错误码管理 • 调试gRPC • 调试信息 • 错误定位 问题：每种开源组件的配置、调用方式、debug方式、记录日志方式都不一样 微服务的开发阶段 问题：gRPC未设置连接错误，阻塞模式报错不正确 Redis、MySQL连接数配置未设置？超时未设置？ 配置 对接 Debug • 配置驱动 • 配置补齐 • 配置工具 • Proto的管理 • 错误码管理 • 调试gRPC • 调试信息 • 错误定位 // FailOnNonTempDialError only affects the initial dial, and does not do // anything useful unless you are also using WithBlock(). 默认补齐配置，给出最佳实践 微服务的开发阶段 IDE的体验，右键插入资源引用，悬停查看资源信息 配置 配置 对接 Debug • 配置驱动 • 配置补齐 • 配置工具 • Proto的管理 • 错误码管理 • 调试gRPC • 调试信息 • 错误定位 配置版本，发布，回滚，可以更加方便 微服务的开发阶段 统一采用gRPC协议和protobuf编解码 CI check 阶段 • 主要做 pb 的 format、lint、breaking 检查。 CI build 阶段

01-什么是Kubernetes 02-安装单机版Kubernetes 03-使⽤Kubespray部署⽣产可⽤的Kubernetes集群（1.11.2） 04-K8s组件 05-Kubernetes API 06-理解K8s对象 07-Name 08-Namespace 09-Label和Selector 10-Annotation 11-K8s架构及基本概念 12-Master与Node的通信 允许⽤户使⽤⾃定义信息来装饰资源以⽅便他们的⼯作流程， 并为管理⼯具提供检查点状态的简单⽅法。 此外， Kubernetes control plane 所⽤的API 与开发⼈员和⽤户可⽤的API相同。⽤户可以使⽤ their own API 编写⾃⼰ 的控制器，例如 scheduler ，这些API可由通⽤ command-line tool 定位。 这种 design 使得许多其他系统可以构建在Kubernetes上。 io/article/8136 启⽤Kubernetes Dashboard 执⾏： kubectl proxy 02-安装单机版Kubernetes 8 访问： http://localhost:8001/api/v1/namespaces/kube-system/services/https:kubernetes-dashboard:/proxy/#!/overview? namespace=default

OpenCost 79. OpenRewrite 80. OrbStack 81. Pixie 82. Tabnine 暂缓 — 采纳 83. Playwright 试验 84. .NET Minimal API 85. Ajv 86. Armeria 87. AWS SAM 88. Dart 89. fast-check 90. Kotlin with Spring 91. Mockery 92. Netflix OpenTelemetry 94. Polars 95. Pushpin 96. Snowpark 评估 97. 基准配置文件 98. GGML 99. GPTCache 100. 语法性别 API 101. htmx 102. Kotlin Kover 103. LangChain 104. LlamaIndex 105. promptfoo 106. Semantic Kernel 107 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。 首先，在测试验证元素时，通过 ARIA 角色或者元素的其它语义化属性查找元素，而不采用元素的

应用商店 面向业务管理 弹性伸缩 API Gateway 负载均衡 应用编排 日志监控 告警 服务发现 API 业务中台 多租户管理 运维中台 云端操作系统 数据中台 面向数据与智能 数据管理 大数据 机器学习 资源管理 深度学习 AI工具 API IOT中台 面向行业解 决方案 边缘计算 数据通道 数据分析 API 海尔工业互联网 - 微服务之框架支持 Node PrometheusServer（Pod） Retrieval Storage PromQL Local Storage Web UI（Pod） Grafana（Pod） API Push Gateway Jobs / Exporters Prometheus Server Short-lived jobs pod host Node pod host Endpoints 和滚动升级。 模型服务 实现对 GPU 集群资源进行管理，根 据用户作业请求自动分配和回收 GPU 资源。 GPU 集群管理 对接存储系统，管理数据集；提供 notebook 交互式代码开发和调试工 具；管理数据预处理批作业。 模型开发 海尔工业互联网 – 才云数据解决方案 海尔工业互联网 – 才云数据解决方案 海尔工业互联网 – 才云数据解决方案 海尔工业互联网 – 才云数据解决方案

Dockerfile分片，构建编译 和运行环境  CMD固定为Docker-init  环境变量指引功能 Docker-Init 进程组 健康检查端口 容器启动退出钩子 回收僵尸进程 调试模式 注入环境变量开关 与内部基础设施对接 基础架构组合 负载均衡（ELB） 自动配置域名，按运 营商自动划分线路 docker-init和ELB服 务都会动态更新LVS 促成自动发现能力 监控  节点内增加主机或容器  主机或容器增加分区 转向K8S 双引擎 Kubernetes API Server Marathon/ Mesos Adapter O  翻译为Marathon/Mesos API  代理Events 有效裁剪 可靠 性能 Service Ingress 部分机制适配  磁盘资源

九大能力 DCE 5.0 云原生操作系统提供了 9 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 DaoCloud 第 8 页 云原生底座 提供云原生计算、网络、存储等能力，兼容各种集群接入，支持集群从部署、版本升 级、证书变更、配置变更、回收等全生命周期管理，突破 K8s API 性能瓶颈，实现企 业超大规模用户并发使用多集群。针对企业环境，提供场景化的网络方案，实现当前 企业网络基础设施复用的最大化，降低企业使用云原生应用门槛。 涉及的模块：全局管理、容器管理、云原生网络、云原生存储 集群高可用，内置集群容灾、备份能力，保障业务系统在主机故障、机房中断、自然 灾害等情况下可恢复，提高生产环境的稳定性，降低业务中断风险。 ➢ 集群的全生命周期管理，实现自建云原生集群的全生命周期管理。 ➢ 开放式 API 能力，提供原生的 Kubernetes OpenAPI 能力。 应用管理 ➢ 一站式部署，解耦底层 Kubernetes 平台，一站式部署和运维业务应用，实现应用的 全生命周期管理。

腾讯云 CODING DevOps 高级架构师 CNCF 大使 Nocalhost 项目负责人 自我介绍 1. K8s 环境开发困局 2. 主流云原生开发方式 3. 热加载原理 4. 开发和调试演示 5. 开源共建 目录 K8s 环境开发困局 01 开发举步维艰 5 微服务-Docker 微服务越来越多，运行环境变复杂。服务依赖、打包、运行、迁移越来越难。 Docker 提供镜像打包的解决方案。 容器越来越多，服务编排、发现、稳定性监控、自愈等成为新的挑战。 Kubernetes 提供容器编排的解决方案。 6 面向运维 •开发难 概念繁多，声明式定义学习成本高。 •调试难 无法像本地一样调试，开发效率低。 完全面向运维提供能力，对开发增加了巨大的负担。 云原生环境下的学习成本，招聘成本，用人成本急剧上升。 7 云原生开发技能广度要求急剧提升 8 云原生开发工具依然缺失 2、将业务容器的镜像替换为 Runtime 镜像 3、替换 PID=1 进程为阻塞进程： /bin/sh -c tail -f /dev/null 1 6 从 Dockerfile 说起 开发和调试演示 04 一键 Run、一键 Debug 1 8 使用 Nocalhost 开发 Zadig 组件 教程：https://koderover.com/tutorials/ Bilibili：

•AB服务是中短期资源消耗型服 务，要求交付快释放快 上云前的现状 •大量物理机部署 •技术栈单一，90%为golang •最多时有200个AB服务，均单独部署 •研发有在机器上调试的需求 私有云建设⽅案 Kubernetes提供了什么 •Pods •Services •DNS •ConfigMaps 整体思路 • 容器能不能做无状态的“物理机”来用？不用它的服 容器平台 •平台化的多集群管理 •清晰简单的运维操作 •灾难场景一健迁移 研发最关心的问题 •上容器性能有多大损失？ •容器集群稳定性多高？ •业务需要做哪些适配？ •日志、监控、登陆、调试怎么用？ •上容器我有什么收益？ •Macvlan基本和物理机一样 •多集群方案挂一个集群业务无感 •基本不用修改 •和老方式保持一至 •极速发版，快速扩容，自动伸缩 私有云建设收益

控制平面的时间复杂度是O(N^2), 当service达到上千时，修改rule耗时超过半小时。 • 数据平面的时间复杂度是O(N) • 调度算法比较少，仅仅支持random的 • iptables rule 不容易调试 IPVS mode • 使用hashtable 管理service • IPVS 仅仅提供了DNAT，还需要借用 iptables+conntrack 做SNAT • 控制面和数据面算法复杂度都是O(1)

Install API server - Config them correctly - Start them Installation - etcd - SSH - Install etcd - Config them correctly - Start them Installation kops, kubeup.sh, kube-AWS,... AWS, GCP API node1 AWS, GCP API node1 node2 node3 Rollback ??? AWS, GCP API node1 node2 node3 Healing AWS, GCP API node2 node3 Healing AWS, GCP API node2 node3 node1’ Create node Healing AWS, GCP API node2 node3 self-hosted Kubernetes? ● Kubernetes manages own core components ● Core components deployed as native API objects Self-hosted k8s Architecture Why Self-host Kubernetes? ● Operational expertise around app