Mesh Meetup #4 上海站 蚂蚁金服Service Mesh 渐进式迁移方案 2018.11.25 敖小剑 @ 蚂蚁金服 中间件 龙轼 @UC 基础研发部1 Service Mesh演进路线 1 2 实现平滑迁移的关键 3 DNS寻址方案的演进 4 5 总结 DNS寻址方案的后续规划ü 对未来长期目标的认可 • Service Mesh（带控制平面，如Istio） • Kubernetes 接受范围内 • 每一步都简单方便，切实可行 可操纵性 • 操作层面上要有足够的弹性 • 每个步骤都是可分批进行 • 步步为营，扩大战果 • 杜绝一刀切k8s和Service Mesh落地方案演进路线 部署在 非k8s上 不是Service Mesh形态 部署在K8s上 非SM 部署在 非k8s上 Service Mesh (Sidecar模式) 部署在K8s上 Service Mesh 不现实 Istio的非k8s支 持投入产出比 太差 背景1：原生Istio无法支撑我们的规模 背景2：k8s（Sigma3.1）将加快普及 K8s普及在即， 不适合再大面积 铺开，快速会师ü 和路线1的核心差别 • 是先上k8s，还是先上Service Mesh • 而且是终极形态的Service Mesh（意味着更偏离目标） ü 好处是第一步（非k8s上向Sidecar模式演进）非常自然

SIG RISC-V 2020-07 RISC-V的操作系统 Institute of Software,Chinese Academy of Sciences 提纲 ▪ 背景介绍 ▪ 技术路线 ▪ 当前进展 ▪ 接下来的工作 ▪ 欢迎加入 Institute of Software,Chinese Academy of Sciences 背景介绍 ▪ openEuler社区 ❖ Institute of Software,Chinese Academy of Sciences 提纲 ▪ 背景介绍 ▪ 技术路线 ▪ 当前进展 ▪ 接下来的工作 ▪ 欢迎加入 Institute of Software,Chinese Academy of Sciences 技术路线 ▪ Round1 ❖ 源码包编译环境：交叉编译，同类系统辅助编译 ❖ rootfs构建环境：系统构建依赖满足 Image/Rootfs RPM repo V3 自举构建迭代路线图 Institute of Software,Chinese Academy of Sciences 技术路线——阶段性Roadmap Institute of Software,Chinese Academy of Sciences 提纲 ▪ 背景介绍 ▪ 技术路线 ▪ 当前进展 ▪ 接下来的工作 ▪ 欢迎加入 Institute

9/28遇到的挑战 /02 Service Mesh 场景下 SkyWalking 面临的挑战 ( Istio ) 10/28可观测性 11/28Istio 1.5 架构图 12/28挑战1：技术路线多变 基于 Log 成熟、但性能低 Mixer 基于 Metric 高效、但技术门槛高 Mixerless 13/28挑战2：无 Tracing VS 14/28挑战3：维度匹配-Mixer /03 针对 Mesh 场景下的方案演化 17/28技术路线全覆盖-Mixer 18/28技术路线全覆盖-Mixer 19/28技术路线全覆盖-Mixer 20/28技术路线全覆盖-Envoy AccessLogService 21/28技术路线全覆盖-Envoy AccessLogService 22/2823/总页数 技术路线全覆盖-TelemetryV2(WIP) 23/28Tracing-协议支持

引言：外卖配送的背后 2 引言：外卖订单调度系统要考虑的因素 3 订单相关 骑士相关 • 商户、用户位置 • 用户期望时间 • 预计出餐时间.. • 现有订单的配送路线 • 新增订单后配送路线的改变情况 • 历史取送餐速度 • 完成每个订单的预计时间 • 熟悉的区域 • 配送工具 • 装载情况.. 环境相关 • 当前配送的繁忙程度 • 天气情况.. 1 2 外卖订单智能调度要解决的核心问题 7 调度系统算法 1 2 3 4 5 路线规划 • 动态规划最优配送路线，且合理 并单，以最低的配送成本最大化 满足用户配送体验。 • 考虑用户期望时间的TSP问题 • 构建模型综合评估用户体验与配 送成本打分 • 采用动态规划和模拟退火算法等 算法，求得最优路线 1 8 时间预估 用户下单 开始配送 骑士到店 骑士取餐 到达用户 完成交付 在供需失衡之时，实施最有 效的调控手段 5 总结—外卖订单智能调度要解决的核心问题 借助机器学习与深度学习实现，骑士到店时 间、等餐时间、骑士到用户时间、交付用户 时间等配送全流程节点时间预估 动态规划最优配送路线，且合理并单，以最 低的配送成本最大化满足用户配送体验。 建立配送成本及用户体验的评估模型，并基于多 场景多维度权衡骑士和待分配订单匹配程度 依据评价模型得出的订单和骑士匹配程 度，全局最优进行整体调度分配

数据的国家级云计算系统，并将相关数据向“国家云”转移。 英国和澳大利亚政府发布国家战略，深度挖掘云计算的产业赋 能价值。在政府云战略（G-Cloud）基础上，英国国防部在 2023 年 2 月又发布了《国防云战略路线图》，该路线图明确定义了到 2025 年 的云愿景和战略成果，提供了建立国防云的实施路径，大力推动云 计算在英国国防现代化转型变革中的应用与扩展,明确了云是实现国 防数字骨干和数据战略的关键推动因素。澳大利亚明确云计算是推 计算充分发挥数字基础设施作用，全球厂商正积极基于云底座提供 全新的大数据、区块链、人工智能服务。2022 年谷歌提出开放、可 扩展的“数据云”愿景，构建信息统一化的“数据云”平台。百度 智能云践行“云智一体”发展路线，充分结合 AI 能力与自身云基础 设施能力，发布全栈自研的 AI 大底座。 安全防护方面，云原生安全成为厂商抢占市场的新赛道。近年 来，云原生采纳率大幅攀升，据 Gartner 预测，到 2025 ， 工程化运作成为平台产品，平台产品随着组织变化而演进，其各个 组件可根据实际使用情况来升级扩展。这类集成产品通常被称为内 部开发者平台，是工程团队已经部署的技术和工具之上的全新一层。 演进路线方面，容器云平台为开发者构建和运行分布式应用带来了 便利，但同时将复杂资源暴露给了开发者，知识门槛高，并且开发 者难以从众多资源中定位业务故障。而容器云平台及传统 PaaS 等经 过平台工程化

Swift）在 2021 年仍难以重现往日的辉煌，仅剩下 Android 以 1.89% 的占比留在第十名，这与跨平台开发框架和各类小程序越来越流行不无关系，移动端原生 App 在未来的发展路线会是怎样？这个问题值得持续关注。 66 2.3 增速最快语言 排名 语言 2021 增幅 1 Erlang 226.85% 2 Pascal 153.16% 3 Rust 115.01% 在开发者社区进行有效构建后，下一个阶段是指定产品路线并加速扩大社区。企业应明确软件产品的专 有和开源路线图，分析产品特点及使用信息反馈以预测销售机会。目前大多数开源软件企业采用 Open Core 开放核心模式以及 SaaS 托管模式，旗下产品或服务通常分为免费版以及付费版，因此开源企业 通常需要管理开源产品路线图和专有产品路线图这两个路线图，如何确定哪些功能开源，哪些功能专有 是产品管理中非常重要的部分。 社区的规模各不相同，但日益增长的人气是 OSS 项目激发开发人员群体 浓厚兴趣的关键指标。 企业应具有强大的线上和线下宣传运营能够吸引更多的开发者参与到开源项目中，以此增加项目的影响 力。线上运营方面，官网要有清晰的目标、蓝图和路线，让开发者理解项目本质，从而吸引开发者参与。 并且要积极进行社交网络的运营，例如维护公众号等社交媒体，发表高质量的技术文章，以解决问题的 心态帮助开发者等等。对 GitHub 社区应该进行及时的

member , Committer. Redhat， IONA， Travelsky 大纲 • ServiceComb项目背景介绍 • ServiceComb的特点 • ServiceComb的发展路线图 • 如何加入ServiceComb社区 微服务架构面临的问题 • 分布式系统问题 • 服务注册发现 • 容错熔断机制 • 限流降级 • 运维相关问题 • 动态配置管理 • 系统监控 Started Transaction Viewer Caller Aggregator 1 2 3 Service Registry Dynamic Config ServiceComb发展路线图 http://www.aleanjourney.com/2016/05/5-steps-for-creating-lean-roadmap.html ServiceComb历史版本 Service 0.1.0 • 支持通过Annotation在应用代码事务 • Pack原型实现，通过切面编程技术获取微服务的事务调用信息，采用集中式的事务管理器协调 事务执行 ServiceComb近期发展路线图 响应式编程支持 RxJava AsyncRestTemplate CompletableFuture 生态支持 Java 9支持 Spring Boot 2.0 支持 脚手架应用示例

参数所指定的某个CRuntimeClass 对象拿来与类别型录中的元素一一比对。比 对成功（在型录中有发现），就传回TRUE，否则传回FALSE： 注意，while 循环中所追踪的是「同宗」路线，也就是凭借着m_pBaseClass 而非 m_pNextClass。假设我们的调用是： CView* pView = new CView; pView->IsKindOf(RUNTIME_CLASS(CWinApp)); 类别，并不呈单鞭发展。作为application framework 的重要架构之一的document/view，也具有处理消息的能力（你现在可能还不清楚什么是 document/view，没有关系）。因此，消息藉以攀爬的路线应该有横流的机会： 第㆒篇 勿在浮砂築高台 172 struct AFX_MSGMAP { AFX_MSGMAP* pBaseMessageMap; AFX_MSGMAP_ENTRY* virtual AFX_MSGMAP* GetMessageMap() const; 消息如何流动，我们暂时先不管。是直线前进，或是中途换跑道，我们都暂时不管，本 节先把这个攀爬路线网建立起来再说。这整个攀爬路线网就是所谓的消息映射表 （Message Map）；说它是一张地图，当然也没有错。将消息与表格中的元素比对，然后 调用对应的处理例程，这种动作我们也称之为消息映射（Message Mapping）。

Confidential Amazon EKS 已经将产品路线图开源 https://github.com/aws/containers-roadmap/ © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential Amazon EKS 服务路线图摘要 已发布 - Amazon EKS Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential IAM for pods（产品路线图中） 在pod层面设置IAM访问控制权限 在同一工作节点上为不同的Pod赋予不同的权限 建立使用Kubernetes原则，最小化用户权限 https://github.com/aws/co