© XXX Page 1 of 30 Curve元数据节点高可用© XXX Page 2 of 30 1. 需求 2. 技术选型 3. etcd clientv3的concurrency介绍 3.1 etcd clientV3的concurrency模块构成 3.2 Campaign的流程 3.2.1 代码流程说明 3.2.2 举例说明Campagin流程 3.3 Observe的流程 异常情况4：Etcd集群的follower节点异常 4.2.7 各情况汇总 1. 需求 mds是元数据节点，负责空间分配，集群状态监控，集群节点间的资源均衡等，mds故障可能会导致client端无法写入。 因此，mds需要做高可用。满足多个mds, 但同时只有一个mds节点提供服务，称该提供服务的mds节点为主，等待节点为备；主节点的服务挂掉之后，备节点能启动服务，尽量减小服务中断的时间。 需要解决的问题就是：如何确定主备节点。 需要解决的问题就是：如何确定主备节点。 2. 技术选型 提供配置共享和服务发现的系统比较多，其中最为大家熟知的就是zookeeper和etcd, 考虑当前系统中mds有两个外部依赖模块，一是mysql， 用于存储集群拓扑的相关信息；二是etcd，用于存储文件的元数据信息。而etcd可以用于实现mds高可用，没必要引入其他组件。 使用etcd实现元数据节点的leader主要依赖于它的两个核心机制:

进击的 Traefik 杨川胡（阳明） 知群后台负责人 2019.10.26 Service Mesh Meetup #7 成都站 云原生边缘路由器探秘杨川胡（阳明） 知群后台负责人，原小米视频后台高级研发 ，《Prometheus 深入浅出》作者，「k8s技 术圈」社区作者，现阶段专注于云原生技术 领域，希望成为一个有产品思维的工程师1 Traefik 介绍 2 Traefik Traefik 2.0 核心概念 3 Traefik With Docker 4 Traefik With KubernetesTraefik 是什么？ • 云原生的边缘路由器 • 让部署微服务更加便捷而诞生的现 代 HTTP 反向代理、负载均衡工具 • 它支持多种后台 (Docker, Swarm, Kubernetes, M arathon, Mesos, Consul, Etcd, Z ookeeper •其他功能......1 Traefik 介绍 2 Traefik 2.0 核心概念 3 Traefik With Docker 4 Traefik With KubernetesTraefik 是一个边缘路由器Traefik 自动服务发现Traefik 2.0 架构 • Providers 用来自动发现平台上的服务 • Entrypoints 监听传入的流量（端口等… ） • Routers 分析请求（host

在网格的边缘试探 企业Istio试水指南 崔秀龙 2019.1.6 Service Mesh Meetup #5 广州站感谢 • 蚂蚁金服 • ServiceMesher 社区 • Istio贡献者们关于我自己 • HPE（前惠普）软件分析师 • 从业第二十个年头，中老年乙方技术人员 • Istio、Kubernetes项目成员 • Istio.io全球贡献第二 • Kubernetes权威指南系列作者之一

高级能力-自动化-AIoT以及赋能业务-边缘计算(Edge Cloud )-1 远端控制 云端分析系统 设备端 自动化解决用户使用体验问题，计算量属于窄带范畴， 所以计算算力重点在于云端，云端计算体系架构成熟， 成本较低，在业务上本地的设备根据模式信号反馈一些 动作，比如下雨关窗帘，是自动化范畴，上传云端的数 据都是属性数据，比如谁什么时候干了什么，后续云端 根据个人喜好数据为用户提供比如按照个人喜好调节温 .. 远端控制 云端分析系统 设备端 (现场)边缘计算BOX 业务场景复杂，对算力、通信要求很高，计算放置于 云端时效性差，另外无法现场就对业务进行处理，比 如计算路口交通事故预警，给予司机及时提示等，所 以将算力卸载在距离业务现场、设备最近的地方，就 是边缘计算的场景，它的价值空间远超AIoT，可以更 大范围为客户赋能，IoT和边缘计算一定走向融合。 定位为基于物模型的计算 定位为基于业务的计算 定位为基于业务的计算 高级能力-自动化-AIoT以及赋能业务-边缘计算(Edge Cloud )-2 • 为了更好的为客户业 务场景赋能，比如路 口的交通事故识别和 预警等等需要低时延 高算力的场景，需要 实现云边一体纳管， 简化运维，降低成本， 客户专注于业务领域。 • 无论是AIoT还是边缘 计算，核心要素是计 算，计算平台的训练 平台位于云端，而推 理计算位于BOX端，并 且能够适应各类算法 和硬件的要求，形成

YUNSHAN Networks Technology Co., Ltd. All rights reserved. 1. 可观测性的成熟度模型 2. 构建内生的可观测性能力 3. 在混合云、边缘云中的实战 4. Talk is cheap, show me the demo! 目录 simplify the growing complexity © 2021, YUNSHAN Networks YUNSHAN Networks Technology Co., Ltd. All rights reserved. 1. 可观测性的成熟度模型 2. 构建内生的可观测性能力 3. 在混合云、边缘云中的实战 4. Talk is cheap, show me the demo! 目录 simplify the growing complexity © 2021, YUNSHAN Networks Ltd. All rights reserved. 混合云全栈可观测架构 〔分布式〕 流量分析 解析 聚合 关联 压缩 零侵入的流量采集与分析 发送 零侵入的云原生应用可观测性 Flow 数据节点 云原生，水平扩展 监控数据 性能指标 调用日志 网络链路 由业务代码驱动的可观测性数据、云API数据 调用关系 知识图谱 链路追踪 黄金指标 关联 应用链路（Tracing） 应用日志（Logging）

人工智能 大数据 离线计算 全链路压测 边缘计算 敏捷调度 故障演练人为失误 http://integracon.com/11-leading-causes-downtime/ 45%最佳实践之容器化DevOps 杭州 容器集群 集群 伦敦 Serverless集群 自动安全扫描 镜像签名 全球自动分发 智能构建 上海 边缘集群 ECS ECI 应用定义 ACR 博 2.4倍性能提升 百亿实时样本 万亿维度模型云原生基础设施 新生态 新算力 新基石 全球化部署 单集群万节点规模 云边端一体化 延时降低75% 混合云2.0架构 交付效率提升3倍 全链路安全架构 实时风险监测、告警、阻断 极速弹性 分钟级1000节点伸缩 异构算力 利用率提升5倍 沙箱容器 强隔离，90%原生性能 容器云应用市场 合作伙伴计划 阿里云容器服务Thank

来阻止攻击，属于一种主动的态势感知和风险隔离技术手段 可以自动化的对非预计风险进行识别和风险隔离 对系统性能有一定影响 可信计算 核心目标是保证系统和应用的完整性，从而保证系统按照设计预期所规 定的安全状态。尤其是像边缘计算BOX这种安全防护，根据唯一Hash值验 证，可以实现极为简单的边云接入操作，运行态并不会影响性能。 可信根一般是一个硬件，比如CPU或者TPM，将从 它开始构建系统所有组件启动的可信启动链，比 云原生应用场景对服务的敏捷度、灵活性要求非常高，很多场景期望容器的快速启动、灵活的调度，这样即需要存储卷也能敏捷的根据 Pod 的变化而调整。 需求表现在： • 云盘挂载、卸载效率提高：可以灵活的将块设备在不同节点进行快速的挂载切换； • 存储设备问题自愈能力增强：提供存储服务的问题自动修复能力，减少人为干预； • 提供更加灵活的卷大小配置能力。 2. 监控能力需求 • 多数存储服务在底层文件系统级别已经提供 Operator：实现自动启动存储集群，并监控存储守护进程，并确保存储 集群的健康； • Agent：在每个存储节点上运行，并部署一个 CSI / FlexVolume 插件， 和 Kubernetes 的存储卷控制框架进行集成。Agent 处理所有的存储操 作，例如挂载存储设备、加载存储卷以及格式化文件系统等； • Discovers：检测挂接到存储节点上的存储设备。 Rook 将 Ceph 存储服务作为 Kubernetes 的

OCI制品（artifact）：镜像，Helm Chart，CNAB，OPA bundle等等 云原生与制品管理 [2] Registry: •制品存储仓库 •分发制品的媒介 •访问控制与管理的节点 初识Harbor [1] 官方网站：goharbor.io CNCF毕业项目 落地在很多企业级 产品中 Apache 2.0协议下 开源 GitHub代码库: https://github Docker Client push pull pull 制品的高效分发-复制 [2] 主从模式(/中心-边缘模式） 制品的高效分发-缓存 • 在项目级别提供“缓存”能力 • 已缓存下来的制品与“本地”制品无异 • 相关的管理策略可以应用到缓存的镜像上，比 如配额、扫描等 • 目前仅支持上游Dockerhub*和其它Harbor，

p 为了观测偏误信息加入后50个代理意 见动态的具体呈现，研究通过依存关系 构造三个科学共识的语义图谱，并和无 偏误状态进行对比。对每个科学共识议 题，选择图中最有代表性的40个实体 （基于节点的度）。 p 在自然语言处理中，依存关系是用于描 述句子中词与词之间的关系，帮助揭示 句子的句法结构。包括nsubj（名词性 主语）、 dobj（直接宾语、pobj（介 词宾语）、attr（属性）、ROOT（根 孕妇救援通道： ✓ 自动生成医疗档案二维码 ✓ 无人机勘察可行路线 ✓ 协调民间救援队GPS定位 老人转移方案： ✓ 调取智能手环历史活动轨迹 ✓ 社区志愿者网络即时广播 ③ 企业级应急： 启动边缘计算节点转移关键数据 生成政府灾情报告模板（自动填充损失评估） ④ 社会协作： 创建临时物资交换区块链账本 多语言求援信息自动生成（对接领事馆系统） 技术红利： 救援响应速度提升3.2倍，资产损失减少78%，危机持续时间压

1 /dev/poll 轮询对象 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1105 18.4.2 边缘触发和水平触发的轮询 (epoll) 对象 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1106 18.4.3 Poll 对象 . . . 抽象文法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1909 32.1.2 节点类 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1912 32.1.3 3.13.0 堆是一种二叉树，其中每个上级节点的值都小于等于它的任意子节点。我们将这一条件称为堆的不变性。 这个实现使用了数组，其中对于所有从 0 开始计数的 k 都有 heap[k] <= heap[2*k+1] 且 heap[k] <= heap[2*k+2]。为了便于比较，不存在的元素将被视为无穷大。堆最有趣的特性在于其最小的元素始终 位于根节点 heap[0]。 这个 API 与教材的