TKE使用eBPF优化 k8s service Jianmingfan 腾讯云 目录 01 Service的现状及问题 优化的方法 02 和业界方法的比较 性能测试 03 04 解决的BUG 未来的工作 05 06 01 Service的现状及问题 什么是k8s Service • 应用通过固定的VIP访问一组pod，应用对Pod ip变化 无感知 • 本质是一个负载均衡器 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 02 优化的方法 指导思路 • 用尽量少的cpu指令处理每一个报文 • 不能独占cpu • 兼顾产品的稳定性，功能足够丰富 弯路 • 为什么DPDK不行？ • 独占cpu，不适合分布式的lb map • 由于eBPF中没有timer机制 IPVS 如何做SNAT？ 优化方法评价 • 优势 • 大大缩短了数据通路，完全绕过了conntrack/iptables • 不足 • 对内核模块做了一定的修改，部署更困难 03 和业界方法比较 V.S. 纯粹的eBPF service 和其他的优化方法对比 V.S. Taobao IPVS SNAT patch • 复用了IPVS

Copilot、Tabnine 和 Codeium。我们兴奋于 open-source LLMs for coding 在工具领域可能带来的变革，并且我们看到了在编码之外的辅助领域中工具和能力的爆炸式增 长，如用户故事编写辅助、用户研究、电梯演讲和其他基于语言的任务。同时，我们希望开发人员能够负责任 地使用所有这些工具，并且始终掌控主导权，比如 hallucinated dependencies 就是其中一个需要注意的安全 © Thoughtworks, Inc. All Rights Reserved. 7 众多大语言模型 大语言模型（LLMs）为现今人工智能的许多重要突破奠定了基础。目前的应用多使用类似聊天的界面进行交 互，例如 ChatGPT 或 Google Bard。生态中的主要竞争者（例如 OpenAI 的 ChatGPT，Google Bard，Meta 的 LLaMA 以及亚马逊的 Bedrock ，还应使用 Terraform 创建监控和告 警。这将实现更模块化的 IaC，更易于理解和维护。与所有 IaC 一样，同时使用多种方式进行配置变更，会带来 不一致的风险。所以，我们建议禁用通过用户界面和 API 的方式处理配置变更，确保 Terraform 代码始终是唯 一的真实生效的版本。 9. ReAct 提示工程 试验 ReAct 提示工程是一种用于提示大语言模型的方法，相较于思维链（CoT）等竞争方法，ReAct

热点领域和热点方向，试图在市场上抢得先机。 四是云计算技术不断推陈出新，助力产业高质量发展。随着上 云进程持续加深，企业需求逐步向用云转移，效率、性能、安全等 成为用户关注点，应用现代化、一云多芯、平台工程、云成本优化、 系统稳定性、云原生安全等新技术层出不穷，满足用户多样性场景 需求，助力产业数字化升级。 在此背景下，中国信息通信研究院继《云计算白皮书（2012 年）》 之后第 9 次发布云计算白皮书。本白皮书聚焦过去一年多来云计算 （一）数字应用方式与算力资源供给的变革，推动云计算作用转变.......... 26 （二）云计算管理方式不断革新，向下定义算力资源使用新方式.............. 27 （三）云计算持续发挥创新孵化效用，向上定义数字应用新界面.............. 30 四、云计算加速催生算力服务新范式................................................................ 服务能力方面，效率和性能成为云服务商竞争的新手段。随着 用云程度持续加深，用户对云服务的要求从能用转变为好用，促使 云服务商更加关注优质云能力的供给。一是更注重敏捷迭代，提升 效率。用户对加速创新，缩短研发周期，提高迭代效率的需求日益 增大，以 Serverless（服务器无感知）、低/无代码为代表的技术能够 屏蔽复杂的底层基础设施，让用户以最低学习成本、最小使用代价 最大化释放云的生产力，实现快速创新。AWS

应用：统一架构模型，统一服 务总线 • 体系：用户体系，产品体系， 流程体系 • 管理：服务集成，统一管理 应用互联互通 应用形态复杂 • KPI: 峰值CPU利用率不低 于30% • 资源申请：按峰值30%进 行申请 • 峰值：1000TPS, 平时： 100TPS • 做自己擅长的事情，合作 方式开发 • 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 Ingress控制器+Nginx • 支持子域名到服务路由 海尔工业互联网 - 微服务之配置管理 配置中心 应用-A 应用-B 应用-C 应用-D 配置中心优势 : • 配置简单 • 易用的用户界面 • 批量动态更新配置到应用 • 编程接口简单 • 镜像与配置分离 • 按项目管理配置 海尔工业互联网 - 微服务之服务集成 服务总线 APP-A APP-B APP-C Gateway 加速，以及训练过 程的可视化。 模型训练 模型版本管理，模型推理服务的部署 、监控、管理和升级，提供 A/B test 和滚动升级。 模型服务 实现对 GPU 集群资源进行管理，根 据用户作业请求自动分配和回收 GPU 资源。 GPU 集群管理 对接存储系统，管理数据集；提供 notebook 交互式代码开发和调试工 具；管理数据预处理批作业。 模型开发 海尔工业互联网

身份服务 COP 应用 用户A Peer ( Endorser & Committer) Orderer Orderer Orderer Orderer 应用 用户 B Peer ( Endorser & Committer) 应用 用户C Peer ( Endorser & Committer) 应用 用户D Peer ( Endorser SACC2017 Kubernetes架构简介 SACC2017 Kubernetes (K8s)项目 19 • 开源的容器管理平台 • 自动化编排和部署 • 自动化扩展 • 优化资源使用 • 运维容器化应用 • CaaS，介于PaaS和IaaS之间 SACC2017 20 Kubernetes 架构 SACC2017 21 K8s 集群模型 • Fabric 区块链即服务（BaaS）云端部署场景 SACC2017 • 基于Kubernetes容器云平台初步实现BaaS的基础部署步骤。 • 在此之上，增加更多的区块链层运维管理功能，图形化运 维界面，使得开发人员投入更多的精力到应用的业务逻辑 上。 • 详细文档和代码： https://github.com/hainingzhang/articles 44 总结

云原生底座 提供云原生计算、网络、存储等能力，兼容各种集群接入，支持集群从部署、版本升 级、证书变更、配置变更、回收等全生命周期管理，突破 K8s API 性能瓶颈，实现企 业超大规模用户并发使用多集群。针对企业环境，提供场景化的网络方案，实现当前 企业网络基础设施复用的最大化，降低企业使用云原生应用门槛。 涉及的模块：全局管理、容器管理、云原生网络、云原生存储 模块化搭建 Kubernetes 集群纳入容器管理范围， 实现云上、云下、多云、混合云容器云平台的统一管理。 ➢ 集群的快速部署，基于 DaoCloud 自主开源项目 Kubean 支持通过 Web UI 界面快速 部署企业级的 Kubernetes 集群，快速搭建企业级容器云平台，适配物理机和虚拟机 底层环境。 ➢ 一键式集群升级，一键升级 Kubernetes 版本，统一管理系统组件升级。 ➢ 略，为 Pod 定义不同的隔离级 别。 全局管理 全局管理是以用户为中心的综合性服务板块，包含用户与访问控制、企业空 间、审计日志、平台设置等基础服务模块。 ➢ 用户与访问控制：帮助用户安全管理资源的访问权限。您可以通过用户与访问控制创 建、管理、删除用户/用户组，并灵活配置用户/用户组权限，来完成用户职能权限的 划分。 ➢ 企业空间：具有层级结构和访问权限控制的资源隔离单元。您可以按照企业开发环