TensorFlow 中文社区运营者 • tensorflowers.cn • Kubeflow Chinese community initiator • 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 发布参考架构IIRA. 基于云的开放式物联网操作系统，实现全 面的系统集成和数据融合，打破数据孤岛 Mindsphere平台 德国联邦政府支持相关行业协会建设工业4.0平台，负 责工业4.0国家战略的宣传推广，标准制定，人才培养 和技术研发。 以工业大数据为驱动，以云计算，大数据， 物联网技术为核心的工业互联网开放平台， 实现产品，机器，数据，人的全面互联互 通和综合集成 INDICS平台 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

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

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 访问的收件人。 • 生成者设置将更新以显示当前用户（除非生成者设置为收件人）。 更改所需设置和报告名称，然后按添加。 8. 服务监控 概览 服务监视功能适用于希望获得被监视基础设施的高级 (业务) 视图的人。一般情况下，我们对低级别细节不感兴趣，例如磁盘空间不 足、处理器负载高等。我们感兴趣的是整个 IT 部门提供的服务的整体可用性，以及对识别 IT 基础设施的薄弱环节、各种 IT 服务的 拓扑图用户组 • 拓扑图形状 • 拓扑图线 来源 CMap::get() in ui/include/classes/api/services/CMap.php. 服务 此类为使用 IT 设施/业务服务而设计。参考对象: • 服务 • 状态规则 • 服务标签 • 服务告警 • 问题标记 可用办法: • service.create - 创建新服务 • service.delete

Fish Games MySQL 企业版提供了全面的高级功能、管理工具和技术支持，实现了高水平的 MySQL 可扩展性、安全性、可靠性和无故障运行时间。 MySQL 企业版可在开发、部署和管理业务关键型 MySQL 应用的过程中降低风险、削减成本和减 少复杂性。MySQL 企业版具有以下独特优势：  使用 Oracle MySQL 服务云轻松设置、运行和管理云中的 MySQL  联机模式更改可满足不断变化的业务需求。  Performance Schema 可监视各个用户和应用的性能及资源占用情况。  SQL 和 NoSQL 访问有助于执行复杂的查询以及快速完成简单快速的键值操作。  平台独立性让您可以灵活地在多个操作系统上开展开发和部署工作。  使用 MySQL 作为 Hadoop 和 Cassandra 的业务数据存储，支持大数据互操作性。 MySQL 云服务  MySQL 数据库即服务 关于 MySQL MySQL 是全球广受欢迎的开源数据库软件。全球许多发展迅猛的行业巨头都使用 MySQL 来支持 其高流量网站、业务关键型系统和软件包，从中节省了大量时间和资金。 MySQL 客户清单（部分） 互联网客户/最终客户 嵌入式软件开发商/ISV 电信客户  Amazon.com  BBC

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

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。 本文档使用 书栈(BookStack.CN) 构建 貌似我们的测试多的快要失去控制了。按照这样发展下去，测试代码就要变得比应用的实际代码还要 多了。而且测试代码大多都是重复且不优雅的，特别是在和业务代码比起来的时候，这种感觉更加明 显。 但是这没关系！就让测试代码继续肆意增长吧。大部分情况下，你写完一个测试之后就可以忘掉它 了。在你继续开发的过程中，它会一直默默无闻地为你做贡献的。 但

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 ID，请运行以下命令： 8. 完成以下提示的问题，点 Continue: 您在哪里遇到了这个问题？什么环境？ 这个行为在什么时候发生？发生频率？重复发生？是否只在特定时间发生？ 请提供这个问题对您的业务的影响及与时间相关的信息？ 9. 上传相关的诊断数据文件并点击 Continue。建议您将使用 oc adm must-gather 命令收集的数 据作为起点，并提供这个命令没有收集的与您的具体问题相关的其他数据。

control) on infrastructure implementation Container Orchestration Serverless Computing • 更加关注业务应用 • 减少关注基础设施 Why Serverless + Container？ Container Serverless • 执行部署一致性 • 快速交付 • 敏捷化

Memory等系统指标预 测系统未来趋势 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)