大规模混部、优先级差异化提升资源使用效率 • Alibaba Serverless Infrastructure (ASI) 的基石上云效率提升 物理机 (云下) 神龙裸金属 (云上) 交付周期 周 分钟级 弹性扩缩容 - 支持 性能 独占 独占 (优于普通ECS) 硬件故障率 硬盘1年故障率 2% 0.8%% (无本地盘) 硬件维修周期 [周, 月] [分钟，天]成本 效率 稳定云化架构 物理机 导入 • 下线 • 维护 • 组件终态 • 安装 • 升级 • 回滚 • 故障自愈 • 运维事件 • 业务置换Machine Operator未来工作 • 稳定性、资源利用率、运维效率 • 基于安全容器的新混部架构 • 全业务上云、Serverless 演进 • 精细化观测和全链路诊断❖ No data, No BB ❖ Automate Everything ❖ Think

/night-reading-go • https://github.com/developer-learning/learning-kubernetes大纲 • 技术架构的演进 • 如何提升工程效率？DevOps • CI/CD 实战 • ServiceMesh • 踩过的一些坑 • Q&A技术架构的演进 • 单体架构 • 一个框架 • 一个数据库 • 分模块整合架构（前后端分析） • feature/new_branch 会合并到 develop； • 5. 部署负责人将 develop 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） 构建成功就执行你定义的工作流：打包镜像，触发 deploy 以及其他后续的 Automation Testing 等流程； • 10 . Drone 通知工作流程情况给开发/或者交付 QA 测试；如何提升工程效率？我是作者名称2017 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

API不友好问题 • 不能unwatch • 需要花费很大力气进行迁移和替换PHP Thrift效率低 • 数量众多PHP应用，开发php-sdk over thrift • 在客户端进行序列化，减少一次协议转 换的消耗 • 与Java应用在架构上呼应，保持架构的一 致性 • 然而，实际上PHP Thrift效率低比内置 的HTTP模块慢得多 • 性能消耗比JSON转Thrift还要大 • center 应用指标 上报 应用指标 上报 配置建议 配置下发 宿主机 用户 配置治理参数智能故障分析&告警 • 现状 • 告警信息分散，需要人工进行更多的数 据收集和整合才能定位问题，效率低下 • 告警信息偏原始，缺乏对告警信息进行 进一步推导得到具体的措施 • 目标 • 基于内部的智能根因分析大框架，通过 智能中心整合机器内、集群间、调用链 上的指标，对信息进行整合和推导，得

3草案中的1-RTT机制通 过扩展的方式提前应用 • ECC-signature扩展 使用高效ECDSA签名算法的同 时，兼容广泛使用的RSA证书 按需握手 • 业务可根据需求灵活选择明文 或密文传输，提升业务效率 动态Record Size • 平衡吞吐与时延 高效 优化 灵活 TLS扩展安全合规能力持续升级 国密算法 • 拥抱监管 • 安全可控 • 金融科技 AntTLS库 • 基于OpenSSL 操作响应慢 操作无响应 Push没消息 Push消息慢 海外消息慢 收发图片慢 建连时长 建连成功率 链路稳定性 链路一致性 RPC错误率 Push实时性 海外RTT 数据效率 快 速 稳 定 高 效 移动客户痛点 性能指标 线下支付 大促 国际支付咻一咻与敬业福咻一咻的挑战 亿级用户快速进入 亿级用户同时点击 剩余红包实时显示无线移动网络优化 流量镜像 TLS，国密 服务鉴权 流量控制 TLS，国密 服务鉴权 流量控制蚂蚁金服率先大规模落地SOFAMesh UDPA 安全 统一数据 平面API 存量连接无损迁移 提升5倍发布效率 TLS双向加密 支持国密算法 WAF 流量镜像 多协议 SOFARPC Dubbo HTTP1.1/2 平滑升级 性能 单跳CPU增加5%消耗 0.2ms RT 蚂蚁金服100+应用，

Demo 目录函数计算-介绍 • 通用Serverless计算平 台 • 与云端事件源无缝集成 • 弹性伸缩，按量付费函数计算-介绍双11小程序场景介绍小程序场景的挑战 n 安全隔离 n 开发效率 n 大量的小程序是不活跃的 n 活动高峰期流量激增函数计算-冷启动优化 Download & Extract Code User Code Init Logic Execution Start

keeper云原生实时计算与人工智能@微博 2.4倍性能提升 百亿实时样本 万亿维度模型云原生基础设施 新生态 新算力 新基石 全球化部署 单集群万节点规模 云边端一体化 延时降低75% 混合云2.0架构 交付效率提升3倍 全链路安全架构 实时风险监测、告警、阻断 极速弹性 分钟级1000节点伸缩 异构算力 利用率提升5倍 沙箱容器 强隔离，90%原生性能 容器云应用市场 合作伙伴计划 阿里云容器服务Thank

SDK 无法升级的情形下如何实现应用的 mesh 化 •没有人力修改 RPC-SDK，应用不想升级 1. Istio 通过 iptables NAT 表所使 用到的 nf_contrack 内核模块效率 低下 2. 与 AliOS 团队探索出了基于 userid 和 mark 标识流量的透明拦 截方案，基于 iptables 的 mangle 表实现了一个全新的透明拦截组件#2 短时间内支持电商业务复杂的服务治理功能

机房|地域5/20 业务背景 业务架构 单元化 • 高可用 • 一致性 • 可扩展 • 高性能6/20 业务背景 业务诉求 • 运维成本  突发流量应用 | 机房 生命周期 • 运维效率  大规模下基础设施稳定性 • 业务 Mesh 化  精细化流量控制  基础组件升级 • 业务可复制  业务敏捷  SaaS 面向站点级别输出7/20 PaaS 能力 • 面向多租户多环境；

返回AGAIN 匹配成功，获 取对应协议 无法识别协议， 断开链接 继续读取数据技术案例 – HTTP/2.0优化 官方HTTP/2.0实现问题： 1. syscall read较多，效率低下 2. 每个stream分配单独的goroutine处理， 调度开销高 3. 临时对象多，GC占比高 4. 基本实现了RFC中MUST部分，部分功 能需求上不匹配，如GRPC trailer实现技术案例

Pool ü…IO 4 Ø优化 ü尽可能多读，同时减少SetReadDeadline频繁调用，实现见 IOBuffer.ReadOnce ü适度 buffer 写数据，频繁写系统 IO 会造成写效率下降 Ø均衡 ü读写均衡是高吞吐量的保证 ü大量读/写会增加系统时间消耗， runtime 调度成本IO Bad Case 5调度均衡 6 Ø池化：避免 runtime.morestack 连续栈扩容性能损耗