例如MySQL），也不提供分布式存储系 统（例如Ceph）作为内置服务。 这些应⽤可在Kubernetes上运⾏。 没有点击部署的服务市场。 01-什么是Kubernetes 6 不部署源代码，并且不构建应⽤。持续集成（CI）⼯作流是⼀个不同⽤户/项⽬有不同需求/偏好的领域，因此它⽀ 持在Kubernetes上运⾏CI⼯作流，⽽不强制⼯作流如何⼯作。 允许⽤户选择其⽇志记录、监视和警报系统。（它提供了⼀些集成。） --cloud-provider 标志设为 external 来禁⽤控制器循环。 cloud-controller-manager允许云供应商代码和Kubernetes内核独⽴发展。在以前的版本中，核⼼的Kubernetes代码依 赖于特定云提供商的功能代码。在未来的版本中，云供应商的特定代码应由云供应商⾃⼰维护，并在运⾏Kubernetes时 与cloud-controller-manager相关联。 以下控制器存在云提供商依赖： API可能会以不兼容的⽅式更改，恕不另⾏通知 建议仅在短期测试集群中使⽤，因为增加了bug带来的⻛险，⽽且缺乏⻓期⽀持 Beta级别: 版本名称包含 beta （例如 v2beta3 ） 代码经过了良好的测试。启⽤该功能被认为是安全的。 默认启⽤ 整体功能不会被删除，尽管细节可能会改变 对象的schema/语义可能会在后续的beta版/稳定版本中以不兼容的⽅式发⽣变化。发⽣这种情况时，我们将提

JavaScript 生态系统十分混乱的时期，我们也从未采取过这样的做法）。作 为一家开创 CI、CD 等突破性工程实践历史的软件咨询公司，我们对于使用 AI 辅助软件开发特别感兴趣。因此， 本期技术雷达讨论了许多代码辅助工具，如 GitHub Copilot、Tabnine 和 Codeium。我们兴奋于 open-source LLMs for coding 在工具领域可能带来的变革，并且我们看到了在编码之外的辅助领域中工具和能力的爆炸式增 早在 2003 年就撰写了有关此主题的文章，但问题并没有消失。在 这期雷达中，我们讨论了许多现代工具和技术，它们采用更加细致入微的方法来衡量软件的创造过程，但这仍 然不够。幸运的是，业界已经不再使用代码行数作为产出衡量标准。然而，衡量框架 SPACE 中 A（Activity，活 动）的替代方法，例如拉取请求的数量或已解决的问题的数量，仍然不足以成为衡量生产力的良好指标。相反， 行业已经开始关 ChatGPT，Google Bard，Meta 的 LLaMA 以及亚马逊的 Bedrock 等）在我们的讨论中占据重要地位。更广泛来说，大语言模型可以应用于从 内容生成（文本、图片和视频）、代码生成到总结概述和翻译等各种问题。通过自然语言的抽象层，这些大模型 成为了强大的工具库，被诸多信息工作者广泛使用。我们讨论了大语言模型的各个方面，包括自托管式大语言 模型，相较云托管的大语言模型，

CustomMetricsServer Prometheus Service Monitor Istio Virtual Service Deployment Ingress Service YAML 文件 代码、应用、CICD 流水线 容器 Pod Controller 调度 Node Sidecar CNI CSI 研发都要做 Kubernetes 专家？ Kubernetes 构建 Platform oam.dev apps.k8s.io Workload 与 Trait 注册与发现机制 # 示例：将 Istio VirtualService 注册为平台 的流量管理能力 示例: 使用 OAM 模型管理应用 1. 创建应用组件 2. 绑定运维特征 3. 应用部署成功 示例：手动扩容策略 示例：容器化工作负载 查看完整演示 Scale: - 10,000 nodes/cluster

Internal. All rights reserved. 让一切自动化--工欲善其事，必先利其器 • 从设计开始之初就把自动化理念融入进来 • 充分利用Docker的优势，加速平台的迭代 • 配置即代码 环境安装 配置管理 部署上线 集群安装运维自动化 组件安装运维自动化 服务部署上线自动化 19 2017 Lenovo Internal. All rights reserved. 集群容器登陆 – 应用日志查看 – 支持MySQL/Redis等常用组件服务市场 22 2017 Lenovo Internal. All rights reserved. Showcase • 部署示例：配置简单，自服务 选择应用类型/模板 配置应用 上传包 打包镜像并部署 完成部署上线 23 2017 Lenovo Internal. All rights reserved. Showcase 多集群支持和整体架构 – 网络方案和路由设计 – 部署、回滚流程 – DevOps支持 – 存储方案 – 权限设计 • 通过Ansible让运维自动化 • 监控与日志 • Showcase，系统流程示例 • 踩过的坑 zhoucq1@lenovo.com caiqinzhou@gmail.com

@RefreshScope 注解动态更新配置项。 ➢ 管理配置文件的历史版本，支持版本差异对比并一键回滚到特定版本。 ➢ 支持查询当前配置的监听者以及 MD5 校验值。 ➢ 提供示例代码，便于新手快速使用客户端编程消费该配置，降低新手使用门槛。 微服务网关 微服务网关肩负管理微服务南北流量管控的重要作用，提供 API 管理、接口 限流、多种策略安全认证、黑白名单、路由转发、MockAPI

服务，进⼊服务列表⻚⾯。 2.选择集群和命名空间，选择所需的服务（本示例中选择hello），单击右侧的编辑。 3.在弹出的更新对话框中，进⾏配置修改，然后单击确认。 49 删除服务 1.在容器集群菜单下，单击左侧导航栏中的服务与路由 > 服务，进⼊服务列表⻚⾯。 2.选择集群和命名空间，选择所需的服务（本示例中选择 hello），单击右侧的移除。 3.在弹出的对话框中点击确认，即可删除服务。 2.选择集群和命名空间，选择所需的路由（本示例中选择hello），单击右侧的编辑。 3.在弹出的对话框中，对路由的相关参数进⾏变更，然后单击确认，完成编辑 52 移除路由 1.在容器集群菜单下，单击左侧导航栏中的服务与路由 >路由，进⼊路由列表⻚⾯。 2.选择集群和命名空间，选择所需的路由（本示例中选择hello），单击右侧的移除。 3.在弹出的对话框中点击确认，即可删除路由。

计划12月份正式对全体用户开放，开始商业化 • 控制台：https://cs.console.aliyun.com • 快速入门指南和Demo：https://yq.aliyun.com/articles/591115 • 示例参考：https://github.com/AliyunContainerService/serverless-k8s-examples Thank you!

项⺫管理 快速迭代开发，更短的发布周期， 并统⼀流程，规范化管理 持续交付 提⾼部署的效率，降低部署的⻛ 险，提⾼部署的质量，消除部⻔ 壁垒，交付过程标准化， 透明化 持续构建与测试 保障代码质量，提升开发效率 知识共享 知识共享与积累，不断完善，持 续学习改进 认证与改进 持续优化， 形成闭环 运维监控 运⾏状态可视化，数据化，降低 部署⻛险，快速反馈 运营统计 全链路指标统计，为持续改进提 初始化 配额管理 ⼯具链⽀撑体系 事务 跟踪 ⼯具 知识 库 代码托 管 制品仓 库 镜像仓 库 测试管 理平台 流⽔线编 排⼯具 代码质 量管控 镜像安 全扫描 运营统 计⼯具 XXXX 指标统计 XXXX 指标统计 XXXX 指标统计 XXXX 指标统计 运营统计 编译打 包 代码质量 管理 多语⾔ 构建 安全管控 构建实 践 测试管理 ü 开发任务关联需求 ü 事务管理⼯具对任务进⾏ 细粒度拆解 ü 设置合理的任务⼤⼩， 跟 踪开发状态 ü IDE 与DevOps⼯具紧密 集成 ü 代码变更管理任务 ü 本地代码扫描保证质量 ü 推荐Git 分⽀管理模型 ü 代码提交触发流⽔线 ü 流⽔线⾃动进⾏单元测 试 ü 流⽔线⾃动进⾏编译打 包 ü 流⽔线⾃动⽣成镜像 ü 流⽔线⾃动部署更新服 务 ü 事务管理⼯具跟踪状态

CI build 阶段 • 会基于 pb 的注释自动产生文档，并推送至内部的微服务管理系统接口平台中 • 会生成 Go/PHP/Node/Java 桩代码和错误码，推送到指定的仓库 开发阶段 • go get 客户端、服务端的gRPC和错误码的代码 配置 对接 Debug • 配置驱动 • 配置补齐 • 配置工具 • Proto的管理 • 错误码管理 • 调试gRPC • 调试信息 错误码管理 • 调试gRPC • 调试信息 • 错误定位 微服务的测试阶段 测试类型 工具生成测试用例 简单高效做单元测试 • 单元测试 • 本地docker-compse • 提交代码，触发gitlab ci • 接口测试 • 接口平台 • 性能测试 • benchmark • 全链路压测 • 集成测试 • 以前gitlab ci，docker in docker les/helloworld --go-test_out=pkg=main,paths=source_relative:. helloworld.proto • 业务代码中不要有框架、组件代码，减少单侧用例 • 业务代码做好接口级别单测，简单，快速 • protobuf工具的插件，拿到gRPC服务的描述信息，生成单元测试用例 • 业务人员只需要填写红框内容的断言内容，就可以完成单元测试

在netfilter post-routing阶段做SNAT • 每个service 添加一条或多条rules。使用数组管理rules。 • 仅支持随机的调度算法 • kube-proxy代码实现比较简单 • iptables 在linux 已经广泛部署 优势 iptables mode 不足之处 • 控制平面的时间复杂度是O(N^2), 当service达到上千时，修改rule耗时超过半小时。 独占cpu，不适合分布式的lb • 为什么纯粹的eBPF方法不行 • 不够成熟 eBPF 简介 • 编写eBPF程序 • 编译成eBPF中间代码 • 注入内核 • 挂载到network traffic control • 报文激发eBPF代码 技术创新点一 • IPVS 对conntrack的功能依赖 • Iptables SNAT • 具体如何绕过conntrack？ • 进报文 做了hack，直接访问ip_finish_output IPVS 绕过conntrack 技术创新点二 • 在linux traffic control上挂一段eBPF 代码，在网卡出报文之前做SNAT • 尽量将大部分代码放在eBPF中，方便升级和维护。 • eBPF loader 创建eBPF map时，将map的id 传给IPVS内核模块 • 在ip_vs_new_conn 时，插入eBPF