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） 扩展性 - ⽀支持 AI ⼯工作流 运⾏行行 AI 应⽤用 KUBEFLOW 的应⽤用 • Kubeflow 社区的联合创始⼈人 • 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 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 关注并回复 kubecon18 P7 展台

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� ⾏行行时内存占⽤用约10MB)，解决了了边缘资源的约束问题。� ➔ 通过在云边之间构建的双向多路路复⽤用⽹网络通道，解决了了从云端管理理⾼高度分布的海海量量节点和设备难的问题。� ➔ 南向⽀支持对接物联⽹网主流的通信协议（MQTT，Bluetooth，Zigbee，BACnet等），解决了了异构硬件接⼊入难的问题。� 开源的云、边协同边缘计算框架 Why KubeEdge——CNCF 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

K8S多环境 • 基于jenkins的传统发布 K8S多环境发布一期方案 • 一期通过K8S发布，一键master • 新增服务模版，自动生成deployment K8S多环境二期优化实战 • 一套代码，支持多种环境 • 物理隔离的多环境 • 共享资源的多环境 收益总结 • 降低服务器使用成本40% • 运维100%自动化 • 多云部署，高可用 P-1 为什么要做多云多K8S多环境 ‣ 标准的dev 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 … …

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 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 状态的服务 03 监控 04 Think K8S的有两种⽤用户：服务账号(SA)和普通⽤用户(User)，但K8S不不会管理理User，如何管理理User？ • K8S有⼀一套完整的权限系统，但如何处理理User与权限的绑定？ • 对于多集群，如何实现User跨集群的管理理？ 基于RBAC实现账号管理理隔离 Think in Cloud . 北北京 基于RBAC实现账号管理理隔离 • 选择Token认证⽅方式 • 通过服务账号SA模拟普通⽤用户User，即User与SA⼀一⼀一对应

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 ����������������� ������������� • IaaS：AWS、OpenStack与物理机 • 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 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 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

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

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 酷爱技术。我们致力于建造技 术，研究技术，测试技术，开源技术，书写技术， 并不断改进技术。支持卓越软件并掀起 IT 革命是 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 内容生成（文本、图片和视频）、代码生成到总结概述和翻译等各种问题。通过自然语言的抽象层，这些大模型 成为了强大的工具库，被诸多信息工作者广泛使用。我们讨论了大语言模型的各个方面，包括自托管式大语言 模型，相较云托管的大语言模型，它支持更多的定制和管控。随着大语言模型日益复杂，我们正在深思如何在 小型设备上运行大语言模型，特别是在边缘设备和资源受限的环境中。我们还提到有望提高性能的 ReAct 提示 工程，以及利用大语言模型驱