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 级，⾃自动扩缩，负载均衡，⽇日志查看，资 源监控，等多种功能。 KUN 运维管理理 监控 ⽇日志 权限 分析 集群管理理 版本管理理 配置管理理 链路路跟踪 负载均衡 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- 实际链路路 Think in Cloud . 北北京 UK8S客户案例例 - A 解决痛点 • 新服务的上线以及原有服务的更更新过程繁杂 • 动态服务迁移操作难度⼤大 • 线上服务健康检查复杂度⾼高 • 服务之间的调⽤用和发现配置⼯工作多 • 单个服务完全消耗云主机资源 商户管理理 购物商城 管理理后台 对接端 Ingress 订单系统 API 搜索服务 商品同步 消息队列列

kube-proxy代码实现比较简单 • iptables 在linux 已经广泛部署 优势 iptables mode 不足之处 • 控制平面的时间复杂度是O(N^2), 当service达到上千时，修改rule耗时超过半小时。 • 数据平面的时间复杂度是O(N) • 调度算法比较少，仅仅支持random的 • iptables rule 不容易调试 IPVS mode • 使用hashtable 使用hashtable 管理service • IPVS 仅仅提供了DNAT，还需要借用 iptables+conntrack 做SNAT • 控制面和数据面算法复杂度都是O(1) • 经历了二十多年的运行，比较稳定成熟 • 支持多种调度算法 优势 IPVS mode 不足之处 • 没有绕过conntrack，由此带来了性能开销 • 在k8s的实际使用中还有一些Bug

Controllers - service discovery, ingress ECI ASK-Scheduler K8S API Server • 基于云产品控制器降低Kubernetes集群的复杂度 • 使用PrivateZone代替coredns服务发现 • 使用SLB layer-7（ALB）作为默认Ingress Private Zone ALB Serverless容器基础设施

Thoughtworks, Inc. All Rights Reserved. 采纳 1. 设计系统 2. 轻量级的 RFCs 方法 试验 3. 具有可访问性意识的组件测试设计 4. 攻击路径分析 5. 自动合并依赖项更新 PR 6. 针对 FAIR 数据的数据产品思维 7. OIDC for GitHub Actions 8. 使用 Terraform 创建监控和告警 9 56 61 45 暂缓 暂缓 评估 评估 试验 试验 采纳 采纳 采纳 1. 设计系统 2. 轻量级的 RFCs 方法 试验 3. 具有可访问性意识的组件测试设计 4. 攻击路径分析 5. 自动合并依赖项更新 PR 6. 针对 FAIR 数据的数据产品思维 7. OIDC for GitHub Actions 8. 使用 Terraform 创建监控和告警 9 4. 攻击路径分析 试验 攻击路径分析是一种分析和评估潜在攻击路径的安全分析方式，黑客可能按照这些来自组织内系统网络的潜在 攻击路径进行攻击。此前的多数安全分析策略或工具主要聚焦在特定分线领域，例如错误的配置，脆弱的容器， 和常见漏洞上。这些孤立的方法意味着团队们不能看到这些风险与技术栈上其他层的弱点组合产生的危险攻击 路径。尽管这一技术已提出一段时间，但是近期安全分析工具的进展能使安全团队更易使用这项技术。Orca

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 产品Backlog （Story验收用 例） 迭代需求列表 工作件 迭代1 迭代2 迭代3 迭代n 2.应用设计 3.开发 4.测试 1.需求分析 6.运维 5.发布 7.迭代回顾 系统总体架构 设计 系统总体架构 系统原型 持续集成 测试报告 版本发布 评审 产品立项 评审 迭代启动 评审 产品立项报告 实践 相关规范：《敏捷开发过程指南》 规范指南设计 规范与指南 规范与指南 GIT分⽀管理规范 4+1共5个分⽀，每个 分⽀具体的⽤途 版本发布规范 版本发布评审流程， ⽣产环境上线流程 缺陷管理规范 缺陷的定义，缺陷报 告，缺陷跟踪，缺陷 分析 ⽤户需求分解指南 ⽤户需求分解法，⽤ 户故事地图 测试指南 测试的各个阶段，测 试阶段依赖的⽂档， 测试的种类，测试类 型 …… …… 产品主 管 开发主 管 开发⼈ 员 运维主

高昂，数据在本地进⾏行行分析和过滤，节省⽹网络带宽。� ➔ 隐私安全：数据涉及到企业⽣生产和经营活动安全，在边缘处理理企业保密信息和个⼈人隐私。� ➔ 本地⾃自治：不不依赖云端的离线处理理能⼒力力和⾃自我恢复能⼒力力。� 低时延 海海量量数据 隐私安全 本地⾃自治 边缘计算应⽤用场景——智慧园区� ➔ 基于边缘计算打造智慧园区，通过视频监控+AI分析实现从⼈人防到技防，提升园区运营效率，提⾼高园区住户体验。� 效率，提⾼高园区住户体验。� ➔ 对监控视频智能分析，实时感知⼊入侵、⼈人流量量⼤大等异常事件，降低园区的⼈人⼒力力成本。� ➔ 端侧⼈人脸抓取，视频分析在边缘侧执⾏行行。云端管理理边缘应⽤用全⽣生命周期，⽆无缝升级。云端AI模型训练，边缘侧推理理。� 端� 边� 云� ⼈人脸 检测 模型� 容器器� ⼈人脸检测� ⼈人流分析� 周界检测� 模型和应⽤用推送、应⽤用管理理、边缘设备托管�

所示：一是应用架构现代化，依据分而治之、开放设计、统一风格 三重设计原则，通过微服务、Serverless、事件驱动和命令职权分离 等先进架构升级应用范式；二是数据架构现代化，以云原生为底座 优化数据摄取、数据存储、数据分析、数据消费、数据治理等能力， 云计算白皮书（2023 年） 16 充分挖掘数据价值等；三是技术架构现代化，从资源管理、运维保 障、研发测试、应用服务等方面构建通用的对上赋能的技术底座； 四 稳定性层面，云上系统稳定性挑战持续存在，系统稳定性保障 云计算白皮书（2023 年） 20 体系不断完善、技术不断创新。云上系统自带“分布式”属性，各 模块之间依赖关系错综复杂，给服务性能分析、故障定位、根因分 析等带来了诸多困难；云上系统故障率随设备数量的增加而呈指数 级增长，单一节点问题可能会被无限放大，日常运行过程中一定会 伴随“异常”发生；同时，节点分布范围更广，节点数量更多，对 厂商对稳定性保障体系的建设均已有较完善的实践，如阿里云的 “1-5-10 机制”、华为云的“确定性运维”、腾讯云的“混沌蓝军机 制”。二是可观测性成系统“中枢神经”。可观测性提供了实时监测 和系统分析的能力，完善的系统可观测性相当于人体的“神经系统”， 感知系统状态、定位系统故障，协助进行容量治理及性能调优，并 通过建立基线模型和监测系统的行为模式，来检测和预测异常情况， 实现自动化运维和

DMS 分布式 数据库 DDM 应用编排引擎 AOS App/PaaS/IaaS 资源一键式创建 应用运维 AOM 应用性能管理 APM 应用拓扑 调用链 SLA指标 日志关联分析 异常预警 故障回溯 软件开发服 务 DevCloud 云性能测试 CPTS PaaS IaaS 开发测试 统一编排 自动化部署、微服务注册发现与治理、中间件运行环境 智能运维 测序SaaS 服务效率提升60% 陕西图灵生物主要面向医院、研究机构等提供基因测 序，人体健康监测，大数据分析等生物健康产品及解决 方案。 挑战： • 全基因测序原始数据约100GB/人，数据分析性能要 求高 • 测序需求多样，测序流程难以灵活自定义 基于容器的生物信息分析平台 • 结合FPGA加速计算可进一 步压缩成本 基因测序（测序仪） 数据上传 源数据 存储 基因拼接/对比/注释

Devops、资 源管理任务调度） 工业互联网平台 - 制造业大势所趋 • 全球工业互联网平台数量 > 150 国家 研究内容 代表成果 政策扶持 工业互联网综合平台，采用数据流打通与 数据分析衍生价值的结构 Predix平台 GE联合AT&T, CISCO, IBM, INTEL等企业组建工业互联网 联盟(IIC), 发布参考架构IIRA. 基于云的开放式物联网操作系统，实现全 面的系统集成和数据融合，打破数据孤岛 产品迭代：如何持续演进 和优化 • 外包管理：如何标准化降 低管理成本，提高质量 外包开发模式 资源利用率KPI 01 04 02 03 海尔集团业务转型 - 架构演进 工业互联网 - 行业分析 海尔工业互联网 -才云整体解决方案 海尔工业互联网 - 才云整体解决方案 多集群管理 存 储 网 络 混合云 监控日志 基础服务 镜像仓库 认证鉴权 资源管理 面向业务开发 CI/CD 运维中台 云端操作系统 数据中台 面向数据与智能 数据管理 大数据 机器学习 资源管理 深度学习 AI工具 API IOT中台 面向行业解 决方案 边缘计算 数据通道 数据分析 API 海尔工业互联网 - 微服务之框架支持 Netflix Config Server （git based） spring boot spring boot Kubernetes

------- wiki AI 具体应用场景 机器学习 vs 深度学习 • 机器学习是指通过算法，对数据进行分析，最终得出判断。 • 深度学习是指通过人工神经网络，通过对数据进行分析学习， 最终得出判断。 • 机器学习最难的地方在于特征的提取，而深度学习认为特征 提取是可以通过人工神经网络学习而得出结论的。深度学习 在非结构化数据方面有很大的优势。 GPU 支持 即将上线 有 远程命令行支持 有 有 TaaS 运行原理 TaaS 主要功能 – 数据存储 TaaS 主要功能 – 项目管理 TaaS 主要功能 – 项目精准度分析及汇总 TaaS 主要功能 – 模型训练 TaaS 主要功能 – 模型上线服务 TaaS 主要功能 – AI 算法库