Golang⼤规模云原⽣应⽤管理实践 刘洋（炎寻） 关于我 • 毕业于中国科学技术大学，定居杭州 • 就职于阿里云-云原生应用平台团队 • Problem Solver，聚焦中间件，容器，Kubernetes，PaaS平台… • OAM社区成员 开局一张图 规模化应用交付效率对比去年 每万笔峰值交易的IT成本对比4年前 提升1倍 下降80% 云原生 技术 稳定 成本 效率 效率 云原生-程序员视角 基础设施 K8s 云原生生态（CNCF） 云原生应用 云原生是以容器技术为基础围绕着Kubernetes进行的一场技术标准化演进。通过标准可扩展的调度，网络， 存储，容器运行时接口来提供基础设施；通过标准可扩展的声明式资源和控制器来提供运维能力。两层标 准化推进了细化的社会分工，各领域进一步提升规模化和专业化，全面达到成本，效率，稳定性的优化。 4 6 7 2 Custom controller Network plugins Storage plugins 统筹规划， 降低成本 自动化运维， 提升稳定性 非业务逻辑剥离， 提升交付效率 Golang与云原生生态（CNCF） 项目数占比: 214/1512（14.2%） Github star数占比:1265737 / 2458072（51.5%）市值占比: $8.08T/$19.46T(41.5%)

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 代码、应用、CICD 流水线 容器 Pod Controller 调度 Node Sidecar CNI CSI 为了更好的用户体验： 用户 期望： K8s 提供： 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

云原⽣ DevOps 平台 企业咨询 产业数字化 研发加速度 产品介绍 01 公司介绍 KodeRover 是国内云原⽣ DevOps 领域的领军企业，帮助企业提升产 研⼯程化⽔平，加速产业数字化进程，快速响应市场需求。核⼼团 队由国内外云计算、DevOps、⼯程运筹学领域专家组成，已连续完 成由盈动和经纬领投的天使轮/PreA 轮融资。公司旗舰产品云原⽣ DevOps 平台 Zadig 制定者，开启了软件交付 3.0 时代。 02 产品介绍 公司⾃主研发的旗舰产品 Zadig 在 GitHub 上核⼼开源，⽤平台⼯程 ⽀撑软件研发全⽣命周期，让产研⾼效协同，稳定迭代。Zadig 内 置了 K8s YAML、Helm Chart、主机等复杂场景最佳实践，适⽤云原 ⽣转型/上容器云、研发效能提升、⼤规模微服务环境治理、研发 数字化转型等应⽤场景，在企业服务、数字化转型、新能源汽⻋领 域⼴泛落地 团队借鉴学习的。” Zadig 理念 & 应⽤ Zadig 具备丰富的开放能⼒ 可以集成⼀切 Zadig 产品特性 路特斯某运维团队，抛弃传统⼯具，⽤ Zadig 将研发重复性事务⾃动 化、平台化，⼤幅度缩短新项⽬投产时间，轻盈应对全球多云复杂交 付场景。践⾏“SIMPLIFY，THEN ADD LIGHTNESS”哲学，⽤软件研发能⼒赛 出 F1 性能！ 极氪某部⻔，使⽤ Zadig 实现软件研发

rights reserved. 构建统一的云原生应用 可观测性数据平台 DeepFlow在混合云中的实践总结 向阳@云杉网络 2022-04-09 1. 可观测性数据平台的挑战 2. 解决数据孤岛：AutoTagging 3. 降低资源开销：MultistageCodec 4. 统一数据平台的落地思路及案例 构建统一的云原生应用可观测性数据平台 看云网更清晰 Simplify the growing 统一的可观测性数据平台 telegraf 看云网更清晰 Simplify the growing complexity. 挑战：数据孤岛、资源开销 数据 孤岛 资源消耗 telegraf 1. 可观测性数据平台的挑战 2. 解决数据孤岛：AutoTagging 3. 降低资源开销：MultistageCodec 4. 统一数据平台的落地思路及案例 构建统一的云原生应用可观测性数据平台 看云网更清晰 看云网更清晰 Simplify the growing complexity. OpenTelemetry的方法 统一的上下文 以追踪为核心 看云网更清晰 Simplify the growing complexity. OpenTelemetry的方法 Tag, Exemplars (TraceID, SpanID) Tag, TraceID, SpanID TraceID & Tag

Apache Pulsar 云原⽣时代的消息平台 翟佳 streamnative.io ⾃我介绍 • 开源项⽬爱好者： • Apache Pulsar PMC成员 • Apache BookKeeper PMC成员 • EMC -> StreamNative • 华中科⼤ -> 中科院计算所 • Pulsar 的根本不同 • Apache Pulsar 简介 • Pulsar 持久化（fsync）、⼀致性（ack: all）、多Topic • IO不隔离：消费者读Backlog的时候会影响其他⽣产者和消费者 streamnative.io Apache Pulsar 特性 • 云原⽣架构： • 存储计算分离 • 分层 + 分⽚ • ⾼性能 + 强⼀致性 • ⽀持统⼀的 Queue 和 Stream 的接⼝。 • 丰富的企业级特性 • 多租户隔离 — 百万Topics — 跨地域复制 Pulsar 简介 • Pulsar 的⽣态和社区 • Pulsar 的根本不同 • Apache Pulsar 简介 • Pulsar 的云原⽣架构 • 企业级流存储： BookKeeper streamnative.io Pulsar： 云原⽣的架构 —— 分层 + 分⽚ • 存储和计算分离 • 节点对等 • 独⽴扩展 • 灵活扩容 • 快速容错 streamnative.io

面向开发者的云原生 DevOps 平台 角色： 产品 / 架构 开发 测试 运维 运维 / 开发 技术支持 事件 需求设计 架构设计 拆任务、写代码 代码集成 xN 单元测试验证 xN 代码扫描 xN 自测、联调 xN 集成验证 xN 写测试用例 系统验证 xN 自动化测试 xN 性能测试 xN 安全测试 xN 数据变更 xN 部署预发环境 xN 部署生产环境 xN 部署 / 灰度上线 xN 监控 / 告警 xN 版本归档 xN 交付追踪 xN 数据度量 xN 服务、工单管理 事件、缺陷管理 想 法 用 户 运行阶段 需求阶段 研发阶段 现代软件交付挑战：开发 5 分钟，上线 2 小时 服务一：设计 | 代码编写 | 构建 | Zadig 采用「云原生产品级交付」设计理念 数字化产研协同 • 环境 - 统一开发者协作平面 • 工作流 - 统一交付变更通道 • 异构支持 - 统一产研运管理平面 重视开发者体验，工程师不再做脏活累活 传统 DevOps 体系 Zadig 云原生 DevOps 平台 高人效 低人效 低人效 / 低质量 / 低效率 / 高成 本： 人淹没在系统的海洋里，无数平台手工切换 高人效

面向开发者的云原生 DevOps 平台 角色： 产品/架构 开发 测试 运维 运维/开发 技术支持 事件 需求设计 架构设计 拆任务、写代码 代码集成 xN 单元测试验证 xN 代码扫描 xN 自测、联调 xN 集成验证 xN 写测试用例 系统验证 xN 自动化测试 xN 性能测试 xN 安全测试 xN 数据变更 xN 代码变更 xN 配置变更 xN 部署测试环境 xN 部署预发环境 部署预发环境 xN 部署生产环境 xN 部署/灰度上线 xN 监控/告警 xN 版本归档 xN 交付追踪 xN 数据度量 xN 服务、工单管理 事件、缺陷管理 想 法 用 户 运行阶段 需求阶段 研发阶段 现代软件交付挑战：开发 5 分钟，上线 2 小时 服务一：设计 | 代码编写 | 构建 | 测试 | 部署 | 发布 服务二：设计 | 代码编写 | 构建 | 测试 | 部署 每天多次提交提早验证 Zadig 采用「云原生产品级交付」设计理念 数字化产研协同 • 环境 - 统一开发者协作平面 • 工作流 - 统一交付变更通道 • 异构支持 - 统一产研运管理平面 重视开发者体验，工程师不再做脏活累活 传统 DevOps 体系 Zadig 云原生 DevOps 平台 高人效 低人效 低人效/低质量/低效率/高成本： 人淹没在系统的海洋里，无数平台手工切换 高人效/高质量/高效率/低成本：

以SBOM 为基础的 云原生应用安全治理 董毅@悬镜安全 一瓶“牛奶”——你会喝吗？ 安全的保障——成分清单和监管机构 • 成分清单用于实现可见性（透明度） • 监管机构保障成分清单的可信度 软件物料清单 • 软件物料清单（SBOM, Software Bill Of Material）是代码库中所有开放源代码和第三方组件的清单。 • SBOM能够列出管理这些组件的许可证，代码库中使用的组件的版本及其补丁程序状态。 使用的组件的版本及其补丁程序状态。 云原生应用安全风险面 第三方组件 开源组件 应用安全 风险面 Web通用漏洞 SQL注入、命令执行、XXE、XSS等OWASP TOP10 业务逻辑漏洞 水平/垂直越权、短信轰炸、批量注册、验 证码绕过等 合规需求、安全配置 未能满足安全合规、未建立安全基线、敏 感数据泄漏 开源组件/闭源组件 CNNVD、CNVD、CVE等 开源许可风险 拟 化 > 容 器 化 聚焦到应用系 统风险源头 API安全性 失效的用户认证、安全性、错误配置、注入等 闭源组件 软件物料清单的描述 软件物料清单（SBOM, Software Bill Of Material）是云原生时代应用风险治理的基础设施。 特点： • 是治理第三方组件风险（开源+闭源）的必备工具； • 可深度融合于DevOps应用生产模式； • 可与多种DevS

Volcano加速金融行业大数据分析平台 云原生化改造的应用实践 汪 洋, 华为云 Volcano 社区核心贡献者 大数据平台云原生面临的挑战 传统大数据平台云原生化改造成为必然趋势 大数据分析、人工智能等批量计算场景深度应用于金融场景 作业管理缺失 • Pod级别调度，无法感知上层应用 • 缺少作业概念、缺少完善的生命周期的管理 • 缺少任务依赖、作业依赖支持 调度策略局限 • 不同框架对作业管理、并行计算等要求不通 • 计算密集，资源波动大，需要高级调度能力 资源规划复用、异构计算支持不足 • 缺少队列概念 • 不支持集群资源的动态规划以及资源复用 • 对异构资源支持不足 传统服务 大数据 人工智能 云原生大数据平台 大数据、AI等批量计算场景 云原生化面临的挑战 Volcano 架构 项目概况： • 业界首个云原生批量计算平台 • 2019年 统一的作业管理 提供完善作业生命周期管理，统一支持几乎所有主流的计算框架，如 Pytorch, MPI, Horovod, Tensorflow、Spark等。 2. 丰富的高阶调度策略 公平调度、任务拓扑调度、基于SLA调度、作业抢占、回填、弹性调度、 混部等。 3. 细粒度的资源管理 提供作业队列，队列资源预留、队列容量管理、多租户的动态资源共享。 4. 性能优化和异构资源管理 调度性能优化，并结合

All rights reserved. 云原生应用可观测性实践 向阳 @ 云杉网络 2021-12-08 simplify the growing complexity © 2021, YUNSHAN Networks Technology Co., Ltd. All rights reserved. 可观测性 - What & Why 云原生社区可观察性SIG-定义 https://i 2021, 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 growing complexity © 2021, YUNSHAN Networks Technology Co., Ltd. All rights reserved. 2.0 服务：统一的可观测性平台 可观测性平台（Metrics、Tracing、Logging） 基础设施团队 业务团队A 业务团队B 业务团队C 业务团队D …… 存储、检索服务 观测数据 观测数据 观测数据 观测数据 simplify