Problem K8S的调度原理 K8S的调度原理 调度器调度⼀个 Pod 的过程分为两个阶段：调度周期 和 绑定周期 调度周期 • 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

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 部署⻛险，快速反馈 流⽔线编 排⼯具 代码质 量管控 镜像安 全扫描 运营统 计⼯具 XXXX 指标统计 XXXX 指标统计 XXXX 指标统计 XXXX 指标统计 运营统计 编译打 包 代码质量 管理 多语⾔ 构建 安全管控 构建实 践 测试管理 功能测 试 性能测试 接⼝测 试 产出物管 理 持续构建与测试 ⾃动部 署 配置管理 环境管 理 数据库变 更 运维监 控 通知反馈 部署策 略 持续交付 ⼯具链 最佳实践 测试管理 规范 流⽔线建设 规范 敏捷开发 规范 流程协作与最 佳实践 项⺫管理 进度 管理 范围 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

国将云计算看作抢占新一轮科技革命制高点的关键环节。云计算巨 头厂商在全球化布局基础上，纷纷调整发展重心，并聚焦热点区域、 热点领域和热点方向，试图在市场上抢得先机。 四是云计算技术不断推陈出新，助力产业高质量发展。随着上 云进程持续加深，企业需求逐步向用云转移，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 培育数据新要素，推动形成数字贸 易引领优势，大力发展云服务、数 字服务、跨境电子商务等数字贸 易；提升数字新基建，大力发展云 原生产业。 广东 （深圳） 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 动修复；结合人工智能大模型，指导知识库和专家系统进行更多维 度分析预测，从而提高系统的稳定性和可靠性。 安全层面，云原生革新云上软件架构与应用模式，加速云安全向 云原生安全演进。云原生经过多年发展，已实现全行业高质量规模化 落地。云原生革新了传统用云方式，驱动传统应用充分享受云原生 化红利，也给传统安全防护体系带来了新的挑战。同时，云原生轻 量敏捷、高可靠、可编排的技术优势又为传统安全注入了新的活力，

长，如用户故事编写辅助、用户研究、电梯演讲和其他基于语言的任务。同时，我们希望开发人员能够负责任 地使用所有这些工具，并且始终掌控主导权，比如 hallucinated dependencies 就是其中一个需要注意的安全 和质量风险。 衡量生产力有多有效 对于非技术人员来说，软件开发有时似乎很神奇，这导致管理者需要努力衡量开发人员在完成其神秘任务时的 生产效率。我们的首席科学家 Martin Fowler 早在 2003 营。我们的团队使用如 Collibra 和 DataHub 的数据目录实现数据产品的可发现性，为了建立信任，我们发布数据质量和服务等级指标，比如数 据产品的及时性、完整性和一致性，并使用 Soda Core 和 Great Expectations 等工具自动化数据质量检查。 数 据可观测性可同时通过 Monte Carlo 等平台实现。 我们已经看到数据产品随着时间的推移，演变为多个用 示时，自然 语言会与结构化内容简单地交织在一起。与许多大语言模型行为一样，我们不知道为什么这样做有效，但我们 的经验表明，在人工编写的代码中加入自然语言注释也会改善基于大语言模型的编码助手的输出质量。 13. 追踪健康债务状况 试验 通过将健康度评级与其他服务级目标（SLO）同等对待，并据此确定增强的优先级，而不是仅仅关注跟踪技术 债务，我们不断体验到团队对其生态系统的改进。通过有效分

ServiceA HOST SWITCH ServiceB Domain LB 故障自愈 StackStorm 监控 系统 发布 系统 日志 系统 访问 质量 其他 弹性 调度 域名 管理 主机 管理 发布 系统 其他 event trigger 小米运维公众号 THANKS 感谢观看

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 延伸到靠近终端设备的边缘节点，就近提供服务。边缘计算不不是云计算的替代

稳定性及成本的改善。 •汪萌海（木苏），经历了阿里巴巴集团 集群调度从自研 sigma 系统迁移到 k8s 体系的过程，目前主要负责解决阿 里巴巴集团在大规模场景下使用 k8s 碰到的稳定性、容器编排质量和性能问 题。❖ 阿里巴巴容器的发展历程 ❖ 基于 k8s 云原生改造实践 ❖ k8s 规模及性能优化实践 ❖ 云原生应用管理演进路线 主要内容阿里巴巴容器的发展历程 2013 初步探索

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 海尔工业互联网 - 才云整体解决方案

通常采用灰度升级的方式：即选择某一个或N个实例先升级到 新版本，在充分稳定验证后，再考虑升级其他实例，而该灰 度的过程可以分为任意批次。有时为了验证多个版本，一个 应用内也可以同时又多个版本并行存在。充分保证现网的服 务质量以及版本的可控性。 能力升级：灰度升级 如左图所示，对某一个实例从v7升级到v8版本。 • 2018-02-06 11:46:38 V7版本开时候运行 • 2018-02-09 09:33:02

访问其背后的一组由Pod副本组成的 集群实例，Service与其后端Pod副本集群之间是通过Label Selector来实现“无缝对接”的。而RC的作用实际上是保证 Service的服务能力和服务质量始终处于预期的标准。通过分析、识别并建模系统中的所有服务的微服务，最终我们的系 统由多个提供不同业务功能而又彼此独立的微服务单元所组成，服务之间通过TCP/IP进行通信，从而形成了我们强大而 又灵活