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 （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 效率，也极大得保证了业务连续性。 • 但是，目前真正落地的企业很少，原因 速度和单物理机千容器的部署密度降低了serverless应用的技术障碍。 OAM统一交付能力 基于OAM的软件交付理念和工具重新定义了内部的DevOps流程，实现了应用的“一键安装、多 处运行”的应用编排目标 AIOps精细化运维 依托于K8S和ServiceMesh等度量数据精确性的提升，并给予AI算法从不同维度计算应用架构运 行态势，实现基于响应的自动化运维方案，大大降低了用户使用门槛，更安全更可靠的交付 最终软件产品。

根据运维场景和关注点的不同，以不同图表或者曲 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

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

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

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

对于数据存储的高性能、高稳定性、高拓展、资源成本 等等都需要同时满足（和传统CAP相悖） • 接入层需要能够根据规则的路由，以及兼容各类协议接 口以及数据模型，并能根据应用的规模来自动拓展。 • 实现HTAP(OLTP+OLAP)，将在线事务|分析混合计算模型 基础上，实现多模数据模型，使得集成成本经一步降低。 • 计算层，与存储彻底剥离开来，实际是微服务化架构， 可以自由伸缩，并自动故障转移，采用读写分离，适应 高

streamnative.io 基础决定上层 streamnative.io 企业级特性 streamnative.io 统⼀消费模型 • Exclusive • Failover • Shared • Key-Shared streamnative.io 统⼀消费模型 — 订阅 Producer Topic 1 2 3 4 5 6 7 Subscription2 Consumer 1 2 3

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。 • 基于 Kubernetes 和 OAM 模型构建 • 纯 Golang 编写 • 社区发起，社区构建 • 正式发布第 4 天，登顶趋势榜首 应用 平台团队 Canary Autoscale Route Web Service kubectl apply -f metrics.yaml 用户： ● 立刻就可以在 Application 中定义一个新的字段 metrics ● 无需系统更新或重启 Platform Builder 模型层能力注册 KubeVela 为什么能对不同 Workload 做统一发布？ 工作负载类型 ① 统一 类型注册和识别 健康检查 ② 统一 状态检查和回流 发布模式 ③ 统一 发布方式 资源模板

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机制：