微服务结合容器云平台的思考和实践 2018.06.25 徐运元关于我 2008年毕业于浙江大学，曾在思科和浙大网新有超过 9年的工作经验和5年的云计算领域工作经验，带领团 队完成公司第一代基于Kubernetes的云平台开发和第 二代基于Kubernetes的DevOps云平台开发 来自于浙江大学SEL实验室目录 CONTENTS Kubernetes平台下的微服务演进 Pilot核心功能解读 Pilot核心功能解读 Pilot-Agent核心流程解读Kubernetes平台下的微服务演进当我们在讨论微服务的时候我们在讨论什么？ • 解决如何微服务的问题 • 解决微服务化后带来的问题 温饱问题 • 计算资源的快速分配 • 基本的监控 • 快速部署 • 易于分配的存储 • 易于访问的外围（负载均衡） • 服务注册和发现 致富问题 • 认证和授权 • 智能路由 • 流量管理 • 服务降级 Configmap、Secret 负载均衡 简单负载均衡，基于Iptables Roundrobin 流量控制 简单根据服务实例进行控制云平台微服务演进之基于API网关的微服务方案 API网关功能增强 • 安全认证 • 流量控制 • 审计日志 • 黑白名单 • …K8S集群 云平台微服务演进之基于Spring Cloud的微服务方案 NS A Service Zuul Nginx Eureka

Apache Pulsar 云原⽣时代的消息平台 翟佳 streamnative.io ⾃我介绍 • 开源项⽬爱好者： • Apache Pulsar PMC成员 • Apache BookKeeper PMC成员 • EMC -> StreamNative • 华中科⼤ -> 中科院计算所 • Pulsar 的根本不同 • Apache Pulsar 简介 • Pulsar Apache Pulsar 是什么 streamnative.io Apache Pulsar 要解决的问题 • 企业需求和数据规模 • 多租户 - 百万Topics - 低延时 - 持久化 - 跨地域复制 • 解除存储计算耦合 • 运维痛点：替换机器、服务扩容、数据 rebalance • 减少⽂件系统依赖 • 性能难保障： 持久化（fsync）、⼀致性（ack: all）、多Topic • 云原⽣架构： • 存储计算分离 • 分层 + 分⽚ • ⾼性能 + 强⼀致性 • ⽀持统⼀的 Queue 和 Stream 的接⼝。 • 丰富的企业级特性 • 多租户隔离 — 百万Topics — 跨地域复制 — 鉴权认证 • Pulsar 的根本不同 • Apache Pulsar 简介 • Pulsar 的⽣态和社区 • Pulsar 的根本不同 • Apache Pulsar

Nocalhost - 重新定义云原⽣开发环境.md 2021/1/20 1 / 7 Nocalhost - 重新定义云原⽣开发环境 前⾔ 随着业务的快速发展，技术部⻔的组织架构在横向及纵向不断扩⼤和调整，与此同时，企业的⽣产资料：应 ⽤系统，也变得越来越庞⼤。为了让应⽤系统适配企业组织架构的调整，梳理组织架构对于应⽤权责的边 界，⼤部分组织会选择使⽤“微服务”架构来对应⽤系统进⾏横向拆分，使得应⽤系统的维护边界适配组织架 “微服务”之间的调⽤关系就像跨部⻔协作，也变得 越来越复杂，问题在想要新增需求时尤为突出。 “微服务”带来便利的同时，对开发⼈员⽽⾔，还带来了额外的挑战：如何快速启动完整的开发环境？开发的 需求依赖于其他同事怎么联调？如何快速调试这些微服务？ ⽽对于管理⼈员来说，也同样带来了⼀系列的挑战：如何管理开发⼈员的开发环境？如何让新⼊职的同事快 速进⾏开发？ 试想⼀下，要开发由 200 个“微服务”组成的云原⽣应⽤，会遇到哪些困难呢？ 时代 在单体应⽤的时代，对于开发者来说是极为友好的，�开发者使⽤本机运⾏应⽤，修改代码后实时⽣效，通过 浏览器访问 Localhost 实时查看代码效果。 单体应⽤和“微服务”应⽤不同，单体应⽤是 “ALL-IN-ONE” 组织⽅式，所有的调⽤关系仅限于在⾃身的类和函 数，应⽤对硬件的要求⼀般也不会太⾼。 ⽽开发“微服务”应⽤则⼤不相同，由于相互间的依赖关系，当需要开发某⼀个功能或微服务时，不得不将所

的基石;云上原生的安全能力让成本、效率、安全可以兼得，上云正在成为企业解决数字化转型后顾之忧的最优解…… 安全是为了预防资产损失，所以当安全投入 的成本大于能够避免的资产损失价值时，变 得毫无意义！ 而传统安全开发周期管理由于角色分离、流 程思路老旧、不关注运维安全等问题严重拖 慢了DevOps的效率！ 所以急需一种新型的基于云原生理念的安全 角色、流程以及技术的方案！ 传 统 安 全 工 作 传 统 由 独 安全测试) 结合了上面两种的优点并克服其缺点，将SAST和DAST相结合，通过插桩 等手段在运行时进行污点跟踪，进而精准的发现问题。是DevSecOps的一 种推荐方式。 如果在被动模式下运行IAST，那么开发测试过程 中就可以完成安全扫描，不会像DAST一样导致业 务报警进而干扰测试，同时由于污点跟踪测试模 式，IAST可以像SAST一样精准的发现问题点 SCA（软件成分分析） 有大量的重复组件或者三方库的依赖，导致安全漏洞被传递或者扩散， 典型微服务应用 云原生应用 下单服务 交易支付 支付网关 锁定库存 库存数据库 前台类目 商品查询 BFF 商品数据库 文件存储 logging MQ 交易数据库 大数据 营销分析 云原生PaaS平台 • 四大件在云原生场景下带来什么客户 价值？ • 四大件在云原生场景下技术架构有什 么创新？ 业务异步化|削峰填谷 高级能力-云原生数据库-应用的基石-1-价值和差别 先从一个广告词来看看云原生数据库和一般数据库的差别

Mesh Meetup · BeiJing �2 微博Service Mesh实践 - WeiboMesh CONTENTS 内容提要为什什么要做跨语⾔言服务化 • 需求 • 趋势Service Mesh Meetup · BeiJing 平台体系 微博Service Mesh实践 - WeiboMesh �4 Java Server Java Client Registry Motan Opendcp ➢ 智能弹性调度 Graphite ➢ 实时统计监控 平台微服务相关建设⽐比较完善 Notify Subscribe RegisterService Mesh Meetup · BeiJing 业务部⻔门调⽤用链 微博Service Mesh实践 - WeiboMesh �5 RPC A WEB A 平台体系 RPC B WEB B Golang 服务 PHP 服务 BeiJing 趋势 �6 微博Service Mesh实践 - WeiboMesh 微服务 1 容器器化 2 DevOps 3 云原⽣生 4 服务治理理与业务逻辑解耦，可持续交付跨语⾔言服务化⾯面临的问题 • 改造成本 • 服务治理理Service Mesh Meetup · BeiJing 改造成本 �8 微博Service Mesh实践 - WeiboMesh Server(php/java/

growing complexity © 2021, YUNSHAN Networks Technology Co., Ltd. All rights reserved. 2.0 服务：统一的可观测性平台 可观测性平台（Metrics、Tracing、Logging） 基础设施团队 业务团队A 业务团队B 业务团队C 业务团队D …… 存储、检索服务 观测数据 观测数据 观测数据 观测数据 simplify the growing complexity © 2021, YUNSHAN Networks Technology Co., Ltd. All rights reserved. 问题1：团队耦合 开发团队100%驱动力 运维团队100%驱动力 服务 数据 ??团队??%驱动力 谁来承担业务稳定的职责？ 谁来承担业务交付的职责？ 谁来升级“观测Library”？ 谁来观测“观测Library”？ APIGW/ … 问题2：观测盲点 KVM switch VM iptables POD envoy 服务 KVM switch VM iptables POD envoy 服务 开发兄弟们辛苦打桩 全链路到底有多全？ 业务 开发 桩 simplify the growing complexity © 2021, YUNSHAN Networks Technology Co., Ltd. All rights

书栈(BookStack.CN) 构建 TiDB 运维文档 软硬件环境需求 部署集群 Ansible 部署方案（强烈推荐） 离线 Ansible 部署方案 Docker 部署方案 Docker Compose 部署方案 跨机房部署方案 配置集群 参数解释 TiDB 配置项解释 开启 TLS 验证 生成自签名证书 监控集群 整体监控框架概述 重要监控指标详解 组件状态 API & 监控 扩容缩容 集群扩容缩容方案 使用 Ansible 垃圾回收 (GC) TiDB 运维文档 软硬件环境需求 部署集群 Ansible 部署方案（强烈推荐） 离线 Ansible 部署方案 Docker 部署方案 Docker Compose 部署方案 跨机房部署方案 配置集群 参数解释 README - 8 - 本文档使用 书栈(BookStack.CN) 构建 TiDB 配置项解释 使用 Ansible 变更组件配置 开启 TLS 验证 生成自签名证书 OLAP 分析可以通过 TiSpark 项目 来完成。 TiDB 对业务没有任何侵入性，能优雅的替换传统的数据库中间件、数据库分库分表等 Sharding 方案。同时它也 让开发运维人员不用关注数据库 Scale 的细节问题，专注于业务开发，极大的提升研发的生产力。 三篇文章了解 TiDB 技术内幕： 说存储 说计算 谈调度 TiDB 简介 TiDB 整体架构 README - 11 - 本文档使用 书栈(BookStack

………………………… 7 4.2 针对人工智能应用安全风险 ………………………… 9 5. 综合治理措施 ……………………………………………… 10 6. 人工智能安全开发应用指引 ……………………………… 12 6.1 模型算法研发者安全开发指引 ……………………… 12 6.2 人工智能服务提供者安全指引 ……………………… 13 6.3 重点领域使用者安全应用指引 ……………………… 14 6 、使用者等相关主体的安全责 任，有机发挥政府监管、行业自律、社会监督等治理机制作用。 1.4 开放合作、共治共享。在全球范围推动人工智能安全治理国际合作， 共享最佳实践，提倡建立开放性平台，通过跨学科、跨领域、跨地区、跨国界 的对话和合作，推动形成具有广泛共识的全球人工智能治理体系。 2. 人工智能安全治理框架构成 基于风险管理理念，本框架针对不同类型的人工智能安全风险，从技术、 管 应用场景，提出通过安全软件开发、数据质量提升、安全建设运维、测评监测 加固等技术手段提升人工智能产品及应用的安全性、公平性、可靠性、鲁棒性- 3 - 人工智能安全治理框架 的措施。 2.3 综合治理措施方面。明确技术研发机构、服务提供者、用户、政府 部门、行业协会、社会组织等各方发现、防范、应对人工智能安全风险的措施 手段，推动各方协同共治。 2.4 安全开发应用指引方面。明确模型算法研发者、服务提供者、重点