数据建设依赖于规划 • 数据如何切分 原理 • 所有镜像自动生成 • 一键master镜像部署 1. 注册中心 2. Mysql Redis ES 3. 全链路微服务 4. 自动数据同步 • 一期多环境平台架构图 CDN / LB / WAF / NG K8S集群 namespace1 namespace… namespaceN service1 service2 service3 … … … 多K8S集群严格隔离 • 通过流量配置，区分不同云承 • 接不同流量（单元架构） 高可用 • 多云多冗余，包括数据的同步容易 降低成本 • 跟不同的云厂商有更多的议价空间 • 多云部署架构图 kaikeba1 Kaikeba2 云CDN，LB Gateway 负载均衡 Ribbon 负载均衡 Ribbon Gateway 负载均衡 Ribbon 负载均衡 Ribbon

从宏观上快速定位问题，在微观上找到问题根因的 监控方案问题二：现有的系统能否完全满足需求 现有系统如何满足运维需求Istio现有的监控体系 指标监控 分布式追踪 日志系统Zipkin的架构图 Google Dapper Zipkin的实现EFK和Prometheus的架构图 DC1 DMZ Intranet Elascticsearch cluster APP logfile APP logfile APP

如果认证服务器配置了权限认证，则会返回401。通知 。通知dockerclient在特定的请求中需要带上一个合法的 在特定的请求中需要带上一个合法的 token。而认证的逻辑地址则指向架构图中的 。而认证的逻辑地址则指向架构图中的core services。 。 c、 、 当 当docker client接受到错误 接受到错误code。 。client就会发送认证请求 就会发送认证请求(带有用户名和密码

17 绕过 Istio JWT 认证访问结果........................................................45 图 18 云原生应用保护能力建设架构图....................................................47 图 19 制品安全能力建设.............................. 力要求》 [32]，为云原生应用保护平台提出了具体的能力要求。 在此基础之上，中国联通研究院积极开展云原生应用保护能力建设实践，并 提出了云原生应用保护能力建设架构图，如图 18 所示。 图 18 云原生应用保护能力建设架构图 4.1 制品安全能力建设 制品安全主要从代码安全、镜像安全、制品环境安全和安全检测四个层面进 行安全能力构建。制品安全能力建设如图 19 所示。 云原生安全威胁分析与能力建设白皮书

图 6 2022 年中国公有云 IaaS 厂商市场占比..........................................................15 图 7 应用现代化架构图...........................................................................................16 表 目 录 现代化，重 视用户诉求，打通需求与供给之间的最后一公里，提升技术对应用 的直接价值。目前，华为云、道客等企业已初步形成应用现代化方 法体系。 来源：中国信息通信研究院 图 7 应用现代化架构图 架构层面，一云多芯既可以贴合多元算力新需求，又能够支撑 业务场景多形态。一云多芯作为云计算的全新技术架构，通常指用 一套云操作系统来管理不同类型芯片、架构、接口、技术栈等硬件 服务器集群。在如今算力需求爆炸的

Endpoint 观察维度 9/28遇到的挑战 /02 Service Mesh 场景下 SkyWalking 面临的挑战 ( Istio ) 10/28可观测性 11/28Istio 1.5 架构图 12/28挑战1：技术路线多变 基于 Log 成熟、但性能低 Mixer 基于 Metric 高效、但技术门槛高 Mixerless 13/28挑战2：无 Tracing VS

通过一个独立的进程（Adapter） • 对接注册中心 • 对接配置中心 • 连接多个集群 • 根据服务的信息结合配置信息下发对应的集群的资源22/23 多点Service Mesh改造架构图23/23 Demo 演示 说明 • 由于没有真正的注册，所以使用手动添加 ServiceEntry 的方式代替 Adapter 功能 • Listener 和 Routers 配置信息目前是固定的

单一 单一 连接数 高 低 高 异构语言 仅Java 任意 任意 性能 损耗低 损耗略高 损耗低 无中心化 是 否 是 静态入口 无 有 无 Sidecar的优势Database Mesh架构图Sharding-Sphere 核心功能 数据分片 分布式事务 数据库治理 弹性伸缩 管控界面 实现方案 Sharding-JDBC Sharding-Proxy Sharding-Sidecar

Kine KubeBrain KubeBrain 架构 • 主从架构 • 主负责写和事件分发 • 从负责读 • 底层对接分布式强一致性存储 • CAS 事务写 • 快照读 实现架构图 存储层 存储层 – 分布式 KV Store ByteKV • Multi Raft Goup • 全局有序 Range 分区 • 强一致性 • 支持多 key 事务 • 支持 CAS

TensorFlow on Yarn技术细节揭秘 已分配的物理GPU设备号到用户态GPU设备号的映射：� TensorFlow on Yarn技术细节揭秘 TensorFlow on Yarn系统架构图：� TensorFlow on Yarn技术细节揭秘 Yarn支持CPU调度 vs GPU调度：� CPU GPU 每个NodeManager配置可用CPU核心 数量 每个NodeManager配置可用GPU卡数