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 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 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 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 算，计算平台的训练 平台位于云端，而推 理计算位于BOX端，并 且能够适应各类算法 和硬件的要求，形成 一个通用计算平台， 更普遍的为客户场景

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 云原生安全：镜像安全、镜像仓库安全、容器加固隔离、通信零信任 (Istio零信任、Calico零信任、Cilium零信任、WorkLoad鉴权、WorkLoad 间授权等)、DevSecOps（安全左右移等等，比如代码或者镜像扫描）、 RASP应用安全、数据安全、态势感知与风险隔离 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 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 当中的利器;2020年井喷的远程办公，拷问传统安全边界防线，让“零信任”这一有着十年历史的理念再次受到关注，成为企业构建后疫情时代安全体系

微服务应⽤成为2B软件的架构主流 01. 2B软件交付的困局 微服务是⽬前⼤多数B端业务的⾸选架构 组件复⽤ 按需运维 灵活定制 客户/项⽬要求 运维困难 交付困难 分布式难题 2B软件交付需求多样性 01. 2B 软件交付的困局 交付模式 定制化独⽴交付 标准独⽴交付 SaaS交付+定制交付 SaaS交付 客 单 价 越 ⾼ 交 付 效 率 越 ⾼ 交付环境 公有云 私有云 单个服务 云原⽣ 12 因素应⽤规范 基础规范 云原⽣应⽤定义 02. 云原⽣与云原⽣应⽤ ⾯向交付的 “三级” 云原⽣应⽤定义 L1: 基础云原⽣应⽤ （1）容器化运⾏ （2）计算与数据分离 （3）满⾜12 因素 （4）可伸缩性 （5）可配置性 （6）基础可观测性 L2: 具备远程交付能⼒ （1）完全的模版化定义 （2）模版⾃动实例化 （3）数据⾃动初始化 （4）业务⾼容错性

云原生安全威胁分析与能力建设白皮书 7 前 言 在数字化转型的大潮中，云计算作为实现创新和提高运营效率的关键技术， 成为了新一代信息技术的核心引擎。随着云计算的飞速发展和广泛应用，以及万 千企业数字化转型换挡提速，企业对云计算的使用效能提出新的需求。云原生以 其独特的技术特点，很好地契合了云计算发展的本质需求，正在成为驱动云计算 质变的技术内核。 云原生作为云计算深入发展的产物，已经开始在 5G、人工智能、大数据等 究，致力于推动云原生在通信行业落地实践，全面落实好“大安全”主责主业， 以实际行动践行“国家队、主力军、排头兵”的责任担当。2022 年，我们在“联 通合作伙伴大会”发布了《中国联通云原生安全实践白皮书》，该书系统阐述了 云计算所面临的新型安全问题，介绍了云原生安全防护体系，并给出了云原生安 全防护体系建设实践。 过去一年来，我们持续深耕云原生安全领域，联合多家单位共同编写了《云 原生安全威胁分析与能力建设白皮书》。白皮书从攻击者视角介绍了云原生所面 近年来，云计算技术一直处于高速发展的过程中，并且随着公有云和私有云 的广泛应用，利用云计算作为承载业务运行的基础设施，已经成为了企业的首选。 “十四五”时期，中国的信息化进入加快数字发展、建设数字中国的新阶段，在 数字化转型的浪潮中，云计算作为新型数字基础设施和新一代信息技术的核心引 擎，在推动人工智能、5G、工业互联网、物联网等技术的发展和应用方面发挥 着越来越重要的作用。云计算的普遍应用和相关技术发展，使其已经经历了云计

5 年 就 已 经 存 在 2003年Docker兴起，但云原生架构依然 没有出现，Docker公司还差点死了 1 9 9 6 年 戴 尔 提 出 云 计 算 理 念 2006年亚马逊率先推出 了弹性计算云（EC2） 分水岭 云原生 Docker： 抽象云资源，使 得更容易使用 微服务： 加快业务迭代更新 从支持应用不同维度发展，最终走在了一起 2010年WSO2提出 类云原生的概念 云原生应用相比传统应用的优势 开发运维模式 DevOps 瀑布式开发 部门孤立 服务架构 微服务解耦架构 单体耦合架构 恢复能力 自动化运维 快速恢复 手工运维 恢复缓慢 云原生应用相比传统应用的优势(例子) 来实现计算资源向应用的无缝融合，以极简稳定的、 自动化的方式向上提供业务价值，并直面交付成本问题 企业管理层 业务架构师或者PM 产品|数据|应用|技术架构师 架构咨询团队 企业自己决定 云原生平台+架构咨询团队 构和ACK容器的组合，可以实现1小时扩容1百万个容器，混部利用 率提升50%，万笔交易成本4年下降80%。 • 拥有国内最大计算平台、顶级实时计算能力。大数据平台批处理单日计算数据量达到1.7EB，实时计算峰值每秒30亿条记录； 云原生PolarDB读写性能提高50%+，计算资源利用率提高60%+。 • 云原生中间件首次实现自研、商用、开源的“三位一体”，通过阿里云服务全球客户。云原生中间件服务框架峰值调用量超百亿

Volcano加速金融行业大数据分析平台 云原生化改造的应用实践 汪 洋, 华为云 Volcano 社区核心贡献者 大数据平台云原生面临的挑战 传统大数据平台云原生化改造成为必然趋势 大数据分析、人工智能等批量计算场景深度应用于金融场景 作业管理缺失 • Pod级别调度，无法感知上层应用 • 缺少作业概念、缺少完善的生命周期的管理 • 缺少任务依赖、作业依赖支持 调度策略局限 • 不支持Gang- 不同框架对作业管理、并行计算等要求不通 • 计算密集，资源波动大，需要高级调度能力 资源规划复用、异构计算支持不足 • 缺少队列概念 • 不支持集群资源的动态规划以及资源复用 • 对异构资源支持不足 传统服务 大数据 人工智能 云原生大数据平台 大数据、AI等批量计算场景 云原生化面临的挑战 Volcano 架构 项目概况： • 业界首个云原生批量计算平台 • 2019年6 2019年6月开源，2020年进入CNCF，目前是CNCF孵化级项目 • 2.9k star，500+ 全球贡献者 • 50+ 企业生产落地 关键特性： 1. 统一的作业管理 提供完善作业生命周期管理，统一支持几乎所有主流的计算框架，如 Pytorch, MPI, Horovod, Tensorflow、Spark等。 2. 丰富的高阶调度策略 公平调度、任务拓扑调度、基于SLA调度、作业抢占、回填、弹性调度、 混部等。

tpiperatgod laminar.fun OpenFunction 社区 Maintainer ⻘云科技研发⼯程师 Overview 了解 K8s 上的 Serverless 计算平台搭建实践：OpenFunction K8s 上的图数据库基于 KubeBuilder 的 Operator 实现，解谜图数据库的知识与应⽤ 上⼿ K8s 上的云原⽣图数据库、从零到⼀构建 Serverless Serverless 新愿景 新⼀代开源函数计算平台 - 契机 云原⽣ Serverless 领域的最新进展为构建新⼀代 FaaS 平台提供了可能 现有开源 Serverless 或 FaaS 平台并不能满⾜构建现代云原⽣ FaaS 平台的要求 - 开放的云原⽣框架 - 涌现的优秀项⽬ - ⽇新⽉异的业务模式 Function Lifecycle 新⼀代开源函数计算平台 - 契机 Function With Dapr 5 种语⾔ x 1 个抽象 Message Queue (⽤ 1 种⽅式即 HTTP/GRPC 对接 10 个 MQ) = 5 种实现 OpenFunction 新⼀代开源函数计算平台 OpenFunction 架构图 ➤ core.openfunction.io Functions | Servings | Builders ➤ events.openfunction

⾃我介绍 • 开源项⽬爱好者： • Apache Pulsar PMC成员 • Apache BookKeeper PMC成员 • EMC -> StreamNative • 华中科⼤ -> 中科院计算所 • Pulsar 的根本不同 • Apache Pulsar 简介 • Pulsar 的⽣态和社区 streamnative.io Apache Pulsar 简介 - 跨地域复制 • 解除存储计算耦合 • 运维痛点：替换机器、服务扩容、数据 rebalance • 减少⽂件系统依赖 • 性能难保障： 持久化（fsync）、⼀致性（ack: all）、多Topic • IO不隔离：消费者读Backlog的时候会影响其他⽣产者和消费者 streamnative.io Apache Pulsar 特性 • 云原⽣架构： • 存储计算分离 • 分层 + 分⽚ • Pulsar 简介 • Pulsar 的云原⽣架构 • 企业级流存储： BookKeeper streamnative.io Pulsar： 云原⽣的架构 —— 分层 + 分⽚ • 存储和计算分离 • 节点对等 • 独⽴扩展 • 灵活扩容 • 快速容错 streamnative.io Broker 容错 ⽆感知容错 零数据catchup streamnative.io Bookie容错

CPU、Mem、Disk、DiskIO、Net、Netstat、Processes、 System、Conntrack、Vmstat 等等。原理就是读取 OS 的数据（通过 /proc 和 syscall 等）做一些简 单计算。有很多采集器可以选择： Telegraf Grafana-agent Datadog-agent node-exporter Categraf Kubernetes Node 组 件的监控 scheduler的监控 • scheduler 通过 /metrics 接口暴露监控数据，直接拉取即 可 • scheduler 在 Kubernetes 架构中，是负责调度对象到合 适的node上，会有一系列的规则计算和筛选。重点关注调 度这个动作的相关指标 • 采集方式可以参考 categraf 仓库的 k8s/deployment.yaml，大盘可以参考 k8s/scheduler- dash.json • 协议的 agent（比如telegraf、datadog-agent），这些 agent 在内存里做指标计算聚 合，然后把结果数据推给服务端。因为是 UDP 协议，fire-and-forget，即使 agent 挂了，对业务也没啥影响 • prometheus sdk 作为另一种埋点方式，聚合计算逻辑是在 sdk 里完成，即在业务进程的内存里完成，对此介意 者慎用，然后把指标通过 /metrics

Notes Go 1.4 Release Notes …… CGO 一次调用开销在 0.08 ~ 1.626 us，另 外 CGO 调用开销呈线 性增长；CGO 中增加 Go 自身计算逻辑时, 其 Go 的计算消耗也 呈线性增长 CGO 开销调研 MOE 解决方案及实践介绍 MOE 方案介绍 — 整体架构 proxy_golang API spec proxy_golang_request 操作，其处理结果返回给 Envoy，Envoy 直接使用 GoLang 返回的内存安全吗？ 相比 WASM、Lua，MoE 内存 Zero Copy MOE 方案介绍 — 阻塞操作如何处理 对于纯计算(非阻塞)或请求链路 中的旁路阻塞操作，按照正常流 程执行即可 Envoy 是异步非阻塞事件模型， 那 MOSN(GoLang) filter 中存在阻 塞操作需要如何处理？ 对于阻塞操作，通过