Kubernetes API Server 极速交付 分时复用 弹性容量 资源画像 规模化调度 高可用容灾 可视化 服务 Cluster Control Panel 在线应用 计算型混部任务 CSI CNI Device Plugin runc nanovisor 日志服务 云盘 本地多盘 弹性网卡 网络安全组 GPU 安全可信 数据库服务 OB serverless 平台 kata 资源 Pod 资源10/19 Part 2：资源分时调度 分时切换效果 数万台 应用 Pods 分钟级 链路切换 数万核 CPU资源节省 100% 分时切换成功率11/19 计算型任务混部 Part 2：双十一 Kubernetes 实践 其他自研 Operators AI 训练 Kubernetes TensorFlow PyTorch Horovod/mpi XGBoost 实践16/19 三、展望未来，迎接挑战 Part 2：17/19 平台与多租户 Part 3：展望未来，迎接挑战 Kubernetes设计的多租户 实际Kubernetes集群里的多租户18/19 自动化运维 – 技术风险 Part 3：展望未来，迎接挑战

分支代码部署到测试环境，然后再通知 QA 测试；（脚本或者人工）有什么问题？ • 效率低 • 没有代码检查； • 没有自动化测试（包括单元测试）； • 沟通成本高 • 开发需要通知负责人、测试、产品等；（而且是每次构建/部署 都需要） • 依赖多较好的开发流程（流程化、自动化） • 1. 开启一个新的 feature； • 2. Devloper 从 develop 分支新建一个 feature/new_branch 年 DevOps 现 状调查报告DevOpsDevOps DevOps 不是一种新工具； DevOps 不是一种新团队； DevOps 不是一种新角色； DevOps 是一种文化：一切自动化，工具化，规范化；选择哪个 CI/CD 工具？Docker stats 查看 Docker 服务所占用的CPU和内存开销DroneDrone • 一款使用 Go 开发，基于容器技术的 CI/CD 系统，能够单独部署，支持几乎所有的

acepan”等。这些抽 象与后端想要消费的数据不匹配，导致运维需要编写一些手动配置， 以便在规范的 Istio 样式和后端特定的样式之间进行映射。原本期望 这种映射可以在适配器中实现很大程度上的自动化，但是最终还是 太复杂并需要手动配置。如果要性能，该怎么做？ Part 1：ServiceMesh灵魂拷问一：要架构还是要性能？ Proxy Mixer In- Process Adapter k8s Traffic DirectorPart 3：ServiceMesh灵魂拷问三：要不要支持虚拟机？ 创新思路：补齐虚拟机的短板，向容器看齐，维持一致的用户体验 镜像 容器 实例模版 自动化启动脚本 k8s replicaset 托管式实例组 Google Traffic Director 服务 Google Traffic Director 路由规则 手工 手工 非托管式实例组

Try接口支持 并发性能 严重衰退 无影响 无影响 略微衰退 适合场景 短事务 并发较低 事务最终成功 高并发 长事务 应用方控制并发 高并发 长事务 高并发分布式事务：柔性事务自动化 快照记录 • INSERT • 解析 • 记录 • UPDATE&DELETE • SELECT • 记录 SQL逆向 • INSERT -> DELETE • UPDATE ->

(Docker, Swarm, Kubernetes, M arathon, Mesos, Consul, Etcd, Z ookeeper, BoltDB, Rest API, file…) 来自动化、动态的应用它的 配置文件进行设置Traefik 项目 •https://github.com/containous/traefik •MIT License •Written in Go •25

reload envoy。 而envoy负责接受所有发往该pod的网络流量，分发所有从pod中发出的网络流量。 根据代码中的sidecar-injector-configmap.yaml（用来配置如何自动化地inject istio sidecar）， inject过程中，除了proxy镜像作为sidecar之外，每个pod还会带上initcontainer（Kubernetes中的概 念），具体镜像

通用的框架能力（SOFAMosn/Envoy）无法直接满足复杂的、定制的业务能力，需 要进行针对性的扩展实现 • 需要融合主站已有的应用体系，如注册中心、配置中心等，这些也需要扩展实现 • 大规模场景下需要面对的资源占用，自动化问题、性能问题，稳定性问题兼容问题 § 不同的应用，部分Mesh化 § 同一个应用，部分Mesh化 § 蚂蚁基础设施适配 § TLS加密链路平滑迁移 Localhost or Iptables

com 一、微服务与Docker、Kubernetes163yun.com 应用架构 数据架构 IT架构 微服务的交付形式Kubernetes 轻量级的IT运维模式Swarm 资源利用率高的任务执行模式Mesos 快速迭代 高并发 OPEX CAPEX 大数据分析，运营 容器技术的三种视角微服务形态 Hailo Amazon Netflix 来源: https://www.linkedin

Operator变更三板斧 发布运维体系 可灰度： • Controller 发布避免 0-1； 可回滚： • 回滚到基线版本； • 快速止血，停止新版本调和； 可监控： • metrics 指标(任务队列|消费&重 试情况|吞吐量&错误)；

Agent发布流程19/24 数据平面容灾方式 服务类应用 • 场景：出流量由入流量产生 • 方案：由原有健康检测机制摘除流量 借助原有服务治理能力 特殊应用 • 场景：流式计算、定时任务 • 方案：出流量降级至本应用的其他Agent 出流量容灾20/24 数据平面性能优化 方案整体 • 新增MOA Mesh协议 • 减少decode请求体开销 • ProtoBuf替换JSON