企业级产品与解决方案 • Compass: 打通业务与数据、从数字化到智能化转 型 • Clever: 基于容器的 AI PaaS 平台（AI Devops、资 源管理任务调度） 工业互联网平台 - 制造业大势所趋 • 全球工业互联网平台数量 > 150 国家 研究内容 代表成果 政策扶持 工业互联网综合平台，采用数据流打通与 数据分析衍生价值的结构 Predix平台 GE联合AT&T 东芝 日立 索尼 富士通 富士 三星 ETRI infosys Tata 工业互联网 - Predix 海尔工业互联网 - COSMOPlat 海尔工业互联网 - COSMOPlat 海尔集团业务转型 - 机遇与挑战 • 传统工业应用：SCADA, MES, ERP, SAP, ORACLE • 互联网类应用：顺逛，海尔商 城，巨商会，海尔服务，好空 气，海尔洗衣机，海尔优家， 嗨付，够花 资源利用率KPI 01 04 02 03 海尔集团业务转型 - 架构演进 工业互联网 - 行业分析 海尔工业互联网 -才云整体解决方案 海尔工业互联网 - 才云整体解决方案 多集群管理 存 储 网 络 混合云 监控日志 基础服务 镜像仓库 认证鉴权 资源管理 面向业务开发 CI/CD 微服务 应用商店 面向业务管理 弹性伸缩 API Gateway 负载均衡

不断收集市场变化信 息预测股价涨跌 不断的汇总日成交量从 而制定商业规划 不断收集温度，坐标，方向 ，速度等指标，优化路线和 驾驶方式 ► 上述业务数据特点: ► (1) 数据多 ► (2) 旧数据趋于不变 ► (3) 新数据更有价值 ► (4) 数据总是随时间变化而不断变化 Why we choose it ► 解决方案 ► (1) Row-Orient Database

难以确认文档内容知识点是否错漏。如 果您在阅读文档获取知识的时候，发现文档内容有不恰当的地方，请向我们反馈，让我们共同携手， 将知识准确、高效且有效地传递给每一个人。 同时，如果您在日常生活、工作和学习中遇到有价值有营养的知识文档，欢迎分享到 书栈 (BookStack.CN) ，为知识的传承献上您的一份力量！ 如果当前文档生成时间太久，请到 书栈(BookStack.CN) 获取最新的文档，以跟上知识更新换 里包含了这项功能，所以你可以快速的开发网站，而不用去配置生产环境的服务器 （比如 Apache），直到你做好了网站并准备投入生产环境。 注意：不要 在任何与生产环境相关的地方使用这个开发服务器，因为这只是为了开发所需。 （我们的业务只是开发 Web 框架，而不是 Web 服务器） 现在服务器已经在运行了，在浏览器里访问 http://127.0.0.1:8000/。如果你看到一个写着 “Welcome to Django” 尤其是当你发现自动化测试能在几秒钟之内帮你完成这件事时，就更会觉得手动测试实在是太浪费时 间了。当某人写出错误的代码时，自动化测试还能帮助你定位错误代码的位置。 有时候你会觉得，和富有创造性和生产力的业务代码比起来，编写枯燥的测试代码实在是太无聊了， 特别是当你知道你的代码完全没有问题的时候。 然而，编写测试还是要比花费几个小时手动测试你的应用，或者为了找到某个小错误而胡乱翻看代码 要有意义的多。

分布式追踪是用来将不同工作单元的信息关联起来的技术，通常是在不同进程或主机中执行的，以便理解 分布式事务中的整个事件链。分布式追踪可让开发人员在大型服务架构中视觉化调用流程。它对理解序列 化、平行和延迟来源会很有价值。 分布式追踪平台记录了在微服务的整个堆栈间执行单个请求，并将其显示为 trace。trace是系统的数据/ 执行路径。端到端追踪包含一个或多个范围。 span 代表具有操作名称、操作的开始时间和持续时间的逻辑工作单元。span distributed tracing 提供了以下功能： 与 Kiali 集成 - 当正确配置时，您可以从 Kiali 控制台查看分布式追踪数据。 高可伸缩性 - 分布式追踪后端设计具有单一故障点，而且能够按照业务需求进行扩展。 分布式上下文发布 – 允许您通过不同的组件连接数据以创建完整的端到端的 trace。 与 Zipkin 的后向兼容性 - Red Hat OpenShift distributed OpenShift Service Mesh 。 1.4. 服务网格部署模型 Red Hat OpenShift Service Mesh 支持几种不同的部署模型，它们可以以不同的方式组合以满足您的业务 需求。 1.4.1. 单网格部署模型 最简单的 Istio 部署模型是一个网格。 网格中的服务名称必须是唯一的，因为 Kubernetes 只允许一个服务在 mynamespace 命名空间中被命名

可以跟踪网站上的模拟鼠标点击路径并检查功能和响应时间 广泛的可视化选项 • 创建自定义图形的能力，可以将多个监控项组合成一个聚合图形 • 网络拓扑图 • 在仪表盘中显示幻灯片 • 报表 • 受监控资源的高级（业务）视图 历史数据存储 • 存储在数据库中的数据 • 可配置的历史（保留趋势） • 内置管家程序 建议的配置 • 将受监控的设备添加为主机 • 一旦主机被数据库添加，就会开始进行数据采集 179 上图仅以简化形式显示了与监控项值处理相关的流程、对象和操作。该图没有显示有条件的方向变化、错误处理或循环。预处理管理器的 本地数据缓存也没有显示，因为它不直接影响数据流。此图的目的是显示监控项价值处理中涉及的流程及其交互方式。 • 数据收集从数据源的原始数据开始。此时数据只包含 ID、时间戳和值（也可以是多个值） • 无论使用哪种类型的数据收集器，对于主动或被动检查、陷阱监控项等的想法都 如果未指定时间值或字段留空，则时间值将设置为 “00:00:00”。这不适用于今天的日期选择：在这种情况下，时间将设置为当前值。 最近的数据与更长的时期 对于最近的数据，会绘制一条单线连接每个接收到的数据价值。只要至少有一条线，就画一条线水平像素可用于一个值。 对于显示较长周期的数据绘制三条线 - 深色绿色表示平均值，而浅粉色和浅绿色线显示该时间点的最大值和最小值。空间高点和低点之间 用黄色背景填充。

来自应用开发者的“灵魂拷问” “ Kubernetes 让 Devops 更复杂了！” Kubernetes 对于应用开发复杂在哪里 1. 关注点不同 业务研发 2. 语义与抽象程度不同 业务运维 3. 交互与使用习惯不同 业务研发、运维 YAML 文件 图形化界面 命令行工具 IaC 配置语言 扩容策略 • 当 RT 上升 10% 时，自动扩容 100 个实例 发布策略 • Deployment Service Node Custom Resource 一组容器 一组 Pod 副本 Pod 的访问入口 节点 自定义对象 声明式 API 对象 基础设施层能力 业务运维 平台工程师 业务研发 扩容策略 发布策略 分批策略 访问控制 流量配置 应用管理平台 （Openshift、Cloudfoundry、阿里内部、腾讯内部 …） 应用 CI/CD 流水线 K8s PaaS 目标一：一个面向用户，应用为中心 CI/CD 流水线 应用 扩容策略 发布策略 分批策略 访问控制 流量配置 Pod Deployment Service Node Custom Resource 业务运维 业务研发 按需绑定 关键词：用户友好，应用层语义和抽象 平台工程师 Controller 目标二：一个高可扩展的应用管理平台 关键词：可插拔，可扩展，模块化，没有抽象程度锁定 应用 Deployment

。 180 band (sec|#num,mask,) 将 item 值 与 mask 进行按位 与操作。 sec (可 略) or #num - 第 N 个最近的价值。 支持 的值类型: int mask (不可省略) - 64-bit 无符号整数 (0 - 18446744073709551615) time_shift (可选) - 参见 avg() 函数请注意 网站的功能和响应时间。 丰富的可视化选项 • 能够创建可以将多个监控项组合到单个视图中的自定义图形； • 网络拓扑图； • 以仪表盘样式展示自定义聚合图形和幻灯片演示； • 报表； • 监控资源的高层次（业务）视图。 历史数据存储 • 存储在数据库中的数据； • 可配置的历史数据； • 内置数据管理机制（housekeeping）。 246 配置简单 • 将被监控设备添加为主机； • 主 基础设施监控之上获得更高层面（业务）监控需求的人设计。在许多情况下， 我们不关心底层设施监控细节，比如磁盘空间不足，CPU 高负载等等。我们关心的是 IT 部门提供的服务（业务）整体的可用性。我们还关 心在整体 IT 基础设施中最薄弱的环节，以及各种 IT 服务的 SLA 指标（SLA 服务等级协议），更关心识别现有 IT 基础设施架构薄弱环节， 以及更高层面（业务）的监控信息。 Service

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目前已经支持上海到美国和德国的 Redis 数据同步 • 到德国法兰克福站点, 平均延迟在 176ms 左右 • 到美西站点, 平均延迟在 160ms 左右 携程业务开发的需求, 对于 Redis 的数 据存储有着强依赖. 机票的业务需要从 上游供应商处收集舱位信息, Redis 方便 的多种数据结构类型对于储存这种数据 比较方便. 同时由于供应商是在全球分布的特性, 就更需要一个能够多点写入的 概念的出现, 让大家对分布式存储 又有了新的期待 Data Replication Center 目前携程的应用也在进行单元化的部署模 式, 在实现单元化的部署过程中, 跨数据中 心的数据访问一直是一个业务的痛点. 是否我们也能够有自己的一套 DRC? 来完 成每个站点的单独写入读取, 而不用关心 底层存储的一致性和同步问题. 对此需求进行分析后, 我们决定开发一个 Redis 的 DRC 架构,

Catalog 2 为什么需要服务网格数据面热升级 Why do we need Hot-Upgrade for ServiceMesh Data-Plane • 造成请求失败，影响业务质量 • 重启Pod导致业务容器也被重启，需要执行重新初始化 • 不增加workload数量升级，则服务容量受损 • 增加workload保持服务容量不变，应对大规模场景难以在扩容规模和操作便捷度上取 得令人满意的平衡