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。 时间，推动了讨论的进行，并帮助拉通共用同一个设计系统的多个开发团队。 18. GitOps 评估 GitOps 是一项通过控制回路模式进行应用部署的技术。Operator 能够将已部署的应用和配置（通常是 Git 仓 库）保持同步。当我们上次写到 GitOps 的时候，社区对此术语的定义未能形成共识。当时，我们对该技术的常 技术 © Thoughtworks, Inc. All Rights Reserved. 17 仓库；Generative AI Studio，一个旨在快速探索和原型生成 AI 模型的控制台；以及 Vertex AI Extensions，提 供完全托管的开发人员工具，通过 API 连接 AI 模型和实时数据或操作。 该平台已经发展到提供 GenAI 模型和 集成支持，我们非常期待能更广泛地使用它。 28. Immuta 试验 自从我们上次介绍了 Immuta 以来，我们的团队在使用这个数据

弹性伸缩 智能调度 配置管理 健康检查 服务发现 动态dns 负载均衡 容器监控 日志采集 应用监控 节点监控 动态存储 本地存储 网络存储 静态存储 代码检查 代码编译 镜像编译 服务发布 镜像同步 镜像上传 镜像下载 镜像安全 k8s tcp负载 https-http 虚拟主机 服务路由 traefik ingress-nginx nginx 流 量 入 口 k8s平台组件 k8s平台接入流程 Flannel负责在容器集群中的多个节点之间提供第3层IPv4网 络。 工作模式： 1.vxlan 通过封装协议解包收发包mtu1450，vxlan可以在分 布多个网段的主机间构建2层虚拟网络 。 2.host-gw 通过宿主机路由同步收发包，必需工作在二层。 1.系统启动，flanneld下发docker子网配置，docker启动获 取子网配置生成docker0 生成gateway网卡; 2.node1，node的kubelet收到指令创建一个新的pod容器; ; 3.docker开始创建pod,从flanneld下发子网池生成pod-ip- eth; 4.kube-proxy跟据svc yaml创建ipvs-eth子网卡; 5.flanneld创建同步所有节点docker子网路由表; 你好我是分享标题 我是作者名称 flannel vs calico 采用万兆网卡的虚拟机，测试方法是不同node节点开启qperf测试 结论： tcp延迟

Why KubeEdge & 基础架构 & 设备管理理 & 实战� ➔ 后续规划 & 社区贡献 & 技术交流� 边缘计算� 云计算是集中化的，离终端设备（如摄像头、传感器器等）和⽤用户较远，对于实时性要求⾼高的计算需求，把计算放在云上会引起较⻓长的⽹网络延 时、⽹网络拥塞、服务质量量下降等问题。⽽而终端设备通常计算能⼒力力不不⾜足，⽆无法与云端相⽐比。在此情况下，边缘计算应运⽽而⽣生，将云端计算能⼒力力 本地⾃自治 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。� KubeEdge设备管理理——Kubernetes Custom Resource Definitions (CRD)� 应⽤用场景：智能家居设备云端托管� KubeEdge设备管理理——从云端同步期望设备状态到边缘� 应⽤用场景：智能家居设备远程控制� KubeEdge设备管理理——从边缘上报实际设备状态到云端� 应⽤用场景：智能家居设备状态远程检测� KubeEdge实战——从云端分发应⽤用到边缘Demo演示�

破解 Kubernetes 应用开发困局 实时热加载和一键 Debug 2021.08.05 王炜 2 腾讯云 CODING DevOps 高级架构师 CNCF 大使 Nocalhost 项目负责人 自我介绍 1. K8s 环境开发困局 2. 主流云原生开发方式 3. 热加载原理 4. 开发和调试演示 5. 开源共建 目录 K8s 环境开发困局 01 开发举步维艰 还缺三个条件： 1、源码从哪来？ 2、Golang Runtime 从哪来？ 3、PID=1 的进程替换成源码运行，如果进程停 止，容器将 Crash，怎么阻止？ 解决问题： 1、从本地同步到容器 2、将业务容器的镜像替换为 Runtime 镜像 3、替换 PID=1 进程为阻塞进程： /bin/sh -c tail -f /dev/null 1 6 从 Dockerfile

KubeBrain 逻辑层 逻辑层 – 写 逻辑层 – Watch（1） Watch 机制本质上是一个消息队列系统 1. 可靠性 - 不重复、不丢失 2. 顺序性 - 保证最终状态的一致性 3. 实时性 - 高性能 一定有一个单点对消息进行排序 采用主从架构 逻辑层 – Watch（2） 一主多从 1. 仅主节点负责写入和事件生成 2. 从节点只读 逻辑层 – Watch（3） • 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 读优化 - 3 读写分离 follower 可以无限扩展，没有 raft 同步问题 读写之间无相互影响 读优化 - 4 Count 优化 基于周期性 Compact 统计，存在内存 降低时延，减轻存储压力 Watch 优化 - 1 写性能提升带来直接收益 写延迟降低，watch

译者按：CIDR（⽆类别域间路由）：http://blog.csdn.net/xinianbuxiu/article/details/53560417 其次，是使Node Controller的内部列表与云提供商的可⽤机器列表同步。在云环境中，每当Node不健康时，Node Controller就会请求云提供商，查询该Node的VM是否依然可⽤。如果不可⽤，Node Controller就会从其Node列表中删 除该Node。 些容器提供服务，例如进程管理和资源监控。 这为⽤ 户提供了⼀些便利。 2. 解耦软件依赖。各个容器可以独⽴进⾏版本管理、重建和重新部署。 未来，Kubernetes甚⾄有可能⽀持单个容器 的的实时更新。 3. 使⽤⽅便。 ⽤户⽆需运⾏⾃⼰的进程管理器，担⼼信号以及退出代码传播等。 4. 效率。 因为基础设施承担起更多的责任，容器更加轻量级。 为什么不⽀持基于亲和性部署的容器协同调度？ 控制器和服务的解耦——端点控制器秩序观察Pod 清晰地将Kubelet级的功能与集群级的功能组合——Kubelet实际上是“Pod控制器” ⾼可⽤性应⽤，Pod可在其终⽌或删除之前被替换，例如在计划的驱逐，图像预取或Pod实时移植的情况下＃3949 14-Pod 43 StatefulSet 控制器（⽬前处于Beta测试阶段），⽀持有状态Pod。该功能在1.4中是alpha测试阶段，被称为PetSet。对 于先前

测性、应用工作 台、云原生网络、云原生存储 可观测性 基于日志、链路、指标、eBPF 等技术手段，全面采集服务数据，深入获取请求链路信 息，动态观测、多维度掌控集群、节点、应用和服务的实时变化，通过统一控制面实 现所有集群及负载观测数据的查询，引入拓扑分析技术可视化掌握应用健康状态，实 现秒级故障定位。 涉及的模块：全局管理、容器管理、可观测性、云原生网络、云原生存储 版权 © 求，打造完整的解决方案体系。 涉及的模块：全局管理、容器管理、云原生网络、云原生存储 应用交付 通过一致性可推广的应用交付流程实现自助式上云，支持柔性租户体系，动态适配用 户组织架构规划和实时资源分配，基于云原生化的 CI/CD 流水线，集成丰富的工具链 并支持流水线高效并发执行流转，自动化完成应用的构建、部署，创新性引入 Gitops、渐进式交付能力体系，实现应用更精细的管理运维。 平台设置：通过平台安全策略、邮件服务器、外观定制等，实现用户信息的安全性和 平台的个性化。 可观测性 可观测模块 (Insight) 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

注意点 • 数据建设依赖于规划 • 数据如何切分 原理 • 所有镜像自动生成 • 一键master镜像部署 1. 注册中心 2. Mysql Redis ES 3. 全链路微服务 4. 自动数据同步 • 一期多环境平台架构图 CDN / LB / WAF / NG K8S集群 namespace1 namespace… namespaceN service1 service2 service3 应用中心数据库 基础服务数据库 基础服务数据库 … … … • 多环境资源互不影响 微服务 • 全链路服务全部属 • 注册中心独立部署 流量隔离 • 多域名，泛域名解析匹配 数据 • 全量同步线上脱敏数据 • Mysql redis ES 全搭建 • 数据全部物理隔离 发布平台 • 按需分支发布 • 多环境完全并行 • 一期方案的问题与挑战 1 2 3 多环境资源“假”隔离 资源逻辑隔离：线下环境，通过智能路由，解决多环境 • 多云部署的目的 目的一 目的二 目的三 多K8S集群严格隔离 • 通过流量配置，区分不同云承 • 接不同流量（单元架构） 高可用 • 多云多冗余，包括数据的同步容易 降低成本 • 跟不同的云厂商有更多的议价空间 • 多云部署架构图 kaikeba1 Kaikeba2 云CDN，LB Gateway 负载均衡 Ribbon 负载均衡 Ribbon

Showcase • 滚动更新：实时查看更新进度 25 2017 Lenovo Internal. All rights reserved. Showcase • 容器访问：使用exec的api，通过websocket提供web终端 26 2017 Lenovo Internal. All rights reserved. Showcase • 日志查看：实时查看应用日志 27 2017

丰富部署策略 ü 内置丰富监控指标 ü ⾃动化监控警报 ü 智能扩缩容 ü 容器云平台屏蔽部署 架构的复杂性。 ü 版本发布⾯板，跟踪版 本发布进度 接受发版⼯单 ü ⼀键同步镜像到⽣产环境 同步镜像 部署⽣产 带来的提升 过程中能⼒提升 通过瑞道平台进⾏需求到上线运维的管理，打通了需 求与开发，开发与测试，测试与运维之间的壁垒，提 供了⼤量业界经过⼤量验证的规则规范，增加了⼤量 租户管理员创建／分配⼯具资源 容器化持续集成、持续交付 • Jenkins + Kubernetes • Alauda-Jenkins-Plugin/DSL • 流水线模版 • 图形化模块 • 用户打通 • 权限同步 • Jenkins/Pipeline CRDs/Custom Controllers/API Aggregation 数字化转型引领者 助力企业获得持续创新的核心能力