基于 KUBERNETES 的 容器器 + AI 平台 如何助⼒力力企业数字化和智能化转型 xiaoqin@caicloud.io VP of R&D 提纲 构建集群与管理理资源 - 73s 视频演示 多集群和镜像仓库 多租户和旧系统的集成 运⾏行行和构建应⽤用 Rudder - 应⽤用编排技术框架 Cyclone - 持续集成与交付引擎 运⾏行行 AI 应⽤用（机器器学习） kubeflow/tf-operator • 定义 TFJob Spec (CRD) • 跟踪 TensorFlow 任务运⾏行行状态 • ⽀支持分布式 TensorFlow 任务 KUBEFLOW 之上 • 借⼒力力容器器平台提供⽣生产级的集群资源管理理 • ⼯工作区隔离与共享 • 数据、模型、环境、应⽤用等 • 全⾯面⽀支持 AI ⼯工作流 • 探索开发 • 线上运⾏行行

深度解析CNCF社区⾸首个基于Kubernetes的边缘计算平台KubeEdge� 向新勇� https://github.com/edisonxiang� Introduce� ➔ 华为开源社区⼯工程师� ➔ KubeEdge社区Member� ➔ Kubernetes社区Member� ➔ OpenSDS社区Memeber� ➔ OpenStack社区数据保护项⽬目联合发起⼈人� Edge 2� Cloud� Edge� Kubernetes Cluster� CNCF社区⾸首个基于Kubernetes的边缘计算平台KubeEdge Why KubeEdge——华为公有云智能边缘平台IEF & KubeEdge� 华为公有云智能边缘平台IEF以开源的KubeEdge为内核打造� KubeEdge基础架构� KubeEdge设备管理理——Kubernetes Custom

Kubernetes平台比較：Red Hat OpenShift、SUSE Rancher及 Canonical Kubernetes 如何為貴企業選擇合適的Kubernetes發行版本 2022年7月 執行摘要 採用容器優先方法的企業，將能享有無可比擬的機會，協助提升效率及資源使用 率、加強安全性、導入自動化及加速創新；因此Gartner預測將有75%的全球組 織，在2022年之前於正 織，在2022年之前於正式作業執行容器化應用程式，而這樣的數據並不會讓人 感到驚訝。1 Kubernetes已經成為管理容器化工作負載和服務的頂尖開放原始碼平台，不過 Kubernetes生態系統既龐大又複雜，不但有許多不同版本的Kubernetes可供選 擇，此外也難以瞭解哪種版本最適合組織的特定需求。 本白皮書的目標是因應這項挑戰，提供撰寫本文時Kubernetes版圖的當下狀態， 並比較三種企業級的Kubern 我修復能力的高可用度叢集，只需要使用幾個指令，無需進行設定；K3如果要達到 相同成果，就需要進行更多手動作業。 8. 託管Kubernetes方案 為企業工作負載提供無可比擬的自動化程度及通用平台。不過Kubernetes本身是一 項高度複雜的技術，並不是所有企業都具有專業知識及時間在內部維護。完全託管的 Kubernetes叢集可消除此項問題，讓使用者將Kubernetes當成服務使用。廠商負責

云厂商K8S pull install deploy push get status rolling update • 多云多K8S多环境平台建设的初衷 多环境平台建设的初衷 01 02 03 多云多K8S多环境平台 K8S集群(多个) 管理后台 发布平台 提升资源使用率 1 多云冗余高可用 2 环境并行互不影响 3 P-2 线下多环境一期方案 ‣ 一键拉起master镜像新环境 数据建设依赖于规划 • 数据如何切分 原理 • 所有镜像自动生成 • 一键master镜像部署 1. 注册中心 2. Mysql Redis ES 3. 全链路微服务 4. 自动数据同步 • 一期多环境平台架构图 CDN / LB / WAF / NG K8S集群 namespace1 namespace… namespaceN service1 service2 service3 … … 微服务 • 全链路服务全部属 • 注册中心独立部署 流量隔离 • 多域名，泛域名解析匹配 数据 • 全量同步线上脱敏数据 • Mysql redis ES 全搭建 • 数据全部物理隔离 发布平台 • 按需分支发布 • 多环境完全并行 • 一期方案的问题与挑战 1 2 3 多环境资源“假”隔离 Namespace隔离，共享资源 数据依赖成本高 所有存储都是独立搭建的 集群规模大，运维工作量大

1 阿里云 — 云原生应用平台团队 孙健波/周正喜 基于 Kubernetes 构建标准可扩展的云原生应用管理平台 2 3 有奖品？ 我的工作内容？ • 构建云原生应用管理平台 @ 阿里巴巴 Kubernetes 工程师 PaaS 工程师 基础设施运维工程师 … YAML 工程师 我们是如何构建的？ PaaS Serverless Operator Platform 基于 Kubernetes 我们构建了多种多样的应用管理平台： 电商 PaaS Kubernetes 用户 ( 应用开发者和运维人员 ) 我所在的团队 为什么 我们需要在 Kubernetes 上构建这些平台呢？ 8 Kubernests 官方说： “The metadata is organized around the concept of an application. Kubernetes 研发与运维人员日益增长的应用管理诉求 传统 PaaS 有限的、不可扩展的专有API 与能力 K8s 生态“无限”的应用基础设施能力 不停构建“PaaS”平台不是“银弹” 与其 基于 K8s 构建平台 不如 把 K8s 变成面向开发者的平台 构建一个具备“以应用为中心的 API 抽象”、“用户友好” 且“高度可扩展”的 K8s！ 以应用为中心的 API 抽象 • 应用的工作负载和运维能力的抽象程度越高，用户体验越好

Cloud . 北北京 Think in Cloud . 北北京 基于Kubernetes构建容器器云平台的实践 UCloud优刻得实验室负责⼈人 叶理理灯 中⽴立安全·赋能产业 Think in Cloud . 北北京 UCloud内部容器器平台，提供弹性、分布 式的应⽤用托管服务平台，帮助开发者⼀一站 式轻松开发并部署应⽤用程序。KUN底层基 于 Kubernetes ，提供⾼高可⽤用，在线升 ⾃自动容灾 持续集成 持续部署 灰度发布 服务注册/发现 关系数据库 KV存储 对象存储 块存储 DNS 消息队列列 API- Gateway 镜像仓库 统⼀一代码管理理 统⼀一编程框架 统⼀一通讯协议 统⼀一部署环境 计算平台/KUN 公共服务 存储平台 Think in Cloud . 北北京 基于RBAC实现 账号管理理隔离 01 IPv6 02 Operator管理理有 Prometheus，各个 Prometheus 独⽴立运⾏行行，采集同样的数据； B. 每个 AZ 下运⾏行行⼀一个 Alert Manager，每个 Alert Manager 接受两个 Prometheus 的消息，他们之间互为 peer，去除冗余报警； C. 每个 Prometheus 同时监控其他的 Prometheus，以及所有的 Alert Manager • Monitor Manager 部署在

基于Kubernetes和Helm的应用部署 平台构建实践 演讲者: 张夏 赵明� FreeWheel� 演讲大纲 • 基于Kubernetes平台概览与架构 • 基于Kubernetes的应用部署最佳实践� • 服务在混合云上的部署架构与演示 • 基于Consul的混合云服务发现与演示 • 应用在混合云上的端到端测试方案 • 后续工作展望 公司与项目背景介绍 PaaS：基于Kubernetes私有云平台， 支持CI/CD、配置管理、基于Helm的 服务编排等 基于Kubernetes平台概览 Kubernetes on AWS高可用架构 • 高可用性 • 容灾容错 • 监控报警 • 日志收集 • 轻量级框架 Flask提供REST API • Celery实现任务分发与请求异步处理， 并通过RabbitMQ消息传输� • 通过uWSGI配合Nginx反向代理实现 通过uWSGI配合Nginx反向代理实现 更好的性能 • 使用Helm进行复杂容器编排 基于Kubernetes平台技术架构 基于Kubernetes的应用部署最佳实践 • 构建Docker镜像最佳实践 • 基于Helm的应用模板抽象 • 基于Kubernetes的 CI/CD� 构建Docker镜像最佳实践 预期 ������ ������ ������ 实践

Kubernetes 的 Kafka平台 探索和实践 知乎 ⽩白瑜庆 ⾃自我介绍 知乎技术平台⼯工程师 负责 Kafka 和数据库平台 曾在新浪和⾦金金⼭山云负责镜像流量量分析项⽬目 纲要 Kafka 在知乎的应⽤用 为什什么做基于 Kubernetes 的 Kafka 平台 基于 Kubernetes 的 Kafka 平台实践 Apache Kafka 分布式的流式数据平台 ⾼高吞吐 容错性 Producer Consumer 平台承载知乎业务⽇日志、数据传输和消息队列列服务 平台线上稳定运⾏行行 基于 Kubernetes 的 Kafka 集群 13 个， 1000+ Topic 知乎技术平台重要的组件 Kafka 在知乎的应⽤用 平台概览 Kubernetes 多 Kafka 集群 监控 服务 注册 Kafka 客户端 平台 API • 多集群 • ⾼高可⽤用 客户端与服务器器注册联动 指标维度 举例例 Kubernetes 3 容器器内存、CPU、运⾏行行状态 Broker 14 消息量量，JVM, Leader分布，磁盘消耗 Topic 13 消息量量，消费延迟 主机 4 内存、⽹网络、CPU、磁盘 客户端 2 ⽣生产或消费 Topic 消息量量 监控 业务解耦 容器器⽇日志通过本地代理理收集 • 输出重定向 未来 谢谢