原生化需求（从应用角 度） 我们从云原生数据库那里基本可以嗅出云原生对四大件的诉求性质了，所以这里我直接给出对云原生存储的要求 1. 敏捷化需求 • 云原生应用场景对服务的敏捷度、灵活性要求非常高，很多场景期望容器的快速启动、灵活的调度，这样即需要存储卷也能敏捷的根据 Pod 的变化而调整。 需求表现在： • 云盘挂载、卸载效率提高：可以灵活的将块设备在不同节点进行快速的挂载切换； 依赖的镜像，包含了诸多软件包，如HDFS、Spark、 Flink、Hadoop等，系统的镜像远远大于10GB，通常存在镜像过大、制作繁琐、镜像跨地域分发周期长等问题。基于这 些问题，有些大数据开发团队不得不将需求划分为镜像类和非镜像类需求，当需要修改镜像的需求积累到一定程度， 才统一进行发布，迭代速度受限，当遇到用户紧急且需要修改镜像的需求时，势必面临很大的业务压力。同时，购买 资源后，应用的部 主要体现在Yarn的复杂性 主要体现在领域专业性上 应用改造成本高：将运行在Hadoop平台的大数据应用迁移到云原生平台，一方面需要大数据团队将业务应用进行 容器化改造，如系统任务的启动方式、基础设施的适配（环境变量、配置文件获取方式的变更等），这些都需要 大数据团队来做适配，在资源管理的方式，则从适配Yarn修改为适配Kubernetes，总体改造成本比较高；另一方面， 需要在大数据应用的资源申请层

BAM、BI 4、协作平台 OA、CRM 5、数据化运营 SEM、O2O 6、互联网平台 AI、IoT 数据化运营 大数据 智能化管控 互联网平台 跨企业合作 稳态IT：安全、稳定、性能 敏态IT：敏捷、弹性、灵活 各行业IT应用系统不断丰富与创新 总部 机关 内部员工 分支 机构 内部员工 移动 接入 内部员工/合作伙伴 OA CRM HRM …… BPM MES 稳态IT WEB 应用丰富及架构演进带来的开发和运维复杂性 本地IDC 虚拟化 超融合 公有云 …… 测试环境 生产环境 复杂的应用软件架构，在开发、测试、运维 团队之间建成了认知的“墙”，团队间配合效 率低，故障排查慢，阻碍了软件价值的流动 无法满足用户对于业务快速研发、 稳定交付的要求 场景 1 如果生产中一台Web应用服务器故障，恢复这台服务器需要 做哪些事情？ Docker： 抽象云资源，使 得更容易使用 微服务： 加快业务迭代更新 从支持应用不同维度发展，最终走在了一起 2010年WSO2提出 类云原生的概念 云原生应用相比传统应用的优势 低成本 高敏捷 高弹性 云原生应用 传统应用 部署可预测性 可预测性 不可预测 抽象性 操作系统抽象 依赖操作系统 弹性能力 弹性调度 资源冗余多 缺乏扩展能力 开发运维模式 DevOps 瀑布式开发 部门孤立 服务架构

多年分布式应用架构实践过程中，产出了⼀大批非常优秀的中间件技术产品，其中软 负载领域的 Diamond、Configserver、Vipserver，无论在架构先进性、功能丰富度以及性能方面均 有非常出色的积累，2018 年初中间件团队决定把这⼀领域的技术进行重新梳理并开源，这就是本书 介绍的主角 Nacos，经过三年时间的发展，Nacos 已经被大量开发者和企业客户用于生产环境，本 书详尽介绍了 Nacos 的架构设计、功能 Ratis；因为 Nacos 是 Java 技术栈，因此只能在 JRaft、ZAB、Apache Ratis 中选择，但是 ZAB 因为和 Zookeeper 强绑定，再加上希望可以和 Raft 算法库的支持团队 随时沟通交流，因此选择了 JRaft，选择 JRaft 也是因为 JRaft 支持多 RaftGroup，为 Nacos 后 面的多数据分片带来了可能。 Nacos 架构 < 30 而 Distro 如果你喜欢真正干净的代码：Vue  如果你想要最平缓的学习曲线：Vue  如果你想要最轻量级的框架：Vue 119 > Nacos 架构  如果你想在⼀个文件中分离关注点：Vue  如果你⼀个人工作，或者有⼀个小团队：Vue 或 React  如果你的应用程序往往变得非常大：Angular 或 React  如果你想用 react-native 构建⼀个应用程序：React  如果你想在圈子中有很多的开发者：Angular

发到测试的整个流程中。 设计  设计流程  文档规范 开发  编码规范与提交流程  版本管理 测试  测试方法论  CI与异常测试 6/33设计流程 Curve团队采用敏捷开发模式，负责人在制定迭代计划时，确认哪些任务需要设计 文档：  小需求（改动小）将实现思路记录到任务管理系统中（JIRA），即可进行开发；  大需求（新模块、复杂功能）需要输出独立设计文档，并进行评审；对于功能或 表示发布候选版本，空白表示正式版。 Curve所有功能开发均在master分支进行，而版本发布则在相应的release分支进行：  从master拉出一个新分支release-x.y，打beta版标签后，提交QA团队测试 ；  beta版的bug修复代码先合入master分支，再cherry-pick到release-x.y分支；  beta版bug修复完成后，打rc版标签（可能有多个rc版），上线到测试环境；

直线上 升 在单体架构上, 任一请求都会负载到整个的单体服务集群上 在微服务架构上, 对应请求会负载到对应的微服务子服务集群上 微服务的精细管理带来服务的弹性伸缩、开发团队变得敏捷、服务之 间隔离、降低故障率 但是同样的带来的一些问题: 接口之间通用的功能重复开发、膨胀的 服务数量、难以管理 使用API网关模式 使用API网关进行API聚合 使用API网关实现灰度发布

域贡献了大量有影响力的基础工作和资源。 2024 年，中国开源社区涌现出众多高质量的自发研究成果。其中，MAP 团队推出的全开 源模型 Map Neo 引人瞩目。该模型在训练数据、脚本以及模型对齐工作上实现了全面公开， 成为国内少有的真正意义上完全开源的项目。 22 / 111 而 InstantX 团队的 InstantID 则作为中国模型在国际开源社区的 2024 年首秀，一经发 布便获得了广泛关 进一步优化。这一技术模拟了人类 “深思熟虑”的过程，显著提升了模型在逻辑推理和复杂任务中的表现。 中国开源社区在逻辑推理领域推出了许多创新项目，包括阿里巴巴国际的 Macro-o1、通义 千问团队的 QwQ、上海人工智能实验室的 LLaMA-O1 和清华大学的 Llama-3.2V-11B-cot。 这些模型不仅在技术上各具特色，还通过开源策略分享了大量研究细节，为整个开源社区提供了 23 / 111 人能够平等地享受人工智能带来的便利与机遇。 在未来，中国开源模型有望继续引领全球技术进步，为全人类的智能化生活提供更丰富的解 决方案与可能性。我们希望看到更多来自中国的开源 AI 团队“出海”，积极融入和参与全球人 工智能生态，勇于在全球市场发声，通过开放协作推动技术边界的不断拓展，共同构建一个更加 包容、多元与可持续发展的人工智能的未来。 Tiezhen 现任 Hugging

稳定性 资源不足 资源利用率 安全风险备战工具箱 服务化 开发运维一体化 弹性 极致性能 高可用 全站上云 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

业务诉求 • 运维成本  突发流量应用 | 机房 生命周期 • 运维效率  大规模下基础设施稳定性 • 业务 Mesh 化  精细化流量控制  基础组件升级 • 业务可复制  业务敏捷  SaaS 面向站点级别输出7/20 PaaS 能力 • 面向多租户多环境； • 基础资源管控； • 应用发布运维体系； • 业务实时监控，日志收集； • 机房级和地域级容灾能力;

实现端到端的智能自动 化。是种生态型平台。 高级能力-混合云（资源角度） 控制力 服务、位置、规则可控 高安全 安全自主可控 高性能 硬件加速、配置优化 固定工作负载 私有云 混合云 SLB 工作负载可迁移 敏捷 标准化、自动化、快速响 应 低成本 按需伸缩、按需使用付费 弹性 可弹性无限拓展 弹性工作负载 公有云 ETCD ETCD Image Image Data X • 企业可以在业务高峰时使用混合云补充

应用采取 包容态度。严守安全底线，对危害国家安全、社会公共利益、公众合法权益的 风险及时采取措施。 人工智能安全治理框架 （V1.0）- 2 - 人工智能安全治理框架 1.2 风险导向、敏捷治理。密切跟踪人工智能研发及应用趋势，从人工 智能技术自身、人工智能应用两方面分析梳理安全风险，提出针对性防范应对 措施。关注安全风险发展变化，快速动态精准调整治理措施，持续优化治理机 制和方式，对确需政府监管事项及时予以响应。