，Google Container Engine以及任何其他 地⽅。 以应⽤为中⼼的管理：从在虚拟硬件上运⾏操作系统的抽象级别，提升到使⽤逻辑资源在操作系统上运⾏应⽤程序 的级别。 松耦合，分布式，弹性，解放的微服务：应⽤程序分为更⼩、独⽴的部件，可动态部署和管理——⽽不是⼀个运⾏ 在⼀个⼤型机上的单体。 01-什么是Kubernetes 5 资源隔离：可预测的应⽤程序性能。 资源利⽤：效率⾼，密度⾼。 载，包括⽆状态、有状态以及数据处理⼯作负载。 如果应⽤程序可在容器中运⾏，那么它应该能够很好地在 Kubernetes上运⾏。 不提供中间件（例如消息总线）、数据处理框架（例如Spark）、数据库（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 Kubernetes⽀持在同⼀物理集群中创建多个虚拟集群。 这些虚拟集群被称为Namespace。 使⽤多个Namespace的场景 Namespace旨在⽤于这种环境：有许多的⽤户，这些⽤户分布在多个团队/项⽬中。对于只有⼏个或⼏⼗个⽤户的集 群，您根本不需要创建或考虑使⽤Namespace。 当您需要使⽤Namespace提供的功能时，再考虑使⽤Namespace。 Namespac

如何继续以有效协作为重点，不断突破界限，在一个更加分散和动态的环境中进行工作。一些团队利用新的协 作工具不断提出创新解决方案。其他团队则继续调整和改进现有的面对面实践，例如实时结对编程或集体编程、 分布式工作坊（例如 远程事件风暴）以及异步和同步沟通。远程工作提供了许多好处（包括更多样化的人才储 备），但面对面交流的价值是显而易见的。团队不应中断重要的反馈循环，并且需要意识到在转向远程工作时所 年首次提到它们以来，Web 组件已经变得流行起来，总体而言，我们对其的看法是积极的。同 样地，我们通过对采用默认选择 SPA 发出警告以及将如 Next.js 和 HTMX 等框架与传统的服务器端框架一起列 入，来表达对在服务器上来渲染 HTML 的支持。然而，尽管可以将两者结合使用，也还是可能造成深层次的问 题；这就是为什么我们建议避免服务器端渲染（SSR）的 Web 应用中使用 Web 组件。作为一种浏览器技术，要 Orca 提供了从开发到生产的安全状态的统一视图，因此我们将其放入试验阶段。 31. Trino 试验 Trino 以前被称之为 PrestoSQL，是一个专为面向大数据交互式分析查询而设计的开源分布式 SQL 查询引擎。经 过优化后，它可以在本地或者云上环境运行，并支持对 Hive、Cassandra、关系型数据库、甚至专有数据存储 等多种不同的数据源进行查询。它支持基于密码的认证、LDAP

K8S 集群， 提升资源使⽤用效率 按需修补 快速升级 K8S 集群，与社区版本同步 应⽤用商店 快速在 K8S 中部署和管理理 应⽤用程序 Multi-AZ ⽀支持 Master 节点分布在不不同的故障域 简单易易⽤用 通过 Web UI 来管理理和运营 K8S 集群 离线⽀支持 ⽀支持离线环境下的 K8S 集群 的部署与升级 GPU ⽀支持 轻松运⾏行行机器器学习、⾼高性能 Kubernetes 集群； • ⽀支持 Kubernetes 集群按需伸缩和按需修补。 X-Pack 增强包 + 原⼚厂企业级⽀支持服务 KubeOperator 开源容器器平台功能列列表 Day 0 规划 集群模式 1 个 Master 节点 n 个 Worker 节点模式：适合开发测试⽤用途；3 个 Master 节点 n 个 Worker 节点模式：适合⽣生产⽤用途； 计算⽅方案

ii. 内存：显示当前集群的内存总量，已使⽤，使⽤率。（单位: GiB） iii. ⽂件系统使⽤统计：显示当前集群⽂件存储总量，已使⽤，使⽤率。(单位: GiB) 组件状态 i. etcd:分布式键值存储系统，⽤于保存集群状态数据，⽐如Pod，Service等对象信息。 ii. Kube-scheduler：运⾏在Master节点上，调度器的职责主要是为新创建的pod在集群中寻找 最合 源请求（Request）的正确、合理设 置，是弹性伸缩的前提条件。 1.登录⾸云控制台 2.在容器集群菜单下，单击左侧导航栏的集群 > 集群，进⼊集群列表⻚⾯。 3.选择所需的集群并单击操作列的更多 > ⾃动伸缩。 4.在创建⾃动伸缩配置⻚⾯，填写以下信息，并单击提交。 1. ⼯作原理 2.创建⾃动伸缩 66 缩容阈值：cluster-autoscaler管理的伸缩组中，每⼀个节点的资源申请值（Request）/

（二）云计算市场处于快速增长阶段，运营商引领新一轮市场增长.......... 12 （三）云计算技术不断推陈出新，满足多样性场景需求助力产业升级...... 15 （四）行业上云用云呈阶梯状分布，中小企业成影响上云进程关键.......... 22 三、云计算正向数字世界操作系统转变..................................................... 工程化运作成为平台产品，平台产品随着组织变化而演进，其各个 组件可根据实际使用情况来升级扩展。这类集成产品通常被称为内 部开发者平台，是工程团队已经部署的技术和工具之上的全新一层。 演进路线方面，容器云平台为开发者构建和运行分布式应用带来了 便利，但同时将复杂资源暴露给了开发者，知识门槛高，并且开发 者难以从众多资源中定位业务故障。而容器云平台及传统 PaaS 等经 过平台工程化，可演进为面向开发者的一站式平台，灵活组合 云计算白皮书（2023 年） 20 体系不断完善、技术不断创新。云上系统自带“分布式”属性，各 模块之间依赖关系错综复杂，给服务性能分析、故障定位、根因分 析等带来了诸多困难；云上系统故障率随设备数量的增加而呈指数 级增长，单一节点问题可能会被无限放大，日常运行过程中一定会 伴随“异常”发生；同时，节点分布范围更广，节点数量更多，对 日常运维过程中的日志采集、变更升级等都带来了新的挑战。基于

网络（VPC/EIP） 开源原生 商业增强：控制面HA、跨AZ高可用、滚动升级、裸金属容器 云容器引擎 CCE 微服务引擎 CSE 开源原生 企业级 中间件 分布式 缓存 DCS 分布式 消息 DMS 分布式 数据库 DDM 应用编排引擎 AOS App/PaaS/IaaS 资源一键式创建 应用运维 AOM 应用性能管理 APM 应用拓扑 调用链 SLA指标 更好的隔离效果和性能。 • 轻松地跨不同的环境共享应用程序、协同 工作和测试应用程序。 主流DL框架 13 iCAN容器网络：实现高性能容器网络和大规模高效部署 14 Fuxi容器存储：实现有状态应用和分布式中间件容器化部署 15 全球首发云容器实例服务CCI ：更快的弹性，更高的资源利用率 持续发布： 小时级->分钟级 弹性伸缩： 分钟级->秒级 应用交互性能提 升1~2倍 资源利用率提 ：更快的弹性，更高的资源利用率；国内首发windows容器、帮助企业实现海量Windows应用轻松容器化上云 自研iCAN容器网络：实现高性能容器网络和大规模高效部署；自研Fuxi容器存储：实现有状态应用和分布式中间件容器化部署 华为CCE产品成熟度高，容器化经验丰富，在大企业、游戏、生物基因、科学计算、金融、媒资、能源、旅游等领域有2+年成熟商用实践 内部实践：流程IT系统、网管系统、消费者云VMA

Mysql/pgsql/mongo CNI CRI CSI DNS Backup Restore 交付类场景 01 整个集群或者分布式应用整 体打包，一键交付 标准化交付产物，而不是靠 操作文档协作 交付者无需关心业务逻辑，一条命令 完成任意分布式高可用应用交付 支持完全离线场景，小白操 作 20min 自动化完成 全国多个 02 交付环境： 各大公有云 不同版本liux发行版 怪 terraform 某些底层 driver 写的不好 云驱动层 01 对接 firecracker cilium openebs 等技术 无性能损失的网络层计量 与隔离 rust 自研分布式文件系统 sealfs 直接对接 rustvmm 绕 开 fuse 02 client manger manger metadata data data metadata metadata 1. 不在磁盘级别提供高可用 所以高可用交给 KB rocketmq 这些应用自身去解决 业务起的有状态容器可用 sealfs 文件系统 sealfs 直接从容器拦截 IO，对接 sealfs 分布式文件系统，避免 fuse 用户态内核态反复横跳 在 Sealos 上使用 GPU 在 Sealos 上利用 Cilium + BPF 实现流量统计 Slide source credit to:

KubeBrain 架构 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 raft range 分片，增大写并发 Brain 层无磁盘 io，只有网络 io 写优化 - 3 事务优化 精心设计 key 格式 一个 k8s 对象的索引和数据在同一分区内 跨分区分布式事务 -> 分区内单机事务 读优化 - 1 Range 读 Unary -> Stream 代替分页，降低延迟 内存高效复用，避免 OOM 读优化 - 2 多分片并发读 通过并发，大大减少读时延

40000 P100 (1GPU) P100 (32GPU) V100 (8GPU) V100 (32GPU) RestNet50 模型训练速度（images/second） 分布式训练/GPU硬件升级加速明显 模拟数据训练时间 108 15.12 4.62 3.39 1 0 20 40 60 80 100 120 P100 (1GPU) P100 (8GPU) 4000 6000 8000 10000 12000 Synthetic ESSD云盘 PL2 RestNet50 模型训练速度 （images/second） 云盘 Alluxio - 分布式缓存的领导者 开源项目由李浩源博士(Alluxio公司CEO)在加州大学Berkeley分校 AMPLab就读期间创立 2013 2015 由硅谷著名投资公司Andreessen Horowitz投资，公司在2015年在 OSS Driver Web Driver Alibaba Cloud OSS Alluxio 服务器 Alluxio 服务器 大数据查询 大数据ETL 模型训练 Alluxio核心功能一：分布式数据缓存 Alluxio 服务器 A B /path1/file1 /path2/file2 C A B C A Alluxio 服务器 Alluxio 服务器 大数据查询 大数据ETL