牌,因此 访问可以授予对服务器
    0 码力 | 5 页 | 346.62 KB | 1 年前
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  • pdf文档 24-云原生中间件之道-高磊

    标准化能力-承载无忧-E2E云原生纵深安全保障DevSecOps-1 Applications Data Runtime Middleware OS Virtualization Servers Storage NetWorking PaaS 硬件与虚拟化厂商提供,如果是HCI架构, 作为总体集成方,会降低安全集成成本 可信计算环境:OS安全、TPM加密、TEE可信环境 隔离 由于云原生托管的应用是碎片化的,环境变化也是碎片化的,而且其业务类型越来越多,比如已经延展到边 缘计算盒子,此时攻击面被放大,在云原生环境下安全是一个核心价值,需要立体纵深式的安全保障。 由于云原生DevOps环境追求效率以及运行态的动态治理能力,导致传统安全实施方法、角色、流程、技术 都发生了很多变化,适应这些变化是落地云原生安全的关键! 标准化能力-承载无忧-E2E云原生纵深安全保障-2-商业价值 供前瞻性的参考和指引,助力夯实产业互联网的安全底座。 《趋势》认为,2021年将进一步完善个人信息保护体系,企业对个人信息利用规范化,数字安全合规管理将成为企业的必备能力。与此同时,企业还 应将安全作为“一把手工程”,在部署数字化转型的同时,推进安全前置。 前沿的数字化技术也让产业安全有了更多内涵。5G、AI、隐私计算等技术在构筑数字大楼的同时,不仅带来了全新的安全场景,也成为网络安全攻防 当中的
    0 码力 | 22 页 | 4.39 MB | 6 月前
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