女人被狂躁到高潮呻吟小说,蜜桃成人网,女人与公豬交交30分钟视频,久久无码精品一区二区三区,浓毛老太交欧美老妇热爱乱

生于云,長于云,開發(fā)者如何更好吃透云原生?

  這個時代的企業(yè)與開發(fā)者,生于云,長于云。傳統(tǒng)云計算產業(yè)走向成熟,新興技術百花齊放,云原生開始從概念普及走向規(guī)?;涞兀殉刹豢赡娴拇髣菟?。Gartner 預測到 2025 年,95%數字化運維將通過云原生平臺進行支撐。

  一方面是互聯(lián)網企業(yè)對云原生的領先探索,另一方面是傳統(tǒng)行業(yè)對云原生價值認知的模糊、企業(yè)云原生技術能力參差不齊、云原生化 IT 架構改造面臨沉重歷史包袱等現(xiàn)實問題。如何讓企業(yè)、開發(fā)者真正地享受到云原生的技術紅利?

  第四屆 Techo TVP 開發(fā)者峰會以「云以致用,智效合一」為主題,為行業(yè)、企業(yè)與開發(fā)者們帶來了前沿的云原生技術趨勢與實踐總結。在這為期兩天的技術盛宴中,從如何理解、應用、落地云原生不斷深入,帶著開發(fā)者們探索云原生的最佳落地實踐。

  Day 1:云原生落地現(xiàn)狀與未來趨勢分析

  云原生在企業(yè)落地的現(xiàn)狀與趨勢

  Linux基金會亞太地區(qū)戰(zhàn)略總監(jiān)、CNCF中國區(qū)總監(jiān),騰訊云TVP Keith Chan帶來了題為《云原生在企業(yè)落地的現(xiàn)狀與趨勢》的演講。

  “云原生無處不在”,是Keith老師在分享開始的階段給參會者的輸入。他表示,從2015年CNCF成立至今,云原生這項技術已經走向了主流,不論是互聯(lián)網企業(yè)還是傳統(tǒng)企業(yè),都在擁抱云原生化的技術棧。究其原因,主要是在于云原生技術的幾大優(yōu)勢:

  1.更佳的資源效率使你可以用更少的服務器運行同樣數量的服務;

  2.云原生基礎設施提高了開發(fā)速度、服務速度的同時,降低了風險;

  3.云原生允許多種云 (包括公有云之間的轉換或在多個云上運行) 以及混合云 (在您的數據中心和公有云上切換任務);

  4.云原生架構使得更快速地部署成為可能。

  Keith老師介紹道,云原生技術加速應用開發(fā)、高度容錯、易于擴展、開放技術等優(yōu)勢特點,讓企業(yè)沒有考慮的時間,現(xiàn)在就需要去主動擁抱云原生。下圖中的企業(yè),都是云原生這項技術的最終用戶,不難看出云原生技術被廣泛應用在各行各業(yè)中,成為新一代的基礎設施——未來就在這里,它建立在云原生之上。

1.jpg

  CNCF近幾年在云原生技術方向持續(xù)加大投入,目前已有超過120多個項目,全球contributor人數也已經超過13萬人,有186個國家和地區(qū)一起在云原生領域做貢獻。2021年CNCF發(fā)布了云原生調查報告,數據顯示Kubernetes 的使用率持續(xù)增長,達到了有史以來的最高水平,96%的組織在使用或評估這項技術。Kubernetes 已被大型企業(yè)完全接受,甚至在新興技術中心也在發(fā)展,比如非洲,73%的受訪者在生產中使用 Kubernetes。

2.jpg

  云原生技術走向底層的趨勢,本身就賦能了其他技術的發(fā)展。比如量子計算、5G、區(qū)塊鏈、AI等等,而這其中,云原生技術對邊緣計算的影響尤為突出。到 2025 年,Gartner 預測,四分之三的企業(yè)級數據將在邊緣創(chuàng)建和處理——這將會發(fā)生在傳統(tǒng)數據中心或云之外,更接近最終用戶。

  Keith老師表示,在邊緣場景使用云原生的好處有以下幾點:

  1.能夠完成更快的回滾: 出現(xiàn)故障或存在錯誤的邊緣部署可以迅速恢復到工作狀態(tài)。

  2.更細化、分層的容器支持: 我們不需要更新整個容器,云原生微服務提供了一種極其靈活的方式來開發(fā)和交付細粒度的服務和控制;

  3.采取云原生路徑也有經濟利益: 云原生提供的帶寬減少和流線型數據可以降低成本,使其成為一種非常有效的企業(yè)工具。 可以允許基于消費的邊緣計算定價方法,而無需大量的前期資本支出。

  隨后,Keith老師也重點介紹了CNCF旗下的典型開源項目SuperEdge、Nocalhost在各個行業(yè)的應用案例。他也表示,中國在云原生技術的投入非常大,也有了很多具有代表性的國人驅動的開源項目。

  分享最后,Keith老師總結道,未來云原生技術的發(fā)展將在云原生安全、邊緣計算、服務網格、WebAssembly、混沌工程等方向有更多機會和發(fā)展。

  聚焦FinOps,成本大師助力云原生降本

  騰訊云容器技術專家孟凡杰帶來了題為《聚焦FinOps,成本大師助力云原生降本》的主題演講。

  “在云原生無處不在的現(xiàn)狀背后,隱藏著云成本存在較大浪費的另一個問題”。孟凡杰老師在開場之初,給出了另一個輸入。根據Flexera發(fā)布的《2021云計算市場發(fā)展狀態(tài)報告》,數據顯示 30%-35%的云支出被浪費了,沒有產生任何價值。騰訊云通過客戶數據分析和調研發(fā)現(xiàn),客戶集群中資源成本浪費非常嚴重,有眾多客戶提出關于提高資源利用率的訴求。

3.jpg

  孟凡杰老師分析表示,容器技術的資源調配能力可以顯著降低成本,但云客戶的實際使用率卻相當低,這個現(xiàn)象的背后體現(xiàn)出了當前Kubernetes原生能力不足的現(xiàn)狀,在資源配置、彈性及業(yè)務穩(wěn)定性方面,都給業(yè)務人員帶來了“不會配、不敢配、不能配”的挑戰(zhàn),影響了容器的使用率。

  企業(yè)在運營的過程中,創(chuàng)造利潤的核心需求來自于降本增效的兩條腿走路。孟凡杰老師提到,增效一直是技術迭代的主要方向,無論是云原生類型的輕量化框架,還是研發(fā)效能、流程和工具等鏈路上的理念與輪子,都已經非常成熟。但在降本這個維度上,大部分企業(yè)做得還遠遠不夠。在向云原生技術棧遷移的過程中,對資源效能的優(yōu)化做得還不夠到位。來自IDC中國的預測報告指出,到2023(中國2024)年,80%(中國50%)使用云服務的組織將建立專門的FinOps功能用于自動化檢測和優(yōu)化云資源,以實現(xiàn)價值最大化。

  孟凡杰老師介紹道,F(xiàn)inOps定義了一系列云財務管理規(guī)則和最佳實踐,通過助力工程和財務團隊、技術和業(yè)務團隊彼此合作,進行數據驅動的成本決策,使組織能夠獲得最大收益。騰訊在去年,作為國內首家頂級會員加入了FinOps基金會,深度認同F(xiàn)inOps的理論和實踐模型,內部也遵循FinOps的理論和指導。

4.jpg

  近日,騰訊云正式發(fā)布了國內首個云原生FinOps開源項目——Crane(https://github.com/gocrane/crane)。Crane嚴格以FinOps能力規(guī)劃作為指導,實現(xiàn)了從成本展示、浪費識別、成熟度評估、資源優(yōu)化、費率優(yōu)化為一體的一站式解決方案。Crane架構如下圖所示:

5.jpg

  基于Crane開源底座,騰訊云推出了云原生資源優(yōu)化產品成本大師,其理念與Crane一脈相承:

  讓產品更易用:成本可視化、靈活的匯聚維度、成本優(yōu)化;

  讓業(yè)務更省錢:資源配置更簡單,用智能的方式推薦資源、彈性,保業(yè)務穩(wěn)定性;

  讓平臺資源利用更高效:面向資源運營的高層API,讓平臺側可以將節(jié)點分類并定義水位線;節(jié)點水位定義和水位控制;閑置資源再分配,提升資源利用率;業(yè)務分級控制,確保高優(yōu)業(yè)務穩(wěn)定性;

  讓負載更均衡:底層依賴Prometheus采集真實負載,代替Request值;引入節(jié)點歷史負載指標 (1h內最大利用率,1天內最大利用率),感知業(yè)務波峰;

  讓顯卡更強大:全新升級云原生調度框架;重磅推出在離線混合部署;全面覆蓋主流操作系統(tǒng)。

  分享最后,孟凡杰老師也介紹了成本挑戰(zhàn)下的騰訊云原生戰(zhàn)略升級規(guī)劃,并引出了FinOps 產業(yè)聯(lián)盟成立儀式的歷史性時刻。

6.jpg

  FinOps 產業(yè)聯(lián)盟成立儀式

  FinOps 產業(yè)聯(lián)盟成立儀式上,中國產業(yè)互聯(lián)網發(fā)展聯(lián)盟常務副秘書長陳勝喜;騰訊云容器產品中心總經理鄒輝;騰訊標準事物中心高級總監(jiān)梅述家;騰訊開源聯(lián)盟主席、FinOps基金會董事單致豪;Linux基金會亞太區(qū)總監(jiān)楊軒;招商局集團有限公司數字化中心技術專家、騰訊云TVP山金孝;Thoughtworks中國區(qū)生態(tài)合作總監(jiān)李鑄等眾多行業(yè)大咖獻上了自己對FinOps 產業(yè)聯(lián)盟的美好寄語,并期待FinOps 產業(yè)聯(lián)盟在未來的云財務發(fā)展規(guī)劃、數字化轉型過程中發(fā)揮更大作用與價值。

  降本增效利器:分布式云+FinOps,釋放云原生技術紅利

  騰訊云容器產品中心總監(jiān)于廣游帶來了題為《降本增效利器:分布式云+FinOps,釋放云原生技術紅利》的主題演講。

  “云原生領域有三個趨勢,環(huán)境更復雜,運維更困難,應用更多樣”。這是于廣游老師在云原生領域工作多年后觀察到的發(fā)展脈絡。在這樣的發(fā)展趨勢下,騰訊云對旗下容器產品進行了全新升級,帶來了云邊新演進、運維新范式和性能新高度等重磅優(yōu)化,且技術能力全棧開源。

7.jpg

  在云邊新演進層面,騰訊云推出了TKE Anywhere系列能力,將TKE延伸到任意環(huán)境,幫助企業(yè)、用戶無時無地無差異的獲得騰訊云原生能力。不論是IDC的上云,還是云邊一體、邊緣自洽,還是混合多云的場景,騰訊云原生分布式云都可以實現(xiàn)全覆蓋,真正地解決了云原生領域環(huán)境復雜的難題。

8.jpg

  在運維新范式層面,騰訊云自研了Serverless容器(EKS)底層技術的 heeler,這其中包括自研Serverless容器調度器、高性能安全容器等關鍵技術。在完全兼容k8s api的基礎上,無需關心任何節(jié)點運維問題,可高效支撐業(yè)務漸進式的Serverless遷移和業(yè)務高低峰不同階段的彈性擴容,是云原生運維的新范式。

9.jpg

  以外,騰訊云還推出了一種全新的K8S集群模式:TKE Housekeeper,能夠讓用戶像管理Workload一樣聲明式管理Node節(jié)點。

  針對云原生服務場景進行優(yōu)化的 etcd 托管解決方案,全面支持開源的 etcd 分布式存儲能力,為用戶提供高穩(wěn)定、可觀測、免運維的云原生 etcd 服務,這里同樣包括開源行業(yè)首個 etcd一站式治理平臺 Kstone。

  在性能方面,騰訊云原生分布式云也達到了新的高度。無論是自研的高性能服務器、芯片、網卡等硬件基礎設施,還是虛擬化技術和智能網卡及AI加速等軟件水平,都是騰訊云容器計算加速能力的典型代表。

10.jpg

  分享最后,于廣游老師還介紹了騰訊云【燎原社】的生態(tài)合作計劃,借助于【燎原社】這個企業(yè)云原生應用助力平臺,將以簡單化、標準化、一站式的方式,助力解決企業(yè)云原生應用問題。

  云原生在騰訊集團業(yè)務落地及降本增效實踐

  騰訊集團云原生規(guī)劃架構師楊遠洲帶來了題為《云原生在騰訊集團業(yè)務落地及降本增效實踐》的主題演講。

  “騰訊集團早在2009年就開始使用容器技術,在騰訊云推出TKE產品后,業(yè)務也已遷移到TKE技術棧之上。在這么多年的云原生化實踐背后,騰訊集團結合自身業(yè)務特點,沉淀了云原生技術的理念思考與落地總結。”

  楊遠洲老師介紹道,騰訊集團有著業(yè)務種類多、差異大,各業(yè)務按峰值備資源的特點,對騰訊而言單純的上云遠遠不夠,要讓資源在業(yè)務之間動態(tài)流動才是降本增效的核心,而這正是云原生技術的特點和優(yōu)勢。

  業(yè)界對于云原生落地的模型有很多,在騰訊集團看來,可量化、可落地才是其中的關鍵。具體而言,可量化有云原生監(jiān)控數據自動化采集、去除業(yè)務間的指標差異性、聚焦核心指標三條標準,可落地同樣有業(yè)務之間可對齊、公示排行榜、獎懲措施三條原則。

11.jpg

  騰訊云原生的落地方法是“從下往上”和“從上往下”兩條路并舉的方式,前者通過底層技術基礎設施的構建,提供云原生化底座,后者通過設立研發(fā)效能、資源效能兩項指標的方式推動業(yè)務的降本增效。

12.jpg

  在這樣的原則驅使下,騰訊制定了一套云原生成熟度模型,成熟度得分主要分為平臺得分和業(yè)務得分兩個方面,其核心目標是橫向量化評估集團業(yè)務云原生能力,推動云原生落地。這套成熟度模型針對平臺和業(yè)務分別進行量化評估考核,得分情況從workload,產品,部門維度層層匯總,按核心數加權計分,最終計算出整個部門和整個公司的成熟度得分,來監(jiān)測集團內云原生成熟度的進展。

13.jpg

  隨后,楊遠洲老師也用內部某業(yè)務HPA的案例,詳細解釋了騰訊云原生成熟度模型的評分方式。他表示,騰訊集團內部實踐效果比較好的降本增效措施有以下幾條:

  共享集群:共享集群資源buffer,業(yè)務混布,錯峰使用增強調度能力;

  業(yè)務容器使用規(guī)范:限制CPU Request/Limit過大、限制CPU/內存比、限制Static綁核/獨占節(jié)點等;

  overcommit:讓業(yè)務在容器節(jié)點資源空閑的時候能夠用到更多資源;

  業(yè)務可調度 & HPA:業(yè)務無狀態(tài)彈性伸縮和有狀態(tài)的優(yōu)雅退出的能力建設;平臺保障業(yè)務的資源和隔離性;

  平臺重調度 & CA:平臺在業(yè)務可調度基礎上,進行重調度;重調度出來的閑置節(jié)點,優(yōu)先銷毀退回到CA資源池;各個業(yè)務、共享集群共享資源池;

  在離線混布:針對在線業(yè)務波谷利用離線資源填補,提升資源利用率。

  分享最后,楊遠洲老師表示騰訊集團云原生的未來展望主要分為落地和技術兩大塊。在落地方面,繼續(xù)推動云原生在騰訊集團的落地,持續(xù)讓業(yè)務對云原生架構進行升級,加速資源在業(yè)務間的流轉,按需取用,用完就退,實現(xiàn)真正的降本增效。在技術方面,繼續(xù)探索騰訊集團業(yè)務在Serverless的應用,在離線混部 Caelus 混部方案的探索。

14.jpg

  圓桌對話丨企業(yè)用云成本優(yōu)化的發(fā)展趨勢探討

  圓桌環(huán)節(jié),騰訊云容器產品中心總經理鄒輝;Linux基金會亞太區(qū)總監(jiān)楊軒;微眾銀行資深技術專家、Apache EventMesh創(chuàng)始人陳廣勝;Thoughtworks中國區(qū)生態(tài)合作總監(jiān)李鑄;招商局集團有限公司數字化中心技術專家、騰訊云TVP山金孝等大咖圍繞企業(yè)用云成本優(yōu)化的發(fā)展趨勢探討做了深入討論,此處節(jié)選了大咖們所分享的FinOps在企業(yè)內的實踐案例,分析了各自的成功經驗與面臨的挑戰(zhàn)。

  鄒輝:前面環(huán)節(jié)FinOps技術方面的經驗已經分享比較多了,我想分享下一些非技術層面的經驗。

  騰訊內部很早之前就在探索FinOps,每年都會規(guī)劃成本優(yōu)化這塊的策略和目標。這些策略的制定和目標的達成,有一個虛擬組織在推進;這個組織包含了多個團隊,比如有些團隊負責資源的采購和業(yè)務資源的增長規(guī)劃,有些團隊負責成本策略,有些團隊負責平臺和技術方案,有些團隊負責業(yè)務落地。每年都會有一些定期的管理措施,把大家拉在一起,協(xié)同推進成本優(yōu)化這個事。

  除了組織之外,在成本優(yōu)化過程中;我們也需要有配套的平臺或者流程,來保障目標的落地。

  平臺上聚合了我們在成本優(yōu)化過程中所需要的所有信息,比如資源利用率、空閑資源分布、業(yè)務實時成本……等,讓組織里的所有參與方都能很方便了解到各自需要的信息。而流程能夠確保我們策略正確地被執(zhí)行,比如在騰訊內部,為了讓大家更好的去利用云原生技術降低成本,我們建立了云原生成熟度模型,定期將業(yè)務和平臺方 “是否用好云原生” 打分量化出來,來推動大家真正用好。

  楊軒:我們可以參考騰訊內部千錘百煉得出來的 FinOps 經驗,可以發(fā)現(xiàn)這些組織、技術和流程的事情對很多中小型企業(yè)而言可能都是一種負擔。這正是 FinOps 產業(yè)聯(lián)盟成立的價值,將這些有價值的思考、實踐給沉淀下來,通過平臺協(xié)作,建立基本的認知以推動 FinOps 理念的落地。如何建設組織架構以推動 FinOps 落地,合規(guī)流程上有何建議,云資源使用如何衡量利用效能等,這些最基本的單元都可以通過 FinOps 產業(yè)聯(lián)盟來進行一些定義,讓企業(yè)少踩很多坑。

  另外,也希望像騰訊云這樣大體量的公有云廠商,未來會在云平臺上推出更多 FinOps 友好的工具,讓更多 FinOps 產業(yè)聯(lián)盟的會員單位能夠接入云平臺,更好地服務。通過云平臺工具,幫助企業(yè)快速搭建 FinOps 體系,在企業(yè)內形成機制,也許可以加速這個過程。希望以后也能通過 Linux 基金會、通過平臺溝通,能在中國有更好的體系化 FinOps 落地經驗出來。

  陳廣勝:成本優(yōu)化這個事情主要分兩方面來看。第一個方面,要看目標是什么,是只降成本還是要提高效率,還是兩者兼得。從我們的角度看比較清晰的業(yè)務目標是戶均成本不能超過一個閾值,一旦超過了要從各個方面去優(yōu)化,降低成本空間。實際優(yōu)化過程中,不僅僅是把資源利用率優(yōu)化就完了,還會涉及到架構優(yōu)化、設計開發(fā)的問題,要讓優(yōu)化的過程能夠保證業(yè)務的連續(xù)性、穩(wěn)定性。

  第二個方面,目標確定后,最難的是怎么推動事情落地。因為這些優(yōu)化的工作,會在當下的業(yè)務工作中造成額外的成本,時間也會較長,不一定能夠馬上完成。微眾銀行內部是通過多個部門去配合推動,一個是架構管理辦公室,從整體上看產品架構設計是否合理,另一個是運營部門同事跟蹤實際落地的效果。成本優(yōu)化不是一蹴而就的,而是一個持續(xù)不斷迭代的過程,企業(yè)應該根據自己的實際情況來評估,怎樣達到最好的效果。

  李鑄:我們服務的企業(yè)很多都是非原生的數字化企業(yè),很多還在學習 DevOps 怎么用,微服務怎么做,還在做非?;A的事情,跟原生數字化企業(yè)之間的認知差距比較大。這里面臨的問題是,在先進的新理念出來時,非原生數字化企業(yè)如何在學習成本偏高的情況下快速的跟上。其次,傳統(tǒng)企業(yè)的組織架構調整往往阻力很大,如何在不做大調整的前提下,優(yōu)化方法論、優(yōu)化流程,制定一套合適的定制化方案,仍需要花很多時間去嘗試。

  目前在金融行業(yè)的頭部企業(yè)中,類似 FinOps 的應用相對較多,最開始不叫 FinOps,叫業(yè)務與IT的融合。實際上這個模式有 FinOps 的影子在,通過把相關部門、業(yè)務引入進來,做了一個新的業(yè)務模塊之后,發(fā)現(xiàn)對業(yè)務的感知比較強,便漸漸形成 FinOps 實踐落地。目前國內傳統(tǒng)企業(yè)實踐相對較少,北美那邊的實踐會比較多,后續(xù)有機會的話,希望可以引入一些外部的實踐案例做一些分享。

  山金孝:我們以前推廣一些技術理念,比如DevOps的時候,更多注重于技術的先進性,如何提升工作效率等維度。這些話術很難打動企業(yè)里的業(yè)務負責人,或者財務負責人。FinOps這個理念,不再是用純粹的技術因素去做推廣,而是用業(yè)務負責人能夠理解的方式來做布道,這是非常有想象空間的點。

  另一方面,F(xiàn)inOps的落地可以很清晰地計算出投入產出比,不管是傳統(tǒng)企業(yè)還是數字化企業(yè),都能比較清晰地看到FinOps推行成功后的成本節(jié)省效果,那這個前期的投入是可以得到業(yè)務方支持的。從這個角度看,我認為FinOps前途無量。

  此外,各位嘉賓還在FinOps產業(yè)聯(lián)盟的行業(yè)標準等話題上展開了精彩的論述。

  Day 2:云原生最佳實踐巡禮

  蔚來汽車對騰訊云原生技術的實踐

  蔚來汽車數字化發(fā)展集群運維總監(jiān)周瑩帶來了《蔚來汽車對騰訊云原生技術的實踐》主題演講。

  周瑩老師介紹道,新能源汽車是一個新興的、有特殊需求的行業(yè),以蔚來為代表的新能源汽車行業(yè)的IT需求里面融合了生產制造、互聯(lián)網服務、物聯(lián)網、人工智能和大數據處理、邊緣計算、跨國境數據交互等大量交叉場景。

  在新能源汽車的設計部分,蔚來汽車在全球有數千人規(guī)模的整車設計團隊。在電機,電池電控,車身材料和工藝,智能網關,智能座艙,自動輔助駕駛,甚至座椅,空調系統(tǒng),內飾,音響系統(tǒng)都有自主研發(fā)團隊;

  在工業(yè)制造方面,蔚來是工業(yè)互聯(lián)網概念的實踐者之一。蔚來的制造模式是基于訂單的定制化,制造工廠的物流、組裝、工藝、測試等系統(tǒng)全部數字化實現(xiàn);

  在車聯(lián)網方面,蔚來汽車的智能座艙是一個典型互聯(lián)網終端,背后的車聯(lián)車控是典型的物聯(lián)網終端;

  在基礎設施建設方面,蔚來汽車的充電樁建設也在持續(xù)發(fā)力;

  在自動輔助駕駛方面,蔚來汽車IT成本投入也非常大;

  在用戶運營體系方面,線上App下單和線下體驗相結合有別于傳統(tǒng)車企。

  下圖是蔚來汽車對騰訊云原生技術實踐的時間路徑,從2015年起蔚來就開始了混合云的建設,到2017年接入工業(yè)互聯(lián)網建設,充分利用云原生基礎設施能力,2018年起云原生的數據產品開始大量應用在蔚來的IT環(huán)境,預計到2022年后,將以邊緣云的模式重建車聯(lián)網。

15.jpg

  騰訊智慧出行汽車云架構總監(jiān)賀天明接棒周瑩老師深入講解了在這個過程中騰訊云的一些觀察與實踐經驗。

  賀天明老師首先向與會者介紹了汽車行業(yè)的現(xiàn)狀,一個車企往往包括300個以上的業(yè)務系統(tǒng),類似于蔚來這種新能源車企會更多。在傳統(tǒng)車企轉型的過程中,也引入了非常多的IT新技術,對云原生技術能力的需求日趨增長。騰訊云與蔚來的合作非常深入,在每一個創(chuàng)新業(yè)務上都有騰訊云的智慧技術的深度參與。

16.jpg

  當前汽車產業(yè)技術發(fā)展的趨勢主要可以概括為“新四化”,即電動化、智能化、網聯(lián)化、共享化。在這個過程中,車聯(lián)網是萬里長征的第一步,騰訊云在車聯(lián)網方向提供了一個通用的業(yè)務架構能力,利用分布式云的模式實現(xiàn)B端、C端的全連接。

17.jpg

  在車聯(lián)網分布式云的架構方面,騰訊云也提供了從車端/物聯(lián)等設備接入到邊緣節(jié)點/物聯(lián)網網元接入點再到中心云的體系化方案,既能給車企以不同維度的分布式云產品,也能通過騰訊的音視頻等能力做好人與車之間更佳的互動。

18.jpg

  賀天明老師介紹道,騰訊云在出行行業(yè)多類項目中云架構經過多年的迭代發(fā)展,已經補足了很多產品能力上的缺失,當前的車聯(lián)網云架構已經實現(xiàn)了云原生化的改造,具體架構參考下圖。

19.jpg

  分享最后,賀天明老師也舉了云原生服務網格TCM的實踐案例,當前在車企業(yè)務中有廣泛的落地,對研發(fā)鏈路上無論是開發(fā)還是測試人員,都非常友好。

  歡樂游戲 Service Mesh 演進實踐

  騰訊歡樂工作室公共后臺技術負責人陳智偉帶來了題為《歡樂游戲 Service Mesh 演進實踐》的主題演講。

  陳智偉老師介紹道,歡樂工作室的后臺架構是分布式微服務架構,分為接入層、業(yè)務層、中轉層、存儲層四大塊,支撐著數百萬在線和數千萬DAU,實現(xiàn)了不停服平穩(wěn)運行近十年。但隨著業(yè)務的快速發(fā)展,缺乏一套成熟的微服務管理系統(tǒng)的挑戰(zhàn)越來越大。

20.jpg

  在做微服務改造以前,原有架構的痛點主要體現(xiàn)在以下幾個方面:

  架構的服務治理能力不足:

  服務部署能力較弱:

  多套開發(fā)框架的服務模型成熟度不高:

  繁多的業(yè)務服務維護困難:

  陳智偉老師表示,在現(xiàn)有架構上繼續(xù)打補丁優(yōu)化,或者使用成熟的開發(fā)架構重構兩套方案都不可行,結合當今上云的趨勢,將服務管理和服務治理能力下沉,將現(xiàn)有框架逐漸蛻變?yōu)闃I(yè)務的邏輯驅動層和膠水層成了最佳方案。在調研了Istio等服務網格技術后,最終選擇了使用騰訊服務網格TCM去改造現(xiàn)有架構。

  第一,增加適配代理網關 MeshGate,實現(xiàn)網格內外互通。這帶來的好處是網格內外服務可互通,新服務可以直接部署在網格內,網格內服務之間可用 gRPC 原生協(xié)議,充分利用了 Istio 的流量管理能力。

  第二,存量業(yè)務搬遷方面,在原有代碼框架增加了 gRPC 通信能力,定義 gRPC Wrapper 包裝私有協(xié)議,使存量業(yè)務代碼重編即適配 gRPC。全量后實現(xiàn)了業(yè)務使用層無感知,網格內使用 gRPC Wrapper 適配的效果。

21.jpg

  為解決由此引入的時延及性能損耗問題,騰訊自研了接入集群 Lotus,提供給終端客戶端使用私有協(xié)議的 TCP 長鏈接或者 WebSocket 鏈接接入的服務,具備大規(guī)模用戶鑒權,長鏈接管理,協(xié)議加解密,消息轉發(fā)等等能力。將 Lotus 直接部署至網格中的方案,并沒有根本性地解決成本和時延問題。經過綜合考慮,最終選擇通過 Envoy 的 filter 機制支持私有協(xié)議,并支持原有接入層的業(yè)務能力,完成接入服上云。

  最終實現(xiàn)了在保證性能開銷的前提之下,最大限度融入 Istio,享受服務網格帶來的流量治理能力;整體部署效率大幅提升,運維更加便捷,節(jié)省運維人力;支持自動伸縮,無需預留過多資源,資源利用率高,CPU 及內存節(jié)省了 50% 以上的效果。

22.jpg

  對于游戲場景下,強狀態(tài)核心對局的 GameSvr 上云問題,也相應地做了架構分離、單局調度、部署管理等改造。實現(xiàn)了強狀態(tài) GameSvr 一鍵式更新和上下架,大幅節(jié)省運維人力以及降低上手成本;實現(xiàn)可靠均衡的調度和自動伸縮能力,資源利用率高,云上僅為云下的 1/3的顯著效果。

23.jpg

  此外,在存儲服務方面,也實現(xiàn)了將存儲遷移至 TcaplusDB(騰訊互娛存儲服務),交給專職團隊維護的方案。同時,在Apache CGI 網格化方面,也較快實現(xiàn)網格化,CPU 以及內存資源節(jié)省了近 70%,服務可維護性也獲得大幅提升。另外,還將Istio 托管給 TCM(騰訊云服務網格),并使用 TCM 提供 Istio 的多集群網格能力。

  通過以上的各項改造,完成了整體架構的平穩(wěn)平滑上云以及網格化;提升資源利用率,提高研運效率,沉淀了游戲各類業(yè)務場景上云經驗。

24.jpg

  云原生PaaS平臺的混合云演進之路

  好未來 AI 中臺 PaaS 平臺負責人蘇珂帶來了題為《云原生PaaS平臺的混合云演進之路》的主題演講。

  蘇珂老師介紹道,好未來 PaaS 平臺當前的總調用量已經達到上千億,周調用量超20億,日調用量超6億,規(guī)模十分龐大。服務架構層面,是經典的基于SpringCloud全家桶和Kubernetes構建的云原生化PaaS平臺。

25.jpg

  這樣的單集群架構,隨著業(yè)務的發(fā)展,逐漸滋生了很多技術債,比如:服務負載不均衡、注冊SDK使用不規(guī)范、定位問題復雜耗時等問題。另一方面,單集群的架構也很快遭遇了瓶頸,Node、Pod數量接近上限、服務注冊頻繁,數量多、VPC 中IP 資源耗盡、APIServer 性能達到上限等。另一方面,缺乏災備集群、議價及服務質量的主動權不在自己手中、集群升級困難、無法規(guī)避人為錯誤、完全依賴云廠商SLA等問題也是業(yè)務所不能接受的。在這樣的痛點背景下,引出了混合云雙集群架構建設的急切需求。

  蘇珂老師解釋道,雙集群建設的優(yōu)化主要涵蓋四個方面:注冊中心注冊治理數量優(yōu)化、服務負載不均衡優(yōu)化、服務注冊方式優(yōu)化、集群拆分。

  在優(yōu)化注冊中心方面,前期調研了成熟的開源產品,最終選擇了騰訊云的TSE(Polaris)作為原生Eureka的替代,改造過程涉及8萬服務治理注冊容量測試、1000個服務增量注冊測試、Eureka 開源接口規(guī)范兼容、長時間穩(wěn)定性測試等方面,最終實現(xiàn)了服務治理容量提升、注冊中心服務成本降低的收益。

  在優(yōu)化負載均衡方面,通過根據InstanceId輪詢選擇服務、gateway作為client發(fā)起請求、根據host作為key 創(chuàng)建連接池的方式,優(yōu)化了service注冊。另一方面,在IP注冊上也做了相應的優(yōu)化,最終實現(xiàn)了資源成本的降低。

26.jpg

  除此以外,在集成Istio-envoy,多活集群互備等關鍵節(jié)點上,也都做了相應的優(yōu)化措施。蘇珂老師表示,通過這些技術手段的優(yōu)化改造,實現(xiàn)了工期縮短三分之二,修改期間無事故發(fā)生的顯著效果。

  在準備做雙集群改造的過程中,技術團隊做了兩套方案,最終選擇了周期較長、成本較高,但能保障穩(wěn)定性和故障域小的方案,并且對其做了補充升級,使之更符合業(yè)務的實際需求。

27.jpg

  遷移落地的架構示意圖參考下圖。外部流量首先流入接入層網關,由上層網關做統(tǒng)一集群之間的流量調度。然后走到集群內部業(yè)務API網關,由其做業(yè)務流量負載。緊接著所有業(yè)務容器都被注入相關的SDCAR,幫助完成POD IP的注冊。

28.jpg

  蘇珂老師最后表示,雙集群的建設帶來了以下幾個方面的收益:

  安全:分區(qū)部署、隔離故障、高可用性;

  災備:同城多活、快速切換;

  業(yè)務:快速擴容、統(tǒng)一平臺管理、服務遷移;

  穩(wěn)定:高于云廠商SLA;

  成本:議價優(yōu)勢、服務質量、業(yè)務共創(chuàng)

  未來,好未來 PaaS 平臺還將在流控模塊分集群拆分、注冊信息雙向同步、逐步引入mesh的inbound/outbound流量的各種治理能力、拆分網關、完善監(jiān)控等方面做進一步的優(yōu)化升級。

  騰訊在云原生可觀測領域的探索與實踐

  騰訊云可觀測平臺技術總監(jiān)羅嘉黎帶來了題為《騰訊在云原生可觀測領域的探索與實踐》主題演講。

  分享伊始,羅嘉黎老師為我們介紹了可觀測的發(fā)展史,他表示,可觀測是隨著服務架構的演變而演變的,從早期單體應用時期的手動日志排查,到分布式服務的基礎指標+日志檢索方式,再到無服務器/服務網格時代的Metric+logging+Tracing。

29.jpg

  羅嘉黎老師從最傳統(tǒng)的日志出發(fā),詳細介紹了從日志到自定義指標的過程中,怎么樣從指標和維度兩個概念上抽象出來,形成一個告警檢測的機制。騰訊在近十年前就有了類似的系統(tǒng),能夠做到每一個網絡調用都能夠被監(jiān)控起來,這種單體應用的時期定位是比較高效的。

  隨著K8S架構成為主流,服務數量開始爆發(fā)式增長,對可觀測能力也提出了更高要求,架構也變得更加復雜。加上云原生應用的特點,對效率要求越來越高,系統(tǒng)更加復雜,環(huán)境動態(tài)性增強,上下游依賴也變得更多,如何幫助云原生應用實現(xiàn)可觀測變得更加具有挑戰(zhàn)性。

  在這樣的背景下,羅嘉黎老師詳細分析了Metric、Logging、Tracing 三大模塊在實際使用中的痛點與所遇到的問題。此外,在可觀測性領域的開源協(xié)議過去也一直未曾統(tǒng)一,直到2019年成立的OpenTelemetry項目,其具備統(tǒng)一Metric、Tracing、Logging標準,三者擁有相同的元數據結構,可以輕松實現(xiàn)互通;使用一個Agent就能夠完成可觀測性數據的采集和傳輸,不需要安裝各種各樣的Agent,降低系統(tǒng)的資源占用;誕生于CNCF,對于各種云原生可觀測性系統(tǒng)具有非常好的兼容性等特性。

30.jpg

  可觀測性的發(fā)展史,就是從1.0的Logging時代,手動排查日志;到2.0的 Metric+ Logging時代,延時,流量,飽和度,錯誤指標告警,通過Logging人工串起全鏈路;再到3.0的可觀測一體化時代,Metric+Logging+Tracing,將traceID注入gRPC metadata或http header,進行分布式追蹤、全鏈路監(jiān)控。

  隨后,羅嘉黎老師重點介紹了騰訊云在可觀測領域的一些經典案例分享,包括前端監(jiān)控、前后端打通、后臺可用性分析、數據庫性能分析、服務治理、撥測等全局點位。整體架構圖如下圖所示:

31.jpg

  分享最后,羅嘉黎老師也向與會者毫無保留地分享了構建全鏈路可觀測性的Todo list:

  1.后臺/前端調用指標告警—無侵入接入

  2.Mysql/Redis等存儲層指標告警—無侵入接入

  3.自定義指標告警—業(yè)務側埋點

  4.日志類數據通過中間件打印清楚上下文信息(比如appID,ip,返回碼等等)

  5.開源日志庫自動將traceID注入日志—無侵入接入

  6.OpenTelemetry/Skywalking等開源協(xié)議分布式追蹤能力—無侵入接入

  7.通過壓測工具去觀測以上Metric、logging、Tracing數據的情況

  值得一提的是,這其中只有3、4兩點需要業(yè)務上報數據,其他均可通過云服務或開源產品無侵入接入。

  日流量千億的云原生網關探索和實踐

  API7.ai CEO,Apache APISIX PMC主席,騰訊云TVP溫銘帶來了題為《日流量千億的云原生網關探索和實踐》的主題演講。

  在開始演講前,溫銘老師帶我們回顧了 API 的背景,他表示開發(fā)模式已經從代碼優(yōu)先轉變?yōu)榱?API 優(yōu)先的模式。這個趨勢背后引發(fā)了一些開發(fā)模型的轉變,涉及到前端、后端、測試等方方面面的問題,這是他創(chuàng)辦 APISIX 的原因。

  APISIX 作為一個 Apache 頂級開源項目,除了社區(qū)活躍、反饋及時,生態(tài)擴展豐富,同樣具備領先的技術能力,無論是順應潮流的云原生架構,還是全動態(tài)設計,運維方便,亦或是插件模塊化管理、配置可插拔、內置高可用和無狀態(tài)設計等技術特性,都給予用戶以最大的便利性。

32.jpg

  溫銘老師解釋道,隨著IT技術的高速發(fā)展,云原生技術的進一步下沉,也對API網關帶來了不小的挑戰(zhàn),總結下來基本上有以下幾個方面:

  多語言與低代碼:降低了開發(fā)者入門成本,豐富用戶選擇,同時提升產品交付與協(xié)作效率;

  流量統(tǒng)一:統(tǒng)一流量即統(tǒng)一技術棧,降低公司運營成本,加速企業(yè)數字化轉型;

  數據安全:API 網關作為內外輸送點,在對隱私信息的數據把控上應該做到更加地安全與防護。

  在這樣的挑戰(zhàn)下,APISIX憑借強悍的技術實力,也幫助國內多個互聯(lián)網大廠實現(xiàn)了云原生網關的升級改造工作,其中的典型代表就是新浪微博和愛奇藝。

  新浪微博原架構痛點是升級步驟長、對服務進行增、刪、改或跟蹤問題時,不夠靈活且難以排查問題。通過遷移到APISIX,借助全動態(tài)、高性能等特性,加上定制化的開發(fā),深度融合進入了新浪微博的業(yè)務系統(tǒng)中。

33.jpg

  愛奇藝的原架構痛點是部署臃腫、同步效率低、高可用難度大。隨著用戶對視頻內容的需求持續(xù)增長,愛奇藝對 APISIX 滿足大流量、性能穩(wěn)定的需求凸顯出來,滿足了其日漸增長的業(yè)務需求。

34.jpg

  除以上兩個企業(yè)案例以外,溫銘老師還提到了WPS的用例,以上三家企業(yè)與 APISIX 形成了良性的互補,一方面 APISIX 滿足了其業(yè)務需求,另一方面三家企業(yè)也為APISIX社區(qū)回饋了諸多應用場景與使用反饋。

  溫銘老師最后表示,APISIX 未來將順應云時代的發(fā)展潮流,推出與云廠商的集成版本。未來將會有APISIX在騰訊云上的托管版本,如果用戶的服務在云上,可以省去安裝、運維、升級等步驟,只需直接使用云上服務即可滿足業(yè)務需求。

  圓桌對話丨云原生會讓我們失業(yè)嗎?

  騰訊開源聯(lián)盟主席、FinOps基金會董事單致豪;金蝶我家云技術總監(jiān)金向平;騰訊云容器技術專家孟凡杰;API7.ai CEO,Apache APISIX PMC主席,騰訊云TVP溫銘;招商局集團有限公司數字化中心技術專家、騰訊云TVP山金孝等大咖圍繞云原生會讓我們失業(yè)嗎的話題進行了深入探討。

  單致豪:云原生技術降低了開發(fā)者的工作量和難度,抽象掉了很多底層的技術,我覺得不僅不會讓整體的崗位減少,反而會隨著難度的降低讓更多的人參與進來,成為開發(fā)者。去年GitHub的數據顯示,全球開發(fā)者數量已經達到了7300多萬,一年間增加了1600萬。CNCF也有類似的報告,云原生開發(fā)人員的數量也在持續(xù)上升,過去一年增加了30多萬達到680萬的規(guī)模。

  我個人覺得云原生和開發(fā)者的關系是一個良性的互動,共同促進的關系。另外,Linux基金會的下一代架構基金會成立云開發(fā)這樣的技術組,構建低代碼和無代碼的框架、平臺和標準,通過這樣的方式讓更多的人成為開發(fā)者。隨著更多的開發(fā)者融入進來,我覺得越是資深的開發(fā)者越不會失業(yè)。

  金向平:我們在新的方式下工作,無論開發(fā)還是運維都跟以前不太一樣,但崗位不但沒有減少,反而增加了。以前的開發(fā)者像建筑工人,是碼代碼的?,F(xiàn)在的開發(fā)者像裝修房子的,房子越建越多,開發(fā)者崗位也就越來越豐富。

  新形勢下,業(yè)務開發(fā)人員要更加鉆研業(yè)務的處理,才能給客戶創(chuàng)造更多價值,就能創(chuàng)造更多好用的企業(yè)產品。云原生技術的出現(xiàn),使得開發(fā)者站在了巨人的肩膀上,我們可以看得更遠,去研究物聯(lián)網、生態(tài)、信息系統(tǒng),利用這些技術幫助客戶快速搭建安全可靠的IT服務,技術人員也要在這種新形勢下提升自我能力,實現(xiàn)轉型。

  孟凡杰:汽車出來之前,主要的交通工具是馬車。大家擔心的是原來這些趕馬車的人會不會失業(yè),這跟今天的處境是一樣的。我覺得任何一次的技術迭代,都會引發(fā)類似的討論。我們不能以一種靜態(tài)的眼光看待這個世界,自動化能力的提高,并不一定意味著人員的減少。我們所面臨的的場景,所要解決的問題已經完全不一樣了。我們追求效率的水平在不斷膨脹,要解決的問題也在變得更加復雜,這背后的需求是在持續(xù)增長的,任何技術的迭代讓我們完成了一些以前不敢想象的工作,也就自然會帶來一些新的崗位。

  云原生技術現(xiàn)在的大行其道,會創(chuàng)造更多崗位,比如過去你是一個運維,只做一些工單處理的操作工作。有了自動化能力以后,你就轉變成了一個DevOps人員,就是一樣的道理。我們都說產業(yè)升級,其實個人也需要去做升級來適應新的時代。

  溫銘:其實大家從一個更長的角度來看,數字化進程是在加速的。越來越多的東西都放到了互聯(lián)網上,部署方式也從私有機房搬到了公有云上,面臨著更多樣的場景和需求,這并不因為基礎設施的便利性就會減少。恰恰相反的是,隨著基礎設施的便利性,越來越多的企業(yè)會加快數字化和云原生的進程。

  很多企業(yè)已經是云原生的架構了,但更大部分的公司還沒有完成自己的核心業(yè)務遷移上云的進程,在這個歷史的潮流趨勢下,必然會帶動一些新的商業(yè)機會,也會衍生出更多的開發(fā)者崗位需求。我覺得云原生恰恰只是一個開始,而非蓋棺定論對開發(fā)者的終結之時。

  結語

  云原生領域在過去的幾年間,經歷了喧囂的炒作,經受了疫情的洗禮,經過了技術的蟄伏,終于迎來了走向規(guī)模化落地的進程。不管是互聯(lián)網企業(yè)對云原生技術應用的花樣百出,還是傳統(tǒng)企業(yè)對云原生技術人才的求知若渴,都讓云原生從理念變?yōu)榱爽F(xiàn)實。

  云原生向來是一個事實標準說話的行業(yè),TVP希望在行業(yè)標準形成的過程中, 能夠給國內企業(yè)、開發(fā)者帶來先進的云原生技術趨勢解讀,也能將國內具有代表性的云原生技術實踐案例通過開源社區(qū)、基金會、TVP們帶出國去。

  第四屆 Techo TVP 開發(fā)者峰會「云以致用,智效合一」順利落下了帷幕,但關于云原生的思考卻仍在每個開發(fā)者的心頭燃燒著。

(免責聲明:本網站內容主要來自原創(chuàng)、合作伙伴供稿和第三方自媒體作者投稿,凡在本網站出現(xiàn)的信息,均僅供參考。本網站將盡力確保所提供信息的準確性及可靠性,但不保證有關資料的準確性及可靠性,讀者在使用前請進一步核實,并對任何自主決定的行為負責。本網站對有關資料所引致的錯誤、不確或遺漏,概不負任何法律責任。
任何單位或個人認為本網站中的網頁或鏈接內容可能涉嫌侵犯其知識產權或存在不實內容時,應及時向本網站提出書面權利通知或不實情況說明,并提供身份證明、權屬證明及詳細侵權或不實情況證明。本網站在收到上述法律文件后,將會依法盡快聯(lián)系相關文章源頭核實,溝通刪除相關內容或斷開相關鏈接。 )