cet era ## Pi ng us! web: https://www.goharbor.io gh: https://github.com/goharbor sl ack: sl ack.cncf.io (#labor and #har 

Kubernetes # 如何為貴企業選擇合適的Kubernetes發行版本 2022年7月 ## 執行摘要 採用容器優先方法的企業，將能享有無可比擬的機會，協助提升效率及資源使用率、加強安全性、導入自動化及加速創新；因此Gartner預測將有75%的全球組織，在2022年之前於正式作業執行容器化應用程式，而這樣的數據並不會讓人感到驚訝。 $ ^{1} $ Kubernetes已經成為管 anonical Kubernetes證明成為最具彈性、優勢及成本效益的發行版本。 # 企業Kubernetes的關鍵考量因素  ### 1. CNCF符合性 CNCF認證是一項符合性計畫，確保每家廠商的Kubernetes發行版本，都 支援所需的API並提供及時更新。選擇通過CNCF認證的Kubernetes安裝，可協助企業保證產品的適應性、可預測性及互通性，此外也能避免受到廠商限制，並可提供彈性，依據功能和需求的演進發展改用替代解決方案。 Canonical Kubernetes、Red Hat Openshift及SUSE Rancher都已獲得CNCF認證。 ### 2. 生命週期作業 開始踏上Kubernetes的

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 每种方案都有特定的、自定义的步骤来生产和转移符合后端存储的遥测(Telemetry)数据，这就带来了工具或者厂商的绑定性。 ## “ ## 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。 OT

## CLOUD NATIVE COMPUTING FOUNDATION 深度解析CNCF社区首个基于Kubernetes的边缘计算平台KubeEdge 向新勇 https://github.com/edisonxiang  ## I 缘被视为未来科技发展的重要趋势。 推动边缘计算快速发展的四大因素： → 低时延：为满足低时延的要求，需要在离业务现场最近的边缘构建解决方案，减少业务处理时延。 海量数据：物联网时代边缘数据爆炸性增长，难以直接回传至云端且成本高昂，数据在本地进行分析和过滤，节省网络带宽。 隐私安全：数据涉及到企业生产和经营活动安全，在边缘处理企业保密信息和个人隐私。 本地自治：不依赖云端的离线处理能力和自我恢复能力。 端侧涵盖多种智能设备，边缘侧就近处理隐私数据，回传必要数据到云端。 ## 边缘计算面临的挑战 当前的边缘计算领域主要面临以下五个挑战： → 协同：AI/安全等业务在云和边的智能协同、弹性迁移。 → 网络：云和边缘之间的网络可靠性和带宽限制。 → 管理：边缘节点的资源管理与边缘应用生命周期管理。 → 扩展：高度分布和大规模的可扩展性。 异构：边缘侧异构AI硬件接入。 ![Image](/uploads/document

## 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 静态检查： • 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 在任何合法使用API的情况下 • 所有静态检查提供的保证都应该被满足（不应该被unsafe所破坏） - 所有动态检查都不应该被违背（可以被安全的移除），除非panic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

## 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 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 At-Most-Once 程序自身保证 At-Least-Once · 外部系统需要保证自身的 At-Least-Once，这样就可以保证导入流程的 Exactly-Once。 ## 多表原子性导入 • 每个表拆分多个任务，并下发BE • BE执行后汇报FE • FE 判断导入多数完成 publish 生效版本 • 后续查询规划时使用新的数据版本 ### LOAD LABEL db1

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 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .