CppCon, September 2020 Neighborhoods Banding Together Reasoning Globally about Programs Lisa LippincottThe code here is written in a fantasy C++, with extensions supporting local reasoning.void foo()

1/66Bridging the Gap: Writing Portable Programs for CPU and GPU using CUDA Thomas Mejstrik Sebastian Woblistin 2/66Content 1 Motivation Audience etc.. Cuda crash course Quiz time 2 Patterns Oldschool tell me about afterwards7/66 Motivation Patterns The dark path Cuda proposal Thank you Why write programs for CPU and GPU Difference CPU/GPU Algorithms are designed differently Latency/Throughput Memory sense? Scope of the talk7/66 Motivation Patterns The dark path Cuda proposal Thank you Why write programs for CPU and GPU Difference CPU/GPU Why it makes sense? Library/Framework developers Embarrassingly

Rules • IPC stands for Intra-Process Communication • Programs stand for software running in a constrained environment ▪ CCI stands for: oContract oConcept oImplementationProblem Definition: Channel

采⽤eBPF加速云原⽣环境中 Curve⽂件系统性能 ⽹易数帆科技 向东提纲 • 什么是Curve • Curve的应⽤场景及挑战 • Curve客户端⾯临问题及分析 • 什么是ebpf • 基于epbf的Curve Cache设计 • Curve社区介绍Curve是什么？ • Curve云原⽣软件定义存储 • Curve分布式块存储 • Curve分布式⽂件存储 共享data cache的映射 • GETATTR流程 • ⽂件读取流程 • 相关⼯作 • extFUSE • google android12 passthrough什么是eBPF • ebpf是不同环境下内核配置， 调试，监控⼯具 • map映射 • 验证器 • Hook • Helper api配置TCP Initial RTO • 场景 内核4.12之前 Curve⽂件系统采⽤cache来提升性能，对象存储来降低成本 • ⽬前⾯临Curve⽂件系统客户端延迟较⼤的问题 • 解决延迟有ld_preload以及ebpf的⽅式，各有优缺点 • 使⽤ebpf可以在内核中直接读取cache数据，并返回，降低了延迟。 • 介绍了ebpf基于FUSE的cache设计THANKS

Design patterns for error handling in C++ programs using parallel algorithms and executors Mark Hoemmen* mhoemmen@stellarscience.com CppCon 2020 * hoʊ’mən, or hœm’mən; he/himWho am I? • > 10 years

TKE使用eBPF优化 k8s service Jianmingfan 腾讯云 目录 01 Service的现状及问题 优化的方法 02 和业界方法的比较 性能测试 03 04 解决的BUG 未来的工作 05 06 01 Service的现状及问题 什么是k8s Service • 应用通过固定的VIP访问一组pod，应用对Pod ip变化 无感知 • 本质是一个负载均衡器 兼顾产品的稳定性，功能足够丰富 弯路 • 为什么DPDK不行？ • 独占cpu，不适合分布式的lb • 为什么纯粹的eBPF方法不行 • 不够成熟 eBPF 简介 • 编写eBPF程序 • 编译成eBPF中间代码 • 注入内核 • 挂载到network traffic control • 报文激发eBPF代码 技术创新点一 • IPVS 对conntrack的功能依赖 • Iptables SNAT 绕过conntrack 技术创新点二 • 在linux traffic control上挂一段eBPF 代码，在网卡出报文之前做SNAT • 尽量将大部分代码放在eBPF中，方便升级和维护。 • eBPF loader 创建eBPF map时，将map的id 传给IPVS内核模块 • 在ip_vs_new_conn 时，插入eBPF map • (protocol, clientip:cport -> targetip:dport)

complexity © 2021, YUNSHAN Networks Technology Co., Ltd. All rights reserved. 解决团队耦合的问题 —— “演进”的思路 https://ebpf.io/ simplify the growing complexity © 2021, YUNSHAN Networks Technology Co., Ltd. All rights reserved 50亿$ 200亿$ 500亿$ 问题：依赖于eBPF，仅支持Kernel 4.15+ simplify the growing complexity © 2021, YUNSHAN Networks Technology Co., Ltd. All rights reserved. 业界动向 —— 云厂商监控 阿里云ARMS 问题：依赖于eBPF，仅支持Kernel 4.15+、仅阿里云（K8s需托管） complexity © 2021, YUNSHAN Networks Technology Co., Ltd. All rights reserved. 业界动向 —— 开源APM Skywalking 问题：eBPF的内核依赖问题 simplify the growing complexity © 2021, YUNSHAN Networks Technology Co., Ltd. All rights

一，比如云端Mesh和边缘Mesh由于API的统一，可以使用统一的控制面(配置下发管 理)来实现统一管理和统一服务化抽象，并向应用角度抽象，降低用户使用成本。 iptable iptable eBPF eBPF ServiceMesh-2 上文提到了ServiceMesh的原理，并说它向应用方向抽象为研发简化使用网格的方式，思路就在基础设施即代码上 Spring Cloud • Spring-Cloud-Netfix

Kubernetes + Docker + 生态链七牛容器云产品未来发展 • 更多功能 • 故障熔断 • 故障注入 • 业务配置动态分发 • 优化升级 • 性能优化： • DPDK + eBPF • 系统优化 • 根据需求裁剪Istio。解耦Envoy和其他组件 • 裁剪Istio相关CRD，简化系统结构ServiceMesher公众号 SOFAStack公众号 http://www