Golang⼤规模云原⽣应⽤管理实践 刘洋（炎寻） 关于我 • 毕业于中国科学技术大学，定居杭州 • 就职于阿里云-云原生应用平台团队 • Problem Solver，聚焦中间件，容器，Kubernetes，PaaS平台… • OAM社区成员 开局一张图 规模化应用交付效率对比去年 每万笔峰值交易的IT成本对比4年前 提升1倍 下降80% 云原生 技术 稳定 成本 效率 效率 云原生-程序员视角 基础设施 K8s 云原生生态（CNCF） 云原生应用 云原生是以容器技术为基础围绕着Kubernetes进行的一场技术标准化演进。通过标准可扩展的调度，网络， 存储，容器运行时接口来提供基础设施；通过标准可扩展的声明式资源和控制器来提供运维能力。两层标 准化推进了细化的社会分工，各领域进一步提升规模化和专业化，全面达到成本，效率，稳定性的优化。 4 6 7 2 Custom controller Network plugins Storage plugins 统筹规划， 降低成本 自动化运维， 提升稳定性 非业务逻辑剥离， 提升交付效率 Golang与云原生生态（CNCF） 项目数占比: 214/1512（14.2%） Github star数占比:1265737 / 2458072（51.5%）市值占比: $8.08T/$19.46T(41.5%)

基于 Golang 构建⾼可扩展的云原⽣ PaaS 平台 刘浩杨 端点 技术专家 个⼈简介 - 18年加⼊端点，现任微服务和监控团队负责⼈ - 端点开源 PaaS Erda 的核⼼架构师 - 开源爱好者， Apache SkyWalking PMC 成员 ⽬ 录 ⾯向云原⽣的软件交付 01 端点⼀站式 PaaS - Erda 02 Erda 架构的思考 03 模块化开发框架 05 ⾯向云原⽣的软件交付 第⼀部分 ⾯向云原⽣的企业软件产品 - 敏捷开发 - 微服务化和容器化 - 交付标准化 - 可观察性 特点： 敏捷的⽬标是提升研发效能 需要⼀个 DevOps 平台来⽀撑敏捷开发的落地 这⾥需要有⼀个标准的交付平台 运⾏环境 业务 数据 业务系统 C 业务 数据 业务系统 A 业务 数据 业务系统 B 资源管理在统⼀平台 应⽤运⾏在统⼀平台 应⽤运⾏在统⼀平台 构建标准的交付环境 交付产物标准化 - 业务配置 - 资源配置 - 依赖配置 - 流⽔线配置 配置即代码 : 实现⼤规模交付的部署过程可被验证 PaaS 平台：资源管理，容器编排，基础监控和告警 APM 监控：应⽤诊断，链路追踪，⽇志分析 微服务治理组件 可靠的业务 贴身护航 基础⽀撑 持续保障系统稳定性 只需很少的运维投⼊即可保证系统稳定性 端点⼀站式 PaaS

Python与云 ——AWS的Python原生应用浅析 张孝峰 亚马逊AWS资深解决方案架构师 Python 30周年 Python发展时间线 2019/10 v3.8 v2.7.17 开始实现 1989/12 v0.9.0 1991/2 v1.0.0 1994/1 v2.0 2000/10 v2.5 2006/9 v2.6 2008/10 v3.0 2008/12 AWS同样功能丰富 AWS向客户提供超过165项功能全面的服务 涵盖计算、存储、数据库、联网、分析、机器人、 机器学习与人工智能、物联网、移动、安全、混 合云、虚拟现实与增强现实、媒体，以及应用开 发、部署与管理等方面。 如何管理和使用海量的云API Amazon Athena Amazon Redshift 超过165项服务 数千个不同的API AWS Tools and SDKs • Python Python (boto3)开发 Show me the code 你甚至可以管理你的卫星 更真实的业务场景 VPC 用户访问 www.mydomain.com ECS Cluster 应用负载均衡器 OAuth Task Weather Task Portal Task 12要素应用宣言 尽可能利用现代化的云平台 • 无需猜测容量 • 快速创新，低风险试错 • 摆脱无差异化的工作

云原生边云协同AI框架实践 普杰 华为云边缘云创新Lab 高级工程师 KubeEdge SIG AI Tech Lead 目 录 Edge AI现状与趋势 01 Sedna：边云协同AI框架 02 Sedna-GM：K8S Operator 03 实践案例 04 Edge AI现状与趋势 第一部分 Why Edge AI？ • Cloud中心化的AI计算范式不足以应对端上AI 应用对实时性、准确性和强交互性的需求 Edge: geographically distributed Cloud: Centralized Client devices Edge AI • 随着大模型的发展，AI 计算对算力需求大 幅且快速增长 AI应用到越来越多的边缘场景 分布式协同AI 概念 将人工智能相关的部分任务部署到边缘设备，基于边缘设备、边缘服务 器、云服务 技术挑战 边云协同AI框架 第二部分 首个分布式协同AI开源项目Sedna 基于KubeEdge提供的边云协同能力，支持现有AI类应用无缝下沉到边缘 为分布式协同机器学习服务 ✓ 降低构建与部署成本 ✓ 提升模型性能 ✓ 保护数据隐私 SIG成员近年发表分 布式协同AI顶会论文 10+ SIG成员在AI顶会IJCAI 上分享分布式协同AI论文 Sedna斩获中国信通院云边协 同应用创新大赛最佳创新奖

云原生go-zero微服务框架设计思考 万俊峰Kevin@好未来 关于我 万俊峰Kevin ● go-zero作者 ● 好未来资深专家 ● 晓黑板研发负责人 ● 十多年研发团队管理经验 ● 近20年开发和架构经验 Agenda ● go-zero之前世今生 ● go-zero是如何设计的 ● go-zero如何高效解决问题 go-zero之前世今生 go-zero的由来

云原生时代分布式链路 追踪实践 2021-08 曲赛 (saiqu) 微服务架构的困境 故障定位难 极高的沟通和交接成本 错综难懂的模块依赖关系 链路梳理难 日志分散 定位过程“击鼓传花” 跨端性能瓶颈分析繁杂 性能分析难 缺乏对系统整体认知的把控 不合理的调用关系 不合理的直连存储 架构治理能力匮乏 云原生可观测性 3 4 Trace 标准规范 5 标准 trace基础属性自动采集 一次网络调用的经过的拦截器数据流 天机阁2.0 简介 12 天机阁2.0是遵循OpenTelemetry标准的，为各业务或平台提供分布式追踪，监控，日志， 多维染色，容量评估，架构治理等能力的云原生可观测性系统。 愿景：让开发一切尽在掌握 - 分布式追踪 - 日志 - 服务监控 - 火焰图 - 存储监控 - SDK监控 - CI/CD监控 -

Erda 基于云原生的微服务可观测性 刘浩杨 端点科技 Erda 微服务和监控平台负责人 目 录 微服务系统监控的挑战 01 可观测性技术理论 02 Erda 服务观测平台技术内核分析 03 Erda 服务观测平台功能概览 04 Erda:新一代企业级云原生 PaaS 平台 当前微服务系统面临的挑战 目 录 微服务系统监控的挑战 01 可观测性技术理论 02 Erda 服务观测平台技术内核分析 服务观测平台技术内核分析 03 Erda 服务观测平台功能概览 04 可观测性三大支柱 （一）Tracing 模型 （二）Metrics 时序模型 Writes are vertical，reads are horizontal （三）数据关联 目 录 微服务系统监控的挑战 01 可观测性技术理论 02 Erda 服务观测平台技术内核分析 03 Erda 服务观测平台功能概览 04 MSP 微服务观测平台 Erda 微服务观测平台优势 指标覆盖完整 通过多种探针，覆盖基础 设施、业务系统、用户终 端全面的数据指标 高实时性 通过流计算平台，数据 处理和告警延迟都在秒 级别 海量数据 存储处理 高性能的大数据处理架 构，轻松应对海量可观 测性数据处理 平台架构 可观测性数据采集 可观测性数据处理 数据存储选择 ES 数据索引管理 自动路由 指标到索引

Python的依赖管理及Pipenv @frostming 我是谁？ • 研发效能·持续集成@Tencent • 从 2014 年开始用 Python，前测试，现开发 • 开源爱好者 • Pipenv 维护者之一 队长别开枪，是我！ 目录 CONTENTS 为什么需要虚拟环境 为什么需要依赖管理 Pipenv 的简单使用 Python 包管理的未来 为什么需要虚拟环境 你是否遇到过这些问题： • 对，说的就是Homebrew • 升级了某个库的版本，导致别的应用（库）挂了 • 可能需要隔离环境了 混乱的 Python 环境 Python 寻找包的机制 Python 寻找包的机制 • 到 sys.prefix 下面对应的 Lib 目录寻找包 • PYTHONPATH 增加额外搜索路径 • 所有 CLI 应用程序均隐式对应一个 Python 解释器 使用虚拟环境隔离 sys • virtualenvwrapper • pew • pyenv-venv • conda • direnv • ... pip ? + 我们为什么需要依赖管理 pip 是否已经足够使用？ 它的依赖管理有什么问题？ 碰到这些问题，该怎么办？ 依赖冲突 $ pip install celery django-celery $ pip install celery $ pip

⼀站式开源持续测试平台 2023 年 9 ⽉ 1 2 持续测试的兴起与现状 3 MeterSphere 加速企业持续测试落地 MeterSphere 企业版及专业服务 持续测试是持续交付发展的必然需求 持续交付可以降低发布⻛险，提⾼可靠性，使 软件能够根据⽤户反馈、市场变化和企业战略 变更不断进⾏调整。 持续交付能⼒是企业核⼼竞争⼒ 持续测试能⼒保障业务⾜够可靠 持续测试是执⾏⾃动化测试的过程，作为软件 促进 为什么测试环节会成为持续交付中的瓶颈？ 03. 价值衡量 • 需求/⽤户故事的⻛险评估缺失； • 关键性核⼼业务测试评估不⾜。 02. 碎⽚化管理 • 测试⼯具使⽤碎⽚化，不同的测试⼯ 具之间不兼容、⽆联动； • 测试⼈员管理碎⽚化，不同的测试⼈ 员协同缺失。 01. 测试速度 • ⾮探索性⼿⼯执⾏⽤例⽐重过多； • ⽤例编写和维护在协同上较为冗余； • 测试环境准备，测试报告整理等花费了⼤ 造成测试阻塞的三个⽅⾯ 测试平台是提⾼⽣产能效最⾼效⽅法之⼀ 开发中 等待测试 测试中 建设测试平台，提升测试整体的吞吐量 测试跟踪 测试计划 测试环境 测试数据 测试资源 API 项⽬ 管理 ⼈员 管理 接⼝ 测试 功能 测试 性能 测试 UI 测试 其他 测试 从系统⻆⾊的⻆度来看，下游的 ⽣产⼒决定上游的⽣产速度。通 过测试平台的建设，最终推动研 发效能的提升。