集群规模大 (数十个集群)，节点数量多 (数十万节点) • 业务线多、应用数量多、应用类型复杂 (有状态、无状态、多语言) • 基础环境复杂 • 大规模 在线、离线 混部 (运维打通) • 装机模板、OS版本、内核版本多；内核补丁、参数不同；其他如网卡中断打散 • 稳定性要求高 • 性能、宕机、夯机、抖动系统架构 • 基础监控 • 秒级、分钟级监控 • 内核性能指标采集 • 监控大盘

授权和认证功能是天然适合mixer pipeline的，但是由于mixer 设计 的延迟和SPOF（单点故障）特性，导致直接在Envoy中实现 (Envoy SDS) • 复杂性 • Mixer使用一组称为模板的核心抽象，来描述传递给适配器的数据。 这些包括“metrics”，“logentry”，“tracepan”等。这些抽 象与后端想要消费的数据不匹配，导致运维需要编写一些手动配置， 以便在规范的 Istio

Mesh风头正劲Service Mesh产品多样化Service Mesh的优势 云原生 零入侵 可观察性 面向运维服务化之后，数据库怎么办？ 服务 • 无状态 • 根据规则路由 • 业务方处理事务 数据库 • 有状态 • 根据SQL路由 • 数据库自动处理事务数据库的进化趋势 • SQL • ACID • 分布式 RDBMS • SQL • BASE ACID • 分布式 NewSQL?数据库中间层的优势 系统 •事务 运维 • DBA 开发 • SQL数据库中间层应具备的能力 分片化 多副本 数据一致性 弹性化 治理能力 观察能力数据分片 App2 DB App1 App3 App2 DB1 DB2 DB3 App1 App3数据分片：引入中间件 App1 M1 App2 App3 S2 M2 M3 S1 S3 数据库中间件 write App3 M2 sync read S2 S3 M1 M3 write数据分片 + 读写分离：引入中间件 App1 M1 App2 App3 S2 M2 M3 S1 S3 数据库中间件 write sync read分布式事务：定义 传统事务：ACID Atomicity - 原子性 Consistency - 一致性 Isolation - 隔离性 Durability

华为：CES Mesher • 使用Golang编写 • 由go chassis演进而来 • 走的是已有类库->加proxy->再加 控制平面的路线 • 部分对接Istio • 细节暂时不清楚，即将开源 新浪微博：Motan Mesh • 也是使用Golang编写 • 全新实现（原有类库是基于Java） 老成持重的稳健思路：以proxy为切入口，第 一时间获取跨语言和技术栈下沉的红利，立足 • 内部使用同样产品落地 ü 开源的动机 • 吸引社区，谋求合作，开源共建 ü 开源项目的维护 • 内部使用，保证持续投入 • 请放心Sofa Mesh的合作模式：多层次全方位开放 基础类库 功能模块 完整产品 解决方案 服务注册 熔断 RPC 路由规则 负载均衡 限流 加密 认证 Golang Sidecar 增强版本 Pilot Edge Sidecar 服务治理 可以当Envoy用，如 果你需要一个golang 版本的数据平面 可以当一个功能 超强的服务注册 中心单独使用 类比为Golang版本的 Netflix OSS，一起来完善 Golang的微服务基础类库 交流合作 技术交流 社区合作我们认可Service Mesh的方向 我们看好Service Mesh的前景 我们勇敢探索 我们耐心填坑 我们积极推进技术进步 我们努力打造优秀产品 我们愿意分享

每个服务都尽量小，小到一个小团队能够很好的维护它； • 服务可独立部署，每次部署不会影响其他服务； • 每个服务都各自负责自己的数据和状态的存储，独立数据库； • 服务和服务之间通过设计良好的API接口通信，不暴露具体的实 现细节； • 各服务不需要统一技术栈，不需要共享公共库和框架；微服务究竟带来什么好处 Ready for market faster：快速响应市场地变化 Mix of technologies：多技术栈混合使用； 格负责在这些拓扑中 实现请求的可靠传递。在实践中，服务网格通常实现为一组 轻量级网 络代理，它们与应用程序一起部署，但 对应用程序透明。Service Mesh的实现原理 Spring Cloud的类库模式 Service Mesh的Sidecar模式Service Mesh：Istio架构Service Mesh：Linkerd架构Service Mesh： OCTO-Mesh架构为了解决单体的复杂度问题，我们引入微服务架构

Device Plugin runc nanovisor 日志服务 云盘 本地多盘 弹性网卡 网络安全组 GPU 安全可信 数据库服务 OB serverless 平台 kata SOFAMesh 资源分时复用 神龙裸金属 VPC 云存储 应用服务器 数据库服务器 国产化服务器7/19 二、双十一 Kubernetes 实践 Part 2：8/19 资源分时调度 Part 2：双十一

0 0.4.0 Ø 内存复用框架 Ø Slab style buffer Ø Raw-Epoll模式 Ø 读合并 Ø 协程池化 Ø 调度均衡 Ø SOFARPC深度优化 Ø TLS官方库IO优化 Ø HTTP1.1/HTTP2.0 IO优化 Ø 日志操作异步化&多次合 并 Ø 基于RCU的高性能配置更 新安全 & 可观察性 0.1.0 0.2.0 0.3.0 0.4.0 Ø 构扩展性。 ü 性能上，针对IO、协议、内存、协程进行持续优化。相比最初版本，SOFARPC 协 议上对 0.1.0 版本 QPS 提升了 50%，内存使用减少了 40%；HTTP/2.0 相比官方库原 生实现，QPS提升了100%；HTTP/1.1 也有 30% 以上的性能提升。同时，针对具体 问题提供具体的解决方案，例如对于长连接网关场景，提供raw epoll模式来优化性 能表现。 ü 能力上，经过多轮演进，0

Nitrox软硬件一体解决方案 SSL握手性能 提升3倍 • 对Spanner实现了异步化改造 • 对openssl进行了异步化引擎改造 • 实现多芯片卡的负载均衡协议实现的改造-MTLS MTLS：1) 轻量级TLS库，小于50k；2) 优化的TLS协议 0-RTT • 减少握手延迟 • 代价：握手前发送的数据不能 保证防重放攻击，因此要求应 用程序自己保证防重放攻击 Small Ticket • 自定义Session 或密文传输，提升业务效率 动态Record Size • 平衡吞吐与时延 高效 优化 灵活 TLS扩展安全合规能力持续升级 国密算法 • 拥抱监管 • 安全可控 • 金融科技 AntTLS库 • 基于OpenSSL • 全面拥抱TLS1.3 • 国密优化实现，国密单证书标准支撑 • 支持SGX等可信机制 • 多硬件卡Engine • Mobile，iot设备等多终端支持 • OpenSSL

函数计算在双11小程序场景中的应用 关注“阿里巴巴云原生”公众号 回复 1124 获取 PPT自我介绍 •吴天龙（花名: 木吴） •阿里云函数计算技术专家 •2013 年加入阿里云，参与分布式数据库， 对象存储等产品的开发。现任阿里云函数 计算架构师，聚焦于 Serverless 产品功 能和大规模资源伸缩调度、性能优化等系 统核心能力的研发。❖ 函数计算介绍 ❖ 双11小程序场景介绍 ❖

Tetrate 创始工程师Who 高洪涛 美国S ervice Mesh 服务商 Tetrate 创始工程师。原华为软件开发云技术专家，对云原 生产品有丰富的设计，研发与实施经验。对分布式数据库，容器调度，微服务， ServicMesh 等技术有深入的了解。 目前为 Apache ShardingSphere 和 Apache SkyWalking 核心贡献者, Istio 贡献者。 1/28/01