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 做的取舍。 © Thoughtworks 数据的数据产品思维 7. OIDC for GitHub Actions 8. 使用 Terraform 创建监控和告警 9. ReAct 提示工程 10. 检索增强生成 11. 基于风险的故障建模 12. 大语言模型半结构化自然语言输入 13. 追踪健康债务状况 14. 对告警规则的单元测试 15. CI/CD 的零信任保护 评估 16. 通过依赖健康检查化解包幻觉风险 17. 设计系统决策记录 数据的数据产品思维 7. OIDC for GitHub Actions 8. 使用 Terraform 创建监控和告警 9. ReAct 提示工程 10. 检索增强生成 11. 基于风险的故障建模 12. 大语言模型半结构化自然语言输入 13. 追踪健康债务状况 14. 对告警规则的单元测试 15. CI/CD 的零信任保护 评估 16. 通过依赖健康检查化解包幻觉风险 17. 设计系统决策记录

K8S提供了了多种身份认证策略略，具体如何实施？ • K8S的有两种⽤用户：服务账号(SA)和普通⽤用户(User)，但K8S不不会管理理User，如何管理理User？ • K8S有⼀一套完整的权限系统，但如何处理理User与权限的绑定？ • 对于多集群，如何实现User跨集群的管理理？ 基于RBAC实现账号管理理隔离 Think in Cloud . 北北京 基于RBAC实现账号管理理隔离 • 选择Token认证⽅方式 ⾸首先在k8s中注册CRD • Operator 于 API server 交互，Watch 全部的 Namespace 或者特 定Namespace中对CR的创建、更更新、删除事件 • Operator 处理理这些事件，可以使⽤用 k8s 中的pod、deployment、 statefulset 对象构建应⽤用 Operator⼯工作原理理 Operator Kubernetes API 还可以对集群进⾏行行配置更更新、删除等操作。 Operator Server Think in Cloud . 北北京 Operator管理理⽆无状态的服务 特性 A. ⽆无状态⽔水平弹缩： ⽀支持动态扩缩容 B. 容错处理理： 通过kubernetes validating admission configuration校验⽤用 户下发的编排的crd实例例，同时⾃自动恢复⽤用户误操作的该crd维护的资源 C.

I/O 的存储需求，提升运 维管理效率。精选各类数据库、分布式消息和日志检索等中间件，提供多租户、部 署、观测、备份、运维操作等全生命周期的中 间件管理能力，实现数据服务的自助化 申请、弹性扩展、高并发处理和稳定高可用。 涉及的模块：全局管理、容器管理、云原生网络、云原生存储、精选中间件 版权 © 2023 DaoCloud 第 5 页 微服务治理 提供非侵入式流量治理 全生命周期管理。 ➢ 应用负载的弹性伸缩，支持应用负载的手动/自动扩缩容，支持横向伸缩、纵向伸缩、 以及定时伸缩，从容应对流量高峰。 ➢ 应用的全生命周期，支持应用查看、更新、删除、回滚、事件查看以及升级等全生命 周期管理。 ➢ 跨集群负载统一管理能力。 策略管理 支持以命名空间或集群粒度制定网络策略、配额策略、资源限制策略、灾备策 略、安全策略。 ➢ 网络策略，支持 是以应用为中心、开箱即用的新一代云原生可观测性平 台。 能够实时监控应用及资源，采集各项指标、日志及事件等数据用来分析应 用健康状态，不仅提供告警能力以及全面、清晰、多维度数据可视化能力，兼 容主流开源组件，而且提供快捷故障定位及一键监控诊断的能力。 可观测模块实现了指标、日志、链路的统一采集，支持对指标、日志进行多维 度的告警并提供简洁明了的可视化管理界面。 主要功能如下： 版权 © 2023 DaoCloud

怎么进⾏行行离线部署？ d. 快速部署常⻅见应⽤用并确保兼容性？ e. 是否可视化⻚页⾯面，部署⻔门槛？ a. 集群如何⽆无缝升级？ b. 集群如何快速扩容？ c. 监控、告警、⽇日志是否完善？ d. 如何进⾏行行快速安全加固？ e. 集群如何进⾏行行备份和恢复？ 1 2 企业在云原⽣生时代的挑战 3 KubeOperator 开源容器器平台的技术优势 配⾊色（X-Pack）； 可观察性 内置 Prometheus，⽀支持对集群、节点、Pod、Container 的全⽅方位监控和告警；内置 EFK、Loki ⽇日志⽅方案；内置 Grafana 作为监控和⽇日志展示； ⽀支持消息中⼼心，通过钉钉、微信通知各种集群异常事件（X-Pack）； 升级 ⽀支持集群升级； 伸缩 ⽀支持增加或者减少 Worker 节点； 备份 ⽀支持 etcd 定期备份和⽴立即备份； 、使⽤用技 巧等相关知识。 KubeOperator X-Pack 增强包功能 增强功能持续增加中 对接 LDAP/AD 界⾯面⾃自定义 消息中⼼心， 通过钉钉、微信通知各种 集群异常事件 集群健康评分 通过 F5 Big IP 对外暴暴露露服务 多集群配置管理理 多云时代技术领先的企业级软件提供商 www.fit2cloud.com THANK YOU www.fit2cloud

监控日志 基础服务 镜像仓库 认证鉴权 资源管理 面向业务开发 CI/CD 微服务 应用商店 面向业务管理 弹性伸缩 API Gateway 负载均衡 应用编排 日志监控 告警 服务发现 API 业务中台 多租户管理 运维中台 云端操作系统 数据中台 面向数据与智能 数据管理 大数据 机器学习 资源管理 深度学习 AI工具 API IOT中台 实现对 GPU 集群资源进行管理，根 据用户作业请求自动分配和回收 GPU 资源。 GPU 集群管理 对接存储系统，管理数据集；提供 notebook 交互式代码开发和调试工 具；管理数据预处理批作业。 模型开发 海尔工业互联网 – 才云数据解决方案 海尔工业互联网 – 才云数据解决方案 海尔工业互联网 – 才云数据解决方案 海尔工业互联网 – 才云数据解决方案 边缘计算场景 应用编排、模版、商店 5. 应用发布（灰度发布、滚动升级） 6. 应用弹性伸缩 7. 日志、监控告警 8. 配置管理 9. 多种存储（NFS、GlusterFS、Ceph、NAS） Compass Compass 支持边缘容器服务 1. 集群和边缘节点共享资源 • 共享用户系统 • 共享认证和授权 • 共享监控告警系统 • 共享 Docker registry • 共享日志管理系统 Devop App

对每个报文直接在正常代码路径上进行决策 ◼Cgroup区分(标记)： 在正常处理流程中，报文查找到目标socket结构之 后，根据socket的owner process来确定cgroup ◼报文决策： 令牌桶 + 共享令牌池 + 显式借令牌 ◼限速方式： ECN标记 + TCP滑窗 + 丢包 可靠 短信 Email 微信 自定义渠道 4种告警方式——可随时修改 158项告警 87项指标采集 通用 • 不同的应用可以选择不同的网络模式 Docker 通过将GPU设备及运行时的库转为volume挂载到容器中实现了容 器与驱动的解耦。但是一个GPU设备仅能挂载到一个容器中，不 支持容器间共享GPU设备 ConvGPU 仅支持内存资源的共享且仅处理单个GPU 容器使用GPU的问题： • 需要特定的硬件设备 • 不支持容器共享 • 仅支持内存资源虚拟化 • 仅支持单个GPU卡 采用Device Plugin： • GPU资源的发现 • 为任务分配相应的硬件

目的为 在系统启动后等待60秒待 k8s把iptables规则设置完毕再在以下几个chain里放通所有流量，如果对防火墙 有自定义规则或对安全性要求较高场景无需配置以下这段，防火墙相关操作自 行按需处理！ # cat >> /etc/rc.d/rc.local <处理机制，Retain 保持不动，Recycle回收 #，Retain保持不动，Recycle或Delete回收 ReadOnlyOnce #同时只可被一个node结点只读挂载? persistentVolumeReclaimPolicy: Retain #PV空间被释放时的处理机制，Retain 保持不动，Recycle回收 storageClassName: slow #当前PV所属的存储类名称，默认为空（不 属于任何存储类）

applications ，也不区分应⽤程序和服务 。 Kubernetes旨在⽀持各种各样的⼯作负 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。 14 K8s组件 本⽂概述了Kubernetes集群中所需的各种组件。 Master组件 Master组件提供K8s集群的控制⾯板。Master对集群进⾏全局决策（例如调度），以及检测和响应集群事件（例如：当 replication controller所设置的 replicas 不够时，启动⼀个新的Pod）。 Master可在集群中的任意节点上运⾏。然⽽，简单起⻅，设置脚本通常在同⼀个 在此。请为你Kubernetes集群的etcd数据提供备份计划。 kube-controller-manager kube-controller-manager 运⾏Controller，它们是处理集群中常规任务的后台线程。逻辑上来讲，每个Controller都是⼀ 个单独的进程，但为了降低复杂性，它们都被编译成独⽴的⼆进制⽂件并运⾏在⼀个进程中。 这些控制器包括： Node Controller：当节点挂掉时，负责响应。

低时延：为满⾜足低时延的要求，需要在离业务现场最近的边缘构建解决⽅方案，减少业务处理理时延。� ➔ 海海量量数据：物联⽹网时代边缘数据爆炸性增⻓长，难以直接回传⾄至云端且成本⾼高昂，数据在本地进⾏行行分析和过滤，节省⽹网络带宽。� ➔ 隐私安全：数据涉及到企业⽣生产和经营活动安全，在边缘处理理企业保密信息和个⼈人隐私。� ➔ 本地⾃自治：不不依赖云端的离线处理理能⼒力力和⾃自我恢复能⼒力力。� 低时延 海海量量数据 边缘计算应⽤用场景——智慧园区� ➔ 基于边缘计算打造智慧园区，通过视频监控+AI分析实现从⼈人防到技防，提升园区运营效率，提⾼高园区住户体验。� ➔ 对监控视频智能分析，实时感知⼊入侵、⼈人流量量⼤大等异常事件，降低园区的⼈人⼒力力成本。� ➔ 端侧⼈人脸抓取，视频分析在边缘侧执⾏行行。云端管理理边缘应⽤用全⽣生命周期，⽆无缝升级。云端AI模型训练，边缘侧推理理。� 端� 边� 云� ⼈人脸 检测 边缘计算应⽤用场景——智能家居� ➔ 基于边缘计算打造⾼高效、舒适、安全、便便利利、环保的智能家居环境。� ➔ 云端推送边缘应⽤用，实现应⽤用全⽣生命周期管理理和边缘设备托管。� ➔ 端侧涵盖多种智能设备，边缘侧就近处理理隐私数据，回传必要数据到云端。� 端� 边� 云� 容器器� 摄像头� 语⾳音设备� 红外设备� 应⽤用推送、应⽤用管理理、边缘设备托管� …...� 数据上传� 容器器� 容器器�

自动发布和回滚：可以自动实现版本的发布和回滚。 秘钥和配置管理：对于密码等信息，专门提供了Secert对象为其解耦。 存储编排：支持多种不同类型的存储，包括本地存储、云存储、网络存储等。 批量处理执行：除服务型应用，还支持批处理作业CI（持续集成），如有需要，一样可以实现容器故障后修复。 Kubernetes特点： 可移植: 支持公有云，私有云，混合云，多重云（multi-cloud） 可扩展: 模块化 册和发现等机制 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-schedule 址。 22 www.h3c.com Confidential 秘密 22 22 K8s基本概念和术语介绍（Job） Job（任务）： Job是K8s用来控制批处理型任务的API对象。批处理业务与长期伺服业务的主要区别是批处理业务的运行有头有尾， 而长期伺服业务在用户不停止的情况下永远运行。Job管理的Pod根据用户的设置把任务成功完成就自动退出了。成功完 成的标志根据不同的spec.com