1 阿里云 — 云原生应用平台团队 孙健波/周正喜 基于 Kubernetes 构建标准可扩展的云原生应用管理平台 2 3 有奖品？ 我的工作内容？ • 构建云原生应用管理平台 @ 阿里巴巴 Kubernetes 工程师 PaaS 工程师 基础设施运维工程师 … YAML 工程师 我们是如何构建的？ PaaS Serverless Operator Platform AutoScaling Route Job Deployment 缺乏交互、复用、可移植能 力。不同重复造轮子只是适 配不同 API 如何基于 K8s ，构建出一个既用户友好，又高可扩展，还 统一、标准化的应用管理平台？ 简单的“客户端”抽象： DCL (Data Configuration Language) 对 K8s 资源进行抽象实际上就是在操纵 YAML 数据，通过 DCL 来完成相比于 简单直观：schema 和 value 语法一致 完整的 k8s YAML 抽象数据 PaaS 层 UI (e.g. dashboard, cli) 用户 CUE schema/模板 “客户端”抽象 标准化的“服务端”抽象 – 应用模型 Open Application Model (OAM) • 通过 OAM spec 定义“以应用为中心”的原语 • 打破“谷仓”! Common Traits

年就撰写了有关此主题的文章，但问题并没有消失。在 这期雷达中，我们讨论了许多现代工具和技术，它们采用更加细致入微的方法来衡量软件的创造过程，但这仍 然不够。幸运的是，业界已经不再使用代码行数作为产出衡量标准。然而，衡量框架 SPACE 中 A（Activity，活 动）的替代方法，例如拉取请求的数量或已解决的问题的数量，仍然不足以成为衡量生产力的良好指标。相反， 行业已经开始关注“工程效能”：我们 感知产生影响的条件。新的工具，比如 DX DevEx 360，通过关注开发者体验而不是一些虚假的产出衡量标准解 决了这个问题。然而，许多领导人仍然以模糊的、定性的方式衡量开发者的“生产力”。我们怀疑，这种兴趣的 复苏至少有一部分原因是受到了人工智能辅助软件开发的影响，这不可避免地引发了一个问题：它是否产生了 积极的影响？虽然衡量标准可能变得更加细致入微，但真正的生产力衡量仍然难以捉摸。 本期主题 © Thoughtworks 格指南演变而来，提供易于查找和使用的共享组件库和文档。通 常，设计系统的风格指南以代码的形式记录并进行版本控制，比简单的文档记录更加清晰且易于维护。设计系 统已经成为跨团队和学科进行产品开发时的标准方法，每当需要新的视觉组件时，团队不用重新发明轮子，因 此能够集中精力，专注解决产品本身的种种挑战。 我们的经验表明，团队在构建设计系统时很少采用产品为中心的思维方式。共享组件库和文档的主要消费者是

开发运维模式，可以实现应用交付的全流程标准化 和自动化，并集成各类精选数据库和中间件，使运维治理更加高效。各个产品 模块独立解耦，支持灵活升级，对业务没有影响，并且能够与众多云原生生态 产品对接，提供完整的解决方案体系。 它经过了近千家行业客户的生产场景检 验，构建了坚实、可靠的数字底座，帮助企业定义数字边界，释放云原生生产 力。 DCE 5.0 的各个产品模块独立解耦，灵活升级，业务无感知，开放对接超百家 云原生 集群高可用，内置集群容灾、备份能力，保障业务系统在主机故障、机房中断、自然 灾害等情况下可恢复，提高生产环境的稳定性，降低业务中断风险。 ➢ 集群的全生命周期管理，实现自建云原生集群的全生命周期管理。 ➢ 开放式 API 能力，提供原生的 Kubernetes OpenAPI 能力。 应用管理 ➢ 一站式部署，解耦底层 Kubernetes 平台，一站式部署和运维业务应用，实现应用的 全生命周期管理。 存储 云原生化存储的几种类型 1. 传统存储云原生化，通过 CSI 标准 同 Kubernetes 平台对接，此类 型相对来说比较普遍， 用户可利用现有存储，并且基于传统存储的 提供云原生存储能力稳定性好，SLA 强保障。 2. 软件定义存储云原生化，软件定义存储，兼容传统应用和云原生应 用。同样基于 CSI 标准同 Kubernetes 对接。软件定义存储通过网 络使用企业中的每台机器上的磁盘空间，

INTEL等企业组建工业互联网 联盟(IIC), 发布参考架构IIRA. 基于云的开放式物联网操作系统，实现全 面的系统集成和数据融合，打破数据孤岛 Mindsphere平台 德国联邦政府支持相关行业协会建设工业4.0平台，负 责工业4.0国家战略的宣传推广，标准制定，人才培养 和技术研发。 以工业大数据为驱动，以云计算，大数据， 物联网技术为核心的工业互联网开放平台， 实现产品，机器，数据，人的全面互联互 通和综合集成 COSMOPlat平台 … 2017年11月，国务院印发了《关于深化“互联网+先进 制造业”发展 工业互联网的指导意见》(以下简称: 《指导意见》)，明确将打造平台 体系作为七大任务之 一，提出构建工业互联网标准体系，实施标准研制及 试验验证工程。 • GE 波音 罗克韦尔 IBM INTEL CISCO 微软 AT&T PTC HP DELL EMC • SAP 博士 SIEMENS ABB 英飞凌 • 海尔 • 资源申请：按峰值30%进 行申请 • 峰值：1000TPS, 平时： 100TPS • 做自己擅长的事情，合作 方式开发 • 产品迭代：如何持续演进 和优化 • 外包管理：如何标准化降 低管理成本，提高质量 外包开发模式 资源利用率KPI 01 04 02 03 海尔集团业务转型 - 架构演进 工业互联网 - 行业分析 海尔工业互联网 -才云整体解决方案

开发测试 统一编排 自动化部署、微服务注册发现与治理、中间件运行环境 智能运维 开放网关APIG 应用 函数计算 FunctionStage FunctionGraph 4 什么是容器技术？ • 对比虚机的优势： • 通过共享操作系统内核，细粒度资源隔离。（降低资源成本） • 定义了环境无关的标准的交付、部署规范（提高交付效率） • 秒级快速启动和停止（适合敏捷扩缩容场景） • 一台ECS实例/物理机上可以运行多个容器。 • 容器在业界的默认标准是Docker，定义容器标 准的组织是OCI。 容器技术是一种轻量级的操作系统虚拟化方案， 可以基于操作系统虚拟出更加细粒度的资源单位。 5 什么是容器编排调度引擎？ • 容器编排引擎提供资源的管理和容器的调度技术，提供容器应用生命周期管理、弹性伸缩、监控运维的基本机制，决定容器 之间如何进行交互。 • Ku DockerCon 欧洲大会上，容器供应商 Docker 宣布重磅消息，将拥抱容器编排对手Kubernetes。 在全球3大容器调度编排引擎中，Kubernetes占据近70%的市场份额， 已成为行业事实标准。 Kubernetes已成为业界最主流的容器调度编排引擎 7 华为是Kubernetes和Docker开源社区主要贡献者和容器生态领导者 Google, 59119 Red Hat,

先进数字技术持 续交织发展放大赋能效用，以满足多样化用户群体的个性需求。云 计算充分发挥数字基础设施作用，全球厂商正积极基于云底座提供 全新的大数据、区块链、人工智能服务。2022 年谷歌提出开放、可 扩展的“数据云”愿景，构建信息统一化的“数据云”平台。百度 智能云践行“云智一体”发展路线，充分结合 AI 能力与自身云基础 设施能力，发布全栈自研的 AI 大底座。 安全防护方面，云原生安全成为厂商抢占市场的新赛道。近年 2023.5 《深圳经济特区质量条例》 推动移动互联、大数据、云计算、 物联网等与各行各业相融合，催生 产业新形态，创新经营新模式。 2023.4 《2023 深圳宝安区上云上平台企 业补贴标准》 对上云上平台的企业，按照平台或 工业软件当年度收取费用的 30% 给予最高 5 万元的消费券补贴。 江苏 2022.9 《江苏省推进数字贸易加快发展 的若干措施》 突出数字产业化方向，加快推进通 应用的现代化改造和新应用的现代化构建。云原生是云时代背景下 构建现代化应用的最典型技术方案，但应用现代化并非单纯依靠技 术手段达成，需要完整的建设方法论，具体包含五个方面，如图 7 所示：一是应用架构现代化，依据分而治之、开放设计、统一风格 三重设计原则，通过微服务、Serverless、事件驱动和命令职权分离 等先进架构升级应用范式；二是数据架构现代化，以云原生为底座 优化数据摄取、数据存储、数据分析、数据消费、数据治理等能力，

Servers Networking 神龙裸金属 ECS ECI基于 k8s 云原生改造实践落地 k8s 面临的两大难题 向全面云化演进 集群规模庞大 多种工作负载 业务形态多样 运维链路复杂 应用定义标准缺失落地 k8s 面临的主要挑战 What we are moving to Cloud Native: •almost one hundred sites •more than a hundred Pod Node Agent Pod Pod Pod Node Scheduler云原生应用管理演进路线云原生应用管理的特征 • 标准化 • 开放 • 一次定义，随处运行 https://openappmodel.io 联合推出 开放云原生应用模型OAM 的应用定义与架构模型Thank you ! fansong.cfs@alibaba-inc.com menghai.wmh@alibaba-inc

今日话题 项目背景 1 产品与技术详情 3 建设思路与整体方案 2 今⽇话题 数据 技术 应⽤ 数据 技术 应⽤ 数据 技术 应⽤ 数据 技术 应⽤ 数据 • 标准不统⼀ • 重复录⼊ • 数据不⼀致… 技术平台 • 规范不⼀致 • 组件不复⽤ • 集成共享难… 应⽤ • 功能单⼀ • 管理型居多 • 适应性不⾜… 系统建设 • 建设周期⻓ 通过安全体系来保障 DevOps过程中的安全问 题 项⺫管理 快速迭代开发，更短的发布周期， 并统⼀流程，规范化管理 持续交付 提⾼部署的效率，降低部署的⻛ 险，提⾼部署的质量，消除部⻔ 壁垒，交付过程标准化， 透明化 持续构建与测试 保障代码质量，提升开发效率 知识共享 知识共享与积累，不断完善，持 续学习改进 认证与改进 持续优化， 形成闭环 运维监控 运⾏状态可视化，数据化，降低 管理 质量 管理 ⼈⼒ 管理 ⻛险 管理 沟通 管理 知识共享 知识 库建 设 ⽂档 协作 学习培训体系 培训规划建设 平台培训 ⼯具培训 培训效果评估 LAB 环境建设 标准案例建设 知识库建设培训 成熟度评审 度量驱动改进 认证与改进体系 已选⽤⼯具 JIRA Confluen ce GitLab Mave n Junit Nexus Sonarqub

• Kubernetes 基础技术中台团队 • 开放应⽤模型（OAM）项⽬ Core Maintainer • jianbo.sjb@alibaba-inc.com • 阿⾥存量 PaaS 对接 Kubernetes 的新挑战 • 研发和运维对 Kubernetes YAML ⽂件的看法 • 阿⾥对解耦研发和运维的实践与教训 • 标准化、统⼀化的应⽤管理 阿里巴巴大规模容器化基础设施 搞定一切！ RDS SLB VPC • 对研发屏蔽 K8s API • 对运维简化 K8s API • 自由描述非 K8s 资源 每个公司/团队都有自己的应用定义 …… 思考题： • 标准吗？能复用吗？ • 如何与开源生态协作？ • 如何迭代、演进？ Pinterest 有赞 Kubernetes API 到底应该怎么玩儿？ Kubernetes Deployment Service