## 云原生观察性、自动化交付以及 IaC 等之道 ## 云原生产品与架构系列讲座  高磊 曾任阿里巴巴、华为架构师、深信服云原生产品规划主管 11月17日（周三）晚8点-9点  一．另一种PaaS：API-M 二．云原生可观察性方法论 三．云原生自动化交付（ISV业务下发） 四．基础设施即代码拉通云与云原生 ## 全生命周期API管理-1 服务是从内研发视角来看的，但是对于外部消费者只想找到并集成API而已，并不想 、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。  监控与告警： 主动告诉我 问题发生了！ ## 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

.jpg) ## 问题起源 可用性 扩展性 一致性 微服务 基础设施即代码 公共基础服务  ## 业界常用的一致性分类 弱一致性 Weak 最终一致性 Eventually 强一致性 Strong  • 接入DTM的应用程序TCC方法应保证幂等性。 • 接入DTM的应用程序TCC方法应保证原子性。 request service response DB retry → ## Demo ![Image](/uploads/documents/4/f/c/

GCN ## Go工程可观测性实践 周曙光 得物 Go开发  可观测性概述 01 链路追踪 02 指标 03 ## 第一部分 ## 可观测性概述 ## “ ## 什么是可观测性？ 广义的可观测性：可以根据系统的外部输出信息推断出系统内部状态的好坏。 推断出系统内部状态的好坏。 软件系统的可观测性：一种度量能力，能帮你更好的理解系统当前所处的任何状态。如果无需发布新代码就可以理解任何新的或怪异的状态，那么系统就具备可观测性。 ## 可观测性开源产品  Prometheus ![Im ## OpenTelemetry 为了解决 “厂商锁定问题”， 监控和可观测性社区过去创建了很多开源项目， 比如OpenTracing和OpenCensus， 这些标准允许用户实时收集遥测数据并传输到所选择的后端， 最终在2019年， 两个组织共同组建OTel项目， 并由CNCF负责。 OTel目前已经成为可观测性方案开源标准，标准的好处就是有了很多选择。 ## OTel 组件 ![Imag

## 好的 MySQL 兼容性可以做到什么程度 PolarDB-X 如何做生态兼容 胡中泉（舟济） 阿里云数据库解决方案架构师 ## 01 为什么要兼容 MySQL The longer you look back, the farther you can look forward. ## 也从阿里巴巴的“去IOE”运动说起 ## 业务驱动下的分布式技术实践之路  ## PolarDB-X 完全兼容 MySQL Binlog 可行性 ## PolarDB-X CN CN DN CN DN DN ![Image](/uploads/documents/3/f/4/e/3f4ec83abe17d21c76d0d477fa275302/p8_2 分布式数据库有哪些问题要考虑 • 多节点产生多个增量事件队列 不同队列中事件之间的顺序 • 分布式事务完整性 • DDL 引起的多 Schema 版本问题 • 扩缩容引起的队列增减 ## A: PolarDB-X 全局 Binlog：完全兼容 • 与 MySQL Binlog 体验完全一致 • 保障分布式事务完整性 - 透明：下游系统或工具改造成本为零 - 实现复杂度高 ## PolarDB-X Global

CHINA CONF 2021 - 2022 第二届中国Rust开发者大会 2022.07.31 Online # Rust API可靠性分析与验证 姜剑峰 ## 主题内容 • Rust第三方库API可靠性现状 • 现用方法的局限性 - 基于程序合成+模糊测试的可靠性分析方法 ## 自我简介 • 本（2019）硕（2022）毕业于复旦大学 - 目前在蚂蚁集团安全计算部门开发应用于机密计算的Rust系统软件 基于所有权和生命周期的内存管理模型：内存安全 - 通过trait来确保代码符合某些规范：Send, Sync, Unpin等动态检查： • 数组越界 • 整数溢出 • Unicode字符边界 ## Rust API 可靠性 现有的机制是否足够呢？ - unsafe代码没有破坏内存安全性 • no memory leakage • panic free 在任何合法使用API的情况下 • 所有 是一种允许的行为 ## 现有的可靠性分析方法及其局限性 模糊测试(afl.rs, libfuzzer): 分支覆盖率；用例程序的构造 符号执行(klee, angr)：路径爆炸；求解困难 静态分析(MirChecker, Rudra, SafeDrop)：分析特定问题；假阳性 形式化验证(RustBelt)：无法方便的验证第三方库 其他工具（Miri等）..... ## API 测试用例合成

## Doris 的数据导入事务及原子性保证 杨政国 百度资深研发工程师 Doris Committer  ## 01 ## Doris简介 ## 系统定位 • 基于MPP（大规模并行处理）架构的分析型数据库 • 性能卓越，PB级别数据毫秒/秒级响应 性能卓越，PB级别数据毫秒/秒级响应 • 适用于高并发、低延时下的多维分析、实时报表等场景 • 由百度自研，2017年开源，2018年贡献给Apache社区后更名为 Apache Doris 百度内部统称其为“百度数据仓库Palo”，同时百度云上提供Palo的企业级托管版本 ## 发展历程 ![Image](/uploads/documents/0/1/5/2/01525fea83a74444259958fe4de89db4/p5_2 级 ## 2009 - 进行了通用化改造，开始承接公司内部其他报表系统 - 助力百度统计成为国内最大的中文网站分析工具 ## 2012 - 随百度业务飞速发展，对Doris的性能、可用性、拓展性进行了全面升级 承担百度所有统计报表业务 03 ![Image](/uploads/documents/0/1/5/2/01525fea83a74444259958fe4de89db4/p6_2

各行业IT应用系统不断丰富与创新 数据化运营 大数据 智能化管控 协作平台 移动互联网 扁平化 轻量化 碎片化 ↑ 管理监控 领导查询 项目进度、费用、质量等管控 流程规范 数据表单化、业务流程化 信息管理 经营、项目、成果等信息采集、查询 1、信息管理 MIS、ERP... 2、流程规范BPM、EAI... 互联网平台 跨企业合作 3、管理监控 BAM、BI 4、协作平台OA、CRM 内部员工 内部员工 内部员工/合作伙伴 PC用户 移动用户 物联终端 ✓ 应用价值提升 ✓ 应用数量增长 ✓ 应用类型丰富 ✓ 应用需求多变 ## 应用丰富及架构演进带来的开发和运维复杂性  测试环境 生产环境 本地IDC 虚拟化 新一代架构（微服务）应用的对承载平台提出新要求 传统实践中，主要采用虚机/物理机+SpringCloud等微服务框架的方式承载微服务应用。但在一个虚机/服务器上部署多个微服务会产生如下问题—— • 资源预分配，短时间内难以扩展 • 缺乏隔离性，服务相互抢占资源 • 增加环境、网络（端口）和资源管理的复杂性，治理成本高 监控粒度难以满足微服务应用运维的需要，线上问题难以排查定位，往往需要研发介入

OpenShift Container Platform 4.10 可伸缩性和性能 扩展 OpenShift Container Platform 集群并调整产品环境的性能 Last Updated: 2023-10-18 OpenShift Container Platform 4.10 可伸缩性和性能 扩展 OpenShift Container Platform 集群并调整产品环境的性能 CONTAINER PLATFORM 环境和配置 8.3. 如何根据经过测试的集群限制规划您的环境 8.4. 如何根据应用程序要求规划您的环境 第 第 9 章 章 优 优化存 化存储 储 9.1. 可用的持久性存储选项 9.2. 推荐的可配置存储技术 9.3. 数据存储管理 9.4. 为 MICROSOFT AZURE 优化存储性能 第 第 10 章 章 优 优化路由 化路由 10.1. INGRESS C 123 127 134 136 139 139 139 139 141 153 154 154 155 157 OpenShift Container Platform 4.10 可伸 可伸缩 缩性和性能 性和性能 2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

## TiDB 可观测性 的设计与实现 ## - 陈霜 ## 精彩继续! 更多一线大厂前沿技术案例 广州站 QCon 全球软件开发大会 时间：2022年7月31–8月1日 地点：广州·万富希尔顿酒店 北京站 GITC 全球大前端技术大会 时间：2022年8月 地点：北京·国际会议中心 北京站 QCon 全球软件开发大会 时间：2022年9月 地点：北京·国际会议中心 e=id.g13672fc9a52_0_156 ☑ Externally Shared ▲ Not in a shared drive 我的云端硬盘 / ☐ ArchSummit-TiDB 可观测性的设计与实现 ☆ ☐ 文件 编辑 查看 插入 格式 幻灯片 排列 工具 插件 帮助 上次修改是在 34 分钟前进行的 ## CPU Profiling By SQL Request go-demo 148.731 $ \mu $ s, gc_sweep: 7.82 $ \mu $ s 我的云端硬盘 - Google 云端硬盘 - Google 云端硬盘 - ArchSummit-TiDB 可观测性的 docs.google.com/presentation/d/12HUWHWEQMU5v0m7hX9yh8fNafv4WRV59cxeRjqO6Qls/edit?n=ArchSummit-TiDB#slide=id

云原生应用可观测性实践  向阳 云杉网络产品研发总监 12月8日（周三）晚8点 互动平台：腾讯文档 CLOUD NATIVE ACADEMY 2020 主办方： ## 可观测性 - What & Why ## 可观察性 - 背景：复杂的云上环境及分布式系统下的复杂性和动态性。 · 三大支柱： • Metrics：时间间隔内测量的数据的数字表示，支持较长时间和更容易的查询。 • Logs：提供比Metrics更为仔细的事件数据，同时具备不可变和带有时间戳的记录。 • Traces：分布式事件端到端，并且是一种具备延续性和因果性的有向无环图。 - 特性：关注应用、主动暴露和数据相关关联。 #### 云原生社区可观察性SIG-定义 https://i 2/p2_4.jpg) 可观测性 阿里可观测性数据引擎的技术实践 https://mp.weixin.qq.com/s/0aVgtVCmBmtAgZE_oQkcPw  ## 目录 1. 可观测性的成熟度模型 2. 构建内生的可观测性能力