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 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 是未来下一代云，目前云厂商还在摸索阶段 • 有望成为云计算终极形式，云原生ServiceMesh以及 OAM等会得到更广阔空间的提升和发展。 2020年，全球数据存储总量预计为58ZB，平均每年增长 1倍。当前数据爆炸时代带来了三大问题。一、储存成 本问题： 通过当前的中心化云计算处理和存储海量新 增数据费用高昂；二、隐私和安全问题： 当前的中心 化云计算无法保证个人数据的隐私和安全性；三、数字 资产流动性问题： 数据是一种资产，互联网巨头数据 但是通过监控、日志分析、跟踪链等发 现问题根因所在周期长，依靠人的经验 （并且人的经验无法数据化沉淀），而 得到问题根因后，只能通过人工去修复 或者管理 • 而大数据或者基于监督的AI技术的成熟、 运维领域模型趋于完整、云原生底座也 更成熟的基础上，利用大数据分析根因 （关联性分析）和利用AI进行基于根因分 析的自动化处理成为可能。 • 在精细化的基础上，完整较为成熟的自 动化能力，节约了人力成本同时提高了

不支持CPU/IO topology based scheduling 领域框架支持不足 • 1:1的operator部署运维复杂 • 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 scheduler hints (podgroup template) 用户案例：锐天投资基于Volcano的分布式计算平台 业务场景： • 金融投资公司，业务场景主要为策略研究开发、AI 训练与推理、 大数据ETL和离线批处理任务 客户诉求： • 要求调度系统提供公平机制，满足公司内多团队资源共享，保 证各自业务的SLA • 要求系统提供Gang-scheduling解决基本死锁问题

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 腾讯安全战略研究部联合腾讯安全联合实验室近日共同发布《产业互联网安全十大趋势(2021)》(下简称《趋势》)，基于2020年的产业实践和行业风向， 从政策法规、安全技术、安全理念、安全生态、安全思维等维度为产业互联网的安全建设提供前瞻性的参考和指引，助力夯实产业互联网的安全底座。 所以急需一种新型的基于云原生理念的安全 角色、流程以及技术的方案！ 传 统 安 全 工 作 传 统 由 独 立 安 全 工 程 师 负 责 ， 与 开 发 人 员 沟 通 安 全 问 题 ， 产 生 大 量 沟 通 成 本 传 统 安 全 检 查 编 码 和 测 试 之 后 ， 安 全 工 程 师 才 介 入 ， 如 果 发 现 问 题 ， 又 需 要 研 发 修 复 和 重 新 测 试 ， 严 重 安全问题左移一个研发阶段，修复成本就将 提升十倍，所以将安全自动化检查和问题发 现从运行态左移到研发态，将大大提高效率 和降低成本 默认安全策略，可以天然的规避大部分 安全问题，使得人员配置和沟通工作大 量减少，提高了整体效率! 安全右移是为了恰到好处的安全，一些非严 重安全问题，没有必要堵塞主研发流程，可 以交于线上安全防御系统。提高了整体实施 效率！ 安全编排自动化和响应作为连接各个环 节的桥梁，安全管理人员或者部分由

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 算 1.0 虚机时代、云计算 2.0 原生时代，目前正在朝着云计算 3.0 智能时代迈进。 因此，在当前云计算 2.0 时代，云原生技术日趋成熟，并因大语言模型的推 动助力朝着云计算 3.0 智能时代迈进的背景下，分析云原生安全的发展情况和面 临的威胁，并研究云原生安全能力，能够为企业整体的云安全防护体系建立提供 帮助，从而保障企业业务和数据更安全的在云上运转。 年发布的中国联通云原生安全实践白皮书中[2]，对比 分析了不同的组织和企业对云原生安全理念的理解，其中包括 CNCF 认为云原 生安全是一种将安全构建到云原生应用程序中的方法[3]、k8s 提出的云原生 4C 安全模型[4]、腾讯所理解的云原生安全指云平台安全原生化和云安全产品原生化 [5]，并给出我们对于云原生安全的理解，即云原生安全是云原生理念的延伸，旨 在解决云原生技术面临的安全问题。 CSA 发布的 熟度模型 第 1 部分：技术架构 由中国信息通信研究院牵头编写，规定了基于云原生技术的平台架构的能力 成熟度评估模型，从服务化能力、资源弹性能力、可观测性、故障自愈能力、 自动化能力、无服务器化能力以及安全性等方面对技术架构进行评估。 4 云原生能力成 熟度模型 第 2 部分：业务应用 由中国信息通信研究院牵头编写，规定了基于云原生构建的业务应用的能力 成熟度评估模型，从服务

HostGroup HostGroup MasterCluster Opsd Monitord Syncd … … 腾讯云产品 … Docker 云内网 ES 7 数据模型 Kafka ES HostGroup Auth DataSource FileCleaner ConfigGroup Config CgroupQuota Action … … 配置对象转化 ES负载高 日志延时统计 dashboard Beats进程资 源采集分析 日志接入 cpu/mem对比 提升cpu/mem 配额 Beats缓存调大 Beats Worker 并发调大 提高写入并发 单次bulk size 调大 Es性能分析 对比 自建 日志平台接入 上报延时分析 无法实时感知日志积压情况 日志延时dashboard快速定位 Filebeat性能分析 依赖白金版monitor机制 修改配置文件不断观察数据情况 基于ES压测报告给出专家级es参数优化建议 参数优化体验 修改配置文件、参数调优相对麻烦 全UI化、一站式处理 14 配置UI化 配置UI化开发思路 嵌套式表单 大表单套小表单，所有表单都是以angular组 件形式开发，保证代码的可复用性与质量 配置分级展现 把复杂配置独立成高级选择，并设置默认值， 并在复杂项给出有效帮助 自定义组件 编写大量自定义小组件，比如cmdb设置，时

云原⽣技术在2B软件交付的实践 曾庆国 北京好⾬科技有限公司 技术负责⼈ ⽬ 录 2B软件交付的困局 01 云原⽣与云原⽣应⽤ 02 ⾯向交付的应⽤模型 03 2B交付版本的DevOps 04 2B软件交付的困局 第⼀部分 SaaS 服务模式⾼速发展，但⽬前⼤多数2B领域的软件 交付，依然以传统交付模式为主。 产业互联⽹升级使得2B软件服务市场需求旺盛 什么是2B软件交付 云原⽣技术概要 02. 云原⽣与云原⽣应⽤ 云原⽣四要素 微服务 容器化 DevOps 持续交付 云原⽣发展的热点就是解决交付问题 云原⽣主要实践⽅式 模型化驱动 资源模型定义 模型使⽤定义 模型驱动器 模型关联 抽象化 申明式 ⽣命周期 上下游联动 按照云原⽣技术规范设计研发的业务应⽤，覆盖了应⽤ 运维、交付等层⾯的要求。 云原⽣应⽤ 云原⽣应⽤定义 02. 云原⽣与云原⽣应⽤ （1）⾼容错化数据升级 （2）⾼容错化版本升级 （3）版本可回滚 （4）业务⾼观测性 ⾯向交付的应⽤模型 第三部分 K8S资源的模型定义 03. ⾯向交付的应⽤模型 Deployment Pod Container ⾯向交付的应⽤模型 03. ⾯向交付的应⽤模型 Container Network Volume Device Pod Template Ingress

供着“无感知护航”？ 近日，在阿里巴巴双11技术沟通会上，阿里云研究员、阿里云云原生应用平台负责人丁宇表示，今年双11实现了核心系统全面云原生化的重大技术 突破，实现资源效率、研发效率、交付效率的三大提升，万笔交易的资源成本4年下降80%，研发运维效率平均增效10%以上，规模化应用交付效率 提升了100%。阿里巴巴在2020双11完成了全球最大规模的云原生实践。 与2019年全面云化相比，2020 供容器服务ACK、云原生数据库PolarDB/Redis、消息队列RocketMQ、企业级分布式应用服务EDAS、微服务引擎MSE、应用监控服 务ARMS等数十款云原生产品全面支撑双11。技术侧，云原生四大核心技术实现规模和创新的双重突破，成为从技术能力向业务 价值成果转变的样本： • 支持全球最大容器集群、全球最大Mesh(ASM)集群，神龙架构和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 核心业务规模实践Serverless，弹性伸缩能力会提升10倍，大幅提升压测支撑效率和稳定性。 • 云原生技术不仅在阿里内部大规模普及，也正通过阿里云服务全社会的双11。大促期间，阿里云原生还支撑了中国邮政、申通 快递、完美日记、世纪联华等客户，稳定高效应对双11大促的流量。以物流行业为例，申通快递将核心系统搬到云上，采用阿 里云容器服务，亿级包裹过境，系统稳如泰山，IT成本还降低了30%；以大型商超为例，世纪联华基于阿里云函数计算(FC)弹性

可观测性的成熟度模型 2. 构建内生的可观测性能力 3. 在混合云、边缘云中的实战 4. Talk is cheap, show me the demo! 目录 simplify the growing complexity © 2021, YUNSHAN Networks Technology Co., Ltd. All rights reserved. 可观测性的成熟度模型 1.0 基础支柱 simplify the growing complexity © 2021, YUNSHAN Networks Technology Co., Ltd. All rights reserved. 可观测性的成熟度模型 1.0 基础支柱 2.0 统一服务 3.0 ? simplify the growing complexity © 2021, YUNSHAN Networks Technology Co., simplify the growing complexity © 2021, YUNSHAN Networks Technology Co., Ltd. All rights reserved. 可观测性的成熟度模型 1.0 基础支柱 2.0 统一服务 3.0 内生原力 simplify the growing complexity © 2021, YUNSHAN Networks Technology Co

• 云原生网络平台建设 • 升级 Xprotocol 框架 • 支持 WASM • 区块链网络框架 • 代码热更新 • 高性能网络层扩展 • fastGRPC • 协程收敛 epoll 模型 • CGO 性能优化 • 支持 zipkin，Jaeger 等 • 支持 ZK，Nacos 等 • 支持 Dubbo 3.0 • 支持 thrift， kafka 等 协议 • 支持 Istio 扩展 L4/L7 filter • 扩展 Xprotocol 支持 • Debug 及 Admin 管理 • Metrics 监控统计 Envoy 复用基础能力 • 复用高效 Eventloop 模型 • 复用 xDS 服务元数据通道 • 复用 L4/L7 filter • 复用 Cluster LB • 复用 State 统计 Proxy-golang 扩展能力 • Proxy-golang 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 GoLang 的 groutine（协程） 结合 Envoy 的 event loop callback

微服务的价值和挑战 图片源自：http://www.zyiz.net/ 价值 效率（人越来越贵，算力越来越便宜） • 研发超过 10 人在 1 个代码冲突多 • 系统超过 5 个测试&上线协同代价大 • 数字化升级需要快速迭代 性能 • 单机成为性能瓶颈 可用性 • 单机成为可用性瓶颈 挑战 • 技术复杂度上升 • 运维成本上升 • 可定位性变差 • 快速迭代难以控制风险 阿里微服务解法和优势 前后端独立发布 布局、氛围调整 高可用平台配置 降级 开关 特性 开关 紧急预 案 提前预 案 白名单 日志级别 、采样率 超时、重试 流量调度 动态数据源 故障自动切库 DB大促预建联 密码定期修改 流量控 制 线程控 制 微服务生态 前端生态 Spring Sentinel 高可用生态 Dubbo Midway Switch 数据库生态 TDDL 服务鉴权