进击的 Traefik | 云原生边缘路由器探秘
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 2.0 核心概念 3 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, BoltDB •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(host0 码力 | 35 页 | 8.58 MB | 5 月前327-云原生赋能 AIoT 和边缘计算、云形态以及成熟度模型之道-高磊
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0 码力 | 20 页 | 5.17 MB | 6 月前3在网格的边缘试探:企业 Istio 试水指南
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一0 码力 | 19 页 | 11.41 MB | 5 月前3深度解析CNCF社区⾸个基于Kubernetes的边缘计算平台KubeEdge
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� OpenStack社区数据保护项⽬目联合发起⼈人� Outline� ➔ 边缘计算 & 应⽤用场景 & ⾯面临的挑战� ➔ Why KubeEdge & 基础架构 & 设备管理理 & 实战� ➔ 后续规划 & 社区贡献 & 技术交流� 边缘计算� 云计算是集中化的,离终端设备(如摄像头、传感器器等)和⽤用户较远,对于实时性要求⾼高的计算需求,把计算放在云上会引起较⻓长的⽹网络延 时、⽹网络拥塞、服务质量量下降等问题 力不不⾜足,⽆无法与云端相⽐比。在此情况下,边缘计算应运⽽而⽣生,将云端计算能⼒力力 延伸到靠近终端设备的边缘节点,就近提供服务。边缘计算不不是云计算的替代品,边缘计算减轻了了云计算架构的计算负担,是其补充和延伸。 云边协同才能够最⼤大程度的发挥作⽤用。连上云的边才有强⼤大的能⼒力力和灵活性。连上边的云才有数据引流上云和应⽤用服务落地点。� 边缘计算——快速发展的四⼤大因素� Gartne0 码力 | 20 页 | 2.08 MB | 1 年前33.云原生边云协同AI框架实践
云原生边云协同AI框架实践 普杰 华为云边缘云创新Lab 高级工程师 KubeEdge SIG AI Tech Lead 目 录 Edge AI现状与趋势 01 Sedna:边云协同AI框架 02 Sedna-GM:K8S Operator 03 实践案例 04 Edge AI现状与趋势 第一部分 Why Edge AI? • Cloud中心化的AI计算范式不足以应对端上AI AI应用到越来越多的边缘场景 分布式协同AI 概念 将人工智能相关的部分任务部署到边缘设备,基于边缘设备、边缘服务 器、云服务器,利用分布式乃至分布式协同方式实现人工智能的技术 数据在边缘产生 边侧逐步具备AI能力 分布式协同AI 核心驱动力 分布式协同AI核心驱动力 • 随着边侧算力逐步强化,边缘AI持续演变至分布式协同AI 分布式协同AI技术挑战 1. 边缘资源碎片化 2. 边缘数据孤岛 边缘数据孤岛 3. 边缘样本少 4. 边缘数据异构 分布式协同AI 技术挑战 边云协同AI框架 第二部分 首个分布式协同AI开源项目Sedna 基于KubeEdge提供的边云协同能力,支持现有AI类应用无缝下沉到边缘 为分布式协同机器学习服务 ✓ 降低构建与部署成本 ✓ 提升模型性能 ✓ 保护数据隐私 SIG成员近年发表分 布式协同AI顶会论文 10+ SIG成员在AI顶会IJCAI0 码力 | 37 页 | 2.36 MB | 1 年前3Greenplum上云与优化
张广舟(明虚) 阿里云高级专家 Greenplum上云与优化 — ApsaraDB for Greenplum介绍 2016Postgres中国用户大会 目 录 content ApsaraDB for GP的定位 ApsaraDB for GP的内核优化 未来的规划 2016Postgres中国用户大会 ApsaraDB for GP的定位 2016Postgres中国用户大会 2016Postgres中国用户大会 ApsaraDB for GP的定位 GP的优势? 与其他技术的对比? 为什么上云? 2016Postgres中国用户大会 ApsaraDB for GP的定位 ApsaraDB for GP = 简单、高效解决大数据分析需求 MPP + 列存压缩 复杂SQL + 查询优化器 本地高效存储 +高速网络 +预置稳定资源 = = 2016Postgres中国用户大会 SQL Runtime 本地存储 >5-30倍的性能优势 2016Postgres中国用户大会 ApsaraDB for GP vs. AWS Redshift? “有史以来卖的最好的云服务” 对比项目 ApsaraDB for Greenplum(SSD/SATA) AWS RedShift 外部表 支持OSS外部表 无此设计 地理信息支持 支持(自带PostGIS) 不支持0 码力 | 26 页 | 1.13 MB | 1 年前3云计算白皮书
中国信息通信研究院 2023年7月 云计算白皮书 (2023 年) 版权声明 本白皮书版权属于中国信息通信研究院,并受法律保 护。转载、摘编或利用其它方式使用本白皮书文字或者观 点的,应注明“来源:中国信息通信研究院”。违反上述声 明者,本院将追究其相关法律责任。 前 言 党的二十大报告提出,要构建新一代信息技术等一批新的增长 引擎,打造具有国际竞争力的数字产业集群。云计算是信息技术发 展和 势,是信息时代国际竞争的制高点和经济发展新动能的助燃剂。云 计算引发了软件开发部署模式的创新,成为承载各类应用的关键基 础设施,并为大数据、物联网、人工智能等新兴领域的发展提供基 础支撑。加快推动云计算创新发展,顺应新一轮科技革命和产业变 革趋势,是推进中国式现代化进程的关键。 过去一年,全球和我国云计算产业保持快速发展,并呈现出以 下特点: 一是云计算战略价值在全球范围内持续提升。美国继“云优先” (Cloud First)、“云敏捷”(Cloud First)、“云敏捷”(Cloud Smart)之后,又出台多个战略文件, 将云计算应用至相关领域,并明确提出通过云战略获取全球优势, 以确保其在经济、军事、科技等领域的领先地位。欧洲、亚洲等主 要国家纷纷发布国家战略或计划,推动云计算在各行业的应用布局, 深度挖掘云计算产业价值。我国政策指引云计算应用创新,持续推 动云计算与实体经济融合走深。 二是全球云计算市场稳定增长,我国保持快速发展。20220 码力 | 47 页 | 1.22 MB | 1 年前3PieCloudDB 的云原生之路
IvorySQL开源数据库社区 IvorySQL 用户组技术沙龙北京站 IvorySQL开源数据库社区 PieCloudDB 的云原生之路 姓名:吴疆 公司:拓数派 职位:产品及推广总监 IvorySQL开源数据库社区 吴疆 IvorySQL开源数据库社区 打造立足于国内 基础数据计算领域的世界级高科技创新驱动机构 杭州拓数派科技发展有限公司(又称“OpenPie”),以 “Data 轮战略融资。 旗下云原生分析型数据库 PieCloudDB,以云计算架构为设 计基础,首创全新 eMPP 分布式技术,帮助企业建立竞争壁垒 的同时,实现数据价值最大化,并在新基建中承担可靠和可控 的世界级云数据库底座。 IvorySQL开源数据库社区 2021 2022 当天即获得腾讯投资天使轮投资 成为 Day-1 准独角兽 7月 与中国人民大学成立实习基地,打造 中国的云原生数据库世界级智力高地 PieCloudDB 云原生数据库存算分离等关键技术打造完成 引领数据库行业全面走向云时代 8月 成立广州研发中心 10月 PieCloudDB 社区版与商业版正式发布 极速进入成长期 Day-1 2023 引领数据计算时代到来 1月 PieCloudDB 爱琴海版本发布 构建坚如磐石的 eMPP 云原生数仓 3月 2023拓数派战略暨新产品发布会 重磅发布 PieCloudDB「云上云」版0 码力 | 47 页 | 1.80 MB | 1 年前3七牛容器云ServiceMesh实践
七牛容器云Service Mesh实践 冯玮 七牛容器云架构师 2018.11.25 Service Mesh Meetup #4 上海站Ingress Controller • 流量管理 • 安全管理 • 统一配置 • 反向代理Contour • 本质上还是Ingress Controller • Kubernetes深度整合 • Gimbal生态组件Contour特点 • 基于Envoy Contour增强 • 入口流量管控 • 跨集群调度 • 发展策略 • API版本兼容两种方式 • 数据面优先,控制面按需迭代七牛容器云Service Mesh发展 • 产品发展 • 依托容器云PaaS中台 • 辐射业务线:Spock,Kodo,Dora等 • 先内部普及踩坑,后私有云能力产品化 • 使用规模 • 80%以上产品线部署Contour & Istio • 涉及K8S集群约20+集群 • 故障注入较困难(代码侵 入性强) • 测试环境不稳定,后端Pod 频繁重启 • 解决方案 • Contour产品化 • Istio的灰度发布和流量管理 • Istio的Tracing产品化落地场景—云存储系统 • 历史问题 • 灰度发布 • 预上线系统验证体系 • 系统故障隔离 • 跨集群访问 • 线上问题链路追踪 • 解决方案 • Istio南北流量分流策略产品化 • 基于Istio的QoS产品化0 码力 | 15 页 | 3.86 MB | 5 月前3云原生微服务最佳实践
云原生微服务最佳实践 彦林 阿里云智能高级技术专家 & Nacos 创始人 2022/01/07 云原生微服务最佳实践 微服务简介 最佳实践 用户故事 微服务简介 • 云原生和微服务简介 • 微服务的价值和挑战 • 阿里微服务产品解法和优势 云原生和微服务简介 微服务的价值和挑战 图片源自:http://www.zyiz.net/ 价值 效率(人越来越贵,算力越来越便宜) 单机成为可用性瓶颈 挑战 • 技术复杂度上升 • 运维成本上升 • 可定位性变差 • 快速迭代难以控制风险 阿里微服务解法和优势 MSE微服务引擎 Nacos Ingress(Envoy) 云原⽣⽹关 Sentinel 用户容器 用户POD Tracing Prometheus 全链路压测 PTS AHAS ARMS ACK/ASK 调度+弹性 解法 • 提供完整微服务产品矩阵 AHAS 解决技术风险 • 通过 PTS 解决容量风险 优势 • 开源、自研、商业化三位 一体 • 开源 DNS 国内事实标准, 生态完善 • 十多年双十一洪峰考验, 默认高可用 • 阿里云成千上万用户的选 择,简单易用 • 专业的微服务团队保障 Dubbo/Spring-Cloud-Alibaba/Envoy 服务框架+服务⽹格 用户容器 用户容器 最佳实践 • 微服务最佳实践0 码力 | 20 页 | 6.76 MB | 1 年前3
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