Thoughtworks, Inc. All Rights Reserved. 6 AI 辅助软件开发 毫无意外，本期技术雷达主要围绕 AI 相关话题展开讨论。这是有史以来第一次，我们需要一个可视化指南来 理清不同 AI 的类别和功能（即使在 JavaScript 生态系统十分混乱的时期，我们也从未采取过这样的做法）。作 为一家开创 CI、CD 等突破性工程实践历史的软件咨询公司，我们对于使用 ReAct 提示 工程，以及利用大语言模型驱动的自主代理开发远超简单的问答交互的动态应用。我们也提到一些向量数据库 （包括 Pinecone）由于大语言模型而重新流行起来。大语言模型的底层能力，包括更专业化和自行托管的能力， 将继续呈爆发性增长。 远程交付解决方案日臻成熟 尽管远程软件开发团队多年来利用技术克服地理限制，但疫情的影响进一步推动了这一领域的创新，巩固了向 完全远程或混合工作演进的趋 的协 作工具不断提出创新解决方案。其他团队则继续调整和改进现有的面对面实践，例如实时结对编程或集体编程、 分布式工作坊（例如 远程事件风暴）以及异步和同步沟通。远程工作提供了许多好处（包括更多样化的人才储 备），但面对面交流的价值是显而易见的。团队不应中断重要的反馈循环，并且需要意识到在转向远程工作时所 做的取舍。 © Thoughtworks, Inc. All Rights Reserved

仅对需要的资源限制硬件的使⽤ 我们的⽬标是构建⼀个⽣态系统，提供组件和⼯具以减轻在公共和私有云中运⾏应⽤程序的负担。 Kubernetes是 可移植: 共有、私有、混合、多云 可扩展: 模块化、可插拔、提供Hook、可组合 ⾃愈: ⾃动放置、⾃动重启、⾃动复制、⾃动缩放 Google于2014年启动了Kubernetes项⽬。Kubernetes建⽴在Google在⼤规模运⾏⽣产⼯作负载⽅⾯ 件、配置、库 和⽣命周期与操作系统相互纠缠的缺点。⼈们可构建不可变的虚拟机映像，从⽽实现可预测的升级和回滚，但VM是重 量级、不可移植的。 新⽅法是部署容器，容器基于操作系统级别的虚拟化⽽不是硬件虚拟化。这些容器彼此隔离并且与宿主机隔离：它们有 ⾃⼰的⽂件系统，看不到对⽅的进程，并且它们的计算资源使⽤可以被界定。它们⽐VM更容易构建，并且由于它们与 底层基础架构和宿主机⽂件系统解耦了，可实现跨云、跨操作系统的移植。 Kubernetes是⼀个怎样的平台？ 尽管Kubernetes提供了⼤量功能，但总有新的场景从新功能中受益。应⽤程序特定的⼯作流程可被简化，从⽽加快开发 ⼈员的速度。可接受的特别编排最初常常需要⼤规模的⾃动化。这就是为什么Kubernetes也被设计为提供构建组件和⼯ 具的⽣态系统，使其更容易部署，扩展和管理应⽤程序。 Label 允许⽤户随⼼所欲地组织他们的资源。Annotation 允许⽤户使⽤⾃

“ Kubernetes 让 Devops 更复杂了！” Kubernetes 对于应用开发复杂在哪里 1. 关注点不同 业务研发 2. 语义与抽象程度不同 业务运维 3. 交互与使用习惯不同 业务研发、运维 YAML 文件 图形化界面 命令行工具 IaC 配置语言 扩容策略 • 当 RT 上升 10% 时，自动扩容 100 个实例 发布策略 • 当金丝雀实例通过 99% Kubernetes 2. 用户友好、高可扩展 3. 统一、标准化 理想中的应用管理平台 目标一：一个面向用户，应用为中心 CI/CD 流水线 应用 扩容策略 发布策略 分批策略 访问控制 流量配置 Pod Deployment Service Node Custom Resource 业务运维 业务研发 按需绑定 关键词：用户友好，应用层语义和抽象 平台工程师 Controller 目标二：一个高可扩展的应用管理平台 目标二：一个高可扩展的应用管理平台 关键词：可插拔，可扩展，模块化，没有抽象程度锁定 应用 Deployment Knative Service Function 抽象程度：高 抽象程度：低 发布策略 扩容策略 $ helm install traffic 流量策略 业务运维 业务研发 多样化场景，统一支持！ 生态能力，一键上线！ 目标三：一个统一、标准化的应用管理引擎 应用组件 运维能力 扩容策略

https://kubernetes.io/docs/concepts/overview/working-with-objects/common-labels/ API 和业务原语 关注点不同 服务语义与抽象程度不同 交互与使用习惯不同 YAML 文件 图形化界面 命令行工具 IaC 配置语言 扩容策略 • 当请求数上升 10% 时，自动扩 容 100 个实例 发布策略 • 当金丝雀实例通 过 99% 的测试时， 按每小时切 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 CRD 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

Canonical Kubernetes 如何為貴企業選擇合適的Kubernetes發行版本 2022年7月 執行摘要 採用容器優先方法的企業，將能享有無可比擬的機會，協助提升效率及資源使用 率、加強安全性、導入自動化及加速創新；因此Gartner預測將有75%的全球組 織，在2022年之前於正式作業執行容器化應用程式，而這樣的數據並不會讓人 感到驚訝。1 Kubernetes已經成為管理容器 載和服務的頂尖開放原始碼平台，不過 Kubernetes生態系統既龐大又複雜，不但有許多不同版本的Kubernetes可供選 擇，此外也難以瞭解哪種版本最適合組織的特定需求。 本白皮書的目標是因應這項挑戰，提供撰寫本文時Kubernetes版圖的當下狀態， 並比較三種企業級的Kubernetes發行版本，分別是Canonical Kubernetes、 Red Hat OpenShift及SUSE 效益的發行版本。 1. https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2020-06-25-gartner-forecasts-strong-revenue-growth-for-global-co 企業Kubernetes的關鍵考量因素 1. CNCF符合性 CNCF認證是一項符合性計畫，確保每家廠商的Kubernetes發行版本，都支援所需

★最后重启操作系统 # reboot ★第1章、部署k8s版本<=1.23 k8s在1.23及之前版本默认是调用docker作为底层的容器运行时，从1.24版本开 始移除了dockerShim组件，不再支持docker，从而默认使用containerd作为底层 的容器运行时。 k8s 1.23及之前版本： kubelet→dockerShim→dockerd→containerd→runC 24及之后版本： kubelet→cri-containerd→containerd→runC 后来cri-containerd重构进containerd中（CRI Plugin），合为一个containerd进程 默认调用的cri-socket： unix:///var/run/containerd/containerd.sock 本小节讲解k8s v1.23及之前版本的安装；首先按照第0章的步骤完成准备工作。 ①安装并配置docker-ce # yum install docker-ce docker-ce-cli containerd.io -y #k8s v1.23支持的docker 最新版本为20.10.x # systemctl enable docker # systemctl start docker # docker info ★配置docker服务使用systemd去管理（以及信任本地镜像仓库）

• 管理型居多 • 适应性不⾜… 系统建设 • 建设周期⻓ • 存在重复建设 • 投资回报低 • 系统维护成本⾼… 系统应⽤ • 数据分散，到处找 • 应⽤独⽴，难协同 • ⼀体化应⽤，不⽀持 • 需求响应效率低… 业务信息系统现状 容器平台 DevOps 微服务治理 统一技术平台 上游全业务链数据 数据治理 统一数据湖 勘探生产管理 通用应用 开发生产管理 协同研究 以容器平台功能为支撑， 实现应用的容器化托管， 解决环境一致性，部署 架构复杂等问题 通过租户体系保证租户 资源相互隔离，支撑多 租户场景 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 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 ⼈员初始化 ⾓⾊权限职责 企业场景建设 配额管理 应⽤⺫录 DevOps⼯具链

4 多云编排 4 中间件服务 4 微服务治理 5 可观测性 5 应用商店 6 应用交付 6 信创异构 7 云边协同 7 云原生底座 8 模块化搭建 8 容器管理 9 全局管理 10 可观测性 10 应用工作台 11 多云编排 11 微服务引擎 12 服务网格 13 中间件 14 镜像仓库 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 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。 大能力，自由搭配各种模块，可以应对海量 应用场景。 这些模块就像乐高搭积木一样，糅合社区最优秀的几十种开源技术，经过众多 辩证选型、攻坚克难、编码调试、海量测试，“十年磨一剑，一朝试锋芒，全新 搭建的新一代容器化平台能够满足企业上云的各类场景需求。 多云编排 支持多云和混合云的统一集中管理，提供跨云资源检索及跨云的应用部署、发布和运 维能力，实现多云应用高效管控，提供基于集群资源的应用弹性扩缩，实现全局负载