FIT2CLOUD CloudExplorer 产品白皮书 v1.7
FIT2CLOUD 的产品与解决方案涵盖软件测试、云原生运行时、多云管理、安全合规、 数据分析可视化、内容管理,其旗舰产品包括:MeterSphere 开源持续测试平台、 KubeOperator 开源容器平台、CloudExplorer 多云管理平台、JumpServer 开源堡垒机、 DataEase 开源数据可视化分析平台、Halo 开源博客/CMS 系统。FIT2CLOUD 旗下的开 源项目 8 1.3.3 简化流程,降低协作沟通成本,缩短交付时间............................................ 9 1.3.4 减少资源浪费降低成本、IT 投入可视化.......................................................9 1.3.5 简化异构基础架构及工具带来的服务管理运维复杂度............ ............................................... 12 1.5.4 实现运营分析、IT 投入透明化及时回收优化.............................................12 1.5.5 建立数据中心 IT 体系演进框架支持迭代扩展建设.....................................12 10 码力 | 60 页 | 0 Bytes | 1 年前3CloudExplorer 3.0 部署运维手册v1.2
............................................................................................24 八、 数据备份................................................................................................. ..............................25 8.2 数据库备份............................................................................................................25 8.3 数据库恢复.................................... ........................................................................................ 28 9.6 运行分析报告报错...............................................................................................0 码力 | 29 页 | 0 Bytes | 1 年前3高效智能运维[云+社区技术沙龙第29期] - 蓝鲸研发运维技术PaaS体系实践-张敏
Group,简称IEG)自用的一套用于 构建企业研发运营一体化体系的PaaS开发框架,提供了aPaaS(DevOps流水线、运行环境托管、前后台框架)和 iPaaS(持续集成、CMDB、作业平台、容器管理、数据平台、AI等原子平台)等模块,帮助企业技术人员快速构建基 础运营PaaS。 腾讯蓝鲸智云秉承开放共赢的理念,以改变中国运维行业为起点,致力于推动国内企业借助研发运营一体化,低成本 实现企业IT经营管理模式升级和自主化。 工具驱动运维:采用运维 开发的模式,实现所有运维任 务自动化、工具化、可视化。 数据驱动运维:基于大数据 的接入、存储、分析技术,对运 维数据进行全面挖掘和分析,实 现数据驱动自动化运维。 机器驱动运维:基于智能算法 的机器自我学习,训练机器智能运 维模型,实现无人值守和智能的运 维与运营。 数据化 2015--2017 智能化 2017—现在 蓝鲸目前在腾讯应用情况及发展方向 终端游戏, 大型游戏平台; 平铺式架构,拓扑关系复杂,模块数量上百,服务器数量 几千…… 腾讯游戏300多款业务中,大多数是由世界各地开发商开发 出来。 所使用的开发语言、开发框架、操作系统、数据库等技术, 是没有直观规律的。 开发商很难为了运维体系而对架构或技术做大规模的修改。 有几乎所有的业务类型 有几乎所有的流行技术 300多款游戏相互之间是没有关系的。 发布变更、故障处理等运维操作场景和操作流程是没有直0 码力 | 26 页 | 8.25 MB | 1 年前3CloudExplorer 3.0 管理员手册v1.2
.................................103 6.3.1 创建单级标签进行分组分类查看操作、统计分析..................................... 103 6.3.2 创建多级标签进行分级分组分类查看操作、统计分析............................. 105 6.3.3 给虚拟机批量打标签分组分类......... ...........................238 8.4.2 开发测试环境多项目共用多个 VLAN、多个公有云 VPC 子网............... 238 9 IT 投入使用分析................................................................................................... 查看到期资源并操作回收...........................................................................276 10.2.4 持续分析优化...............................................................................................2760 码力 | 308 页 | 0 Bytes | 1 年前3JumpServer ⼴受欢迎的开源堡垒机
JumpServer 堡垒机⼀体机及信创⽅案 3 5 为什么要使⽤堡垒机? - 以更安全的⽅式管控和登录各种类型的资产 - 系统管理员 外包⼈员 普通⽤户 临时访客 运维资产集 服务器 ⽹络设备 数据库 安全设备 事前授权 事中监察 事后审计 管理者期望 堡垒机的 4A 能⼒ 堡垒机 身份鉴别 Authentication 授权控制 Authorization 安全审计 Auditing 身份鉴别 账号管理 授权控制 安全审计 - 运维安全审计的 4A 规范 - Authentication Accounting Authorization Auditing 追溯的保障和事故 分析的依据 防⽌身份冒⽤和复⽤ ⼈员和资产的管理 防⽌内部误操作 和权限滥⽤ 等级保护推动堡垒机发展 1994 1999 2008 2016 2019 《中华⼈⺠共和国计算机信息系统安 全保护条例》国务院 堡垒机的能⼒范围 身份鉴别 授权控制 账号管理 安全审计 站内信 邮箱 企业微信 钉钉 ⼯单 通知 / 审批 LDAP 对象存储 ⽇志存储 … Linux Windows ⽹络设备 数据库 Web 虚拟应⽤ … 基础设施 使⽤者 服务 Https API SSH Client … KMS JumpServer 提供的堡垒机必备功能 身份验证 Authentication0 码力 | 49 页 | 14.87 MB | 1 年前3高效智能运维[云+社区技术沙龙第29期] - 腾讯智能运维(Metis)项目实践
智能运维场景描述 整体介绍 02 单维时间序列分析 异常检测 03 多维时间序列分析 多维下钻 目录 04 Metis 的研究方向 展望未来 智能运维(AIOps) 基于机器学习的智能运维 发现问题 • 时间序列异常 • 日志分析异常 • 设备性能异常 分析问题 • 多维下钻分析 • 关联事件分析 • 容量预估分析 解决问题 • 扩容 • 决策 • 调度 单维时间序列分析 异常检测 03 多维时间序列分析 多维下钻 目录 04 Metis 的研究方向 展望未来 单维时间序列分析 海量时间序列 业务场景复杂 规则配置繁琐 1 2 3 时间序列异常检测 如何找到通用的解决方案? 单维时间序列分析 规则类告警策略 最大值告警 最小值告警 波动率告警 单维时间序列分析 无监督异常检测算法 (自编码器) 原始数据 生成数据 生成数据 单维时间序列分析 无监督异常检测算法 (N-Sigma) 单维时间序列分析 有监督异常检测算法 (特征工程) 时间序列的统计特征 • 最大值,最小值,值域 • 均值,中位数 • 方差,偏度,峰度 • 同比,环比,周期性 • 自相关系数,变异系数 时间序列的拟合特征 • 移动平均算法 • 带权重的移动平均算法 • 指数移动平均算法 • 二次指数移动平均算法 •0 码力 | 28 页 | 1.88 MB | 1 年前3Zadig 面向开发者的云原生 DevOps 平台
自动化测试 xN 性能测试 xN 安全测试 xN 数据变更 xN 代码变更 xN 配置变更 xN 部署测试环境 xN 部署预发环境 xN 部署生产环境 xN 部署 / 灰度上线 xN 监控 / 告警 xN 版本归档 xN 交付追踪 xN 数据度量 xN 服务、工单管理 事件、缺陷管理 想 法 用 户 运行阶段 贡献者流程优化 2022 年 9 月 场 景 深 化 能 力 增 强 Helm/K8s YAML/ 托管场景接入流程优化 UX/UI 升级,工程师一线体验优化 推出效能看板,实时客观度量工程数据指标 效 率 优 化 、 开 发 者 体 验 增 强 2023 年 面向生态伙伴开放场景 面向开发者提供 IDE 插件 / 自测环境 通用工作流广泛链接生态赋能开发者 企业解决方案和最佳实践内置 1 Zadig 行业方案 对比分析 职能 传统 DevOps 方案 ZadigX 云原生 DevOps 方案 降本提效 组织能力提升 业务负责人 研发不透明,规划凭感觉: • 发版时间靠运气 • 团队熬夜冲进度 研发透明化:不同项目清晰可见的效率、质量、进度 进度管理:根据团队客观数据,预测和确定项目规划 迭代进度一目了然 项目从无到有可核算 管理有数据科学依据 解放管理,更多时间花在0 码力 | 59 页 | 81.43 MB | 1 年前3Zadig 面向开发者的云原生 DevOps 平台
集成验证 xN 写测试用例 系统验证 xN 自动化测试 xN 性能测试 xN 安全测试 xN 数据变更 xN 代码变更 xN 配置变更 xN 部署测试环境 xN 部署预发环境 xN 部署生产环境 xN 部署/灰度上线 xN 监控/告警 xN 版本归档 xN 交付追踪 xN 数据度量 xN 服务、工单管理 事件、缺陷管理 想 法 用 户 运行阶段 需求阶段 研发阶段 建立产品发展委员会 贡献者流程优化 2022年9月 场 景 深 化 能 力 增 强 Helm/K8s YAML/托管场景接入流程优化 UX/UI 升级,工程师一线体验优化 推出效能看板,实时客观度量工程数据指标 效 率 优 化 、 开 发 者 体 验 增 强 2023年 面向生态伙伴开放场景 面向开发者提供 IDE插件/ 自测环境 通用工作流广泛链接生态赋能开发者 企业解决方案和最佳实践内置 系统架构 Zadig 行业方案 对比分析 职能 传统 DevOps 方案 ZadigX 云原生 DevOps方案 降本提效 组织能力提升 业务负责人 研发不透明,规划凭感觉: • 发版时间靠运气 • 团队熬夜冲进度 研发透明化:不同项目清晰可见的效率、质量、进度 进度管理:根据团队客观数据,预测和确定项目规划 迭代进度一目了然 项目从无到有可核算 管理有数据科学依据 解放管理,更多时间花在0 码力 | 59 页 | 23.57 MB | 1 年前3CloudExplorer 3.0 用户手册v1.2
申请多组不同配置虚拟机..................................................................................... 23 3.3 申请中间件数据库集群.........................................................................................26 3.4 F5 负载均衡 VS 实例................................................................................ 75 8 云数据库在线申请部署及操作变更回收..........................................................................77 8.1 新建公有云 RDS、负载均衡服务。常见私有云: OpenStack、华为 HCS、 HSC Online、青云、EasyStack 等。 杭州飞致云信息科技有限公司 6 公有云平台 部署在云服务提供商数据中心,为市场公众企业客户提供服务被 多个企业客户共享使用的云平台。世界上第一个公有云是亚马逊 AWS。 国外公有云: AWS、Azure。 国内公有云: 阿里云、华为云、腾讯云、UCloud、青云、金0 码力 | 102 页 | 0 Bytes | 1 年前3Zadig 产品使用手册
研发数字化转型方案正成为产业数字化战略的核心环节 Zadig 设计思路:通过「平台工程」解决流程挑战,通过「技术升级」提升组织效能 01 04 02 03 工程化协同:“人、技术、流 程、工具” 四维协同基线, 沉淀全流程数据,从感知到赋 能,服务于工程师 释放云基建能力:链接任何云 及自建资源(容器、主机、车 机、端等),释放云原生价值 和企业创新力 生态开放:广泛开放系统 模块和 OpenAPI ,链接 门槛极低 现存做法大多以「单点工具 + 写脚本」或运管类平台为主,Zadig 则是面向开发者视角,中立,云原生一体化价值链平台。 与现存 DevOps 方案对比: 现存方案 典型代表 方案特点分析 Zadig 优势 传统 Jenkins 方案 GitLab + Jenkins + 脚本化 运行效率低,管理维护成本高 方案局限性大,安全性风险高 无法支持敏捷交付模式 支持从需求到发布全流程敏捷交付。尤其面向 有保障、横向赋能、技能提升 随时调用工程基线提供的能力、 产品视角开发交付、团队高效协 同、稳定迭代 产研数字化过程数据透明、关键 指标易抽取、有能力合理调动资 源、随时决策响应客户需求 碎 片 化 研 发 模 式 产研全流程拉通需求到上线所需的代码、服务、配置和数据的一致性交付 Jira 飞书 项管 其他 自测 环境 Argo K8s JFrog YAML 产 品 开 发0 码力 | 52 页 | 16.27 MB | 1 年前3
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