Zadig 研发数字化转型方案正成为产业数字化战略的核心环节 Zadig 设计思路：通过「平台工程」解决流程挑战，通过「技术升级」提升组织效能 01 04 02 03 工程化协同：“人、技术、流 程、工具” 四维协同基线，沉 淀全流程数据，从感知到赋 能，服务于工程师 释放云基建能力：链接任何云 及自建资源（容器、主机、车 机、端等），释放云原生价值 和企业创新力 生态开放：广泛开放系统 以体现 上下游烟囱式、协作效率低、团 队花大量时间在碎片化沟通和流 程制定上、各方能力受限、无法 快速响应市场需求 层级越高、对产研状态越模糊 管理低效、延误战机 少量配置、快速拉起环境、稳定 性有保障、减少 90% 手工操作、 赋能开发、员工成就感高 碎片化：手工协作 + 复杂工具链 工程化：一个平台 一键发布 工作流、环境配置自动更新、高 效调试、消除手工操作、精准快 速迭代、研发生产力 K8s JFrog YAML 产品 开 发 测 试 运维 产研运一体化 解决方案 免运维模板库 效能洞察 云原生 IDE 插 件 交付中心 发布中心 测试中心 高并发工作流 云原生环境 对接需求管理 测试管理 Spinnaker Jenkins Rancher JMeter Sonar Tekton Jenkins KubeSphere 1 、 敏捷协作方案介绍

Zadig 研发数字化转型方案正成为产业数字化战略的核心环节 Zadig 设计思路：通过「平台工程」解决流程挑战，通过「技术升级」提升组织效能 01 04 02 03 工程化协同：“人、技术、流 程、工具” 四维协同基线， 沉淀全流程数据，从感知到赋 能，服务于工程师 释放云基建能力：链接任何云 及自建资源（容器、主机、车 机、端等），释放云原生价值 和企业创新力 生态开放：广泛开放系统 试有效性低、大量手工、价值难 以体现 上下游烟囱式、协作效率低、团 队花大量时间在碎片化沟通和流 程制定上、各方能力受限、无法 快速响应市场需求 层级越高、对产研状态越模糊 管理低效、延误战机 少量配置、快速拉起环境、稳定 性有保障、减少 90%手工操作、 赋能开发、员工成就感高 碎片化：手工协作 + 复杂工具链 工程化：一个平台 一键发布 工作流、环境配置自动更新、高 效调试、消除手工操作、精准快 速迭代、研发生产力/幸福感提升 K8s JFrog YAML 产 品 开 发 测 试 运 维 产研运一体化 解决方案 免运维模板库 效能洞察 云原生 IDE 插件 交付中心 发布中心 测试中心 高并发工作流 云原生环境 对接需求管理 测试管理 Spinnaker Jenkins Rancher JMeter Sonar Tekton Jenkins KubeSphere 1、 敏捷协作方案介绍

● 边开发、边验证 ● 服务全生命周期而非只关注代码 ● 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 个月核心重构 65% 功能实现开源 支撑开源社区开发者环境 易 用 性 增 强 接入：安装 10 分钟以内，成功率达 90% 集成环境：支持开发者 Remote debug 工作流：效率和性能、开发者体验提升 贡献者流程建立 开 放 社 区 搭 建 2021 年 5 月 2021 年 7 月 2021 年 9 月 2021 年 11 月 2021 年 12 月 1 升级，工程师一线体验优化 推出效能看板，实时客观度量工程数据指标 效 率 优 化 、 开 发 者 体 验 增 强 2023 年 面向生态伙伴开放场景 面向开发者提供 IDE 插件 / 自测环境 通用工作流广泛链接生态赋能开发者 企业解决方案和最佳实践内置 发布 AI 增强解决方案 企 业 开 放 性 、 A I 能 力 增 强 产品发展历程 高频极速迭代： Zadig 开源 29

● 边开发、边验证 ● 服务全生命周期而非只关注代码 ● 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： 源 1.5 个月核心重构 65% 功能实现开源 支撑开源社区开发者环境 易 用 性 增 强 接入：安装10分钟以内，成功率达 90% 集成环境：支持开发者 Remote debug 工作流：效率和性能、开发者体验提升 贡献者流程建立 开 放 社 区 搭 建 2021年5月 2021年7 月 2021年9 月 2021年11 月 2021年12 月 1 个月功能改造 90% 升级，工程师一线体验优化 推出效能看板，实时客观度量工程数据指标 效 率 优 化 、 开 发 者 体 验 增 强 2023年 面向生态伙伴开放场景 面向开发者提供 IDE插件/ 自测环境 通用工作流广泛链接生态赋能开发者 企业解决方案和最佳实践内置 发布 AI 增强解决方案 企 业 开 放 性 、 A I 能 力 增 强 产品发展历程 高频极速迭代：Zadig 开源 29 个月共迭代 21

22.03 LTS Edge，集成 KubeEdge + 边云协同框架，具备边云应用 统一管理和发放等基础能力，并将通过增强智能协同提升 AI 易用性和场景适应性，增强服务协同实现跨边云服务发现和流 量转发，以及增强数据协同提升南向服务能力。 功能描述 行业应用（服务）/ 应用技能 Sedna (Cloud) Global- Manager Local- Controller Local- 实现跨边云服务发现和服务路由。 2. 完善边缘南向服务：南向接入 Mapper，提供外设 Pofile 及解析机制，以及实现对不同南向外设的管理、控制、业 务流的接入，可兼容 EdgeX Foundry 开源生态。 3. 边缘数据服务：通过边缘数据服务实现消息、数据、媒体流的按需持久化，并具备数据分析和数据导出的能力。 4. 边云智能协同架构（Sedna）：基于开源 Sedna 框架，提供基础的边云协同推理、联邦学习、增量学习等能力，并 Code）特性：在使用寄存器的值作为指针访问数据或代码之前验证其内容，抵 御 ROP/JOP 攻击。 • 支持 BTI（Branch Target Identifiers）特性：对间接跳转的目标进行限制。与 PA 结合使用减少控制流攻击。 • XDP（eXpress Data Path）支持：基于 ebpf 的一种高性能、用户可编程的网络数据包传输路径，在网络报文还未 进入网络协议栈之前就对数据进行处理，提升网络性能。可用于

业务-IT溯源 业务告警 业务流程监控 业务指标监控 单次功能操作的代码调用栈溯源。 单次功能操作的异常追踪。 单次操作的用户体验指标分解。 业务流完成笔数。 业务流报错笔数。 在途、超时的业务流执行情况。 业务可用性下降预警。 订单量下降预警。 失败订单增加预警。 活跃用户下降预警。 业务追踪 完成了多少笔订单？ 错误订单有多少金额？ 有多少用户使用中发生了错误？ 如：登录、通过审批、提交订单、支付等 业务流：为完成特定的价值目标，由多个或单个角色完 成一系列业务操作的流程。 如：借贷流程、审批流程、订单处理流程、合同审批流 程等。 业务：“业务”更白话一些来说，就是各行业中需要处理 的事务，但通常偏向指销售的事务，因为任何公司单位 最终仍然是以销售产品、销售服务、销售技术等等为 主。业务就是进行或处理商业上相关的活动。 如：营销业务、广告业务、办公OA、CRM等 业务、业务流、业务操作定义

dpkg-source --commit 处理补丁 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28 5 基本内容 30 5.1 打包工作流 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30 5.1 有许多封装脚本可用。合理使用它们可以帮助您理顺工作流程，但是请确保您能 理解它们内部的基本工作原理。 5.1 打包工作流 创建 Debian 二进制软件包的 Debian 打包工作流涉及创建数个特定名称的文件（参见 Section 5.4），与 《Debian 政策手册》的定义保持一致。 一个极其简化的 Debian 打包工作流可以概括为以下十步。 1. 下载上游源码压缩包（tarball）并命名为 package-version debian/control 软件包配置文件包含了源码包名称、源码构建依赖、二进制软件包名称、二 进制软件包依赖，等等。（参见 Section 5.7） 30 CHAPTER 5. 基本内容 5.1. 打包工作流 debian/changelog Debian 软件包历史文件，其中第一行定义了上游软件包版本号和 Debian 修 订版本号（参见 Section 5.8） debian/copyright 版权和许可证摘要信息（参看

全栈监控：提供面向应用的精细化监控能力，覆盖语言运行时 (JVM)、GLIBC、系统调用、内核 (TCP、I/O、调度等 ) 等跨软件栈观测能力，实时查看系统资源对应用的影响。 • 全链路监控：提供网络流拓扑 (TCP、RPC)、软件部署拓扑信息，基于这些信息构建系统 3D 拓扑，精准查看应用依赖 的资源范围，快速识别故障半径。 • GALA 因果型 AI：提供可视化根因推导能力，分钟级定界至资源节点。 openEuler 23.09 技术白皮书 OVS 的连接跟踪 CT 流表最大可以达到 10M 级别，每一条流表的字段多达 20 几个。运维人员在网络故障时经常需要 dump OVS 的流表查看问题在哪，但是流表太多根本不方便查看，另外 dump 大量的流表也耗时甚多，这就需要对流表进 行过滤。CTinspector 可应用于调查分析虚拟网络 OVS 流表。 传统 ACL 首先的问题是配置复杂且不直观，一个报文最终是

将基础架构和应用程序定义定义为代码。然后，它会使用此代码来管理多个工作区和集群来简化 基础架构和应用程序配置的创建过程。根据代码原则，您可以在 Git 存储库中存储集群和应用程序的配 置，然后按照 Git 工作流将这些存储库应用到所选集群中。您可以将在 Git 存储库中开发和维护软件的核 心原则应用到创建和管理集群和应用程序配置文件。 第 第 1 章 章 什么是 什么是 GITOPS？ ？ 3 第 2 章 OpenShift GitOps 是一个使用 Argo CD 作为声明性 GitOps 引擎的 Operator。它启用了多集群 OpenShift 和 Kubernetes 基础架构的 GitOps 工作流。使用 Red Hat OpenShift GitOps，管理员可以在 集群和开发生命周期中一致地配置和部署基于 Kubernetes 的基础架构和应用程序。Red Hat OpenShift GitOps GitOps 引擎的 引擎的 Operator，用于在多集群 ，用于在多集群 OpenShift 和 和 Kubernetes 基 基础 础架 架构 构上 上启 启用 用 GitOps 工作流。 工作流。 刷新 刷新 将 将 Git 存 存储库 储库中的最新代 中的最新代码 码与 与 live 状 状态进 态进行比 行比较 较和确定区 和确定区别 别的 的过 过程。例如，在

第十章、认识与学习BASH 10.1 认识 BASH 这个 Shell 10.2 Shell 的变量功能 10.3 命令别名与历史命令 10.4 Bash Shell 的操作环境： 10.5 数据流重导向 10.6 管线命令 （pipe） 10.7 重点回顾 10.8 本章习题 10.9 参考资料与延伸阅读 第十一章、正则表达式与文件格式化处理 鸟哥的 Linux 私房菜：基础学习篇 bash 管理的，除此之外， 他还可以记录指令、文件或命令的补全功能、环境变量的使用等等，还有很多功能等着你去 发掘呢！ 在知道了部分的 bash 功能后，在接着下来，我们还得了解一下什么是数据流重导向？还有常 规表达式等等的问题， 这都是未来我们系统管理员在管理主机上面，一个不可缺乏的利器！ 当然啰，要将这些功能整合起来运用的话， 就不能不学习一下所谓的脚本“ shell scripts bash_profile, source, ~/.bashrc 10.4.4 终端机的环境设置： stty, set 10.4.5 万用字符与特殊符号 10.5 数据流重导向 （Redirection） 10.5.1 何谓数据流重导向？ 10.5.2 命令执行的判断依据： ; , &&, || 10.6 管线命令 （pipe） 10.6.1 撷取命令：cut, grep 10.6.2 排序命令：sort