如何用CLup管理Polardb 4008878716 services@csudata.com http://www.csudata.com 中启乘数科技 @http://www.csudata.com │中启乘数科技（杭州）有限公司 数据赋能│价值创新 关于我 《PostgreSQL修炼之道：从小工到专家》的作者，中 启乘数科技联合创始人，PostgreSQL中国用户会常委。 从 @ 专业的PostgreSQL数据库管理平台 CLup介绍CLup产品介绍 网络 clup-agent 数据库主机1 clup-agent 数据库主机2 clup-agent 数据库主机n  CLup是什么？  实现PostgreSQL/PolarDB数据库的私有云 RDS产品  PostgreSQL/PolarDB集群统一管理、统一运 维。  PostgreS 实现对PostgreSQL/PolarDB的监控管理  对PostgreSQL/PolarDB的TopSQL的管理  架构说明  有一台机器上部署的CLup管理节点，这个管 理节点提供WEB管理界面统一管理所有的 PostgreSQL/PolarDB数据库。  每台数据库主机上部署clup-agent。CLup管 理节点通过clup-agent来管理这台机器上的 PostgreSQL/PolarDB数据库。

© XXX Page 1 of 24 Curve文件系统元数据管理（已实现）© XXX Page 2 of 24 1. 2. 3. 4. Inode 1、设计一个分布式文件系统需要考虑的点： 2、其他文件系统的调研总结 3、各内存结构体 4、curve文件系统的元数据内存组织 4.1 inode定义： 4.2 dentry的定义： 4.3 内存组织 5 元数据分片 元数据持久化在单独的元数据服务器上？在磁盘上？在volume上？ inode+dentry方式？当前curve块存储的kv方式？ 是否有单独的元数据管理服务器？ 2、其他文件系统的调研总结 fs 中心化元数据 内存namespace元数据 内存空间分配元数据 元数据持久化 元数据扩展 小文件优化 空间管理单位 数据持久化 其他© XXX Page 3 of 24 moosefs（mfs） 有元数据服务器 全内存 fsnode + name) segment kv → hashtable(key inode + offset) etcd 差 块设备，最小10GB segment + chunk raft 块设备的元数据管理 cephfs 3、各内存结构体 时间复杂度 空间复杂度 特点 可用实现 Btree 一个节点上保存多条数据，减少树的层次(4~5层)，

Chaos Mesh 在网易伏羲私有云自动化故障注入实践 Speaker Name：张慧 网易伏羲 Speaker Title：网易伏羲私有云质量保障负责人、Chaos Mesh 布道师、云原生社区 Stability SIG 发起人 Email：zhangui05@corp.netease.com 云 原 生 学 院 目录  网易伏羲私有云简介  为什么混沌测试  什么是混沌测试 指标 量化 什么是混沌测试 什么是混沌测试 混沌工程旨在将故障扼杀在襁褓之中，也就是在故障造成中断之前将它们识别出来。通过主动制 造故障，测试系统在各种压力下的行为，识别并修复故障问题，避免造成严重后果。 混沌工程将预想的事情和实际发生的事情进行对比，通过“有意识搞破坏”来提升系统稳定性。 鲁棒性 故障注入 如何选择混沌测试工具 混沌工具 混沌工具

Istio 流量管理原理与协议扩展 赵化冰 赵化冰 腾讯云 服务网格团队 https://zhaohuabing.com Service Mesh Service Mesh Layer 处理服务间通信（主要是七层通信）的云原生基础设施层： Service Mesh 将各个服务中原来使用 SDK 实现的七层通信相关功能抽象 出来，使用一个专用层次来实现，Service Mesh 对应用透明，因此应用 可以无需关注分布式架构带来的通信相关问题，而专注于其业务价值。 流量控制：服务发现、请求路由、负载均衡、灰度发布、错误重试、 断路器、故障注入 可观察性：遥测数据、调用跟踪、服务拓扑 通信安全： 服务身份认证、访问鉴权、通信加密 Proxy Application Layer Service 1 Istio 流量管理 – 概览 • 控制面下发流量规则： Pilot • 数据面标准协议：xDS • 集群内Pod流量出入： Retries • Circuit breaker • Routing • Auth • Telemetry collecting 外部流量出口 外部流量入口 Pilot 2 Istio 流量管理 – 控制面 两类数据： q 服务数据（Mesh 中有哪些服务？缺省路由） v Service Registry § Kubernetes：原生支持 § Consul、Eureka 等其他服务注册表：MCP

Apache APISIX借助ServiceMesh 实现统一技术栈的全流量管理 金卫（API7 解决方案架构师） • 支流科技 - 解决方案架构师 • Apache APISIX PMC • Apache APISIX Ingress Controller Founder • Apache skywalking committer • Github: https://github.com/gxthrj 将通用能力下沉  应用专注于业务逻辑  注册发现  流量管理  可观测性  安全防护 服务网格的痛点  方案众多，各有缺陷  与基础设施整合成本高  性能损耗  资源的额外消耗  扩展难度高 理想的服务网格应该是什么样？ 易于扩展 理想的服务网格 业务无感知 落地成本低 动态且增量配置 安全管控 可观测 流量精细化管理 跨集群部署 性能损耗低 资源消耗低 按需下发配置 Ingress处理南北向入口流量  APISIX Service Mesh处理东西向流量  APISIX专用插件配置等通过Amesh 下发 APISIX 全流量代理的价值  节约成本  统一技术栈  统一管理  复用技术经验 未来  结合APISIX xRPC实现  原生异构多协议支持  覆盖Istio各类场景/配置  降低用户迁移成本 Apache APISIX Ingress 

构建标准可扩展的云原生应用管理平台 2 3 有奖品？ 我的工作内容？ • 构建云原生应用管理平台 @ 阿里巴巴 Kubernetes 工程师 PaaS 工程师 基础设施运维工程师 … YAML 工程师 我们是如何构建的？ PaaS Serverless Operator Platform 基于 Kubernetes 我们构建了多种多样的应用管理平台： 电商 PaaS Kubernetes 代码、应用、CICD 流水线 容器 Pod Controller 调度 Node Sidecar CNI CSI 为了更好的用户体验： 用户 期望： K8s 提供： 研发与运维人员日益增长的应用管理诉求 传统 PaaS 有限的、不可扩展的专有API 与能力 K8s 生态“无限”的应用基础设施能力 不停构建“PaaS”平台不是“银弹” 与其 基于 K8s 构建平台 不如 把 K8s 变成面向开发者的平台 Route Job Deployment 缺乏交互、复用、可移植能 力。不同重复造轮子只是适 配不同 API 如何基于 K8s ，构建出一个既用户友好，又高可扩展，还 统一、标准化的应用管理平台？ 简单的“客户端”抽象： DCL (Data Configuration Language) 对 K8s 资源进行抽象实际上就是在操纵 YAML 数据，通过 DCL 来完成相比于 CRD +

Nacos 寻址机制 56 Nacos 服务发现模块 63 Nacos 注册中心的设计原理 63 Nacos 注册中心服务数据模型 80 Nacos 健康检查机制 89 Nacos 配置管理模块 97 配置⼀致性模型 97 Nacos ⾼可⽤设计 100 Nacos 高可用设计 100 Nacos 鉴权插件 103 Nacos 账号权限体系 103 Nacos 认证机制 110 281 Eureka 平滑迁移 Nacos 方案 281 Nacos 打通 CMDB 实现就近访问 288 跨注册中心服务同步实践 298 配置管理最佳实践 310 Nacos 限流最佳实践 310 Nacos 无缝支持 confd 配置管理 320 结语 326 结语 326 作者 < 6 作者 李艳林（彦林） 李晓双 孙立（涌月） 柳遵飞（翼严） 廖春涛（春少） 杨翊（席翁） 的架构设计、功能使用和最佳实践，推荐分布式应用的开发人员、运维人员和 对该领域感兴趣的技术爱好者阅读。 推荐序 < 8 Facebook 工程师 & CNCF 前 TOC 成员 - 李响 服务注册、发现与配置管理是构成大型分布式系统的基石。Nacos 是集成了这三种能力的现代化、 开源开放的代表系统。本书系统化的介绍了 Nacos 诞生的历史背景以及其在阿里集团内部孕育的过 程，阐述了打造⼀款实用、易用

规划与展望3/24 严选ServiceMesh演进 /014/24 严选第一代 Service Mesh 架构 • 使用 Consul 作为服务发现组件 • 数据面：cNginx • 控制面：Consul 管理后台5/24 服务治理能力 – 基于严选第一代ServiceMesh（cNginx） 类型 功能 能力提供方 服务调用方（Client） 服务提供方（Server） 服务注册与发现 注册发现：基于 √ 流量复制：不提供 × 故障转移：继承 Nginx 的 Failover 机制 √ 安全 访问控制：主要依靠中间件 × 中间件 治理控制 熔断降级：主要依靠中间件 中间件 限流：速率限制 √ 中间件 资源隔离：主要依靠中间件 中间件 故障注入：不提供 × 超时控制、重试、重写、重定向等：继承 Nginx 的 timeout 机制 √ 监控/故障诊断 链路追踪：主要依靠中间件 低了业务和中间件的耦合成本 • 基础架构与业务架构可以独立演进 • 为多语言栈提供了服务治理能力7/24 持续演进的诉求 • 提供高质量的服务治理能力 • 增强流量管理能力 • 将更多治理特性（如限流、熔断、故障注入）与业务架构解耦 • 支持更多的协议 • 增强控制面 • 配合业务容器化上云及混合云架构8/24 行业技术演进 - 通用型 Service Mesh 出现 2017年1月23日

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。 《趋势》认为，2021年将进一步完善个人信息保护体系，企业对个人信息利用规范化，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， 的基石;云上原生的安全能力让成本、效率、安全可以兼得，上云正在成为企业解决数字化转型后顾之忧的最优解…… 安全是为了预防资产损失，所以当安全投入 的成本大于能够避免的资产损失价值时，变 得毫无意义！ 而传统安全开发周期管理由于角色分离、流 程思路老旧、不关注运维安全等问题严重拖 慢了DevOps的效率！ 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 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 AIOps组件可以从全局视角观察，动态 调整策略，解决新问题并及时隔离或者 解决！ DevSecOps 标准化能力-承载无忧-E2E云原生纵深安全保障-4-技术建议方案 技术

2021/07/03 为什么选择 TiDB Operator 2021/07/03 什么是 TiDB Operator - Operator = CRD + Controller - CRD：声明式管理 - Controller：驱动实际状态向期望状态转化 为什么选择 TiDB Operator 2021/07/03 TiDB Operator 做了什么 - 添加自定义类型，用于精确描述 Operator – 故障转移 2021/07/03 TiDB Operator – 故障转移 2021/07/03 TiDB Operator – 故障转移 2021/07/03 三思：我们需要 Kubernetes × Database 吗 2021/07/03 季文子三思而后行。 思退 Binlog TiCDC 思危 Master 结点故障 Node 结点故障 Kubernetes Kubernetes 集群全故障 思变 升级 扩缩容 TiDB Operator – 故障转移 2021/07/03 子闻之曰：再，斯可以 - 你认为 Kubernetes 会成为 Database 的操作系统吗 - 你准备好迎接未来的挑战了吗 二、TiDB 在 AWS 上的最佳实践 在 TiDB Operator 上更进一步 —— TiDB Cloud 2021/07/03 成本