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 Centralized Client devices Edge AI • 随着大模型的发展，AI 计算对算力需求大 幅且快速增长 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 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 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

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%)

每秒百万数据点 Go 应用监控系统演进 张平 AfterShip 高级 SRE 关于 AfterShip 拥抱云原生和开源系统 目 录 监控架构概览 01 如何监控 Go 应用？ 02 Metrics 系统架构演进 03 Why VictoriaMetrics so good？ 04 总结与展望 05 监控架构概览 第一部分 监控系统架构概览 -- 数据源 监控系统架构概览 监控系统架构概览 -- 告警配置 监控系统架构概览 -- 告警通道 如何监控 Go 应用？ 第二部分 基于 Prometheus Go 应用监控接入流程 确定指标 为应用埋点 部署应用 配置服务发现 监控展示 指标类型 ● Go 运行时指标 ○ Goroutine 数量 ● 应用层指标 ○ infra_http_request_total ● 业务指标 ○ 总 Tracking 查询量 某个 ENT 客户的 Tracking 查询失败率 Metrics 系统架构演进 第三部分 2018-2020 2K+ 40K 1Mil+ 2020 年指标数据 业务指标数量 每秒写入数据点 Active Time Series 2018-2020 年架构 2020 年底面临的问题 ● 无法查询超过 30 天的数据 ● 查询慢，平均时间超过 2 分钟 ● 跨集群指标无法聚合 ●

云原生go-zero微服务框架设计思考 万俊峰Kevin@好未来 关于我 万俊峰Kevin ● go-zero作者 ● 好未来资深专家 ● 晓黑板研发负责人 ● 十多年研发团队管理经验 ● 近20年开发和架构经验 Agenda ● go-zero之前世今生 ● go-zero是如何设计的 ● go-zero如何高效解决问题 go-zero之前世今生 go-zero的由来 并发控制 数据统计 监控报警 链路跟踪 自动降载 自动熔断 超时控制 gRPC协议 日志记录 缓存控制 调用鉴权 异常捕获 并发控制 数据统计 监控报警 链路跟踪 自动降载 自动熔断 超时控制 Redis集群 Redis集群 数据库 MySQL集群 MongoDB集群 ClickHouse集群 服务发现 ETCD集群 Redis集群 代码未动，数据先行 ● 定义数据边界 ● 数据库互相隔离，通过RPC访问 数据库互相隔离，通过RPC访问 ● No join, no pain! 用户 商品 订单 物流 如何设计缓存 ● 缓存穿透，不存在的数据 ● 缓存一分钟 ● 缓存击穿，热点key过期 ● 只拿一次数据，共享结果 ● 缓存雪崩，大量缓存同时过期 ● 过期时间设置随机偏差 service redis1 mysql/mongo clusters redis2 redis3 类似DB的缓存索引方式

基于 Golang 构建⾼可扩展的云原⽣ PaaS 平台 刘浩杨 端点 技术专家 个⼈简介 - 18年加⼊端点，现任微服务和监控团队负责⼈ - 端点开源 PaaS Erda 的核⼼架构师 - 开源爱好者， Apache SkyWalking PMC 成员 ⽬ 录 ⾯向云原⽣的软件交付 01 端点⼀站式 PaaS - Erda 02 Erda 架构的思考 03 模块化开发框架 开源新时代的挑战 05 ⾯向云原⽣的软件交付 第⼀部分 ⾯向云原⽣的企业软件产品 - 敏捷开发 - 微服务化和容器化 - 交付标准化 - 可观察性 特点： 敏捷的⽬标是提升研发效能 需要⼀个 DevOps 平台来⽀撑敏捷开发的落地 这⾥需要有⼀个标准的交付平台 运⾏环境 业务 数据 业务系统 C 业务 数据 业务系统 A 业务 数据 业务系统 B 资源管理在统⼀平台 可靠的业务 贴身护航 基础⽀撑 持续保障系统稳定性 只需很少的运维投⼊即可保证系统稳定性 端点⼀站式 PaaS - Erda 第⼆部分 端点 PaaS 发展历程 有状态服务 Job / JobFlow 批计算 流计算 ⽆状态服务 DaemonSet Workloads 多集群调度 混合云调度 跨云迁移 多环境调度 业务数据统⼀调度 集群核⼼服务 Helm 镜像服务

云原生时代分布式链路 追踪实践 2021-08 曲赛 (saiqu) 微服务架构的困境 故障定位难 极高的沟通和交接成本 错综难懂的模块依赖关系 链路梳理难 日志分散 定位过程“击鼓传花” 跨端性能瓶颈分析繁杂 性能分析难 缺乏对系统整体认知的把控 不合理的调用关系 不合理的直连存储 架构治理能力匮乏 云原生可观测性 3 4 Trace 标准规范 5 标准 责人来自Grafana，Gitlab ✓ 持续更新 OpenTelemetry 2019年，由OpenTracing和OpenCensus合并 而来。 ✓ ✓ ✓ 蓬勃发展 Trace 数据模型：Trace Context，Baggage 6 Propagation Format W3C Trace-Context W3C Baggage Zipkin B3 format Jaeger 响应 traceresponse: 00-1baad25c36c11c1e7fbd6d122bd85db6- cab70b47728a8a99-01 Trace 数据模型： Trace Detail 7 Trace 数据模型： Trace Detail 示例 8 Trace 采样策略 9 1. Head-based coherent sampling 2. Tail-based coherent

Erda 基于云原生的微服务可观测性 刘浩杨 端点科技 Erda 微服务和监控平台负责人 目 录 微服务系统监控的挑战 01 可观测性技术理论 02 Erda 服务观测平台技术内核分析 03 Erda 服务观测平台功能概览 04 Erda:新一代企业级云原生 PaaS 平台 当前微服务系统面临的挑战 目 录 微服务系统监控的挑战 01 可观测性技术理论 02 Erda 服务观测平台技术内核分析 服务观测平台技术内核分析 03 Erda 服务观测平台功能概览 04 可观测性三大支柱 （一）Tracing 模型 （二）Metrics 时序模型 Writes are vertical，reads are horizontal （三）数据关联 目 录 微服务系统监控的挑战 01 可观测性技术理论 02 Erda 服务观测平台技术内核分析 03 Erda 服务观测平台功能概览 04 通过多种探针，覆盖基础 设施、业务系统、用户终 端全面的数据指标 高实时性 通过流计算平台，数据 处理和告警延迟都在秒 级别 海量数据 存储处理 高性能的大数据处理架 构，轻松应对海量可观 测性数据处理 平台架构 可观测性数据采集 可观测性数据处理 数据存储选择 ES 数据索引管理 自动路由 指标到索引 01 02 03 自动索引滚动 根据容量和 TTL 自动评估数据 删除周期 InfluxQL

编程语言的爱好者来说，这本书无疑是最适合你的一本书籍，这里包含了当前最全面的学习 资源。本书通过对官方的在线文档、名人博客、书籍、相关文章以及演讲的资料收集和整理，并结合我自 身在软件工程、编程语言和数据库开发的授课经验，将这些零碎的知识点组织成系统化的概念和技术分类 来进行讲解。 随着软件规模的不断扩大，诸多的学者和谷歌的开发者们在公司内部的软件开发过程中开始经历大量的挫 折，在诸多问题上都不能给出令人满意的解决方案，尤其是在使用 在生 产环境与软件开发之间的主要矛盾，并尝试设计一门全新的编程语言来解决这些问题。 以下就是他们讨论得出的对编程语言的设计要求： 能够以更快的速度开发软件 开发出的软件能够很好地在现代的多核计算机上工作 开发出的软件能够很好地在网络环境下工作 使人们能够享受软件开发的过程 Go 语言就在这样的环境下诞生了，它让人感觉像是 Python 或 Ruby 这样的动态语言，但却又拥有像 C 行比较（书中会使用大家所熟知的缩写 “OO” 来表示面向对象）。 本书将会从最基础的概念讲起，同时也会讨论一些类似在应用 goroutine 和 channel 时有多少种不同的模 Go入门指南 - 1 - 本文档使用 看云 构建 式，如何在 Go 语言中使用谷歌 API，如何操作内存，如何在 Go 语言中进行程序测试和如何使用模板来 开发 Web 应用这些高级概念和技巧。 在本书的第一部分，我们将会讨论 Go 语言的起源（第

Sunteng Technology 分布式任务系统 cronsun 苏创绩 @Copyright Sunteng Technology 目录 01 任务系统 02 分布式任务系统 03 cronsun 04 心得体会 @Copyright Sunteng Technology Part One 01 任务系统 @Copyright Sunteng Technology crontab cmd1 cmd2 cmd3 ... @Copyright Sunteng Technology 早期的 cron V7，1979 1. 在Version 7 Unix里是一个系统服务 2. 只用 root 运行任务 3. 算法简单直接 @Copyright Sunteng Technology 早期的 cron 运行逻辑 1. 读 /usr/lib/crontab 1. 启动的时候读取所有用户下的 .crontab 文件 2. 计算出每个 crontab 文件里需要执行的命令的下一次执行时间 3. 把这些命令按下一次执行时间排序后放入队列里 4. 进入主循环 ① 计算队列里第一个任务的执行时间与当前的时间差 ② Sleep 直到第一个任务执行时间 ③ 后台执行任务 ④ 计算这个任务的下一次执行时间，放回队列，排序 @Copyright Sunteng

4 防止多次递交表单 4.5 处理文件上传 4.6 小结 5.访问数据库 5.1 database/sql接口 5.2 使用MySQL数据库 5.3 使用SQLite数据库 5.4 使用PostgreSQL数据库 5.5 使用beedb库进行ORM开发 5.6 NOSQL数据库操作 5.7 小结 6.session和数据存储 6.1 session和cookie 6.2 Go如何使用session 3 REST 8.4 RPC 8.5 小结 9.安全与加密 9.1 预防CSRF攻击 9.2 确保输入过滤 9.3 避免XSS攻击 9.4 避免SQL注入 9.5 存储密码 9.6 加密和解密数据 9.7 小结 10.国际化和本地化 10.1 设置默认地区 10.2 本地化资源 10.3 国际化站点 4 10.4 小结 11.错误处理，调试和测试 11.1 错误处理 11.2 欢迎来到Go的世界，让我们开始探索吧！ Go是一种新的语言，一种并发的、带垃圾回收的、快速编译的语言。它具有以下特点： 它可以在一台计算机上用几秒钟的时间编译一个大型的Go程序。 Go为软件构造提供了一种模型，它使依赖分析更加容易，且避免了大部分C风格include文件与库的开头。 Go是静态类型的语言，它的类型系统没有层级。因此用户不需要在定义类型之间的关系上花费时间，这样感 觉起来比典型的面向对象语言更轻量级。 Go完