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 tes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 3 5 1 1 Kubectl plugins 2 Apiserver extension 3 4 5 6 7 Custom applicationconfiguration/oamacree Successfully applied components 新的复杂度-控制器运维 我们要管控大规模的集群，每个集群也会部署大量的控制器，控制器本身的运维成为问题 • 控制器管控平台 • 升级 • 回滚 • 灰度 • 重启 • 观测性 • Prometheus • 统一日志收集 • 事件中心

大规模微服务架构下的 Service Mesh探索之路 敖小剑6月初在深圳举行的GIAC全球互联网架构大会上，蚂蚁金服第一次对外 透露了开发中的Service Mesh产品——Sofa Mesh。 今天我们将展开更多细节，详细介绍蚂蚁金服Sofa Mesh的技术选型， 架构设计以及开源策略。 前言技术选型 Technical 1ü 性能要求 • 以蚂蚁金服的体量，性能不够好则难于接受 Registry Open Service Registry API Data Sync Dubbo Eureka Consul 1. 增加Sofa Registry的adapter，提供 超大规模服务注册和发现的解决方案 3. 增加服务注册的API 2. 增加数据同步 功能，配合edge sidecar实现跨域 和异构的数据交换Edge Sidecar: 东西向服务间通讯的特殊桥梁 服务注册中心

大规模分布式系统架构下调测能力构建之道 李鑫 大纲 分布式环境下开发的调测效率问题 应对之道 远程应用服务 契约测试 分布式消息服务 分布式缓存 分布式服务的“租户”隔离策略 总体调测框架实践 分布式环境下调测方法论 单体应用 服务化 微服务 小中型规模应用+小型团队 中大型规模应用+多团队协同 Cache DB NFS Load Balancer Balancer website website website server server server server (超)大型规模应用+契约协同 应用的发展演变历史 服务化后的问题 多团队协同的分布式环境下，不仅环境“重”，而且外部的服务是别的团队开发 的，你很难得到一个稳定、快速的外部服务提供环境，在此背景下进行功能/接口 调测存在如下困难： 开发依赖重 联调成本高 变动把控困难 调测能力的总体框架及实践展示 分布式环境下调测方法论 Q/A 联系方式： 李鑫 天弘基金 高级架构师 E-mail:lixin.storm@foxmail.com QQ:25893288 欢迎交流： 专注于大规模分布式应用及治理、中间件云化及服 务化(PaaS)、APM监控、基础开发平台、移动应用 平台、企业架构等技术领域。 个人公众号

超大规模深度学习在美团的应用 余建平 美团点评用户平台研究员 自我介绍 自我介绍 2011年硕士毕业于南京大学计算机科学与技术系。毕业后曾在百度凤巢从事机器学习 工程相关的工作，加入美团后，负责超大规模机器学习系统，从无到有搭建起支持千亿 级别规模的深度学习系统，与推荐、搜索、广告业务深度合作，在算法上提供从召回到 排序的全系统优化方案，在工程上提供离线、近线、在线的全流程解决方案。 。 目录 • 美团超大规模模型场景简介 • 超大规模机器学习MLX  MLX平台目标  MLX平台架构 • 模型场景应用  召回模型  排序模型 目录 • 美团超大规模模型场景简介 • 超大规模机器学习MLX  MLX平台目标  MLX平台架构 • 模型场景应用  召回模型  排序模型 美团超大规模模型应用场景 美团推荐 美团搜索 美团广告 美团应用场景简介 美团超大规模模型场景简介 • 超大规模机器学习MLX  MLX平台目标  MLX平台架构 • 模型场景应用  召回模型  排序模型 超大规模模型的有效性 • VC维理论  描述模型的学习能力：VC维越大模型越复杂，学习能力越强  机器学习能力 = 数据 + 特征 + 模型 • 数据  海量数据： 美团的亿级用户、千万级POI • 特征  大规模离散特征 >

蚂蚁金服双十一 Service Mesh 超大规模落地揭秘 黄挺(鲁直) 蚂蚁金服微服务以及云原生负责人 雷志远(碧远) 蚂蚁金服中间件 RPC 负责人2 个⼈人简介 雷志远（碧远） 蚂蚁金服 RPC 负责人 主要 Focus 领域： * 服务框架：SOFARPC（已开源） * Service Mesh：MOSN（已开源） 黄挺（鲁直） 蚂蚁金服云原生负责人 主要

从十到千，响应团队规模的敏捷与DevOps实践-冯斌

周 涛 (广侯) 阿里巴巴 云原生应用平台 技术专家 阿里巴巴超大规模神龙裸金属 Kubernetes 集群运维实践 关注“阿里巴巴云原生”公众号 回复 1124 获取 PPT自我介绍 •嵌入式、微服务框架 •2017 年加入阿里巴巴，负责阿 里集团数十万集群节点规模化运 维管理系统的研发工作 •2019 年参与集团全面上云项目 并经历了整体架构的云原生升级 演进，稳定支撑双11峰值流量分享内容 演进，稳定支撑双11峰值流量分享内容 • 阿里全站上云 • 神龙 (what & why) • 规模化集群运维实践 • 未来工作云原生全景图阿里全站上云 • 2018年底：阿里经济体全面上云 • 2019上云第一仗：基础设施上云 • 双11顺利通过峰值流量考验神龙 X-Dragon • 全称：弹性裸金属服务器（神龙） • 阿里造“神龙”神龙 X-Dragon • 优势： • 性能 • 弹性 的探索和创新成为 可能 • ASI (k8s) + 容器 (runc / runv / kata / ..) + 神龙 = 阿里云原生化 的最佳组合 • 最大的电商平台之一，并池最佳化资源利用率 • 大规模混部、优先级差异化提升资源使用效率 • Alibaba Serverless Infrastructure (ASI) 的基石上云效率提升 物理机 (云下) 神龙裸金属 (云上) 交付周期 周 分钟级

MySQL数据库为何要Docker化 1.MySQL数据库迅速爆炸式增长后，服务器规模不断增大，快速部署是个问题。 2.随着业务的发展，扩容数据库的不方便不快捷，也是个问题。 3.大量数据量小的数据库系统也单独部署在物理机，浪费问题突出。 4.DBA的数据库自动化标准化运维的需求。 5.Docker在同程的大规模使用，应用部署环境100%容器化，有Docker丰富的经验 。 让数据库的部署点单化开启