Curve integrate to Cloud NativeCurve intro • Curve is an distributed storage system • High performance • Easiser operation • Cloud native • Curve is composed of two parts • Curve Block Storage (CurveBS) • CurveBS: a high performance cloud native distributed block storage • Curve File System (CurveFS) • CurveFS: a high performance cloud native file system (Based on CurveBS / S3 compatible Support horizontal/vertical scaling, auto config tuning, abnormal detection, schedule tuningCloud native Feature list • Features for Cluster • Features for CurveBS • Features for CurveFS • Features

C++ in the Cloud One NIF at a Time with Elixir Sakshi Verma | Senior Software Engineerhttps://www.linkedin.com/in/sakverma Functional, concurrent language built for scalability. Ideal for managing managing large-scale cloud applications. Built on the Erlang VM, ensuring resilience and fault tolerance. What is Elixir?https://www.linkedin.com/in/sakverma The Smooth Sailing…https://www.linkedin linkedin.com/in/sakverma Enter Native Operations Option 1: Rewrite all the native functionality in Elixir. Option 2: Use already existing functionality from Native Code.https://www.linkedin.com/in/sakverma

Curve High performance Cloud native Distributed storage system https://www.opencurve.io/Agenda • What is Curve • Use Cases • CurveBS • Key Features • Comparing to Ceph • CurveFS • Comparing (CurveBS) • CurveBS: a high performance cloud native distributed block storage • Curve File System (CurveFS) • CurveFS: a high performance cloud native file systemUse Cases • Container • Database Aggregates underlying storage in the cloud (AWS EBS, AWS S3, AWS Glacier, aliyun EBS, aliyun OSS) or on-prem (baremetal, HDFS, OSS) and turns it into container-native storageDatabase • Database services

CURVE: a High-performance Software-Defined storage for Cloud Native applications Xiang Dong Architect, Netease Hangzhou Research InstituteAgenda � Why develop storage Design objectives Achievements for elastic block storage ● Requirements for file systemopen-source storage ● Requirements ○ Cloud Native ○ Easy operation and maintenance ○ High performance ● CEPH ○ Complex and Large amount of codes Design objectives ● Thin provisioning storage pools ● High performance ● Easy maintenance ● Cloud NativeAgenda Why develop storage Design objectives � Achievements in CURVE Key designs used by

Internal Combustion Engine Flight Synthetic Fertilizer Transistors PCs Internet Smartphones Cloud12 …Technology Compounding Over Fifty-Plus Years = Better + Faster + Cheaper → More Note: PC units base as of 2010. Mobile internet units are the installed based of smartphones & tablets in 2020. Cloud & data center capex includes Google, Amazon, Microsoft, Meta, Alibaba, Apple, IBM, Oracle, Tencent Trillion Enterprise Impact’ via Morgan Stanley (10/23) Enabling Infrastructure CPUs Big Data / Cloud GPUs Computing Cycles Over Time – 1960s-2020s, per Morgan Stanley Note: Axis is logarithmic;

High performance Cloud native Distributed storage system https://www.opencurve.io/Agenda • CurveBS Architecture • CurveBS Topology • CurveBS Data Organization • MetaData Server (MDS) • ChunkServer ChunkServer • Client • CurveBS IO processing flow • CurveBS Performance considerations • Cloud NativeAgenda • CurveFS Architecture • CurveFS Data Organization • CurveFS file Organization • polardb for postgresql using CurveBS • Cloud-native support for CurveBS • CurveBS clusters and related monitoring services can be configured using CRDs in public cloud and on- premises environments •

From Istio OSS to Enterprise Service Mesh 宋净超（Jimmy Song） September 24, 2022 Shanghai, China Cloud Native Application Networking Secure, Observe and manage microservices Outline ● Background ● Enterprise security ● R&D on Next Generation Access Control (NGAC) ● Exclusively co-host annual zero trust multi-cloud conference Best in Class Team ● Creators of the service mesh Istio, gRPC, Apache SkyWalking, Zipkin complexity and lack of operational agility ● You can't be Cloud Native at scale without a modern application- aware network Cloud!=Cloud Native Bare metal VMs Kubernetes VMs ● Monolith was decoupled

· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 147 4.2.1 Build a TiDB Cloud Serverless Cluster· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 147 4.2.2 CRUD SQL in TiDB · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 640 4.13 Cloud Native Development Environment · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 643 4 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 1005 7.5.2 Integrate Data with Confluent Cloud and Snowflake · · · · · · · · · · · · · · · · 1005 7.5.3 Integrate Data with Apache Kafka and Apache

· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 142 4.2.1 Build a TiDB Cloud Serverless Cluster· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 142 4.2.2 CRUD SQL in TiDB · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 635 4.13 Cloud Native Development Environment · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 638 4 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 894 7.1.1 Integrate with Confluent Cloud and Snowflake · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 895 7.1.2 Integrate with Apache Kafka and

· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 117 4.2.1 Build a TiDB Cloud Serverless Cluster· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 117 4.2.2 CRUD SQL in TiDB · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 551 4.12 Cloud Native Development Environment · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 554 4 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 814 7.1.1 Integrate with Confluent Cloud and Snowflake · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 815 7.1.2 Integrate with Apache Kafka and