产品经 理 ⽤户 团队⾓⾊构成 测试主 管 • 产品使⽤者 • 产品规划，需求排期 • 推动⺫标实现 • 对整体产品进⾏规划，需求排期 • 对产品团队负责 • 负责开发任务的分解，任务下发 • 开发团队管理 • 功能接⼝性能测试 • 产品质量保证 • 测试团队管理 • 团队管理 • 为系统应⽤稳定性负责 • 定义监控指标 • 修改配置⽂件 • 应⽤运⾏稳定保障 知识管理⼯具对知识协 同共享 ü 需求处理过程全链路追 溯 ü 及时通知 开发测试场景 任务完成 构建集成 部署⾃测 编码实现 任务拆解分配 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 试case进⾏图形化编排降 低⾃动化测试编写难度 测试case编写 ⾃动化测试编排 发版提测场景 版本Signoff ü 交付内容标准化规范化 ü 交付内容版本可追踪 ü 交付内容关联需求 ü 交付内容关联开发任务 ü 交付内容管理变更范围 ü 使⽤⾃动化测试⼯具快速 校验交付质量，加速测试 效率 ü 按照编写好的测试case进 ⾏⼿⼯测试 ü 版本发布⾯板，跟踪版 本发布进度 创建发版⼯单 测试环境部署

设施的负担，并使应用程序运营商和开发人员完全将重点放 在以容器为中心的业务上进行自助运营。Kubernetes 也提供稳定、兼容的基础（平台），用于构建定制化的workflows 和更 高级的自动化任务。Kubernetes 具备完善的集群管理能力，包括多层次的安全防护和准入机制、多租户应用支撑能力、透明 的服务注册和服务发现机制、内建负载均衡器、故障发现和自我修复能力、服务滚动升级和在线扩容、可扩展的资源自动调度 制 Controller Manager控制管理器（kube-controller-manager）：k8s里所有资源对象的自动化控制中心，可以理解为 资源对象的“大总管”。运行着所有处理集群日常任务的控制器。包括节点控制器、副本控制器、端点控制器及服务账号 和令牌控制器。负责维护集群的状态，比如故障检测、自动扩展、滚动更新等。 Scheduler调度器（kube-scheduler）：负责资 de节点在 指定时间不上报，那么Master就会认为它“失联”，标记成“Not Ready”状态。 Node节点上运行一组关键进程： kubelet：主节点代理，负责Pod对应的容器的创建启停等任务，同时与Master节点密切协作，实现集群管理的基本功 能。 kube-proxy：它负责节点的网络，在主机上维护网络规则并执行连接转发。它还负责对正在服务的pods进行负载平衡。 比如一个服务可

长，如用户故事编写辅助、用户研究、电梯演讲和其他基于语言的任务。同时，我们希望开发人员能够负责任 地使用所有这些工具，并且始终掌控主导权，比如 hallucinated dependencies 就是其中一个需要注意的安全 和质量风险。 衡量生产力有多有效 对于非技术人员来说，软件开发有时似乎很神奇，这导致管理者需要努力衡量开发人员在完成其神秘任务时的 生产效率。我们的首席科学家 Martin Fowler RAG，你会先从非参数记忆中去检索相关文档集 （一般是通过在向量数据库中的相似性搜索），再使用 LLM 中的参数记忆生成与检索出的文档一致的输出。我们 发现 RAG 对各种需要大量知识的 NLP 任务十分有用，包括问答，总结和故事生成。 技术 © Thoughtworks, Inc. All Rights Reserved. 15 11. 基于风险的故障建模 试验 基于风险的故障建模是 OIDC，来验证流水线，而不是赋予它 们直接访问机密数据的权限。实行最小权限原则去最小化个人用户和执行器账户的权限，而不是使用具有无限 访问权限的万能账户。使用一次性执行器替代重复使用执行器，来减少暴露先前任务的机密数据或在受到攻击 的运行器上运行任务的风险。将执行代理和执行器上的软件更新到最新版本。像监控你的生产软件一样去监控 你的 CI/CD 系统的完整性、保密性和可用性。 我们不断见到有团队忘记这些实践，特别是当他们使用在内部网络中自我管理的

区块链等技术的跨境贸易。 云计算白皮书（2023 年） 12 浙江 2023.3 《2023 年宁波市中小企业发展专 项资金因素法分配专项资金海曙 区使用管理办法》 完成市对区上云任务考核，对获评 省级制造业“云上企业”给予 15 万元的奖励，其中已评为省级标杆 上云企业的减半奖励。 2022.6 《加强科技创新助力经济稳进提 质的若干政策措施》 支持平台企业技术创新。支持平台 向下来看，算力资源呈现出计算异构、算网融合的特点。以 GPT-4 为例，其模型训练借助公有云能力在通用 CPU 的基础上整合 上万个 GPU 芯片，通过云计算平台实现 GPU 集群和 CPU 集群的标 准化封装，保障训练任务可以直接下发到大规模计算集群。同时在 数据处理方面，模型训练涉及 PB 级的存储数据集、中间结果和训练 好的模型参数等，且数据类型各异，也需要云计算平台提供的存储 方案，实现复杂数据的统一调度和处理。计算芯片多样化、异构数 驭数发布 DPU 芯片 K2，能够实现 1.2 微秒低时延和最高 200G 网络 带宽。 以计算为中心向以数据为中心这一过渡变化，促使算力服务形 成全新架构，体现在三个方面：一是调度对象方面，面向任务的调 度逐渐取代面向资源的调度，用户的计算需求将贯穿算力服务始终； 二是能力结构方面，算力管理与计算解耦，灵活性进一步提升，形 成相辅相成、共同发展的局面；三是产业格局方面，算力服务生态 进

无视 unschedulable Kubernetes 控制器 CronJob CronJob Job Pod 1. 定时执行的批处理任务 2. 定时任务并发策略 * Allow * Forbid * Replace 3. 支持单任务并发控制 一个简单的编排案例 Client API DB API Proxy DB Proxy DB Backup Monitoring DaemonSet Job CronJob = 无状态应用 有状态应用 守护型应用 批处理任务 应用编排架构 重新审视这个例子 Client API DB API Proxy DB Proxy DB Backup Monitoring 无状态应用 有状态应用 守护型应用 批处理任务 应用编排架构 应用编排架构 API Gateway APP API Service

Node Node Node Global Job Custom Job Node Script Image 1. 根据集群类型、版本、场景生成检测策略 2. 根据策略执行检测任务 3. 检测任务支持脚本或容器镜像 Ver.1 优化点 快速迭代的 Kubernetes 版本 • 月度发版 • 版本间的配置、参数、API 差异 多样集群类型（阿里云容器服务） • 托管版集群、Serverless version > 1.0.9.14 Checkpoint terway.version terway.status Ver.2 动态扩展 Report Executor • 不同检测策略动态扩展检测任务 • KCQL + Data Driver = 泛化调用 Policy cluster.addon.terway.version > 1.0.9.14 Expression Engine VPC 转发配置错误 Autopilot Engine 诊断任务 网络检测 Conntrack 采集 网卡丢包事件 所有包采集 Flow 采集 ebpf 注入 trace 读取 集群升级 集群异常检测闭环 • 集群升级前置检查 • 集群升级 • 集群升级后置检查 Autopilot Engine 诊断任务 前置检查 检测通过 检测未通过 修复 升级 1.12

dockerfile 生成镜像服务） – 选择存储来源：对接了内部的存储 – 填写代码地址，执行的命令等 – 可以选择是否监控训练，提供 tensorboard 任务列表 可以指定 git 的 commit-id 发起任务 任务详情 可以查看具体的容器列表，以及查看容器的日志和事件 Serving 服务 提供统一便捷的 Serving 服务，只需用户指定模型，即可提供 grpc 和 rest

DaemonSet用于在集群中的全部节点上同时运行一份指定的pod副本（master打 了污点，所以默认不运行，可以设置容忍度）后续新加入集群的工作节点也会 自动创建一个相关的pod副本，这些pod一般是执行系统级操作任务的服务，如 应用代理，监控，日志收集等 # vi monit.daemonset.yml #内容如下 apiVersion: apps/v1 kind: DaemonSet daemonset.yml #应用 # kubectl get daemonset #查看 ★Job控制器 job控制器用于运行一次性pod（如执行sql脚本或一次性备份任务等）容器中的 进程在正常运行结束后，置为completed状态，且不会再重启，如果进程运行失 败，则根据配置决定是否要重启 # vi xx-job.yml #内容如下 apiVersion: 如何运行 # Allow允许下一次作业运行，Forbid禁止，Replace替换 failedJobsHistoryLimit: 1 #失败的任务 历史记录数，默认1 successfulJobsHistoryLimit: 3 #成功的任务 历史记录数，默认3 jobTemplate: metadata: labels: joblb: jbxxx

Kubeflow 社区的联合创始⼈人 • kubeflow/tf-operator • 定义 TFJob Spec (CRD) • 跟踪 TensorFlow 任务运⾏行行状态 • ⽀支持分布式 TensorFlow 任务 KUBEFLOW 之上 • 借⼒力力容器器平台提供⽣生产级的集群资源管理理 • ⼯工作区隔离与共享 • 数据、模型、环境、应⽤用等 • 全⾯面⽀支持 AI

initiator • 企业级产品与解决方案 • Compass: 打通业务与数据、从数字化到智能化转 型 • Clever: 基于容器的 AI PaaS 平台（AI Devops、资 源管理任务调度） 工业互联网平台 - 制造业大势所趋 • 全球工业互联网平台数量 > 150 国家 研究内容 代表成果 政策扶持 工业互联网综合平台，采用数据流打通与 数据分析衍生价值的结构 Predix平台 INDICS平台 根云平台 COSMOPlat平台 … 2017年11月，国务院印发了《关于深化“互联网+先进 制造业”发展 工业互联网的指导意见》(以下简称: 《指导意见》)，明确将打造平台 体系作为七大任务之 一，提出构建工业互联网标准体系，实施标准研制及 试验验证工程。 • GE 波音 罗克韦尔 IBM INTEL CISCO 微软 AT&T PTC HP DELL EMC • SAP 博士 SIEMENS