 进击的 Traefik | 云原生边缘路由器探秘进击的 Traefik 杨川胡(阳明) 知群后台负责人 2019.10.26 Service Mesh Meetup #7 成都站 云原生边缘路由器探秘杨川胡(阳明) 知群后台负责人,原小米视频后台高级研发 ,《Prometheus 深入浅出》作者,「k8s技 术圈」社区作者,现阶段专注于云原生技术 领域,希望成为一个有产品思维的工程师1 Traefik 介绍 2 Traefik Traefik 2.0 核心概念 3 Traefik With Docker 4 Traefik With KubernetesTraefik 是什么? • 云原生的边缘路由器 • 让部署微服务更加便捷而诞生的现 代 HTTP 反向代理、负载均衡工具 • 它支持多种后台 (Docker, Swarm, Kubernetes, M arathon, Mesos, Consul, Etcd, Z ookeeper •其他功能......1 Traefik 介绍 2 Traefik 2.0 核心概念 3 Traefik With Docker 4 Traefik With KubernetesTraefik 是一个边缘路由器Traefik 自动服务发现Traefik 2.0 架构 • Providers 用来自动发现平台上的服务 • Entrypoints 监听传入的流量(端口等… ) • Routers 分析请求(host0 码力 | 35 页 | 8.58 MB | 6 月前3 进击的 Traefik | 云原生边缘路由器探秘进击的 Traefik 杨川胡(阳明) 知群后台负责人 2019.10.26 Service Mesh Meetup #7 成都站 云原生边缘路由器探秘杨川胡(阳明) 知群后台负责人,原小米视频后台高级研发 ,《Prometheus 深入浅出》作者,「k8s技 术圈」社区作者,现阶段专注于云原生技术 领域,希望成为一个有产品思维的工程师1 Traefik 介绍 2 Traefik Traefik 2.0 核心概念 3 Traefik With Docker 4 Traefik With KubernetesTraefik 是什么? • 云原生的边缘路由器 • 让部署微服务更加便捷而诞生的现 代 HTTP 反向代理、负载均衡工具 • 它支持多种后台 (Docker, Swarm, Kubernetes, M arathon, Mesos, Consul, Etcd, Z ookeeper •其他功能......1 Traefik 介绍 2 Traefik 2.0 核心概念 3 Traefik With Docker 4 Traefik With KubernetesTraefik 是一个边缘路由器Traefik 自动服务发现Traefik 2.0 架构 • Providers 用来自动发现平台上的服务 • Entrypoints 监听传入的流量(端口等… ) • Routers 分析请求(host0 码力 | 35 页 | 8.58 MB | 6 月前3
 函数计算在双11小程序场景中的应用阿里云函数计算技术专家 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 ❖ 技术挑战 ❖ Demo 目录函数计算-介绍 • 通用Serverless计算平 台 • 与云端事件源无缝集成 • 弹性伸缩,按量付费函数计算-介绍双11小程序场景介绍小程序场景的挑战 n 安全隔离 n 开发效率 n 大量的小程序是不活跃的 n 活动高峰期流量激增函数计算-冷启动优化 Download & Extract Code User Code 10ms~60000ms 预留实例 0ms 0ms函数计算-弹性伸缩 C1 C1 C2 C1 C2 时间 t1 t2函数计算-预留实例 • 预留实例:性能好 • 按量实例:按需使用函数计算-预留实例 预留实例 按量实例 效果 0 0 禁止调用 10 0 只使用预留实例,固定费用 0 10 只使用按量实例,按需付费 10 5 混合模式,兼顾性能和成本函数计算 DemoThank you ! 关注“阿里巴巴云原生”公众号0 码力 | 13 页 | 6.95 MB | 6 月前3 函数计算在双11小程序场景中的应用阿里云函数计算技术专家 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 ❖ 技术挑战 ❖ Demo 目录函数计算-介绍 • 通用Serverless计算平 台 • 与云端事件源无缝集成 • 弹性伸缩,按量付费函数计算-介绍双11小程序场景介绍小程序场景的挑战 n 安全隔离 n 开发效率 n 大量的小程序是不活跃的 n 活动高峰期流量激增函数计算-冷启动优化 Download & Extract Code User Code 10ms~60000ms 预留实例 0ms 0ms函数计算-弹性伸缩 C1 C1 C2 C1 C2 时间 t1 t2函数计算-预留实例 • 预留实例:性能好 • 按量实例:按需使用函数计算-预留实例 预留实例 按量实例 效果 0 0 禁止调用 10 0 只使用预留实例,固定费用 0 10 只使用按量实例,按需付费 10 5 混合模式,兼顾性能和成本函数计算 DemoThank you ! 关注“阿里巴巴云原生”公众号0 码力 | 13 页 | 6.95 MB | 6 月前3
 阿里云容器服务大促备战安全加固 人工智能 大数据 离线计算 全链路压测 边缘计算 敏捷调度 故障演练人为失误 http://integracon.com/11-leading-causes-downtime/ 45%最佳实践之容器化DevOps 杭州 容器集群 集群 伦敦 Serverless集群 自动安全扫描 镜像签名 全球自动分发 智能构建 上海 边缘集群 ECS ECI 应用定义 -analysis-key-players-regional- outlook-and-forecast-study/492024云边端一体化协同双十一直播的背后 50% 5倍在线与离线 异构计算能力 ECS, EBM, GPU, FPGA, ECI 高性能网络 VPC, ENI, RDMA, SLB, DNS Public Cloud Edge Computing Private Cloud Horizontal scalable Mysql Kafka TIDB Elasti c Search Tensor Flow Spark Flink Redis Zoo keeper云原生实时计算与人工智能@微博 2.4倍性能提升 百亿实时样本 万亿维度模型云原生基础设施 新生态 新算力 新基石 全球化部署 单集群万节点规模 云边端一体化 延时降低75% 混合云2.0架构 交付效率提升3倍0 码力 | 17 页 | 17.74 MB | 6 月前3 阿里云容器服务大促备战安全加固 人工智能 大数据 离线计算 全链路压测 边缘计算 敏捷调度 故障演练人为失误 http://integracon.com/11-leading-causes-downtime/ 45%最佳实践之容器化DevOps 杭州 容器集群 集群 伦敦 Serverless集群 自动安全扫描 镜像签名 全球自动分发 智能构建 上海 边缘集群 ECS ECI 应用定义 -analysis-key-players-regional- outlook-and-forecast-study/492024云边端一体化协同双十一直播的背后 50% 5倍在线与离线 异构计算能力 ECS, EBM, GPU, FPGA, ECI 高性能网络 VPC, ENI, RDMA, SLB, DNS Public Cloud Edge Computing Private Cloud Horizontal scalable Mysql Kafka TIDB Elasti c Search Tensor Flow Spark Flink Redis Zoo keeper云原生实时计算与人工智能@微博 2.4倍性能提升 百亿实时样本 万亿维度模型云原生基础设施 新生态 新算力 新基石 全球化部署 单集群万节点规模 云边端一体化 延时降低75% 混合云2.0架构 交付效率提升3倍0 码力 | 17 页 | 17.74 MB | 6 月前3
 严选 ServiceMesh 实践Service Mesh 的 优势 灰度引流 • 服务间调用灰度引流 • 外域调用灰度引流 • 平滑迁移是 Service Mesh 在混合云架构落地的关键17/24 平滑迁移 • 边缘网关支持跨 LDC 访问 • 兜底路由:云内云外互备 • 访问控制(如白名单能力) • 灰度引流使架构透明化 • 服务间调用灰度引流 • 外域调用灰度引流18/24 API 网关 • 整体基于0 码力 | 25 页 | 2.07 MB | 6 月前3 严选 ServiceMesh 实践Service Mesh 的 优势 灰度引流 • 服务间调用灰度引流 • 外域调用灰度引流 • 平滑迁移是 Service Mesh 在混合云架构落地的关键17/24 平滑迁移 • 边缘网关支持跨 LDC 访问 • 兜底路由:云内云外互备 • 访问控制(如白名单能力) • 灰度引流使架构透明化 • 服务间调用灰度引流 • 外域调用灰度引流18/24 API 网关 • 整体基于0 码力 | 25 页 | 2.07 MB | 6 月前3
 网易云Service Mesh的产品架构与实现163yun.com 网易云Service Mesh的产品架构与实现 刘超 网易研究院云计算技术部首席架构师www.163yun.com 关于我 • 刘超 • 网易云 解决方案总架构师 • 10余年云计算领域研发及架构经验,先后在EMC,CCTV证券资 讯频道,HP,华为,网易从事云计算和大数据架构工作 • 毕业于上海交通大学。 • 曾出版《Lucene应用开发揭秘》 • 多0 码力 | 35 页 | 6.33 MB | 6 月前3 网易云Service Mesh的产品架构与实现163yun.com 网易云Service Mesh的产品架构与实现 刘超 网易研究院云计算技术部首席架构师www.163yun.com 关于我 • 刘超 • 网易云 解决方案总架构师 • 10余年云计算领域研发及架构经验,先后在EMC,CCTV证券资 讯频道,HP,华为,网易从事云计算和大数据架构工作 • 毕业于上海交通大学。 • 曾出版《Lucene应用开发揭秘》 • 多0 码力 | 35 页 | 6.33 MB | 6 月前3
 深入 Kubernetes 的无人区-蚂蚁金服双十一的调度系统CRI Kubernetes API Server 极速交付 分时复用 弹性容量 资源画像 规模化调度 高可用容灾 可视化 服务 Cluster Control Panel 在线应用 计算型混部任务 CSI CNI 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 Pod 资源 Pod 资源10/19 Part 2:资源分时调度 分时切换效果 数万台 应用 Pods 分钟级 链路切换 数万核 CPU资源节省 100% 分时切换成功率11/19 计算型任务混部 Part 2:双十一 Kubernetes 实践 其他自研 Operators AI 训练 Kubernetes TensorFlow PyTorch Horovod/mpi0 码力 | 19 页 | 2.18 MB | 6 月前3 深入 Kubernetes 的无人区-蚂蚁金服双十一的调度系统CRI Kubernetes API Server 极速交付 分时复用 弹性容量 资源画像 规模化调度 高可用容灾 可视化 服务 Cluster Control Panel 在线应用 计算型混部任务 CSI CNI 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 Pod 资源 Pod 资源10/19 Part 2:资源分时调度 分时切换效果 数万台 应用 Pods 分钟级 链路切换 数万核 CPU资源节省 100% 分时切换成功率11/19 计算型任务混部 Part 2:双十一 Kubernetes 实践 其他自研 Operators AI 训练 Kubernetes TensorFlow PyTorch Horovod/mpi0 码力 | 19 页 | 2.18 MB | 6 月前3
 Service Mesh结合容器云平台的思考和实践微服务结合容器云平台的思考和实践 2018.06.25 徐运元关于我 2008年毕业于浙江大学,曾在思科和浙大网新有超过 9年的工作经验和5年的云计算领域工作经验,带领团 队完成公司第一代基于Kubernetes的云平台开发和第 二代基于Kubernetes的DevOps云平台开发 来自于浙江大学SEL实验室目录 CONTENTS Kubernetes平台下的微服务演进 Pilot核心功能解读 Pilot核心功能解读 Pilot-Agent核心流程解读Kubernetes平台下的微服务演进当我们在讨论微服务的时候我们在讨论什么? • 解决如何微服务的问题 • 解决微服务化后带来的问题 温饱问题 • 计算资源的快速分配 • 基本的监控 • 快速部署 • 易于分配的存储 • 易于访问的外围(负载均衡) • 服务注册和发现 致富问题 • 认证和授权 • 智能路由 • 流量管理 • 服务降级0 码力 | 28 页 | 3.09 MB | 6 月前3 Service Mesh结合容器云平台的思考和实践微服务结合容器云平台的思考和实践 2018.06.25 徐运元关于我 2008年毕业于浙江大学,曾在思科和浙大网新有超过 9年的工作经验和5年的云计算领域工作经验,带领团 队完成公司第一代基于Kubernetes的云平台开发和第 二代基于Kubernetes的DevOps云平台开发 来自于浙江大学SEL实验室目录 CONTENTS Kubernetes平台下的微服务演进 Pilot核心功能解读 Pilot核心功能解读 Pilot-Agent核心流程解读Kubernetes平台下的微服务演进当我们在讨论微服务的时候我们在讨论什么? • 解决如何微服务的问题 • 解决微服务化后带来的问题 温饱问题 • 计算资源的快速分配 • 基本的监控 • 快速部署 • 易于分配的存储 • 易于访问的外围(负载均衡) • 服务注册和发现 致富问题 • 认证和授权 • 智能路由 • 流量管理 • 服务降级0 码力 | 28 页 | 3.09 MB | 6 月前3
 蚂蚁金服网络代理演进之路无线,通信通道全面升级(MMTP,MTLS协议) 2016 • 安全防护能力提升,WAF,流量镜像 2018至 今 • 通信协议,架构,安全再次升级(物联终端接入,QUIC协议,国密,可信计算, 海外加速,云原生)金融级三地五中心容灾架构(LDC) 单机房 LDC 同城双活 LDC 异地多活 LDC 弹性伸缩混部 LDC DB Region 1 DB1 Region :Cpu消耗与RT的tradeoff 优化GC策略升级1.12版本,MADV_FREE,MADV_DONTNEED带来的 影响 Chan的吞吐极限,减少主业务数据的传递 CGO对于TLS 签名计算有83%的性能衰退,AES对称加密 使用tmpfs 或者 mmap MAP_LOCKED 优化IO负载较高对共享内存刷page cache的影响 Unix Domain socket较TCP socket0 码力 | 46 页 | 19.93 MB | 6 月前3 蚂蚁金服网络代理演进之路无线,通信通道全面升级(MMTP,MTLS协议) 2016 • 安全防护能力提升,WAF,流量镜像 2018至 今 • 通信协议,架构,安全再次升级(物联终端接入,QUIC协议,国密,可信计算, 海外加速,云原生)金融级三地五中心容灾架构(LDC) 单机房 LDC 同城双活 LDC 异地多活 LDC 弹性伸缩混部 LDC DB Region 1 DB1 Region :Cpu消耗与RT的tradeoff 优化GC策略升级1.12版本,MADV_FREE,MADV_DONTNEED带来的 影响 Chan的吞吐极限,减少主业务数据的传递 CGO对于TLS 签名计算有83%的性能衰退,AES对称加密 使用tmpfs 或者 mmap MAP_LOCKED 优化IO负载较高对共享内存刷page cache的影响 Unix Domain socket较TCP socket0 码力 | 46 页 | 19.93 MB | 6 月前3
 服务增强器社区介绍场 meetup。/02 社区创始人&管理委员会成员 敖小剑 蚂蚁金服 宋净超 蚂蚁金服 罗广明 百度 马若飞 FreeWheel 邱世达 博云 钟华 腾讯 孙海洲 中科院计算所 吴钧泽 好未来 殷龙飞 北控三兴 赵化冰 中兴通讯ServiceMesher 社区成立以来组织了一系列翻译活动,如: • Envoy 官方文档 • Knative 入门 • Istio0 码力 | 7 页 | 20.77 MB | 6 月前3 服务增强器社区介绍场 meetup。/02 社区创始人&管理委员会成员 敖小剑 蚂蚁金服 宋净超 蚂蚁金服 罗广明 百度 马若飞 FreeWheel 邱世达 博云 钟华 腾讯 孙海洲 中科院计算所 吴钧泽 好未来 殷龙飞 北控三兴 赵化冰 中兴通讯ServiceMesher 社区成立以来组织了一系列翻译活动,如: • Envoy 官方文档 • Knative 入门 • Istio0 码力 | 7 页 | 20.77 MB | 6 月前3
 阿里巴巴核心应用洛地 Service Mesh 的挑战与机过现状及行业态度•时隔两月 Istio 发布了 1.4,迭代迅速 •国内 Service Mesh 相关书籍出版三本以上 •各大厂积极部署推进,蚂蚁金服影响力最大 •阿里巴巴实现对核心应用于双十一上验证 •云计算平台推出商业产品,但仍未普适 行业现状行业态度 普遍看好,仍存疑惑。 1. Service Mesh 增加成本调用及部署成本,高于所获得 的收益,价值难以兑现。 2. 针对服务化架构并未带来新的突破,将已有功能换个0 码力 | 22 页 | 6.61 MB | 6 月前3 阿里巴巴核心应用洛地 Service Mesh 的挑战与机过现状及行业态度•时隔两月 Istio 发布了 1.4,迭代迅速 •国内 Service Mesh 相关书籍出版三本以上 •各大厂积极部署推进,蚂蚁金服影响力最大 •阿里巴巴实现对核心应用于双十一上验证 •云计算平台推出商业产品,但仍未普适 行业现状行业态度 普遍看好,仍存疑惑。 1. Service Mesh 增加成本调用及部署成本,高于所获得 的收益,价值难以兑现。 2. 针对服务化架构并未带来新的突破,将已有功能换个0 码力 | 22 页 | 6.61 MB | 6 月前3
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