中间件服务 专为有状态应用设计的云原生本地存储能力，满足中间件高 I/O 的存储需求，提升运 维管理效率。精选各类数据库、分布式消息和日志检索等中间件，提供多租户、部 署、观测、备份、运维操作等全生命周期的中 间件管理能力，实现数据服务的自助化 申请、弹性扩展、高并发处理和稳定高可用。 涉及的模块：全局管理、容器管理、云原生网络、云原生存储、精选中间件 版权 © 2023 DaoCloud 微服务治理 提供非侵入式流量治理功能，支持无感接入传统微服务、云原生微服务和开源微服务 框架，实现企业现有微服务体系及新旧微服务体系的融合治理，支持微服务从开发、 部署、接入、观测、运维的全生命周期管理，提供高性能云原生微服务网关，保证微 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 态体系，屏蔽底层异构基础设施的复杂性，把传统操作系统从需要长期积累的软件生 态兼容适配中解放出来，实现混合异构集群的灵活调度，保证信创应用运行环境的稳 定高可靠，助力信创进程进一步提速。 涉及的模块：全局管理、容器管理、集群生命周期管理](community/kubean.md)、信创 中间件、云原生网络、云原生存储 云边协同 将云原生能力延伸至边缘，采用边缘集群、边缘节点模式，将数据中心算力下移，端 设备算力

试图使用超过这个 量的资源时，有可能会被k8s kill并重启。 14 www.h3c.com Confidential 秘密 14 14 K8s Pod生命周期介绍 Pod 对象在 Kubernetes 中的生命周期。Pod 生命周期的变化，主要体现在 Pod API 对象的Status 部分。其中 pod.status.phase，就是 Pod 的当前状态，它有如下几种可能的情况： Pending Pending Running Succeeded Failed Unknown 15 www.h3c.com Confidential 秘密 15 15 K8s Pod生命周期介绍 Pending。这个状态意味着，Pod 的 YAML 文件（或通过kubectl命令创建Pod）已经提交给了 Kubernetes，API 对象已 经被创建并保存在 Etcd 当中。但是，这个 Pod 里有些容器因 IP。这样一来，每个服务就变成了具备唯一IP地址的“通信节点”，服务调用就变成了最基础的TCP/IP网 络通信问题。Service一旦创建，k8s就会自动为期分配一个可用的Cluster IP，而且在Service的整个生命周期内，他的 Cluster IP不会发生改变。只要用Service的Name与Service的Cluster IP地址做一个DNS域名映射即可完成服务发现。 k8s通过Add-On增值包的方式引入了

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。� 端� 边� 云� ⼈人脸 检测 模型� 容器器� ⼈人脸检测� ⼈人流分析� 周界检测� 模型和应⽤用推送、应⽤用管理理、边缘设备托管� 容器器� 数据上传� 周界 检测 模型� 边缘计算应⽤用场景——智能家居� ➔ 基于边缘计算打造⾼高效、舒适、安全、便便利利、环保的智能家居环境。� ➔ 云端推送边缘应⽤用，实现应⽤用全⽣生命周期管理理和边缘设备托管。� ➔ 端侧涵盖多种智能设备，边缘侧就近处理理隐私数据，回传必要数据到云端。� 端� 边� 云� 容器器� 摄像头� 语⾳音设备� 红外设备� 应⽤用推送、应⽤用管理理、边缘设备托管� 当前的边缘计算领域主要⾯面临以下五个挑战：� ➔ 协同：AI/安全等业务在云和边的智能协同、弹性迁移。� ➔ ⽹网络：云和边缘之间的⽹网络可靠性和带宽限制。� ➔ 管理理：边缘节点的资源管理理与边缘应⽤用⽣生命周期管理理。� ➔ 扩展：⾼高度分布和⼤大规模的可扩展性。� ➔ 异构：边缘侧异构AI硬件接⼊入。� Why KubeEdge� KubeEdge通过更更优的架构和技术实现，完美应对边缘计算遇到的挑战：�

石墨文档GO在K8S上微服务的实践 彭友顺 石墨文档 基础设施负责人 目 录 1 架构演进 01 2 微服务的生命周期 02 3 如何管理好微服务 03 架构演进 第一部分 架构演进 单体应用时期 垂直应用时期 微服务时期 快速、简单 耦合强 隔离、稳定 复制多 隔离、稳定 复用高 架构演进 组件增多 架构复杂 维护困难 架构演进 传统模式 K8S模式 框架简单 编译 部署 应用开发 启动方式 日志采集 加载配置 监控采集 资源隔离 故障转移 资源调度 权限控制 编译 部署 2014年6月K8S开源 微服务的生命周期 第二部分 微服务的生命周期 开发 测试 部署 启动 调用 治理 微服务的开发阶段 配置 对接 Debug • 配置驱动 • 配置补齐 • 配置工具 统一配置、调用用方式，降低开发心智负担

DevOps 实践启发，DataOps.live 可以像在其他网 络平台一样在数据平台中实施持续集成和持续交付（CI/CD），自动化测试，可观测性和代码管理。我们的团队 正在用它来管理数据产品的全生命周期，包括代码和数据的开发、分支、部署。通过它的自动化环境管理，能 够轻易建立、修改、自动销毁基于特征分支的环境。它的声明式标准（SOLE）能力也值得关注，因其可以优化 开发者体验。它能使团队构建 Ruff 已成为我们实施 Python linter 的默认 选择。 45. Snyk 采纳 Snyk 提供静态应用程序安全测试（SAST）和软件组件分析（SCA）测试，以帮助您在软件开发生命周期中寻 找、修复和监控安全问题。其广泛的功能旨在加快反馈循环，倾向于采用“左移”方法，而不是安全三明治反 模式。作为今天可用的最佳安全平台之一，Snyk 之所以脱颖而出，是因为它能够识别更广泛的问题，而这主要 企业版提供了使用情况记录和通过单点登录的用户管理等“企业版”功 能，可能有助于缓解一些关于知识产权的担忧。 尽管 ChatGPT “编写”代码的能力受到了诸多赞誉，但我们认为组织更应考虑在全软件生命周期范围内利用它 来提高效率并减少错误。例如，ChatGPT 可以为需求分析、架构设计或对遗留系统进行逆向工程等任务提供额 外的视角和建议。我们仍认为 ChatGPT 最好作为一个流程的输入—— 例如起草一个故事的初稿或给出某项编

状态一致性风险 容器平台 监控 VIP 服务注册 配置中心 运维平台 观察者 异常消费 基础设施 异常来源• 统一容器与应用实例的生命周期 • 下沉应用的冗余度信息 容器即应用 运维平台 监控 VIP 服务注册 配置中心 启动完成 应用实例的生命周期 API Server Eviction Controller Kubernetes Platform沉淀公共运维能力 • Operator

运维、7、迭代回顾7个阶段 u 每个迭代时间固定，⼀般为2-4周 整体过程框架 整体过程框架 开发 单次迭代开发交付过程 单次迭代开发交付过程 需求分析 工程活动 子过程 DevOps整体流程框架 生命周期 概念 迭代0 持续部署 每日站会 可视化管理 需求收集和分析 产品Backlog （Story验收用 例） 迭代需求列表 工作件 迭代1 迭代2 迭代3 迭代n 2.应用设计 tools/systems Alauda Cloud Enterprise (ACE) Alauda Cloud Enterprise - DevOps • 开放式 DevOps 工具链集成与编排 • 覆盖应用全生命周期管理 • DevOps 工具一键部署，集成 • 平台与工具用户打通（SSO） • 平台与工具权限打通 • 平台与工具租户联动 • 平台与工具深度集成 • 容器化持续集成与交付 平台管理员

集群管理：管理集群下所有主机及命名空间资源 ü 容器及业务流程管理：在 Kubernetes 上构建工作负载的基础架构，具有零宕机滚 动式更新、定点部署，且内置备份、灾难恢复等功能 ü 存储管理：支持存储卷的全生命周期管理 ü 网络管理：支持多种网络模式 Alauda Kubernetes 白皮书 灵雀云 4 ü 监控：可对接客户已有监控平台，也可使用标准 Prometheus

persistentVolumnClaim Kubernetes的统一资源模型和 丰富的标签选择器 Kubernetes的架构 Ø Pod： 最小部署单元，可支持多容器镜像 Ø RC：控制Pod的个数和Pod的生命周期 Ø Service：服务入口，由Kube-proxy支持负载均衡 Ø 原生负载均衡，高可用方案 Kubernetes所支持的存储卷类型 Kubernetes最新支持的资源类型 OpenStack和K8s的集成系统

Server • Nodeless：最佳弹性和扩展性，无传统调度器的复杂调度逻辑，最优的调度效率。 • 支持多可用区、多规格调度。 • 支持批量调度。 • AZ亲和性和反亲和性。 • ECI Pod生命周期管理：直通ECI Pod（Pod状态查询、logs、exec、metrics链路），降低ECI管控压力。 Elastic Scalling ECI ASK-Scheduler K8S API Server