Mac 和 PC 最终完美结合。 由备受肯定的虚拟桌面领导者推出的 VMware Fusion，是在 Mac 上运行 Windows 应用程序的最佳 无缝产品。VMware Fusion 将 Mac 用户所期盼的清 爽直观界面与数百万当今用户所信赖的虚拟化平 台相结合。 凭借 VMware Fusion，您可以从 Dock 启动各个 Windows 应用程序，还可以使用 Exposé 在 Windows Fusion 得以利用 Mac 上的 所有可用硬件，实现同时运行 32 位和 64 位的操作 系统、同时使用两个处理器，还可以运行所选的 3D 游戏并能利用 USB 2.0 设备。 概 览 VMware Fusion™ 是在您的 Mac 上运行 Windows 应用程 序的最佳无缝产品 优 势 • 无需重新启动即可在 Mac 上运行您喜欢的 PC 应用 程序 • 在 Mac 和 PC PC 之间轻松共享数据 • 体验专为无缝集成 Mac OS X 设计的直观用户界面 • 获得快速可靠的性能，拥有近十年的开发背景并深受 数百万用户信赖 谁说您无法拥有一切？ 像您这样需要运行 Windows 应用程序的 Mac 用户现在无 需重新启动便可以迅速地进行来回切换，还能方便地共享 Mac 和 Windows 之间的信息。基于针对 Mac 的环境构建， VMware Fusion

Kubernetes 运行大数据工作负 载的探索和实践 Leibo Wang(wang.platform@Hotmail.com) Huawei CloudBU Principal Engineer 王雷博 Principal Software Engineer • Huawei(Now) - Cloud Native batch system (Volcano) development

由于云原生托管的应用是碎片化的，环境变化也是碎片化的，而且其业务类型越来越多，比如已经延展到边 缘计算盒子，此时攻击面被放大，在云原生环境下安全是一个核心价值，需要立体纵深式的安全保障。 由于云原生DevOps环境追求效率以及运行态的动态治理能力，导致传统安全实施方法、角色、流程、技术 都发生了很多变化，适应这些变化是落地云原生安全的关键！ 标准化能力-承载无忧-E2E云原生纵深安全保障-2-商业价值 腾讯安全战略 险 是 不 可 预 知 的 ！ 标准化能力-承载无忧-E2E云原生纵深安全保障-3-与传统安全方案的差 异 安全问题左移一个研发阶段，修复成本就将 提升十倍，所以将安全自动化检查和问题发 现从运行态左移到研发态，将大大提高效率 和降低成本 默认安全策略，可以天然的规避大部分 安全问题，使得人员配置和沟通工作大 量减少，提高了整体效率! 安全右移是为了恰到好处的安全，一些非严 重安全问题，没有必要堵塞主研发流程，可 较大的干扰，会产生大量的报错和脏数据，所以 建议在业务低峰时进行。 IAST(交互式应用程序 安全测试) 结合了上面两种的优点并克服其缺点，将SAST和DAST相结合，通过插桩 等手段在运行时进行污点跟踪，进而精准的发现问题。是DevSecOps的一 种推荐方式。 如果在被动模式下运行IAST，那么开发测试过程 中就可以完成安全扫描，不会像DAST一样导致业 务报警进而干扰测试，同时由于污点跟踪测试模 式，IAST可以像SAST一样精准的发现问题点

ESX 上快速运行。因此，最终用户不会知道其应用程序是从虚拟环境提供的，而 且他们通常不会觉察到任何延迟或开销。VMware 与 EMC 中端合作伙伴解决方案工程团队 最近进行的一项测试表明，单个 ESX 主机具有高达 100,000 IOPS 的驱动能力，最大限度 地提高了 SAN 中的 500 个磁盘驱动器的吞吐量。举例来说，要生成 100,000 IOPS 的 I/O 速率，将需要运行 200,000 并对其进行整合，使其仅存储一次并彼此共享，从而减少了内存使用量。通常，仅使用透明页面共享就 可以通过整合完全相同的内存页面节省 5% 到 30% 的服务器总内存，具体取决于 VMware ESX 主 机上运行的操作系统和工作负载的相似性。 如果主机上的所有虚拟机同时出现高峰而需要分配全部内存，VMware DRS 可以使用 VMware vMotion? 技术将虚拟机实时迁移到 VMware Distributed (VMware vStorage VMFS) 简化了共享存储的使用和管理。通过 VMware vStorage VMFS，资源池中 的多个 VMware ESX 服务器可以并行访问同一个文件，用以引导和运行虚拟机，从而有效地实现了虚 拟机存储的虚拟化。使用 VMware vStorage VMFS 能够方便地进行存储管理，这对 VMware 的存储 合作伙伴一直是一个巨大的经济优势，因为它清楚地向客户说明了进行数据中心虚拟化时共享存储的价

归档(Java Archive，JAR)文件和用于启 动 Hadoop 的脚本。Hadoop Common 包甚至提供了源代码和文档， 以及贡献者的相关内容。如果没有 Hadoop Common，你无法运行 Hadoop。 与任何软件栈一样，Apache 对于配置 Hadoop Common 有一定 要求。大体了解 Linux 或 Unix 管理员所需的技能将有助于你完成配 置。Hadoop Hadoop Common 安装完成后，是时候该研究 Hadoop Stack 的其余组件了。HDFS(Hadoop Distributed File System)提供一个分布 式文件系统，设计目标是能够运行在基础硬件组件之上。大多数企 业被其最小化的系统配置要求所吸引。此环境可以在虚拟机(Virtual Hadoop 大数据解决方案 4 Machine，VM)或笔记本电脑上完成初始配置，而且可以升级到服务 多服务器 总会遇到一台或者多台无法正常工作的风险。HDFS 具备检测故障 和快速执行自动恢复的功能。 HDFS 的设计针对批处理做了优化，它提供高吞吐量的数据访 问，而非低延迟的数据访问。运行在 HDFS 上的应用程序有着大型 数据集。在 HDFS 中一个典型的文件大小可以达到数百 GB 或更大， 所以 HDFS 显然支持大文件。它提供高效集成数据带宽，并且单个 群集可以扩展至数百节点。

IO (include buffer IO) GPU 背景：广告业务，8个集群，4个在线集群，4个离线集群， 分布在四个地区：北京、天津、成都、深圳。 需求：减少机器，降低成本。 手段：在线离线集群做合并。 问题：容器只能管理CPU和内存，不能对网络和磁盘IO做 管理，导致在线应用受离线业务影响。 一次现网事故 一个用户需求 可靠 设计目标 ◼在某个cgroup网络繁忙时，能保证其设定配额不会被其他cgroup挤占 • 不同的应用可以选择不同的网络模式 • 同一主机的不同容器可以选择不同的网络模式 自研容器网络解决方案Galaxy（CNI网络插件+调度器插件+控制器），面向所有场景： 高性能互联网业务、离线业务、在线离线混合场景、传统有状态服务、公有云… 性能 22190 7261 16462 4861 17442 5548 21461 6828 0 5000 10000 15000 应用内也可以同时又多个版本并行存在。充分保证现网的服 务质量以及版本的可控性。 能力升级：灰度升级 如左图所示，对某一个实例从v7升级到v8版本。 • 2018-02-06 11:46:38 V7版本开时候运行 • 2018-02-09 09:33:02 对该实例做灰度升级，从V7版本升级到V8 版本 • 2018-02-09 09:33:02 开始pull V8版本的image PS：灰度升级属于

SaaS PaaS IaaS 分层架构代表 openstack 内核架构代表 linux 我快黄了 我经久不衰 我一锅大杂烩 我高内聚高抽象 我装起来都费劲 我一键安装 我运行起来一堆问题 我小白都能稳定运行 我一堆模块 我大道至简海纳百川 不求最好，但求最贵 优秀还便宜 你真的需要虚拟机？真的需要 IaaS 层？ PaaS SaaS 有本质区别？鸭式辩型忘记了？ 云里面，一切皆应用才是王道。 云里面，一切皆应用才是王道。 系统架构与设计理念 通用的系统管理入口 所有应用自由安装卸载 极简、高内聚、高度抽象 提供最基础的核心能力 容器管理、编排调度、资源隔离 驱动层实现资源抽象 自由切换，到处运行 Sealos API Sealos CLI Desktop 裸金属 AWS 阿里云 更多······ boot 集群镜像 租户管理 应用管理 函数计算 消息队列 数据库 缓存 计算驱动 sealos 的能力 • 10 秒上线一个自带域名和 https 的 nginx 应用 • 其它应用同理如博客系统 低代 码平台等 java/go/python/node.js/html 轻松运行到 sealos 上 • 一个集群多个部门多个组 织共同使用 • 相互安全隔离 • 支持共享与协作 • 20 秒启动高可用 mysql/pgsql/mongo/redis 数据 库 •

混部等。 3. 细粒度的资源管理 提供作业队列，队列资源预留、队列容量管理、多租户的动态资源共享。 4. 性能优化和异构资源管理 调度性能优化，并结合 Kubernetes 提供扩展性、吞吐、网络、运行时的 多项优化，异构硬件支持x86, Arm, GPU, 昇腾，昆仑等。 Volcano Global Kubernetes Volcano-controller Volcano-scheduler Groups）为全球排名前列的资产管理 公司，服务遍及40多个国家，核心业务是银行、保险及资产管理等。引入云原生基础设 施，打造新一代大数据分析自助平台。 客户诉求: • 交互式服务、常驻服务、离线分析业务统一平台调度； • Job级别的调度管理，包括生命周期、依赖关系等； • 支持业界主流计算框架，如Spark、TensorFlow等； • 多用户公平分配资源，快速响应高优先级作业 解决方案: Queue动态资源共享，DRF、优先级抢占 用户收益： • 大数据作业从Yarn平滑迁移至K8s； • 云原生DAP平台服务于17个国家/地区，1100用户，年增长率8.1%； • DAP平台运行项目450+ Volcano大幅度提高大数据平台资源利用率 Kubernetes + YARN Kubernetes + Volcano 静态划分资源池 统一资源池 Kubernetes +

watch配置变化 9 Agent运行时 10 日志接入 购买云ES 录入ES 创建主机组 添加主机 配置日志主题 选择主机组 日志配置 权限管理 资源设置 提交策略 Kibana查日 志 集中管理配置 • 规模化自动化部署Agent • 按业务逻辑划分机器组 • 集中配置，关联机器组 • Agent离线实时感知 • 配置一致性离线分析 • 多beats同时管控 11 当前收益 快 稳 准 • 快速接入(5min) • 配置UI化标准化 • 配置变更实时感知 • 部署全自动化 • 多Beats支持 • Beats运行时cpu/mem可控 • Agent监控视图 • 离线/容量/延时监控 • 分布式集群管理 • 异常快速定位 • 关联公司CMDB • 资源权限管理 • 配置灰度控制发布 • 配置一致性检测 • 日志覆盖率 12 案例:如何管控整个日志数据流相关资源性能与容量？ 资源限制 cgroup cpulimit 定时检测 kill nice值 beats优化 缓存设置 工作协程 设置 资源配额 调整 Agent运行时监控 日志延时分析 Beats cpu/mem管控 ES/kafka容量管理 日志覆盖率分析 13 案例:高并发写入场景下Beats与ES性能优化 日志上报是 否有延时？ Filebeat资

Harbor集成与扩展 - 路线图 - 参与贡献Harbor社区 云原生与制品管理 [1] 云原生(cloud-native)技术使组织能够在现代化和动态的环境下（如公有云、私有云 和混合云）构建和运行可扩展的应用程序。云原生典型技术包括容器、服务网络、 微服务、不可变基础设施和声明性API等。 v1.0 by CNCF 容器-更轻量级和灵活的虚拟化 镜像-应用软件打包与分发 OCI: https://opencontainers 用户管理 系统标签管理 P2P预热管理 Harbor 系统 系统级日志 搭建Harbor仓库服务 离线安装包 • 通过Docker-compose编 排运行 • 所需镜像皆打包在离线 包内 1 在线安装包 • 通过Docker-compose编 排运行 • 所需镜像从Dockerhub 来拉取 2 Helm Chart • 通过Helm来安装 • 目标为K8s集群 • [2] 通过垃圾回收可以清理存储空间中的无用数据，V2.1之前为阻塞式GC，V2.1之后实 现非阻塞式 释放并回收空间/可能释放配额 1 2 3 构建高可用(HA)仓库服务 [1] 使用离线安装包搭建HA仓库服务：基于内容复制能力或者基于外部共享服务 IDP 构建高可用(HA)仓库服务 [2] 使用Helm Chart和外部高可用服务（数据库，缓存和存储）部署HA的仓库服务