chunkid 持久化© XXX Page 2 of 3 1. 2. 3. 1. 2. 3. 4. 5. 6. 1. 2. 3. 4. 1. 1. 1. 2. 1. 2. 3. 4. 3. 2. 背景 将原有的获取chunkid的方法从space迁入mds中，并持久化写入etcd中； 只考虑单 ChunkIDGenerator 类对象，方法 AllocateS3Chunk 调用 ChunkIDGenerator对象的GenChunkID方法； ChunkIDGenerator 类 构造函数 初始化 init 函数：用于初始化或者更改 ChunkIdAllocatorImpl 的一些配置。但是这些配置不会立即生效，而是等到当前 chunkId池枯竭时才会生效。 析构函数 GenChunkID 申请的chunkID池是否枯竭？

七牛容器云Service Mesh实践 冯玮 七牛容器云架构师 2018.11.25 Service Mesh Meetup #4 上海站Ingress Controller • 流量管理 • 安全管理 • 统一配置 • 反向代理Contour • 本质上还是Ingress Controller • Kubernetes深度整合 • Gimbal生态组件Contour特点 • 基于Envoy 兼容Istio生态，融入Service Mesh生态 • 南北向流量使用Envoy • 兼容Kubernetes标准Restful接口 • 统一的Kubernetes管理接口 • Gimbal生态 • 多集群入口流量整合管理 • 劣势 • 缺少大规模落地案例 • 功能/非功能仍需加强Contour & Istio • 南北向流量 • API版本共存（Istio & Kubernetes Ingress） Istio产品化 • 东西流量产品化 • 南北流量产品化 • TLS管理优化 • Contour增强 • 入口流量管控 • 跨集群调度 • 发展策略 • API版本兼容两种方式 • 数据面优先，控制面按需迭代七牛容器云Service Mesh发展 • 产品发展 • 依托容器云PaaS中台 • 辐射业务线：Spock，Kodo，Dora等 • 先内部普及踩坑，后私有云能力产品化 • 使用规模

李斌 阿里云容器服务 全民双十一 基于容器服务的大促备战 关注“阿里巴巴云原生”公众号 回复 1124 获取 PPT我是谁挑战在哪里？ 极限并发 人为失误 系统瓶颈 雪崩 单点失效 成本控制 用户体验 最终一致性 稳定性 资源不足 资源利用率 安全风险备战工具箱 服务化 开发运维一体化 弹性 极致性能 高可用 全站上云 安全加固 人工智能 大数据 故障演练人为失误 http://integracon.com/11-leading-causes-downtime/ 45%最佳实践之容器化DevOps 杭州 容器集群 集群 伦敦 Serverless集群 自动安全扫描 镜像签名 全球自动分发 智能构建 上海 边缘集群 ECS ECI 应用定义 ACR 镜像服务 镜像快照两个数字背后的故事 19分23秒 36%观测与预测全链路监控+高性能如何应对 opportunities-to-2025-industry-analysis-key-players-regional- outlook-and-forecast-study/492024云边端一体化协同双十一直播的背后 50% 5倍在线与离线 异构计算能力 ECS, EBM, GPU, FPGA, ECI 高性能网络 VPC, ENI, RDMA, SLB, DNS Public Cloud

1 Kubernetes容器应用基于Istio的灰度发布实践 张超盟 @ Huawei Cloud BU 2018.08.25 Service Mesh Meetup #3 深圳站2 Agenda • Istio & Kubernetes • Istio & Kubernetes上的灰度发布3 An open platform to connect, manage, and secure "unknown" response_code: response.code | 20015 Istio & Kubernetes: 总结 对于云原生应用，采用Kubernetes构建微服务部署和集群管理能力，采用 Istio构建服务治理能力，将逐渐成为应用微服务转型的标准配置。16 Agenda • Istio & Kubernetes • Istio & Kubernetes上的灰度发布17 Istio在华为云：Kubernetes全栈容器服务 应用运维管理 丰富可定制的容器应用立体化运维 容器镜像服务 容器镜像一站式构建、存储与交付 应用编排服务 应用云上自动化编排与设施管理 云容器实例 基于K8S的Serverless容器服务 云容器引擎 企业级高可靠、高性能K8S服务 服务网格 K8S原生Service Mesh28 Istio在华为云：华为云容器应用29 Istio在华为云：服务网格

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 服务降级 • … • 微服务拆分原则 • 业务API设计 • 数据一致性保证 • 可扩展性考虑 • …Kubernetes对于微服务的支撑 功能列表 详情 快速资源分配 容器编排和调度 服务部署&弹性伸缩 Deployment 服务注册&服务发现 Service概念和分布式DNS API网关 简单路由功能 统一日志中心 Fluentd & ES 统一监控中心 Prometheus

Kubernetes 集群运维实践 关注“阿里巴巴云原生”公众号 回复 1124 获取 PPT自我介绍 •嵌入式、微服务框架 •2017 年加入阿里巴巴，负责阿 里集团数十万集群节点规模化运 维管理系统的研发工作 •2019 年参与集团全面上云项目 并经历了整体架构的云原生升级 演进，稳定支撑双11峰值流量分享内容 • 阿里全站上云 • 神龙 (what & why) • 规模化集群运维实践 • 性能 • 弹性 • 支持再虚拟化 2017/10 阿里云神龙正式商用 (AWS Nitro 2017/11)技术选型 • 全面上云为什么要用神龙？ • 高性能：去掉了虚拟化带来的 8% 的性能损耗 • 支持二次虚拟化：使多样虚拟化技术 (Kata, Firecracker 等) 的探索和创新成为 可能 • ASI (k8s) + 容器 (runc / runv / kata / / ..) + 神龙 = 阿里云原生化 的最佳组合 • 最大的电商平台之一，并池最佳化资源利用率 • 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

Istio 流量管理原理与协议扩展 赵化冰 赵化冰 腾讯云 服务网格团队 https://zhaohuabing.com Service Mesh Service Mesh Layer 处理服务间通信（主要是七层通信）的云原生基础设施层： Service Mesh 将各个服务中原来使用 SDK 实现的七层通信相关功能抽象 出来，使用一个专用层次来实现，Service Mesh 对应用透明，因此应用 Layer Service 1 Istio 流量管理 – 概览 • 控制面下发流量规则： Pilot • 数据面标准协议：xDS • 集群内Pod流量出入： Sidecar Proxy • 集群外部流量入口：Ingress Gateway • 集群外部流量出口：Egress Gateway（可选,在一个集中点对外部访问进行控制） • Service discovery • Load balancing 可以绑定到端口上直接对外服务，也可以不绑 定到端口上，而是接收其他 listener 转发的请求。 • Cluster：集群是指 Envoy 连接的一组上游主机，集群中的主机是对等的，对外提供相 同的服务，组成了一个可以提供负载均衡和高可用的服务集群。Envoy 通过负载均衡 策略决定将请求路由到哪个集群成员。 xDS 协议的主要概念： • Listener Discovery Service (LDS) : 监听器发现服务。

© XXX Page 1 of 12 元数据持久化© XXX Page 2 of 12 前言 Raft Log Raft Snapshot 持久化文件 key_value_pairs 其他说明 实现 1、inode、entry 的编码 2、KVStore Q&A 单靠 redis 的 AOF 机制能否保证数据不丢失? redis 的高可用、高可扩方案？ redis + muliraft redis 中哈希表实现的优点？ 参考 前言 根据之前讨论的结果，元数据节点的架构如下图所示，这里涉及到两部分需要持久化/编码的内容： Raft Log：记录 operator log Raft Snapshot：将内存中的数据结构以特定格式 dump 到文件进行持久化© XXX Page 3 of 12 Raft Log +------+------------+-----+----- -----+----------------+---------+ 持久化文件 字段 字节数 说明 CURVEFS 7 magic number（常量字符 "CURVEFS"），用于标识该文件为 curvefs 元数据持久化文件 version 4 文件版本号（当文件格式变化时，可以 100% 向后兼容加载旧版持久化文件） size 8 键值对数量 key_value_pairs / 键值对（当

Management • 把自己关在小黑 屋里面，自己就 可以自助的从API 使用角度定义、 驱动研发、发布 或者实施与自己 APP的集成。 • API作为产品，可 以给订阅、可以 被交易。 标准化能力-微服务PAAS-从监控到可观测-研发人员的第五感-1 知道 知道的 不知道 不知道的 主动性 被动性 监控 可观察 健康检查 告警 指标 日志 追踪 问题和根因 预警 监控&稳定性 分析&追踪&排错&探索 微服务部署后就像个黑盒子，如何发现问题并在 远端运维是主要的课题，那么就需要从宏观告知 研发人员，并且提供日志、跟踪、问题根因分析 等工具进一步从微观帮助研发人员定位和解决问 题，这是这里在业务上的价值-稳定性赋能。 标准化能力-微服务PAAS-从监控到可观测-研发人员的第五感-2 可观察性是云原生特别关注的运维支撑能力，因为它的主动性，正符合云原生对碎片变化的稳定性保障的思想 数据的全面采集 数据的关联分析 统一监控视图与展现 线图来表示整体分布式应用的各维度情况，使得开 发人员可以清晰的观测到整体分布式应用的详细运 行情况，为高精度运维提供可视化支撑 人工发展阶段：符合人分析问题的习惯 宏观->微观 精细化发展阶段：依靠数据赋能，加强可视化能力，进一步简化运维 监控告警 分布式跟踪链 日志查询 根因分析 响应动作 自动化 高端观察性 各维度统计分析 观察性 Prometheus Skywalking EFK Hadoop

Chaos Mesh 在网易伏羲私有云自动化故障注入实践 Speaker Name：张慧 网易伏羲 Speaker Title：网易伏羲私有云质量保障负责人、Chaos Mesh 布道师、云原生社区 Stability SIG 发起人 Email：zhangui05@corp.netease.com 云 原 生 学 院 目录  网易伏羲私有云简介  为什么混沌测试  什么是混沌测试 yaml Chaos Mesh在网易伏羲的实践 提前暴露30+风险问题 Chaos Mesh在网易伏羲的实践 For FuXi , 结合流量回放在测试环境真实模拟用户流量；或真实线上集群上混沌； For Chaos Mesh , 通用组件的开箱即用；比如 Redis、Kafka等等 欢迎对混沌测试，对私有云稳定性感兴趣的同学一起关注云原生社区 stability SIG 、 Chaos