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。 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，支持以命名空间或集群粒度制定网络策略，限定容器组与网络平上网络” 实体“通信规则。 ➢ 配额策略，支持以命名空间或集群粒度设定配额策略，限制集群内的命名空间的资源 使用。 ➢ 资源限制策略，支持以命名空间或集群粒度设定资源限制策略，约束对应命名空间内 应用对资源的使用。

No.202303 中国信息通信研究院 2023年7月 云计算白皮书 (2023 年) 版权声明 本白皮书版权属于中国信息通信研究院，并受法律保 护。转载、摘编或利用其它方式使用本白皮书文字或者观 点的，应注明“来源：中国信息通信研究院”。违反上述声 明者，本院将追究其相关法律责任。 前 言 党的二十大报告提出，要构建新一代信息技术等一批新的增长 引擎，打造具有国际竞争力的数字产业集群。云计算是信息技术发 效率、性能、安全等 成为用户关注点，应用现代化、一云多芯、平台工程、云成本优化、 系统稳定性、云原生安全等新技术层出不穷，满足用户多样性场景 需求，助力产业数字化升级。 在此背景下，中国信息通信研究院继《云计算白皮书（2012 年）》 之后第 9 次发布云计算白皮书。本白皮书聚焦过去一年多来云计算 产业的新发展新变化，总结梳理国内外云计算政策、市场、技术、 应用等方面的发展特点，并对未来发展进行展望。 合集群发展，加快传统产业改造升 级，协同发展智能终端、云计算等 产业。 来源：根据公开信息整理 （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 从整体来看，我国云计算市场保持高速增长。据中国信息通信 云计算白皮书（2023 年） 13 研究院统计，2022 年我国云计算市场规模达 4,550 亿元，较 2021 年 增长 40.91%。其中，公有云市场规模增长 49.3%至 3,256

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。� 0MB)，解决了了边缘资源的约束问题。� ➔ 通过在云边之间构建的双向多路路复⽤用⽹网络通道，解决了了从云端管理理⾼高度分布的海海量量节点和设备难的问题。� ➔ 南向⽀支持对接物联⽹网主流的通信协议（MQTT，Bluetooth，Zigbee，BACnet等），解决了了异构硬件接⼊入难的问题。� 开源的云、边协同边缘计算框架 Why KubeEdge——CNCF & Kubernetes

06-理解K8s对象 07-Name 08-Namespace 09-Label和Selector 10-Annotation 11-K8s架构及基本概念 12-Master与Node的通信 13-Node 14-Pod 15-Replica Set 16-Deployment 17-StatefulSet 18-Daemon Set 19-配置最佳实践 20-管理容器的计算资源 0）时，⼀些⼯具（例如：kubectl和swagger-ui）仍在使⽤v1.2规范。OpenAPI规范在Kubernetes 1.5中，进⼊Beta 阶段。 Kubernetes为主要⽤于集群内通信的API实现了另⼀种基于Protobuf的序列化格式，在 design proposal 有记录，每个 schema的IDL⽂件都存放在定义该API对象的Go语⾔包中。 API版本 为了更容易 器、上报Pod运⾏状态等。 kube-proxy：实现K8s Service的通信与负载均衡机制。 docker：你懂的 Pod（容器组） Pod是由若⼲容器组成的容器组，同⼀个Pod内的所有容器运⾏在同⼀主机上，这些容器使⽤相同的⽹络命令空间、IP 地址和端⼝，相互之间能通过localhost来发现和通信。 不仅如此，同⼀个Pod内的所有容器还共享存储卷，这个存储卷也被称为Pod Volume。

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 Flutter 的一款响应式状态管理库。在 Flutter 可用的状态管理选项中，我们想突出 Bloc，因为我们团 队在使用该库构建复杂移动应用程序时体验很好。当 UI 组件通过流和事件接收器与业务逻辑进行通信时，围绕 BLoC 模式 结构化的组织代码实现了业务逻辑与表示层的完全分离。Bloc 在 IntelliJ 和 VSCode IDE 中都提供了 良好的插件支持。 48. cdk-nag 试验

节点包含如下组件： • kube-controller-manager • kube-apiserver • kube-scheduler Kubernetes 与 Container 通信框架 Kubernetes 通过 CRI (Container Runtime Interface) 层将 Kuernetes 与具体的 Container 管理工具隔离，并且可以进行 Container Container 运行与 Image 的标准：OCI • Kubernetes 的基本架构：Master 与 Node • Node 上的软件架构：Kubernetes 与 container 通信，Node 的分类 Kubernetes 介绍 Kubernetes 使用 Kubernetes 部署与企业对接 AI 技术介绍 AI 云平台介绍及构成 AI 与 Kubernetes 用户访问权限管理 根据用户功能组进行访问验证 用户操作日志 • 对用户的操作进行记录 • 对用户的资源使用状况进行统计 • 对多用户的资源使用状况进行统计 监控 • 实时的集群及 Containers 信 息监控（包括CPU，Memory， BIO，Networking • 监控预警的阀值设置 • 收集监控日志 存储管理 • 对于所有 Kubernetes

node节点 和api-server通讯通过vip对 接,haproxy将流量转发至 apiserver 每个控制平面节点创建一个本 地etcd成员，该etcd成员仅与 kube-apiserver该节点通信 kubernetes cluster HA etcd cluster load balancer-vip apiserver controller-manager scheduler 器/data/all-log 容器启动时创建namespace和pod-name 创建软连接到logs目录 daemonset在每一个k8s-node节点启动 挂载/data/all-log目录 实时扫描发现新目录日志 logstash通过不同的消费groupid来消费同一 topic互不干扰，日志通过同一topic一分为 二，分别写入es和文件存储 create-path kibana nginx

Pod是一组紧密关联的容器集合，它们共享PID、IPC、Network和UTS namespace，是Kubernetes调度的基本单位。 Pod的设计理念是支持多个容器在一个Pod中共享网络和文件系统，可以通过进程间通信和文件共享这种简单高效的方式 组合完成服务。 每个Pod都有一个特殊的称之为“根容器”的Pause容器。Pause容器对应的镜像属于k8s平台的一部分，除了Pause容 器外，每个Pod还包含一个 这样简化了密切相连的容器之间的通信，也解决了他们之间文件共享的问题。 k8s为每一个pod都分配唯一的IP地址，称之为pod ip，一个pod中的多个容器共享 pod ip地址。k8s要求底层网络支持集群内任意两个pod之间网络通信，采用虚拟二 层技术实现，比如flanne、calico、ovs。k8s中，一个pod的容器与另外主机上的pod 容器能够直接通信。 13 www.h3c.com 和日志。 5.Unknown。这是一个异常状态，意味着 Pod 的状态不能持续地被 kubelet 汇报给 kube-apiserver，这很有可能是主从 节点（Master 和 Kubelet）间的通信出现了问题。 更进一步地，Pod 对象的 Status 字段，还可以再细分出一组 Conditions。这些细分状态的值包括：PodScheduled、 Ready、Initialized，以及

Applications) 能力扩展：GPU支持 资源-访问代价树 四类通信方式分类中，通信开销最大的是SOC，其次是PXB，再次是PHB，PIX通信方式 的GPU之间的通信开销最小。 拓扑节点中存储3个信息： • 子节点的GPU通信方式(SOC、PXB、PHB或 PIX) • 可用的GPU资源数(如果下属n张GPU卡则为n) • 节点通信开销(非GPU节点为0) GPU节点存储3个信息： • GPU GPU id • 可用的GPU资源数(GPU节点为1) • 节点通信开销(数字越小，访问代价越低) Singular and link Fragment 成本 GPU使用方式 实现 VCUDA 在vm中构建wrapper library以拦截GPU调用并将这些调用重定向 到宿主机执行 Amazon 将设备直接挂在到vm中 GPUvm 在Zen的hypervisor层实现了全虚拟化。为了隔离运行在物理

k8s-node01 10.99.1.62 k8s-node02.cof-lee.com k8s-node02 EOF ★k8s初始化时要求系统里有/etc/resolv.conf文件及系统对外通信网口上配置有 默认路由；根据实际情况添加 # cat >> /etc/resolv.conf <通信，底层实现是使用了vxlan flannel源码地址： h�ps://github.com/flannel-io/flannel #先下载flannel插件的k8s部署yml文件 # wget #先删除旧的部署 #再在kube-flannel.yml部署配置文件里的- /opt/bin/flanneld下面的args:这行下面 再添加一行配置 - --iface-regex=10.99.1.* 匹配要通信的ip网段（为node结点的通 信ip网段，即pod容器流量使用此ip网络对应的网口进行vxlan封装） #最后重新部署flannel的deployment文件 # kubectl apply