05-12-缺陷管理规范V1.0 13. 05-13-软件质量标准规范V1.0 14. 05-14-数据库设计规范V1.0 15. 05-15-微服务开发规范框架V1.0 § 1、项⺫管理 § 2、查看报表 § 1、浏览项⺫ § 2、任务查看 § 3、添加评论 § 4、任务处理 § 5、任务跟踪 § 6、浏览空间 § 7、部署应⽤，管理配额 § 8、管理PVC § 1、浏览项⺫ § 2、分配任务 §

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

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

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。�

工具的成熟，和团队们 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 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 统的其他部分可以从这项复杂工作中解 放出来。它能有效管理大量持久连接，并自动将其分配给多个后端服务器，从而优化性能和可靠性。我们在使 用 Pushpin 来处理移动设备的 WebSockets 实时通信时获得了良好的体验，并且我们已经通过横向扩展成功使 其服务于数百万台设备。 96. Snowpark 试验 Snowpark 是一个用于 Snowflake 大规模查询和处理数据的库。我们的团队使用它来编写可管理代码，用以与

国内云计算 厂商对稳定性保障体系的建设均已有较完善的实践，如阿里云的 “1-5-10 机制”、华为云的“确定性运维”、腾讯云的“混沌蓝军机 制”。二是可观测性成系统“中枢神经”。可观测性提供了实时监测 和系统分析的能力，完善的系统可观测性相当于人体的“神经系统”， 感知系统状态、定位系统故障，协助进行容量治理及性能调优，并 通过建立基线模型和监测系统的行为模式，来检测和预测异常情况， 成本高难度大。同时，上下游经销商业务数据敏感，数据难以在云 上安全流通。三是人才储备严重不足，用云管云难度大。第三梯队 涉及的行业在 IT 技术方面沉淀较少，企业人才配置更侧重于业务方 向，亟需低成本实现业务运行实时监测和云平台智能高效管控，上 云企业均需云厂商提供人员驻场服务，帮助企业用云管云。 从企业规模来看，央国企是发展数字中国的主力军，而中小企 业类型多、数量大，是影响整体上云进程的关键。两类企业在上云

界面化操作，用户提供代码地址和执行命令即可 – 系统内建支持安装 pip 依赖 – 自制存储插件支持分布式文件系统存储用户数据 – 支持官方镜像，不需要 JDOS 提前协助制作镜像 – 提供 tensorboard 作为训练监控实时查看训练状态 – 用户训练完成后释放 GPU 资源，提高 GPU 利用率 – Job 调度 （部门 quota 限制 + 优先级） • 创建训练 – 用户选择集群提供代码地址和执行命令即可

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

选择符合条件的Node （硬性选择） • 给Node打分 （软性选择） 绑定周期 • 向binding接⼝发送Post请求，把结果告诉k8s
 基于CPU实时使⽤率的调度器 借助Scheduling Framework可以实现⾃定义的调度器 score=(1 - cpu_used_seconds / cpu_total ) * Maxscore 未来规划

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） •