Nocalhost - 重新定义云原⽣开发环境.md 2021/1/20 1 / 7 Nocalhost - 重新定义云原⽣开发环境 前⾔ 随着业务的快速发展，技术部⻔的组织架构在横向及纵向不断扩⼤和调整，与此同时，企业的⽣产资料：应 ⽤系统，也变得越来越庞⼤。为了让应⽤系统适配企业组织架构的调整，梳理组织架构对于应⽤权责的边 界，⼤部分组织会选择使⽤“微服务”架构来对应⽤系统进⾏横向拆分，使得应⽤系统的维护边界适配组织架 ，不得不将所 有依赖的服务都启动起来。随着微服务数量的增加，开发应⽤所需要的本地资源越来越多，最终导致本地⽆ 法满⾜开发的配置需求。 云原⽣解放了部署和运维，开发呢？ Nocalhost - 重新定义云原⽣开发环境.md 2021/1/20 2 / 7 云原⽣和 Kubernetes 的普及，进⼀步屏蔽了“微服务”应⽤的复杂度，这主要体现在部署和运维阶段。 为了解决微服务应⽤在开发、测试和⽣产阶 Nocalhost - 重新定义云原⽣开发环境 Nocalhost 是⼀个云原⽣开发环境，希望让开发云原⽣应⽤像开发单体应⽤原始⼜简单。 Nocalhost 重新梳理了开发过程所涉及到的⻆⾊和资源： 团队管理⼈员 Nocalhost - 重新定义云原⽣开发环境.md 2021/1/20 3 / 7 开发者 应⽤ 集群 开发空间 通过对这些⻆⾊和资源的重新整合，Nocalhost 重新定义了云原⽣开发环境，并带来了全新的云原⽣开发体

带给你“一份应用需求定义，到处交付” 的 云原生应用交付体验 Photo 王国东(骁奕) 技术专家 阿里云 张健川(聪言) 技术专家 阿里云 王国东(骁奕) One Definition, Deliver Anywhere 交付同学的烦恼 !"#$A 我们还是个创业公司运维 经验少，产品所有依赖的中 间件服务资源都想⽤阿⾥公 共云上的 %&#$B 我们⾃⼰的商业经营数据 (hcl / cuelang) AutoOps Service Upgradle Service Monitoring … CNBaaS：我们致力于站在面向业务应用友好的角 度，在云厂商之上，统一定义和管理Backend Service。 云产品 规格自 动匹配 服务自 适配云 厂商 服务支 持多种 生产方 式 CNBaaS使命 One definition can be delivered 读写IOPS能力达到1W+ 面向用户友好的声明服务 Service Spec Component-oriented extension On-Premise OnCloud 云原生IaC方式定义服务 传统云上白屏化运维方式: 繁杂的手动操作，且无法快速复制 CNBaaS 可基于Cue语法，声明服务基础信息 以及组件扩展信息，支持最优规格匹配 自适配云组件配置&规格 声明式 服务规格需求

自定义数据集实战 主讲：龙良曲 Pokemon Go! Pokemon Dataset https://www.pyimagesearch.com/2018/04/16/keras-and-convolutional-neural-networks-cnns/ Download ▪ 链接: https://pan.baidu.com/s/1V_ZJ7ufjUUFZwD2NHSNMFw

小化能确保有好的学习性能。然而，当样本数量不足时，单单利用经验风险最小化可能会导致 “过拟合”的问题。 为此，我们再原有基础上加上用于控制模型复杂度的正则项(Regularizer)，得到结构最小化准 则。具体定义是： 其中，?(?)代表对模型复杂度的惩罚。模型越复杂，?(?)越大，模型越简单，?(?)就越小。?是 一个正的常数，也叫正则化系数，用于平衡经验风险和模型复杂度。 一般来说，结构风险小的模型 26 机器学习的概念-模型评估 当损失函数给定时，我们将基于模型训练数据的误差(Training Error)和测试数据的 误差(Testing Error)作为模型评估的标准。 测试误差的具体定义为：????? = 1 ?′ ෍ ?=1 ?′ L ??, መ? ?? 其中，?′为测试数据数量，L(??, መ?(??))是损失函数，??代表真实标签， መ?(??)代表 预测标签。 高等数学-函数的连续性 设函数 y = ? ? 在点?0的某邻域内有定义，如果当自变量的改变量??趋近 于零时，相应函数的改变量Δ?也趋近于零，则称? = ?(?)在点 ?0处连续。 lim Δ?→0Δ? = lim Δ?→0 ? ?0 + Δ? − ? ?0 = 0 32 函数?(?) 在点 处连续，需要满足的条件： 存在 1. 函数在该点处有定义 2. 函数在该点处极限 3. 极限值等于函数值

高等数学-函数的连续性 设函数 y = ? ? 在点?0的某邻域内有定义，如果当自变量的改变量??趋近 于零时，相应函数的改变量Δ?也趋近于零，则称? = ?(?)在点 ?0处连续。 lim Δ?→0Δ? = lim Δ?→0 ? ?0 + Δ? − ? ?0 = 0 33 函数?(?) 在点 处连续，需要满足的条件： 存在 1. 函数在该点处有定义 2. 函数在该点处极限 3. 极限值等于函数值 )⋂? = ?⋂(?⋂?) (3) 分配律：(?⋃?)⋂? = (?⋂?)⋃(?⋂?) (4) 德.摩根律: ?⋃? = ?⋂? ?⋂? = ?⋃? 45 概率论与数理统计-古典型概率 定义：试验?中样本点是有限的，出现每一样本点的概率是相同 。 一袋中有8个球，编号为1－8，其中1－3号为红球，4－8号为黄球， 设摸到每一球的可能性相等，从中随机摸一球，记? ={ 摸到红球 }，求 ⚫循环结构 ⚫break、continue和pass ⚫列表生成式 58 Python函数 ⚫调用函数 调用内置函数 ⚫定义函数 def 函数名()： 函数内容 ⚫高阶函数 匿名函数：高阶函数传入函数时，不需要显式地定义函数，直接传入匿名函数更方便 （lambda函数） 59 ⚫NumPy ⚫Pandas ⚫SciPy ⚫Matplotlib

VMware, Inc. 5 ​但是....  您知道所謂 “安全”的“標準”是什麼?  這些“標準”涵蓋範圍夠嗎? 足夠讓我們安心推上生產嗎?  我們具體該怎麼做來強化安全?  我們怎麼知道我們做強化安全以後有滿足這個標準...還是這些標準?  我們該如何確保安全性在未來開發/維運一直維持達標?  我們如何用最低的負荷與最快的速度完成上述任務? 隨便Goog 見資料流 PKS的 NSX-T可提供: 容器-容器之間, 或者 容器-虛擬機之間, 或 容器-實體機之間 虛擬機-虛擬機之間 虛擬機-實體機之間 資料流與封包都提供 標準防火牆管控與 完整的視覺化能見度! ©2019 VMware, Inc. 17 Harbor對於容器映像的安全防護措施 Development Team RBAC UAA Projects AUDIT LOGGING 如果沒有企業私有的映像倉庫而只用Internet上的映像，您真的知道裡面有什麼嗎? 只有經過簽章 的受信任映像 才能被部署 即時弱點掃描 並標示弱點， 可限制有弱點 映像無法存取 Notary Clair 所有映像的存 取與異動都應 有稽核軌跡 多個Harbor映像 倉庫可同步抄寫 ©2019 VMware, Inc. 18

Kubernetes已經成為管理容器化工作負載和服務的頂尖開放原始碼平台，不過 Kubernetes生態系統既龐大又複雜，不但有許多不同版本的Kubernetes可供選 擇，此外也難以瞭解哪種版本最適合組織的特定需求。 本白皮書的目標是因應這項挑戰，提供撰寫本文時Kubernetes版圖的當下狀態， 並比較三種企業級的Kubernetes發行版本，分別是Canonical Kubernetes、 Red Hat OpenShift及SUSE Kubernetes或 OpenShift相同程度的生命週期自動化。 3. 高可用性 高可用度有助於盡量減少停機時間，並達到最高的可靠度及生產力，因此是所 有主要 Kubernetes 解決方案的標準特性。Canonical Kubernetes、Rancher 及OpenShift均提供高可用度叢集。 4. 叢集升級 由於每季都有新的Kubernetes版本，企業務必要確保解決方案具有可靠的升級策 為 Containerd、Kata Containers及CRI-O。 Containerd是高階容器執行階段，可管理完整的容器生命週期，提供簡易性、強健 性及可攜性。Containerd可視為業界標準的容器執行階段，也是上游Kubernetes 的預設選項。Canonical Kubernetes及Rancher均支援Containerd。 Kata Containers以安全性為重，將容器置於輕量級VM之中，在容器之間提供更深

Mesh Interface (SMI) for Kubernetes Kubernetes 標準介面期望統一定義 Traffic Routing, Traffic Telemetry 與 Traffic Policy 應用程式 工具 生態系統 標準化 讓 Kubernetes 上服務網格能有 一致的標準 化繁為簡 定義服務網格各家方案之共通 應用需求 可擴充性 當一項功能被市場廣泛接受即

K u b e r n e t e s 的 挑 戰 8 Click to edit Master title style 9 Kubernetes Day2 Ops 要作那些事? • 集群標準化和生命週期管理 • 安全訪問和環境隔離 • 維運可觀察性和流程透通性 • 治理與合規 • 持續第三方元件整合和維護 9 Ref. Use Platform Engineering to 提供企業上雲與應用部署（K8S）的資安偵測與修補 Click to edit Master title style 15 GitOps 的好朋友 – xxxOperator • Operator 的目標是將 operation 知識 放入軟件中 • Operator 運行在 Kubernetes 集群內 並根據宣告式 (Declarative) 的 CRD 文件來自動化常見的 Day 1和 Day2

Node 上的 Docker 容器分配互不衝突的 IP 地 址。 (2) 它能在這些 IP 位址之間建立一個層疊網路（Overlay Network），透過這個層疊 網路，將資料封包原封不動地傳遞到目標容器內。 透過圖 2.31 來看看 Flannel 是如何實現這兩點，如圖 2.31 所示。 圖 2.31 Flannel 架構圖 透過圖 2.31 可以看到，首先 Flannel 建立了一個