户管理/排错集群中应⽤程序以及集群本身。 Container Resource Monitoring（容器资源监控） Container Resource Monitoring 将容器的通⽤时序指标记录到⼀个中⼼化的数据库中，并提供⼀个UI以便于浏览该数 据。 Cluster-level Logging（集群级别的⽇志） Cluster-level logging 机制负责将容器的⽇志存 get services --namespace=kube-system TIPS 按理，对于Minikube，启⽤Heapster addon后，即可在Dashboard上看到各种资源的CPU占⽤等指标。然⽽，对 于 minikube 0.22.x ，在Dashboard上⽆法看到，可使⽤如下命令，直接查询Grafana监控界⾯： minikube addons open heapster Manager根据每个HorizontalPodAutoscaler定义中指定的指标来查询资源利⽤。 Controller Manager从资源指标API（针对per-pod的资源指标）或⾃定义指标API（所有其他指标）中获取指标。 对于per-pod的资源指标（如CPU），Controller从每个pod的资源指标API中获取指标，这些Pod是由 HorizontalPodAutoscaler定位的

它能够在任何基础设施和任意环境中提供一致、稳定的体验，支持异构云、边 缘云和多云编排。 DCE 5.0 集成了最新的服务网格和微服务技术，能够跟踪每 一个流量的生发始终， 帮助您洞察集群、节点、应用和服务的详细指标，并通 过动态仪表盘和拓扑大图可视化掌握应用健康状态。 DCE 5.0 原生支持 DevOps 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 服务应用的连续可用性；引入自主开源的 eBPF 网格加速技术，全面提高流量转发效 率。 涉及的模块：全局管理、容器管理、微服务治理、服务网格、可观测性、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 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。 可观测模块实现了指标、日志、链路的统一采集，支持对指标、日志进行多维 度的告警并提供简洁明了的可视化管理界面。 主要功能如下： 版权 ©

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 运营统计 全链路指标统计，为持续改进提 供数据⽀撑 学习培训 保障平台使⽤效果，快速实践落 地 DEVOPS⼯具 DEVOPS体系构成 企业级DEVOPS全景图 调度 ⺴络 存储 K8S 基础设施 租户管理与申请 知识 库 代码托 管 制品仓 库 镜像仓 库 测试管 理平台 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 • 对产品团队负责 • 负责开发任务的分解，任务下发 • 开发团队管理 • 功能接⼝性能测试 • 产品质量保证 • 测试团队管理 • 团队管理 • 为系统应⽤稳定性负责 • 定义监控指标 • 修改配置⽂件 • 应⽤运⾏稳定保障 • 功能接⼝性能测试 • 测试⽤例编写 • 产品质量保证 • 需求理解 • 编码实现 • 产出交付 ⽀撑的场景 需求管理 开发管理 持续部署

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”：我们不应该衡量生产力，而应该衡量我们知道对流程有贡献或有损害的事物。 我们不应该专注于个体的活动，而应该关注系统中的浪费来源以及可以从经验上证明导致开发人员对“生产力” 着时间的推移而变得越来越长，类似于传统的解决方案架 构文件一样最终被归档和遗忘。 3. 具有可访问性意识的组件测试设计 试验 在软件交付进程中，可访问性要求是 Web 组件测试阶段的一种考察指标。尽管诸如 chai-a11y-axe 的测试框架 插件 API 已提供了基础的可访问性断言，具有可访问性意识的组件测试设计依然能够帮助测试进一步检验屏幕 阅读器和其他辅助技术所需的全量语义元素。 相信组织能够使用 FAIR（可发现，可访问，可互通且可复用）原则进行数据运营。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。

Horizontal Pod Autoscaler Horizontal Pod Autoscaler 获取metrics CPU Mem已经支持指标自定 义metrics(用户自定义指标) 获取metrics CPU Mem已经支持指标自定 义metrics(用户自定义指标) metric上报 metric上报 • 基于有状态服务链路的扩缩容 Redis后端管理平台 应用1 get key1 set

◼报文决策： 令牌桶 + 共享令牌池 + 显式借令牌 ◼限速方式： ECN标记 + TCP滑窗 + 丢包 可靠 短信 Email 微信 自定义渠道 4种告警方式——可随时修改 158项告警 87项指标采集 通用 • 不同的应用可以选择不同的网络模式 • 同一主机的不同容器可以选择不同的网络模式 自研容器网络解决方案Galaxy（CNI网络插件+调度器插件+控制器），面向所有场景： 高性能互联 controller prometheus Metrics-server APP弹性伸缩： • 主动扩缩容 • 扩容可以指定新版本 • 缩容可以定点裁撤 自动扩缩容 • 资源阈值 • 自定义指标阈值 • 实例个数范围 • 周期性自动伸缩 Autoscaler controller Apiserver cluster-agent Cloud API 集群弹性伸缩： • 监控节点资源使用率

Operator determines deviations from a standard performance profile Observerbility 日志、系统指标等采集、分析；监控配置与报警；性能 指标收集与分析等等。 Backup & Restore 备份策略、备份方式、恢复方式、备份管理等等。 Disaster Recovery & High Availability

消息 DMS 分布式 数据库 DDM 应用编排引擎 AOS App/PaaS/IaaS 资源一键式创建 应用运维 AOM 应用性能管理 APM 应用拓扑 调用链 SLA指标 日志关联分析 异常预警 故障回溯 软件开发服 务 DevCloud 云性能测试 CPTS PaaS IaaS 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 •特性迭代快速，升级频繁，传统方式效率低，断服时间长 •公司遗留内部运维（CI/CD）系统，需要对接公有云 •国内其他云厂商的容器服务问题较多、很不成熟 华为方案价值： •支持丰富的弹性伸缩指标策略，秒级伸缩应对流量变化 •支持模板方式一键部署，分钟级完成开服 •支持滚动升级等策略，秒级完成升级 •支持原生K8S API，方便集成调用 •提供Source2image工具，提高容器镜像的构建效率

的副本数，这是HPA的实现原理。HPA可以通过以下两种方式作为Pod负载的度量指标： 1. CPUUtilizationPercentage ，目标Pod所有副本自身的CPU利用率的平均值。比如设置Pod Request为0.4，当前为 0.2，那么就是50%。比如如果所有的超过了80% ，那么就自动创建Pod。高峰过去之后自动减少Pod 2. 应用程序自定义的度量指标，比如服务每秒内的相应的请求数（TPS或QPS）.

进⾏⾼级设置。 可选：⽔平伸缩。您可勾选是否开启⽔平伸缩，为了满⾜应⽤在不同负载下的需求，容器服务 ⽀持容器组（Pod）的弹性伸缩，即根据容器 CPU 和内存资源占⽤情况⾃动调整容器副本数 量。 指标：可选 CPU 使⽤量和内存使⽤量，需要和设置的所需资源类型相同。 触发条件：资源使⽤率的百分⽐，超过设置的Pod request值，容器开始扩容。 最⼤副本数：该 Deployment 可扩容的副本（即容器组Pod）数量上限。 进⾏⾼级设置。 可选：⽔平伸缩。您可勾选是否开启⽔平伸缩，为了满⾜应⽤在不同负载下的需求，容器服务 ⽀持容器组（Pod）的弹性伸缩，即根据容器 CPU 和内存资源占⽤情况⾃动调整容器副本数 量。 指标：可选 CPU 使⽤量和内存使⽤量，需要和设置的所需资源类型相同。 触发条件：资源使⽤率的百分⽐，超过设置的Pod request值，容器开始扩容。 最⼤副本数：该 Deployment 可扩容的副本（即容器组Pod）数量上限。