Thoughtworks, Inc. All Rights Reserved. 2 关于技术雷达 3 雷达一览 4 贡献者 5 本期主题 6 本期雷达 8 技术 11 平台 19 工具 25 语言和框架 36 Thoughtworks 技术雷达 © Thoughtworks, Inc. All Rights Reserved. Thoughtworks 技术雷达 关于技术雷达 论结果，从首席技术官到开发人员，雷达将会为各 路利益相关方提供价值。这些内容只是简要的总结。 我们建议您探索雷达中提到的内容以了解更多细 节。技术雷达的本质是图形性质，把各种技术项目 归类为技术、工具、平台和语言和框架。如果技术 可以被归类到多个象限，我们选择看起来最合适的 一个。我们还进一步将这些技术分为四个环以反映 我们目前对其的态度。 想要了解更多技术雷达相关信息，请点击： thoughtworks 本期技术雷达讨论了许多代码辅助工具，如 GitHub Copilot、Tabnine 和 Codeium。我们兴奋于 open-source LLMs for coding 在工具领域可能带来的变革，并且我们看到了在编码之外的辅助领域中工具和能力的爆炸式增 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

All rights reserved. 3 2017 Lenovo Internal. All rights reserved. 大纲 • 背景和挑战 • 企业级容器云设计与思考 • 让一切自动化 • 监控与日志 • Showcase • 那些坑，那些事 4 2017 Lenovo Internal. All rights reserved. 背景和挑战 • IT环境比较复杂 • 集中运维模式，人少活多 每个项目自维护 难以规范和升级 01 脚本化 多个工具集成 最佳搭配 合力作战 03 平台化 抽象成工具 模板化 一键化 零散，不成体系 02 工具化 6 2017 Lenovo Internal. All rights reserved. 背景和挑战 • 挑战 依然不够自动化 服务割裂，申请流程 人工参与的半自动化 资源使用率低 底层资源使用率低 规范落地困难 Deployment StatefulSet 14 2017 Lenovo Internal. All rights reserved. 容器云设计-- DevOps的支持 • 常用DevOps工具的支持，快速融入现有开发体系 Console Restful API K8S-1 K8S-2 XPlatform Push Upload Web Hook 15 2017 Lenovo

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 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： 支持多语言多框架服务接入 • 支持第三方模板和镜像快速部署 完全开放的原生平台 • 紧跟Kubernetes和Docker社区，迅速同步最新版本 • 支持原生API调用和命令行操作 增强的商用化特性 • 通过自动化配置、构建、部署提升业务上线效率 • 通过跨可用区高可用和控制面HA提升业务可靠性 • 通过物理共享集群提供敏捷可靠的容器适应业务多样性 高性能基础设施 • 支持多种异构IaaS：虚拟机、物理机、ARM服务器 控制面 HA 跨AZ高可用 容器优雅缩容 多策略弹性伸缩 镜像加速 滚动升级 配置模板化 自动化构建 自动化部署 节点自动伸缩 GUI/CLI/API 物理共享集群 多语言多框架 Java/Python/Go/Node.js 第三方模板&镜像部署 K8S Helm/Docker Hub 第三方服务&工具 Kafka/Nginx/APM/Monitor 优势： 9 国内首发裸金属容器：为“高性能场景”量身打造

为简明起见，部分箭头未标注 SACC2017 Kubernetes架构简介 SACC2017 Kubernetes (K8s)项目 19 • 开源的容器管理平台 • 自动化编排和部署 • 自动化扩展 • 优化资源使用 • 运维容器化应用 • CaaS，介于PaaS和IaaS之间 SACC2017 20 Kubernetes 架构 SACC2017 21 Fabric特点 • 组件都封装成容器，很方便部署在容器平台上 • 需要灵活地配置和调整 • Kubernetes优势 • 面向微服务架构的容器平台，扩展方便 • 提供高可用、监控管理、自动化运维等能力 • 具备多租户的能力，可运行多个互相隔离的 Fabric实例 SACC2017 Worker1 Worker2 Master Fabric Pod Fabric Pod：包括Fabric peer，couchDB（可选）， 代 表每个组织的peer节点 • CA Server Pod： Fabric CA Server • CLI Pod：（可选）提供命令行工具的环境，方便操作本 组织的节点 • Orderer Pod：运行Orderer节点 • Kafka Pod：运行kafka节点 • Zookeeper Pod: 运行zookeeper节点

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 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 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。 涉及的模块：全局管理、容器管理、应用工作台、云原生网络、云原生存储、镜像仓 库 涉及的模块：全局管理、容器管理、云原生网络、云原生存储 模块化搭建 DCE 5.0 所包含的各个模块可以像乐高积木一样灵活搭建。 模块名称 功能和作用 安装器 基于 Kubean 自动化安装所需模块 容器管理 管理集群/节点/负载等基础设施 全局管理 设置登录、访问权限、外观 可观测性 一站式图形化仪表盘 应用工作台 CI/CD 流水线实现 GitOps 和

Controller 无法正常工作 YUM 安装自动运维工具 自动安装依赖 firewalld 网络未知原因导致异常 Node Pod eth0 调用 iptables 增加阻断规则 FORWARD_IN_ZONES_SOURCE FORWARD_OUT_ZONES 容器网络不通 异常 VS 异常检测 ？ 云原生操作系统 自检 安全模式 检测工具 … 操作系统 NPD 运行模式 节点上自定义数据的收集(依赖于自定义插件) 问题上报 • 需要采集和分析结果文件 Kube* CIS Kubernetes Benchmark 集群安全扫描 集群综合检查 执行 bpftrace 检测工具小结 工具 适用场景 局限性 kube-bench 在集群中运行 CIS Benchmark 检测项依赖于 CIS Benchmark 内容 能发现集群核心组件配置错误 无法发现如 Flannel 组件异常 检测框架演进 3 生产实践 4 总结 我们的目标 实现 Kubernetes 集群异常检测框架 支持集群多维度异常检测能力 支持集成开源检测组件 检测框架 Ver.1 { 自动化 Ver.1 自动化 Autopilot Engine Command Policy Executor Task Node Node Node Global Job Custom Job

部署在物理理机上，还是 IaaS 上？ c. ⽤用哪种⽹网络⽅方案，服务如何暴暴露露？ d. ⽤用哪种持久化存储？ e. ⽤用哪种操作系统？ a. 如何快速创建主机资源？ b. 如何实现⾃自动化⼀一键部署？ c. 怎么进⾏行行离线部署？ d. 快速部署常⻅见应⽤用并确保兼容性？ e. 是否可视化⻚页⾯面，部署⻔门槛？ a. 集群如何⽆无缝升级？ b. 集群如何快速扩容？ 集群 ⼈人⼒力力 对接 IT 基础架构，监管控开发 ⼆二次开发 易易⽤用 可维护 完备 √ √ √ KubeOperator 的 UI 界⾯面 KubeOperator 集群⼯工具 KubeOperator 集群概览 1 2 企业在云原⽣生时代的挑战 3 KubeOperator 开源容器器平台的技术优势 KubeOperator 开源容器器平台企业版 KubeOperator ⽀支持在线和离线安装模式；⽀支持 Kubeadm 部署；⽀支持 x86 64 和 ARM64 CPU 架构；⽀支持 x86 64 和 ARM64 混合部署；⽀支持可视化⽅方式展示部署过程；⽀支持⼀一键⾃自动化部 署（使⽤用 Ansible）；⽀支持已有集群导⼊入； Day 2 运营 管理理 ⽀支持以项⽬目为核⼼心的分级授权管理理；⽀支持系统管理理员、项⽬目管理理员和集群管理理员三种⻆角⾊色；对外开放

也提供稳定、兼容的基础（平台），用于构建定制化的workflows 和更 高级的自动化任务。Kubernetes 具备完善的集群管理能力，包括多层次的安全防护和准入机制、多租户应用支撑能力、透明 的服务注册和服务发现机制、内建负载均衡器、故障发现和自我修复能力、服务滚动升级和在线扩容、可扩展的资源自动调度 机制、多粒度的资源配额管理能力。 Kubernetes 还提供完善的管理工具，涵盖开发、部署测试、运维监控等各个环节。 5 ），如有需要，一样可以实现容器故障后修复。 Kubernetes特点： 可移植: 支持公有云，私有云，混合云，多重云（multi-cloud） 可扩展: 模块化, 插件化, 可挂载, 可组合 自动化: 自动部署，自动重启，自动复制，自动伸缩/扩展 6 www.h3c.com Confidential 秘密 66 Kubernetes基础结构介绍 Kubernetes架构： 7 www.h3c 作的唯一入口，也是集群控制的入口进程。并提供认证、授权、访问控制、API注册和发现等机制 Controller Manager控制管理器（kube-controller-manager）：k8s里所有资源对象的自动化控制中心，可以理解为 资源对象的“大总管”。运行着所有处理集群日常任务的控制器。包括节点控制器、副本控制器、端点控制器及服务账号 和令牌控制器。负责维护集群的状态，比如故障检测、自动扩展、滚动更新等。

����� ������ �������� ��Cache ��Volume ��yum/apk cache 用Helm管理Kubernetes应用 • K8s服务编排唯一开源子项目，K8s包管理工具 • 用于部署复杂K8s应用，处理复杂的服务间依赖 • 查看发布历史与某一次发布的具体配置 • 基于Go模板语言，实现应用快速部署到K8s集群 基于Helm的应用模板抽象 • 模板+配置 从持续集成到持续交付过程图示 • 将源代码、配置、脚本放于Git做 版本控制 • 各Repo做定期同步 • 通过promote tag筛选发布候选 版本 • 服务部署后做自动化post check 服务在混合云上的部署架构 � 混合云部署应用演示 基于Consul的混合云服务发现 服务在Kubernetes中部署时会通过Consul client将新启动的服务通过环境变量 触发集成流水线� • 集成流水线拉取各服务稳定 版本� • 流水线自动触发实现集成测 试无感知� • 集成包括：� • 环境准备� • 数据准备� • 用例执行� • 结果分析� 系统集成自动化测试框架方案 � 后续工作计划展望 • Docker file合规性检查: docker run --rm -i hadolint/hadolint < Dockerfile� • 资源动态伸缩