云计算白皮书
2023年7月 云计算白皮书 (2023 年) 版权声明 本白皮书版权属于中国信息通信研究院,并受法律保 护。转载、摘编或利用其它方式使用本白皮书文字或者观 点的,应注明“来源:中国信息通信研究院”。违反上述声 明者,本院将追究其相关法律责任。 前 言 党的二十大报告提出,要构建新一代信息技术等一批新的增长 引擎,打造具有国际竞争力的数字产业集群。云计算是信息技术发 展和服 展和服务模式创新的集中体现,是信息化发展的重大变革和必然趋 势,是信息时代国际竞争的制高点和经济发展新动能的助燃剂。云 计算引发了软件开发部署模式的创新,成为承载各类应用的关键基 础设施,并为大数据、物联网、人工智能等新兴领域的发展提供基 础支撑。加快推动云计算创新发展,顺应新一轮科技革命和产业变 革趋势,是推进中国式现代化进程的关键。 过去一年,全球和我国云计算产业保持快速发展,并呈现出以 下特点: 一是云计算战略价值在全球范围内持续提升。美国继“云优先” (Cloud First)、“云敏捷”(Cloud Smart)之后,又出台多个战略文件, 将云计算应用至相关领域,并明确提出通过云战略获取全球优势, 以确保其在经济、军事、科技等领域的领先地位。欧洲、亚洲等主 要国家纷纷发布国家战略或计划,推动云计算在各行业的应用布局, 深度挖掘云计算产业价值。我国政策指引云计算应用创新,持续推0 码力 | 47 页 | 1.22 MB | 1 年前327-云原生赋能 AIoT 和边缘计算、云形态以及成熟度模型之道-高磊
高级能力-自动化-AIoT以及赋能业务-边缘计算(Edge Cloud )-1 远端控制 云端分析系统 设备端 自动化解决用户使用体验问题,计算量属于窄带范畴, 所以计算算力重点在于云端,云端计算体系架构成熟, 成本较低,在业务上本地的设备根据模式信号反馈一些 动作,比如下雨关窗帘,是自动化范畴,上传云端的数 据都是属性数据,比如谁什么时候干了什么,后续云端 根据个人喜好数据为用户提供比如按照个人喜好调节温 根据个人喜好数据为用户提供比如按照个人喜好调节温 度、或者提送广告内容等 自动化特征 智能家居 智能办公室 智能信号灯... 远端控制 云端分析系统 设备端 (现场)边缘计算BOX 业务场景复杂,对算力、通信要求很高,计算放置于 云端时效性差,另外无法现场就对业务进行处理,比 如计算路口交通事故预警,给予司机及时提示等,所 以将算力卸载在距离业务现场、设备最近的地方,就 是边缘计算的场景,它的价值空间远超AIoT,可以更 大范围为客户赋能,IoT和边缘计算一定走向融合。 定位为基于物模型的计算 定位为基于业务的计算 高级能力-自动化-AIoT以及赋能业务-边缘计算(Edge Cloud )-2 • 为了更好的为客户业 务场景赋能,比如路 口的交通事故识别和 预警等等需要低时延 高算力的场景,需要 实现云边一体纳管, 简化运维,降低成本, 客户专注于业务领域。 • 无论是AIoT还是边缘 计算,核心要素是计 算,计算平台的训练 平台位于云端,而推0 码力 | 20 页 | 5.17 MB | 6 月前3基于Apache APISIX 与RocketMQ 构建云原生一体化架构
基于 Apache APISIX 与 RocketMQ 构建云原生一体化架构 杜恒 ASF Member,Apache RocketMQ PMC 成员 Safe Harbor Statement The following is intended to outline our general product direction. It is intended for information Alibaba. W r i t e h e r e S o m e t h i n g a b o u t 01 Apache RocketMQ 简介 02 云原生时代的 RocketMQ 03 借力 APISIX 构建云原生接入体系 CONTENT Apache RocketMQ 简介 01 业务消息领域挑战 • 核心链路,稳定性要求高、时延敏感 • 容量峰值具有随机性,弹性要求高 轻量级实时计算 引擎发布 5.0 消息事件流融合处理平台 Sta r: 1 .7w C on tributor: 50 0 + RocketMQ 发展历程 W r i t e h e r e S o m e t h i n g a b o u t 云原生时代的 Apache RocketMQ 02 C loud Hosting C loud Native 公有云 专有云 混合云0 码力 | 22 页 | 2.26 MB | 1 年前3云原生图数据库解谜、容器化实践与 Serverless 应用实操
云原⽣图数据库解谜、容器化实 践与 Serverless 应⽤实操 古思为 ⽅阗 Graph DB on K8s Demystified and its Serverless applicaiton in actions. DEVELOPER ADVOCATE @ MAINTAINER OF KCD China 2021 Nov. 6th @Shanghai 古思为 wey-gu laminar.fun OpenFunction 社区 Maintainer ⻘云科技研发⼯程师 Overview 了解 K8s 上的 Serverless 计算平台搭建实践:OpenFunction K8s 上的图数据库基于 KubeBuilder 的 Operator 实现,解谜图数据库的知识与应⽤ 上⼿ K8s 上的云原⽣图数据库、从零到⼀构建 Serverless 架构的智能问答助⼿ siwei Serverless ? Serverless / FaaS 领域开源现状如何? Serverless 的新愿景? 什么是 Serverless ? Serverless / FaaS 领域开源项⽬现状 近年来云原⽣ Serverless 相关领域陆续涌现出了很多优秀的开源项⽬: KEDA、Dapr、Cloud Native Buildpacks(CNB)、Tekton、Shipwright 现有开源 FaaS0 码力 | 47 页 | 29.72 MB | 1 年前323-云原生观察性、自动化交付和 IaC 等之道-高磊
Management • 把自己关在小黑 屋里面,自己就 可以自助的从API 使用角度定义、 驱动研发、发布 或者实施与自己 APP的集成。 • API作为产品,可 以给订阅、可以 被交易。 标准化能力-微服务PAAS-从监控到可观测-研发人员的第五感-1 知道 知道的 不知道 不知道的 主动性 被动性 监控 可观察 健康检查 告警 指标 日志 追踪 问题和根因 预警 监控&稳定性 分析&追踪&排错&探索 研发人员,并且提供日志、跟踪、问题根因分析 等工具进一步从微观帮助研发人员定位和解决问 题,这是这里在业务上的价值-稳定性赋能。 标准化能力-微服务PAAS-从监控到可观测-研发人员的第五感-2 可观察性是云原生特别关注的运维支撑能力,因为它的主动性,正符合云原生对碎片变化的稳定性保障的思想 数据的全面采集 数据的关联分析 统一监控视图与展现 Metric 是指在多个连 续的时间周期 内用于度量的 线图来表示整体分布式应用的各维度情况,使得开 发人员可以清晰的观测到整体分布式应用的详细运 行情况,为高精度运维提供可视化支撑 人工发展阶段:符合人分析问题的习惯 宏观->微观 精细化发展阶段:依靠数据赋能,加强可视化能力,进一步简化运维 监控告警 分布式跟踪链 日志查询 根因分析 响应动作 自动化 高端观察性 各维度统计分析 观察性 Prometheus Skywalking EFK Hadoop0 码力 | 24 页 | 5.96 MB | 6 月前314-Chaos Mesh 在网易伏羲私有云自动化故障注入实践-张慧
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 什么是混沌测试 如何选择混沌测试工具 为什么是 Chaos Mesh Chaos Mesh 在网易伏羲的实践 网易伏羲私有云简介 网易伏羲私有云简介 AI 模型 支撑游戏业务 云游戏 为什么混沌测试 为什么混沌测试 为什么混沌测试 理想下,系统用不 宕机,100%可用 比如机房突然断电 事故突然的到来 为什么混沌测试 通用指标 结合流量回放在测试环境真实模拟用户流量;或真实线上集群上混沌; For Chaos Mesh , 通用组件的开箱即用;比如 Redis、Kafka等等 欢迎对混沌测试,对私有云稳定性感兴趣的同学一起关注云原生社区 stability SIG 、 Chaos Mesh 社区和网易伏羲 ~ 云原生社区 THANKS0 码力 | 25 页 | 3.33 MB | 5 月前3OpenShift Container Platform 4.10 虚拟化
OpenShift Container Platform 4.10 虚拟化 OpenShift Virtualization 安装、使用和发行注记 Last Updated: 2023-10-18 OpenShift Container Platform 4.10 虚拟化 OpenShift Virtualization 安装、使用和发行注记 法律通告 法律通告 Copyright © 12.1. 观察节点网络状态 12.2. 更新节点网络配置 12.3. 对节点网络配置进行故障排除 第 第 13 章 章 日志 日志记录 记录、事件和 、事件和监 监控 控 13.1. 查看虚拟化概述 13.2. 查看虚拟机日志 13.3. 查看事件 13.4. 使用事件和条件诊断数据卷 13.5. 查看有关虚拟机工作负载的信息 13.6. 监控虚拟机健康状况 13.7. 使用 OPENSHIFT 243 244 256 261 261 263 264 265 267 267 271 272 OpenShift Container Platform 4.10 虚 虚拟 拟化 化 2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .0 码力 | 307 页 | 3.45 MB | 1 年前3OpenShift Container Platform 4.13 虚拟化
OpenShift Container Platform 4.13 虚拟化 OpenShift Virtualization 安装、使用和发行注记 Last Updated: 2024-02-20 OpenShift Container Platform 4.13 虚拟化 OpenShift Virtualization 安装、使用和发行注记 法律通告 法律通告 Copyright © 266 273 273 273 274 276 278 279 279 282 282 283 OpenShift Container Platform 4.13 虚 虚拟 拟化 化 2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . OpenShift Container Platform 4.13 虚 虚拟 拟化 化 4 第 1 章 关于 OPENSHIFT VIRTUALIZATION OpenShift Virtualization 的功能与支持范围。 1.1. OPENSHIFT VIRTUALIZATION 的作用 OpenShift 虚拟化(OpenShift virtualization)是 OpenShift0 码力 | 393 页 | 4.53 MB | 1 年前3企业云原生的探索与落地深圳沙龙-RacherLabs-20-11-14/应用容器化最佳实践
Reserved. 应用容器化最佳实践 2020.11.14 Dehua Ye dehua@rancher.com © Copyright 2020 Rancher Labs. All Rights Reserved. Confidential 云原生应用 云原生(Cloud Native)是一种充分利用云计算优势,用于构建和部署应用的方式。云原生应用专为云模型而开 发,团队可以快速 发,团队可以快速将应用构建和部署到可提供横向扩展和硬件解耦的平台,为企业提供更高的敏捷性、弹性和云 间的可移植性。 https://12factor.net/zh_cn/ 云原生应用 传统的企业应用 可预测 不可预测 操作系统抽象化 依赖操作系统 合适的容量 过多容量 协作 孤立 持续交付 瀑布式开发 独立 依赖 自动化可扩展性 手动扩展 快速恢复 恢复缓慢 十二因素应用(Twelve-factor 并发 易处理 开发环境与线上环境等价 日志 管理进程 © Copyright 2020 Rancher Labs. All Rights Reserved. Confidential 应用容器化一般流程 分析解耦 基础镜像 配置管理 制作镜像 应用编排 运行测试 • 组成模块分析 • 外部组件依赖 • 模块拆分 • …… • 基础镜像选择 • 内置工具确认 • 应用版本需求0 码力 | 28 页 | 3.47 MB | 1 年前3Kubevela 以应用为中心的渐进式发布 - 孙健波
KubeVela:以应用为中心的 渐进式发布最佳实践 孙健波 阿里云-云原生应用平台团队 技术专家 关于我 • 孙健波 • 阿里云 (@天元) • 云原生应用平台团队--应用管理和应用交付 • Github(@wonderflow) • OAM - Open Application Model (https://oam.dev/) • KubeVela (http://kubevela (http://kubevela.io/) 微信-欢迎交流 目 录 云原生时代的应用与发布挑战 01 KubeVela 简介 02 KubeVela 中的渐进式发布实践 03 云原生时代,应用是怎 么样的? 以 K8s 资源组合为核心 kubernetes/StatefulSet Kubernetes/Deployment K8s 的原生资源组合 1. 复杂、难懂、门槛高 2. 能力局限,不同场景各不相同 黑盒,不明确内部有哪些 资源。 2. 无法使用/对接云资源。 3. 发布能力缺失,使用 helm upgrade 没有灰度 能力。 Helm Chart 基于 CRD 自定义实现 需要大量 K8s 经验才能开发 某游戏公司自定义workload Pinterest 构建一个渐进式发布能力需要解决哪些 问题? • 版本化 • 分批发布 • 滚动发布/原地发布 • 发布暂停 • 发布回滚0 码力 | 26 页 | 9.20 MB | 1 年前3
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