带给你“一份应用需求定义，到处交付” 的 云原生应用交付体验 Photo 王国东(骁奕) 技术专家 阿里云 张健川(聪言) 技术专家 阿里云 王国东(骁奕) One Definition, Deliver Anywhere 交付同学的烦恼 !"#$A 我们还是个创业公司运维 经验少，产品所有依赖的中 间件服务资源都想⽤阿⾥公 共云上的 %&#$B 我们⾃⼰的商业经营数据 传统云上白屏化运维方式: 繁杂的手动操作，且无法快速复制 CNBaaS 可基于Cue语法，声明服务基础信息 以及组件扩展信息，支持最优规格匹配 自适配云组件配置&规格 声明式 服务规格需求 需求自适配 需求自适配 On Premise On VPC eg. Kube DB • Chart Version选择 • Chart Values自适配 Helm Chart 云资源规格精准过滤匹配

Visdom可视化 主讲人：龙良曲 TensorBoard? TensorboardX ▪ pip install tensorboardX TensorboardX Visdom from Facebook Step 1. install Step2. run server damon Step2. run server damon install from source lines:

和复杂性带来了IT建设和快速响应支 持的压力 行业供应商能力僵化倒逼： 行业信息系统服务商丰富，技术能力强， 但多以产品为中心，行业的激烈竞争以及 客户对软件产品服务的时效和功能要求导 致需求愈发复杂和多变，供应商无法满足 行业的个性化的需求，甚至成为束缚，证 券公司过去以采购为主的IT系统建设方式 已经行不通 数字化战略的导向： 基于行业的深度竞争以及公司业务的快速 发展，证券行业这几年纷纷加大了IT建设 工具平台建设 试点项目转型 转型背景 01 工具平台建设 02 试点项目实践 03 目录 CONTENTS 持续改进 04 工具平台建设-从0到1 Jira Confluence 需求 开发 测试 Jenkins 测试平台 Maven Junit Sonar Qube Gradle Nexus Jmeter GitLab Bitbucket Svn 代码管理 构建与依赖 工具平台建设初期工具使用情况 工具平台建设-从0到1 Jira Confluence 需求管理 开发与测试管理 Jenkins 测试平台 Maven Junit Sonar Qube Gradle Artifacoy GitLab 构建 单元测试 代码扫描 AWVS Burp Suit NPM Jacoco ITIL 产品&需求管理 项目管理 测试管理 代码管理 制品管理 自动化测试 性能测试 安全

Thoughtworks, Inc. All Rights Reserved. 6 AI 辅助软件开发 毫无意外，本期技术雷达主要围绕 AI 相关话题展开讨论。这是有史以来第一次，我们需要一个可视化指南来 理清不同 AI 的类别和功能（即使在 JavaScript 生态系统十分混乱的时期，我们也从未采取过这样的做法）。作 为一家开创 CI、CD 等突破性工程实践历史的软件咨询公司，我们对于使用 和文档的主要消费者是 产品开发团队。在使用产品为中心的思维方式时，设计系统所有者应该与消费者（开发团队）合作，建立共情。 我们发现，许多组件库之所以受到批评，是因为所有者团队无法快速响应消费者的需求，并且无法接受来自外 部的贡献。产品为中心的思维方式还要求组织思考是否应该允许和怎样向设计系统做出贡献，以及如何管理这 些贡献——在这个话题上，我们推荐采用设计系统决策记录。对我们来说，维护一个良好的设计系统或组件库 设计系统决策记录 评估 在迭代速度快、用户需求不断演进的产品开发环境中，设计是一个不断变化的领域。这意味着对设计决策输入 的需求会一直持续下去。我们借鉴了用 ADR（架构决策记录）记录软件架构决策的思路，采用类似的格式，以 设计系统决策记录来记录设计系统决策以及相应的依据、研究洞见和实验结果，这有效地传达了设计系统决策 似乎已成为产品开发团队新的需求。这种轻量级的方式也被 zeroheight

体验，支持异构云、边 缘云和多云编排。 DCE 5.0 集成了最新的服务网格和微服务技术，能够跟踪每 一个流量的生发始终， 帮助您洞察集群、节点、应用和服务的详细指标，并通 过动态仪表盘和拓扑大图可视化掌握应用健康状态。 DCE 5.0 原生支持 DevOps 开发运维模式，可以实现应用交付的全流程标准化 和自动化，并集成各类精选数据库和中间件，使运维治理更加高效。各个产品 模块独立解耦，支持 应用场景。 这些模块就像乐高搭积木一样，糅合社区最优秀的几十种开源技术，经过众多 辩证选型、攻坚克难、编码调试、海量测试，“十年磨一剑，一朝试锋芒，全新 搭建的新一代容器化平台能够满足企业上云的各类场景需求。 多云编排 支持多云和混合云的统一集中管理，提供跨云资源检索及跨云的应用部署、发布和运 维能力，实现多云应用高效管控，提供基于集群资源的应用弹性扩缩，实现全局负载 均衡，具备故障恢复能力， 建多云、混合云 的数字基础设施。 涉及的模块：全局管理、容器管理、云原生网络、云原生存储、信创异构 中间件服务 专为有状态应用设计的云原生本地存储能力，满足中间件高 I/O 的存储需求，提升运 维管理效率。精选各类数据库、分布式消息和日志检索等中间件，提供多租户、部 署、观测、备份、运维操作等全生命周期的中 间件管理能力，实现数据服务的自助化 申请、弹性扩展、高并发处理和稳定高可用。

⽤于承载并处理业务流量，管理员在配置路由规则后，⽹关将根据预设规则将请求转发⾄上游服务。 此外，借助
API7
内置的
50
多种插件，可实现⾝份验证、安全防护、流量控制、分析监控、请求/响应 转换等常⻅业务需求；若内置插件⽆法满⾜需求，我们也⽀持使⽤
Lua、Java、Go、Python
语⾔⾃ 定义插件，可作⽤于请求进⼊、上游响应各个阶段。 Manager
API
2. ⽤于管理
API
⽹关，通过访问其暴 ⽤于管理
API
⽹关，通过访问其暴露的
RESTful
API
接⼝以实现对路由、上游、证书、全局插件、消 费者等资源的管理。 控制⾯板 3. 为了简化⽹关管理，管理员可以通过
Dashboard
控制⾯板以可视化形式操作⽹关，⽀持监控分析、⽇ 志审计、多租⼾管理、多集群切换、多⼯作分区等能⼒。 1.1
技术架构
数据平⾯ 1. 数据平⾯⽤于接收并处理调⽤⽅请求，使⽤
Lua
与
Nginx
动态控制请求流量。当请求进⼊时，将根据 ⾝份验证：包含多种认证类插件，如
basic-auth、jwt-auth、key-auth、wolf-rbac
等。此外，借 助内置的
HMAC
插件，可使⽤
AK/SK
对请求参数进⾏签名与校验，以实现请求防篡改、请求防重 放的需求，并能够达到鉴权的⽬的；

• 服务路由：API7
基于
Radixtree
实现⾼效的路由匹配，是⽬前匹配路由速度最快的
API
⽹关。它⽀ 持全路径匹配、前缀匹配，也⽀持使⽤
Nginx

适应性不⾜… 系统建设 • 建设周期⻓ • 存在重复建设 • 投资回报低 • 系统维护成本⾼… 系统应⽤ • 数据分散，到处找 • 应⽤独⽴，难协同 • ⼀体化应⽤，不⽀持 • 需求响应效率低… 业务信息系统现状 容器平台 DevOps 微服务治理 统一技术平台 上游全业务链数据 数据治理 统一数据湖 勘探生产管理 通用应用 开发生产管理 协同研究 经营管理与决策 总体架构 壁垒，交付过程标准化， 透明化 持续构建与测试 保障代码质量，提升开发效率 知识共享 知识共享与积累，不断完善，持 续学习改进 认证与改进 持续优化， 形成闭环 运维监控 运⾏状态可视化，数据化，降低 部署⻛险，快速反馈 运营统计 全链路指标统计，为持续改进提 供数据⽀撑 学习培训 保障平台使⽤效果，快速实践落 地 DEVOPS⼯具 DEVOPS体系构成 企业级DEVOPS全景图 u 在迭代阶段包含1.需求分析、2.应 ⽤设计、3.开发、4.测试、5.发布、 6.运维、7、迭代回顾7个阶段 u 每个迭代时间固定，⼀般为2-4周 整体过程框架 整体过程框架 开发 单次迭代开发交付过程 单次迭代开发交付过程 需求分析 工程活动 子过程 DevOps整体流程框架 生命周期 概念 迭代0 持续部署 每日站会 可视化管理 需求收集和分析 产品Backlog

章 PyTorch 高级用法 8.1 常见功能模块 8.2 模型装配、训练与测试 8.3 模型保存与加载 8.4 自定义类 8.5 模型乐园 8.6 测量工具 8.7 可视化 8.8 参考文献 第 9 章 过拟合 9.1 模型的容量 9.2 过拟合与欠拟合 9.3 数据集划分 9.4 模型设计 9.5 正则化 9.6 Dropout 1936 年由英国统计学家 Ronald Fisher 收集整理的鸢尾花卉数据集 Iris 共包含 3 个类别花卉，每 个类别 50 个样本。随着计算机技术的发展，设计的算法越来越复杂，对数据量的需求也随 之增大。1998 年由 Yann LeCun 收集整理的 MNIST 手写数字图片数据集共包含 0~9 共 10 类数字，每个类别多达 7000 张图片。随着神经网络的兴起，尤其是深度学习，网络层数一 10、图 1.11 列举了一些数据集的样本数和数据集大小随时间的变化趋势。 尽管深度学习对数据集需求较高，收集数据，尤其是收集带标签的数据，往往是代价 昂贵的。数据集的形成通常需要手动采集、爬取原始数据，并清洗掉无效样本，再通过人 类智能去标注数据样本，因此不可避免地引入主观偏差和随机误差。研究数据量需求较少 的算法模型是非常有用的一个方向。 预览版202112 第 1 章 人工智能绪论

在数字化转型的大潮中，云计算作为实现创新和提高运营效率的关键技术， 成为了新一代信息技术的核心引擎。随着云计算的飞速发展和广泛应用，以及万 千企业数字化转型换挡提速，企业对云计算的使用效能提出新的需求。云原生以 其独特的技术特点，很好地契合了云计算发展的本质需求，正在成为驱动云计算 质变的技术内核。 云原生作为云计算深入发展的产物，已经开始在 5G、人工智能、大数据等 各个技术领域得到广泛应用。中国联通研究院一直从事云原生及其安全技术的研 伸，旨 在解决云原生技术面临的安全问题。 CSA 发布的《云原生安全技术规范》中给出了云原生安全框架[6]，如图 3 所示。其中，横轴是开发运营安全的维度，涉及需求设计（Plan）、开发（Dev）、 运营（Ops）,细分为需求、设计、编码、测试、集成、交付、防护、检测和响 应阶段；而纵轴则是按照云原生系统和技术的层次划分，包括容器基础设施安全、 容器编排平台安全、微服务安全、服务网格安全、无服务计算安全五个部分，二 作为存储驱动具有一定的安全风险。如果宿主机 上的某个容器向 AUFS 文件系统中不断地进行写文件操作，则可能会导致宿主 云原生安全威胁分析与能力建设白皮书 26 机存储设备空间不足，无法再满足其自身及其他容器的数据存储需求。 2.3.4 容器网络攻击 Docker 提供桥接网络、MacVLAN、Overlay 等多种组网模式，可分别实 现同一宿主机内容器互联、跨宿主机容器互联、容器集群网络等功能。由于容器 间

更重要的是，许多组织也依赖API和微服务来实现⾼性能和可⽤性。在本⽂中，我们将“⾼性能”定义 为每秒负载超过1000个交易且在整个API环境中最⼤延迟⼩于30毫秒。对公司⽽⾔，对性能的需求和 对管理的需求⼀样，因为公司依靠API交易速率来跟上业务发展速度。
API管理解决⽅案不能成为性能瓶颈。许多公司都在寻找跨多个API端点的负载均衡和⾼交易量吞吐的 解决⽅案。如果业务每秒有1000个 制，限制速率、调⽤次数，制定策略和⽤⼾⾝份识 别来确保⾼可⽤性，防⽌滥⽤和安全漏洞。公开
API
为许多合作伙伴打开了⼤⻔，他们可以在不了解 底层技术的情况下共同创建和扩展核⼼平台。 根据企业需求和底层架构，云上管理
API
有很⼤差异。所以为了便于讨论，我们把云上的
API
管理划 分成两种部署⽅式： 混合云
-
混合云
API
管理⽅案允许企业部署、配置在⾃⼰选的云上。例如，可以选择亚⻢逊云（AWS
西向流量。它也可以作为⼀个
k8s
ingress
controller。
API7
是
APISIX
的企业版，其功能包括多集群管理、多分区、权限管理、版本管理、审计、统计报告 等，满⾜企业⽤⼾的核⼼需求。 以下是API7基于Apache
APISIX的技术架构（图1）。
图1.
API7技术架构
API7是混合云的部署模式，可⽤于多云、企业内部和混合环境。
Kong
企业版
Ko