Inc. All Rights Reserved. 2 关于技术雷达 3 雷达一览 4 贡献者 5 本期主题 6 本期雷达 8 技术 11 平台 19 工具 25 语言和框架 36 Thoughtworks 技术雷达 © Thoughtworks, Inc. All Rights Reserved. Thoughtworks 技术雷达 关于技术雷达 Thoughtworker 论结果，从首席技术官到开发人员，雷达将会为各 路利益相关方提供价值。这些内容只是简要的总结。 我们建议您探索雷达中提到的内容以了解更多细 节。技术雷达的本质是图形性质，把各种技术项目 归类为技术、工具、平台和语言和框架。如果技术 可以被归类到多个象限，我们选择看起来最合适的 一个。我们还进一步将这些技术分为四个环以反映 我们目前对其的态度。 想要了解更多技术雷达相关信息，请点击： thoughtworks 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 和质量风险。 衡量生产力有多有效

年 1 月，工业和信息 化部等六部门出台《关于推动能源电子产业发展的指导意见》，明确 指出要加快云计算技术推广应用。2023 年 4 月，工业和信息化部等 八部门发布《关于推进 IPv6 技术演进和应用创新发展的实施意见》， 鼓励推动 IPv6 与云计算等技术的融合创新，促进云计算和网络协同 发展。 地方层面，各地结合上云用云现状，持续推动云计算与实体经 济融合走深。为推动实体经济数字化转型和创新发展，各省市根据 2022 年中国公有云 IaaS 厂商市场占比 （三）云计算技术不断推陈出新，满足多样性场景需求 助力产业升级 模式层面，应用现代化赋能全场景应用，加速产业数字化升级。 应用现代化是一个长期的、持续演进的，通过应用的现代化建设不 断贴近从而最终实现业务价值、达成企业战略目标的过程，涵盖旧 应用的现代化改造和新应用的现代化构建。云原生是云时代背景下 构建现代化应用的最典型技术方案，但应用现代化并非单纯依靠技 工程化运作成为平台产品，平台产品随着组织变化而演进，其各个 组件可根据实际使用情况来升级扩展。这类集成产品通常被称为内 部开发者平台，是工程团队已经部署的技术和工具之上的全新一层。 演进路线方面，容器云平台为开发者构建和运行分布式应用带来了 便利，但同时将复杂资源暴露给了开发者，知识门槛高，并且开发 者难以从众多资源中定位业务故障。而容器云平台及传统 PaaS 等经 过平台工程化，可演进为面向开发者的一站式平台，灵活组合

顾静，研发工程师 • 邓隽，技术专家 我们参与打造 • 容器服务（ACK/ASK） • 容器镜像服务（ACR） • 服务网格（ASM） • … 1 Kubernetes 典型异常 2 检测框架演进 3 生产实践 4 总结 Kubernetes 使用日常 • 应用部署 • 集群扩容 • 组件升级 • … • 找出集群不正常工作的原因 : ( Kubernetes 典型异常 组件异常 适用于集群安全检测 仅能检测集群安全性 kubectl-trace 在集群中运行 bpftrace 检查 Kernel 仅能检测 Kernel 相关问题 要求熟悉 bpftrace 语言 1 Kubernetes 典型异常 2 检测框架演进 3 生产实践 4 总结 我们的目标 实现 Kubernetes 集群异常检测框架 支持集群多维度异常检测能力 支持集成开源检测组件 检测框架 Ver.1 { 检测代码在膨胀 检测能力迭代需要加速 检测框架 Ver.2 { 动态定制 动态扩展 Ver.2 DSL DSL (Domain-Specific Language) • 领域特定语言指专注于某个应用程序领域的计算机语言 • 目标受众为非程序员、业务员或最终客户 典型的 DSL • 正则表达式 Ver.2 动态化 Dynamic Engine Command Policy Executor

com/content/blog/ monoliths-to-microservices 微服务拆分原则 DevOps 服务框架 Dubbo 可观测性 混沌工程 服务治理 Spring Cloud 多语言微服务 API管理 服务压测 分布式事务 分布式调度 API网关 服务注册发现 负载均衡 服务配置 无损下线 服务容错 服务路由 服务鉴权 限流降级 服务元数据 服务测试 服务mock Pandora One Agent One Mesh • 基于隔离容器 • 运维治理效率 大幅提升 • 无侵入 • 0升级成本 • 全面兼容开源 • 无侵入 • 多语言 • 依赖冲突难管理 • SDK升级成本高 微服务治理演进路线 • 服务元信息 • 服务契约管理 • 服务测试 • 服务Mock • 开发环境隔离 • 端云互联 运行态Ops 开发态Dev • 无损下线 • Agent MCP Service Mesh xDS xDS • 调用互通 • 监控互通 • 治理互通 xDS xDS 服务治理 无损下线 离群实例摘除 标签路由 服务鉴权 链路跟踪 多语言互通

Kubernetes 系统的构建和优化  KubeBrain/ KubeGateway/ KubeZoo 等多个项目的发起人 • 背景介绍 • 设计思路 • 性能优化 • 落地效果 • 未来演进 背景 • Kubernetes 规模增大 10 倍以上  公司业务快速发展  存储、大数据、机器学习等场景云原生化 • 新场景对 Kubernetes 性能要求更高  离线场景，Pod 设计新的元信息存储 … 如何解决存储瓶颈？ KubeBrain 1. 大脑 2. 谐音科比 Kobe Bryant • 背景介绍 • 设计思路 • 性能优化 • 落地效果 • 未来演进 K8s 元信息存储的需求 (1)  读 • 单 Key 读，提供线性一致性 • Range 扫描读，支持快照读，支持分页  写 • K8s 乐观锁 resource version 增量事件，达到 最终一致性 逻辑层 – 选主 逻辑层 – TSO 接入层 接入层 客户端 客户端 K8s 元信息存储的需求 • 背景介绍 • 设计思路 • 性能优化 • 落地效果 • 未来演进 性能优化 写优化 - 1 降低锁粒度 存储引擎替换 表锁 -> 行锁，增大了写的并发 写优化 - 2 单点写 -> 多点写 multi raft range 分片，增大写并发 Brain

彭友顺 石墨文档 基础设施负责人 目 录 1 架构演进 01 2 微服务的生命周期 02 3 如何管理好微服务 03 架构演进 第一部分 架构演进 单体应用时期 垂直应用时期 微服务时期 快速、简单 耦合强 隔离、稳定 复制多 隔离、稳定 复用高 架构演进 组件增多 架构复杂 维护困难 架构演进 传统模式 K8S模式 应用开发 启动方式 日志采集

里巴巴集团在大规模场景下使用 k8s 碰到的稳定性、容器编排质量和性能问 题。❖ 阿里巴巴容器的发展历程 ❖ 基于 k8s 云原生改造实践 ❖ k8s 规模及性能优化实践 ❖ 云原生应用管理演进路线 主要内容阿里巴巴容器的发展历程 2013 初步探索 使用容器的方式替换传统使用 VM 部署应用的，基于 lxc 自研 了 t4 容器并构建了 AI 集团管理 系统 2017 统一资源池 Containers Cluster Management IDC Servers Networking 神龙裸金属 ECS ECI基于 k8s 云原生改造实践落地 k8s 面临的两大难题 向全面云化演进 集群规模庞大 多种工作负载 业务形态多样 运维链路复杂 应用定义标准缺失落地 k8s 面临的主要挑战 What we are moving to Cloud Native: •almost Node 离线数据统计 应用预估峰 CPU值CR Agent Pod Pod Pod Node Agent Pod Pod Pod Node Scheduler云原生应用管理演进路线云原生应用管理的特征 • 标准化 • 开放 • 一次定义，随处运行 https://openappmodel.io 联合推出 开放云原生应用模型OAM 的应用定义与架构模型Thank

从Mesos到Kubernetes 孙寅 平台演进 PaaS DCOS DCBrain 体系架构 Mesos时代 容器网络 方案演进：MACVLAN（DHCP）->Flannel（HostGW） DEMO过：MACVLAN（自定义CNI插件）、Calico、Culim 网络性能、架构可靠性的最佳折中 存储架构 根分区 /home分区

根本看不懂 • 运维关心 某内部 PaaS 精挑细选，只剩下 ~5 个 Deployment 的字段允许研发填写。 简单却能力不足： 思考题： 有状态的复杂应用如何管理？ 基础设施能力还如何演进和透出？ 研发自己的诉求如何传达给运维和基础设施？ K8s 扩展能力的真实情况 我的 Zookeeper 该用 哪种K8s Workload 接入？ 你恐怕得写个 Operator…… Operator是啥？ K8s API • 对运维简化 K8s API • 自由描述非 K8s 资源 每个公司/团队都有自己的应用定义 …… 思考题： • 标准吗？能复用吗？ • 如何与开源生态协作？ • 如何迭代、演进？ Pinterest 有赞 Kubernetes API 到底应该怎么玩儿？ Kubernetes Deployment Service Pod Node RBAC 研发 运维 K8s

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 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