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关于云计算:中小企业掀起减碳潮上云提高产品绿色竞争力

中小企业节能减碳需要正进入暴发期。4月22日世界地球日，近2000家中小企业已接入阿里云碳排放优化核算平台“能耗宝”，通过光伏装机和算法优化全年节俭4.3亿度煤电，相当于缩小44万吨碳排放。其中，浙江、广东及江苏的中小企业走在减碳前列。《“十四五”促成中小企业倒退布局》提出，将中小企业绿色倒退作为一项重点工程来抓。业内人士指出，中小企业以后碳排放次要起源为应用电能，属于“范畴2间接排放”，特地是造纸、印染、纺织等高能耗制作企业。中小企业规模小、数量多、碳核算成本较高，短期内进入零碎监管和碳排放交易市场的几率并不大。但中小企业有强烈的升高能耗老本的需要，同时作为头部品牌供应链的重要局部、“出海”贸易的重要主体和上市公司，碳脚印、ESG披露的需要在一直加强。这些因素都推动了中小企业对节能减排数字技术的踊跃拥抱。在“碳达峰、碳中和”大背景，能耗宝基于通过大数据计算及人工智能技术，联结权威双碳咨询机构及绿色金融等优质资源，如何帮忙企业核算碳排放量、制订节能降碳计划、布局碳中和门路。去年，阿里云推出碳排放优化核算平台“能耗宝”。“通过云上调用的简略模式，能让中小企业把握开箱即用的数字技术，真正做到精细化节能减排。”阿里云能耗宝产品负责人周文闻示意。据介绍，接入“能耗宝”后，企业对用电量散布高深莫测，可实时在线测算碳排放。同时，基于阿里云数据+AI的能力，能耗宝通过自学习节能控制算法帮忙企业优化暖通空调能耗，算法带来的均匀节能率达到10%。利用“能耗宝”，企业踊跃进行碳排放的优化和核算位于杭州的华正新材是“专精特新”企业，旗下的华聚复合材料每年生产40万平方米蜂窝板，销往20多个国家地区。华聚总经理刘宏生介绍，厂区利用“能耗宝”进行用能比对剖析、异样用能辨认、节能措施举荐，辨认如重点能耗设施关停不及时、尖峰用电占比过低等问题。据“能耗宝”核算，单在华聚新材料厂区内，能耗优化算法可实现年度节电17万度，减碳量120多吨。同时，通过厂区内的光伏发电，年发绿电 221万度, 减碳量1500多吨。特地值得一提的是，华聚通过环保新资料的研发，推出了轻量化车厢。“能耗宝”在线碳脚印核算显示，该产品每年可缩小碳排放量近3万吨。“国内外汽车行业对碳披露要求一直进步，在线碳脚印核算及认证对加强咱们产品的绿色竞争力很有帮忙。” 杭州华聚复合材料通过碳脚印认证，进步产品绿色竞争力广东也是中小企业接入“能耗宝”最多省份之一。据生物质发电企业广州新科迪科技总经理王亮介绍，生物质发电带来的减碳量能够在碳交易市场流通，但过来碳资产数据只能做到“一年一更”，审核流程十分繁琐。通过“能耗宝”将数据上云后，碳账户做到了实时更新、实时查阅。目前，新科迪已参加到国内碳交易市场中，每年通过生物质发电所得的上亿度清洁能源都能够转化成企业的碳资产。在“能耗宝”上，近2000家中小企业已顺利跨出了节能减碳的第一步，全年碳减排总计达44万吨。“用户增长超出咱们的预期。这阐明，中小企业有很强的节能减碳的需要，只是过来不足数字化伎俩。一旦技术上和老本上的门槛升高了，他们就会成为减碳的排头兵。”周文闻示意，其中还有不少是国家级和省市级的“专精特新”企业。随着数字化减碳利用的上线，更多企业也退出能源“自产自销”的行列。阿里云走漏，有200多家企业在用上能耗宝后，意识到清洁能源的经济效益和社会效益，很快在厂房和园区的屋顶装上了光伏。去年12月，阿里巴巴公布《阿里巴巴碳中和口头报告》，承诺在本身经营和供应链之外，到2035年带动生态累计减碳15亿吨。外界普遍认为，作为技术驱动的平台公司，其可能带动的全社会独特减碳的后劲，远大于本身减碳局部。接入能耗宝，企业对用电量散布高深莫测能耗宝为企业提供用电优化倡议，算法优化的无效减碳率为10% 原文链接本文为阿里云原创内容，未经容许不得转载。

关于云计算:企业应如何看待云锁定

技术采纳和供应商锁定之间存在差别。技术采纳是有引力的，但供应商锁定对企业会产生较大影响。 1、技术采纳的晚期阶段两三年前，企业购买的所有技术都是专有的。技术抉择是供应商抉择，供应商抉择也是技术抉择——它们是雷同的。如果企业不是本人构建软件（在过后是一个真正迟缓而艰巨的过程），则必须从供应商那里购买它并领取许可费用 - 并心愿它依照其预期（以及供应商所说）的形式工作。如果该软件没有达到宣传成果，企业也不得不忍耐它或从新开始寻找代替计划。这导致了企业的极其激进行为。任何技术失误都可能导致成本上升。企业能够通过白皮书、客户和同行参考、分析师征询以及行业杂志等渠道理解相干信息。这迫使供应商在软件销售之前披露尽可能多的信息。 2、开源扭转了世界随着开源软件的呈现，客户扭转技术变得更加容易。不足软件许可老本缩小了改革的阻力。应用开源，采纳和学习新技术依然须要老本，但还有另一个暗藏的劣势。应用开源软件，供应商无奈锁定企业客户。企业会有很多抉择。如果只有一个供应商销售对特定开源代码的反对，企业依然能够抉择来到该供应商。购买能够本人反对的软件，甚至能够花钱请参谋来反对它。实际上，开源断开了技术抉择和供应商抉择。企业采纳什么技术，以及抉择从谁那里采纳它是两个齐全不同的抉择。此外，这些抉择具备显著不同的危险和回报。 3、技术采纳与供应商锁定供应商锁定的历史并不边远，人们认为决定应用特定的开源技术是一种锁定，但事实并非如此。开源技术必定有采纳老本，这会产生引力，但引力和锁定是两个截然不同的概念。做出任何抉择都有重力。做出技术抉择具备更大的重要性。然而，当企业管理者犯错时，重力并不能阻止其放弃决定。老本自身并不是锁定的。例如，假如企业做出应用开源我的项目来解决数据存储问题的技术决策。大概在我的项目进行到一半时，企业意识到该技术无奈满足其需要，因而必须寻找代替的开源我的项目，投入工夫学习和部署它，并在采纳这个新我的项目时冒另一个危险。那不是锁定。锁定带来的负面影响更加蹩脚。锁定是指只有一家供应商能够提供企业采纳的技术解决方案。锁定是指企业想保留技术，但解脱供应商。即便在 2022 年，有时企业也必须遵从供应商锁定。有时，专有解决方案的确是惟一可行的抉择。例如，在制造业等行业，供应商锁定依然是失常的。在这种状况下，倡议应用所有为避免谬误决策而开发的审查流程（RFP、分析师征询、客户参考等）。 4、云计算是否会有不同？在云中租用硬件和应用更高层的云服务是两件齐全不同的事件（硬件 1.0 与硬件 2.0）。在硬件和软件堆栈的不同局部，技术采纳老本可能会有很大差别。云供应商是否真的会在软件畛域获胜还有待察看，但他们正试图像最后的硬件供应商那样爬上堆栈。在硬件 2.0 的状况下，服务器在云中租用并通过 API 进行配置。将虚拟机从一个云提供商迁徙到另一个云提供商的转换老本相当于学习一个新的 API 进行配置。Ansible 和 Terraform 等工具能够通过为企业提供跨这些 API 的繁多技术层来进一步升高这些老本，从而简直齐全打消任何供应商锁定。这种状况下的老本与采纳开源软件十分类似。当然，有采纳老本，但没有许可费。企业从每个云提供商处取得的最终产品在性能上简直雷同。Arm、GPU 等存在一些差异化，但这是硬件供应商多年来所做的失常差异化。更高级别的云服务是不同的。Amazon Kinesis、Amazon DynamoDB 和 AWS Lambda 等云服务，甚至 Azure DevOps Pipelines 和 GitHub Actions 等工具，都与租用虚拟机齐全不同。因为这些服务中的每一项，以及单个利用程序运行所需的这些服务的简单组合，都只能从一个供应商处取得，因而咱们又回到了相似于之前的许可老本的额定老本。总之，这组简单的服务相当于典型的供应商锁定。如果企业想要这样将其技术抉择和供应商抉择固有地分割在一起，企业应该具体征询律师、RFP 和分析师。云供应商是否会走之前硬件供应商的路线，并被开源软件初创公司所取代？蹩脚的技术抉择和供应商锁定是两个截然不同的危险。如果企业疾速采纳技术，试图取得冒险的回报，则会做出一些蹩脚的技术抉择。做出蹩脚的技术抉择通常无奈防止，企业应理解这些技术之后，更好地做出新的抉择。蹩脚的供应商抉择不是策略投资。因为开发范式和工具中的绝大多数翻新都是通过开源开发的，因而企业采纳将其锁定在繁多供应商中的技术简直没有什么益处。

关于云计算:焱融科技在高性能全闪文件存储系统设计的思考

在云计算和大数据时代，企业数据总量呈现出激增的趋势，尤其是在人工智能、主动驾驶和 GIS 天文测绘等翻新技术畛域。其中，值得注意的是非结构化数据的增长尤为惊人。目前非结构化数据的内容占据了以后次要的数据增长量。依据国际数据公司（IDC）预测，到 2023 年，中国的数据量将达到 40zb，其中 80% 超过是非结构化数据，同时非结构化数据的增长速度也会远远超过结构化数据。由此可见，企业用户对于高性能存储的需要愈发强烈。家喻户晓，高性能存储离不开硬件技术的反对。以后，曾经呈现了为新一代性能型全闪分布式存储，提供更高性能存储的裸金属服务器，不仅降级了处理器的工艺及架构，反对更多的核数、更高的主频，帮忙企业用户实现性能、算力的一直晋升，更是全面提高了 DDR 通道及 PCIe 通道的扩展性。目前看来，无论是从第一代 InfiniBand 到 40Gb/s、56Gb/s 和 100Gb/s，还是当初的 200 Gb HDR InfiniBand 技术，都在一直发明更高的数据吞吐量记录，为高性能计算、人工智能、云计算、存储等泛滥数据密集型利用提供当先的效率和可扩展性。同时，随着 SSD 技术的倒退，NVMe 也因高性能、低延时、低功耗、兼容性高和逐步升高的价格等劣势，而被广泛应用。在硬件疾速迭代的同时，软件技术也受到了肯定的良性影响，如 SPDK、io-uring、DPDK、RDMA 等技术。实际上，想要构建高性能全闪存储系统，并不只是简略的高性能硬件和软件重叠，而是须要对存储的零碎框架进行从新设计。同时，文件存储系统的性能指标，咱们具体指的是元数据性能和数据性能。为此，咱们在零碎设计之前，次要会思考以下几个方面：网络提早无锁队列网络 RPC 与存储 IO 模型上下文切换内存零拷贝就目前而言，CPU 架构在进行疾速地迭代，架构降级带来的就是更高的 CPU 性能。在同代平台中，主频和外围就间接决定了 CPU 的性能下限，尽管主频无奈大幅度晋升，然而外围数能够较容易地晋升。在理论业务中，在多核场景下的“锁”，对性能限度很大，如无锁队列单 core 能够提供百万级的能力，并且能够实现随着 core 数量的减少，而线性晋升。然而如果引入了锁，不仅会将零碎整体性能限度在单 core 以下，而且随着外围数的晋升，性能反而会逐渐升高。常见的网络 RPC 模型是基于 epoll + 线程池的实现，一旦陷入到这种架构中，单个存储节点的性能就很难有所突破。尽管网络 RPC 模型在实践上十分优良，然而在理论高性能场景中，它并不适合。工作工作从 A 队列转移到 B 队列，肯定概率是从一个 core 调度到另一个 core 上。在转移过程中，唤醒的提早开销、上下文切换的开销，其中产生的提早很难保障。很多开源网络 RPC 组件，和一些基于软件模仿实现的存储 Target 计划，很容易呈现性能瓶颈显著，单节点根本在 50W IOPS左右。再加上一些外部性能逻辑的限度，很多文件存储单节点仅能提供 40W IOPS，对于全 SATA SSD 节点可能根本施展硬件性能性能，但对于 NVMe 节点，则会呈现性能重大节约的问题。 ...

关于云计算:Kubernetes-中数据包的生命周期-第-3-部分

本文翻译自：Life of a Packet in Kubernetes — Part 3 [1]作者：Dinesh Kumar Ramasamy 本文在原文的根底上做了适当的批改，如有疑问请查阅原文。本文是 Kubernetes 中数据包的生命周期系列文章的第 3 局部。咱们将探讨 Kubernetes 的 kube-proxy 组件如何应用 iptables 来管制流量。理解 kube-proxy 在 Kubernetes 环境中的作用以及它如何应用 iptables 来管制流量十分重要。本文蕴含以下章节： 1.Pod-to-Pod2.Pod-to-External3.Pod-to-Service4.NodePort（External-to-Pod）5.External Traffic Policy6.Kube-Proxy7.iptables 规定解决流程8.Headless Service9.Network Policy1 Pod-to-Podkube-proxy 不会参加 Pod 之间的通信，因为 CNI 会为 Node 和 Pod 配置所需的路由。所有容器都能够在没有 NAT 的状况下与其余容器进行通信。所有节点都能够在没有 NAT 的状况下与容器通信（反之亦然）。留神：Pod 的 IP 地址不是动态的（动态 IP 有多种配置形式，但默认配置不保障动态 IP 地址）。当 Pod 重启时，CNI 会为 Pod 调配一个新的 IP 地址，因为 CNI 不会保护 Pod 和 IP 地址之间的映射关系。另外，通过 Deployment 形式部署的 Pod 的名字也不是动态的。 ...

关于云计算:多云VS天空计算企业应如何选择云计算战略

在多云和天空计算之间进行抉择时，企业管理者必须首先理解抉择的老本和收益。如何应用云计算将是企业的应用程序策略架构和布局中的一个重大决定，而多云正日益成为云架构师构建高端、以云为核心的企业应用程序的风行抉择。如果曾经决定了多云策略，则必须确定哪种类型的多云策略最适宜本人的应用程序。这个决定可能不像设想中那么明确。 1、多云策略的类型一般来说，多云是一种应用多个云提供商部署单个应用程序的策略。例如，如图所示，一个应用程序能够同时部署到 Amazon Web Services (AWS) 和 Google Cloud Platform (GCP)，并利用这两组云服务。图1 部署到多个云提供商的应用程序然而应用每个云提供商的应用程序是为了什么？这取决于应用多个提供商的决定是如何做出的。为什么要跨多个云提供商部署应用程序？通常，没有做出正式决定，应用多云的抉择是偶尔产生的。这在刚接触云或不足云技术的公司中尤其常见。例如，一组工程师决定应用 AWS 服务，例如 Amazon S3。另一组在另一天决定应用 GCP 服务。服务团队可能会决定他们须要在另一个云提供商的服务中部署服务能力，不同的团队可能会做出不同的决定。尽管应用多个云提供商的确有劣势，但很少像这样随机或随便应用它们。然而，这却是一种常见的模式。 2、应用 polycloud 进行云专业化侥幸的是，企业通常是有打算地应用多云。随着云的成熟，云提供商正在创立更简单的服务。这些服务是专门的，旨在与其余云提供商提供的等同服务竞争。每个云提供商都有本人的特长，而且他们在这些畛域提供的服务通常比其余云提供商的等同服务更好。依据要应用的服务，该服务的最佳版本可能因云提供商而异： Microsoft Azure 专门提供 Windows Server 操作系统。Microsoft、Google 和 AWS 都领有杰出的人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 服务。AWS 领有同类最佳的对象存储服务，价格低廉且反对超大型数据集 (S3)。Azure 提供了高质量和高度集成的开发工具。GCP 专门从事 Kubernetes 服务部署。AWS 专一于无服务器性能。最终后果是为了应用最好的云服务——一个应用程序能够逾越多个云环境。应用程序可能应用 Amazon S3 进行对象存储，应用 Amazon DynamoDB 进行数据库，应用 GCP 进行 Kubernetes 集群治理，应用 Azure 治理 Microsoft Windows Server 实例，最初依赖 Google 的 AI 性能。 ...

关于云计算:算力如何升级天翼云这么干

信息是以后社会的黏结剂，是不可或缺的生产因素，而海量的数据对云计算提出了更大的挑战，导致云计算的竞争也在继续升温。差异化布局早在2020年底，天翼云造成全栈云产品体系，2021年进一步向垂直行业和属地深入，将资源及服务团队下沉到地市，属地云业务快速增长，为天翼云实现了新的增长级。天翼云目前已承载超过20个省级政务云，超过300个地市级政务云，参加超过1000个智慧城市我的项目。天翼云正在以“2+4+31+X+O”为资源池策略发力层次化布局，致力打造5G+云+AI新动能，而将来也将凭借云网交融的当先劣势，整合在云、网、数、智、安五方面的能力，构建一套云网交融的体系，为客户提供数字化转型服务。继续翻新是倒退基石以后，云计算产业正处于疾速倒退并向行业头部集中的过程。通过多年倒退，尽管服务器等硬件性能越来越弱小，数量越来越多，但算力仿佛永远不够用。只有继续翻新，扩充规模与晋升技术能力一直满足市场需求。“算力虽还处在飞速发展的阶段，但曾经发生变化，一是老本，二是异构”天翼云副总经理兼首席技术官广小明提到。算力需要次要来源于两个方面，一是传统算力的需要还在减少，二是业务多样性对架构提出了多样化的新算力要求。要满足算力，一是要优化，二是要部署新算力。优化是将在CPU上进行计算解决的数据分流卸载，因为云计算是一个超大规模的产业，如果通过翻新能将效率进步一个百分点，算力就会失去惊人的开释，具备很强的性价比。天翼云与英特尔联结研发的可灵便优化服务器CPU的智能网卡，将其与天翼云的裸金属服务器联合后，将远超过通用虚构服务器的性能，这也是架构适应业务所须要的扭转。将算力优化并提供适应丰盛场景的算力类型，也并不代表着能够“躺平”。要将算力真正发挥作用 “还要整合与下沉”广小明说道。天翼云与英特尔联手优化架构，将算力交融利用于客户的业务场景，买通了客户对算力的最初一公里需要。 “交融与下沉，也就是将云网一体化算力等新型基础设施与边缘侧客户业务协同，服务千行百业”英特尔运营商事业部中国区技术总监侯志强说道。企业做数字化转型用的伎俩就是云计算、大数据、AI，但每个行业都有本人的一些特点，所以要去做数字化转型，就要深刻千行百业去做更深刻的联合。云网交融赋能千行百业面对千行百业数字化的转型，天翼云既是助力也是推力。服务好客户，帮忙客户产生切实的价值，市场口碑就能失去积攒。天翼云云网交融体系，将会催生出更多数字“果实”。目前，在智慧交通畛域，天翼云有应答枢纽级交通场景的解决方案。广州市的重要枢纽机场高速公路上，天翼云协同高速打造了国内首个无感通行收费站，造成了边、云、网、智一体化的解决方案，实现了无感通行。在民生畛域，天翼云也深刻其中。基于惠三农线上服务综合平台，天翼云与中储粮打造了在线售粮预约平台，在App首页依据手机定位就能显示最近粮库列表。农民可依据粮库信息预约卖粮，实现“粮出手、钱到账”的实时结算和全过程监督。天翼云通过与合作伙伴的凋谢单干进一步实现技术创新，如弹性裸金属、智能网卡、SD-WAN等，单方携手促成云网交融，晋升服务外围竞争力。将来的天翼云也将以更好的云计算服务全面赋能千行百业，推动数字中国建设砥砺前行。

关于云计算:为-GPU-而来焱融科技推出新一代全闪分布式文件存储产品

随着“东数西算”工程全面开启，打造全国算力一张网按下了“快进键”，国家、企业都开始关注算力布局中的时机和挑战。数据中心作为算力的物理承载，是数字化倒退的要害基础设施。然而，GPU 集群往往须要解决超大模型和宏大的数据，以后的 GPU 服务器本地硬盘曾经无奈满足如此大量的数据存储需要。与此同时，目前市场上支流的全闪存储产品状态大多是提供块存储服务，而针对须要分布式文件存储高性能场景的全闪存储产品并不多见。据 Gartner 报告预测，到 2025 年全闪存储市场份额将晋升至 57%；同期寰球非结构化数据容量的 60% 也将部署为分布式存储。纵观寰球存储倒退市场后，咱们能够预感，将来全闪存储才是存储行业的倒退方向。为了保障算力基础设施的稳步发展和满足市场对全闪分布式文件存储的需要，焱融科技针对高性能计算场景，推出全新的企业级全闪分布式文件存储一体机焱融追光 F8000X 系列（以下简称：追光 F8000X）。追光 F8000X 搭载了第三代 AMD EPYC 计算平台和焱融高性能分布式文件存储系统 YRCloudFile ，采纳全 NVMe SSD、InfiniBand 高速网络，实现了单存储节点达到 40GBps 以上，2,000,000 IOPS，以极高性能充沛开释数据后劲。同时，业内当先的智能数据分层性能，不仅能保障高性能输入，同时还可兼顾数据存储经济性，进一步减速 HPC、人工智能、生信剖析、主动驾驶等高性能计算利用场景的存储降级。卓越性能体现，轻松应答 GPU 高速计算场景下的数据问题焱融追光 F8000X 采纳了分布式架构，从“分布式并行文件系统、网路数据传输、物理存储”三方面提供了全方位的优化降级：在分布式并行文件系统层面，首先焱融科技针对 AI 和 HPC 场景下的海量小文件问题，提出了横向程度扩大的解决方案，把单点的 MDS 集群化，采纳动态子树+目录 Hash 两者联合的形式，实现了元数据的散布存储，从而通过扩大元数据节点，反对百亿级别的文件数量，极大晋升了元数据的检索性能。其次，焱融科技极大水平保障了大文件 IO 的吞吐性能，将控制流和数据流（即元数据和数据存储）拆散，无效缩小对 MDS 更新频率的同时，大幅提高 IO 性能。同时，为了进步小文件 IO 拜访性能，焱融科技采纳小文件内联、元数据缓存、文件信息 KV 化等技术手段，保障了 AI 场景中大量只读小文件的训练性能。最初针对目录热点问题，焱融科技通过减少虚构子目录的形式把热点摊派到集群中所有的元数据节点，不仅解决了元数据热点问题，同时也解决了单目录下文件数量问题。通过减少虚构子目录使单目录能够撑持 20 亿左右的文件数量，并且能够依据虚构子目录的数量灵便调整。在网路数据传输层面，焱融科技在高性能分布式存储里实现了 RDMA 传输的性能，反对通过 InfiniBand、RoCE 或 TCP 来实现客户端到存储服务端的数据交互，以及存储集群服务器之间的数据传输。在物理存储层面，追光 F8000X 采纳了全 NVMe SSD 构建物理存储空间，并基于 NVMe 存储架构做出的深度优化，充沛开释了 SSD 性能，不仅升高了提早，进步了 IOPS 和吞吐量，同时加强了服务器解决并发申请的能力。 ...

关于云计算:企业如何选择最佳云服务提供商

以后的企业依附云服务来加强其经营中的基础设施（网络、存储、数据库）、服务或软件。该基础架构反对性能、灵活性、翻新、可扩展性并降低成本。寰球疫情减速了数字化转型。大多数企业转向应用云，以满足近程工作对其客户体验和反对系统可靠性的需要。Gartner 预测，到 2026 年，私有云的使用率将从 2021 年 17% 增长至超过 45%。云计算是应用联网计算机在互联网上提供服务。云平台或CSP（云服务提供商）是提供云计算服务的第三方，用于构建私有云、提供按需云服务、管制公有云。AWS（亚马逊网络服务）是以后最受欢迎的云服务提供商。它约占云市场份额的 32%。 1、云计算的类型这三种云计算类型对于云服务的实现很有用。云计算架构或模型包含： 1）公有云它是单个企业用来拜访云计算服务的模型。该企业须要承当此公有云的治理老本。 2）公共云它通过互联网提供云计算服务。第三方云服务提供商领有公共云。 3）混合云它是公共云和公有云的混合体。 2、云服务的类型任何云服务提供商都能够租用和提供四种次要类型的云、性能、服务或策略。它们包含以下内容： 1）IaaS（基础设施即服务）服务器、存储、VM（虚拟机）、操作系统、具备其余资源的网络的保护、所有权和配置对企业很有帮忙。它们帮忙构建和治理数据存储、操作系统和网络基础设施。这些示例包含 Microsoft Azure 和 AWS（亚马逊网络服务）。 2）平台即服务（PaaS） PaaS 提供了一个环境或平台来开发、测试、交付和管理软件，包含存储、服务器、数据库和网络。 3）无服务器计算加强 PaaS，无服务器计算带来了额定的服务来解决基础设施治理和服务。它们包含设置、服务器保护和容量。 4）软件即服务（SaaS）软件提供商将托管和交付这种类型的软件应用程序。它还将其基础设施提供给在线互联网用户。 3、应用云服务提供商的劣势因为来自竞争的微小市场压力和高消费者需要，企业必须寻找变得麻利和灵便的办法。云平台有助于降低成本并刺激翻新。以下是企业应用云服务的次要起因。 1）服务很便宜即用即付定价使这些服务变得便宜，因为企业只需在须要时为带宽或服务付费。这些服务还升高了能源和外部 IT 老本（IT 工夫和资本投资）。这些都能够进步员工的生产效率。 2）高速依附 IT 资源和扩大局部或全副基础设施所需的便宜办法可升高带宽需要。 3）近程数据和备份云服务能够用作备用备份打算，以避免电源、自然灾害和其余故障。大多数 CSP 在备份打算中创立冗余以避免区域中断。 4）服务器操作系统软件更新和补丁服务提供商负责更新软件，包含安全更新和定期更新。 5）可靠性云服务应用的减少和强烈的竞争使可靠性和性能成为关键因素。所有应用云服务的企业都依赖于全天候反对和更长的失常运行工夫。 6）流动性云计算提供对服务和数据的拜访，以随时随地提供工作反对。随着以后混合和近程工作的倒退，这种需要十分迫切。 7）微小的存储容量应用本地服务，会限度企业能够保护或购买的基础设施。如果应用云服务，只需购买以后须要的货色。 8）疾速部署和开发随着新基础设施的构建提早，企业可能会迅速从设计到开发中抉择一个想法。无服务器和 PaaS 云服务提供残缺的开发工具和服务，包含调试和测试环境。疫情下的企业、社会和经济影响将始终是云服务采纳和数字翻新的催化剂。 4、应用云服务时将面临的挑战以下是企业在抉择应用云服务时将面临的挑战： ...

关于云计算:开源之夏-2022-重磅来袭欢迎报名-KubeSphere-社区项目

关于云计算:OpenFunction-成为-CNCF-沙箱项目使-Serverless-函数与应用运行更简单

2022 年 4 月 27 日，青云科技容器团队开源的函数即服务（FaaS: Function-as-a-Service）我的项目 OpenFunction 顺利通过了云原生计算基金会 CNCF 技术监督委员会（TOC）的投票，正式进入 CNCF 沙箱（Sandbox）托管。这就意味着 OpenFunction 失去了云原生开源社区的认可，同时通过进入 Sandbox 能够进一步保障我的项目的中立性，开发者以及合作伙伴等都能够参加我的项目建设，独特打造新一代开源函数计算平台。这曾经是青云科技容器团队发动的第三个进入 CNCF 的我的项目了。早在 2021 年 7 月份青云科技就将 Fluent Operator 我的项目捐给 Fluent 社区成为 CNCF 子项目，大大降低了 Fluent Bit 和 Fluentd 用户的应用门槛；同年 11 月份，负载均衡器插件 OpenELB 退出 CNCF Sandbox，帮忙私有化环境更便捷地对外裸露服务。目前能够在 CNCF Landscape 的 Serverless 版块中找到 OpenFunction 我的项目。我的项目介绍OpenFunction 是一个现代化的函数即服务（FaaS: Function-as-a-Service）我的项目，它可能帮忙开发者专一于他们的业务逻辑，而不用放心底层运行环境和基础设施。用户只需提交一段代码，就能够生成事件驱动的、动静伸缩的 Serverless 工作负载。 OpenFunction 引入了很多十分优良的开源技术栈，包含 Knative、Tekton、Shipwright、Dapr、KEDA 等，这些技术栈为打造新一代开源函数计算平台提供了有限可能： Shipwright 能够在函数构建的过程中让用户自由选择和切换镜像构建的工具，并对其进行形象，提供了对立的 API；Knative 提供了优良的同步函数运行时，具备弱小的主动伸缩能力；KEDA 能够基于更多类型的指标来主动伸缩，更加灵便；Dapr 能够将不同利用的通用能力进行形象，加重开发分布式应用的工作量。从架构图上能够看出，OpenFunction 蕴含了 4 个外围组件： ...

关于云计算:ECA-认证备考指南

ECA 简介ECA（Elastic Certified Analyst，Elastic 认证分析师）是 Elastic 针对 Kibana 进行数据可视化和剖析而设计的一门考试。考试费用 300 美金，考试时长 2 小时，2022 年 4 月 28 号之后降级为 7.15 版本，我这次考的是 7.6 版本。考试纲要及常见问题考试纲要：[Elastic Certified Analyst Exam [1]](https://www.elastic.co/cn/tra...)，其中标注了 7.6 和 7.15 两个版本考点的变动。在 ECA 考试中次要考查 3 个局部：搜寻数据：通过 KQL（Kibana Query Language，Kibana 查询语言）或者过滤条件搜寻数据。可视化数据：创立 Area, Line, Pie, Len, Map, TSVB 等图表展示数据。剖析数据：给定一个问题，通过创立图表或者机器学习作业取得答案。常见问题：[Elastic Certification FAQ [2]](https://www.elastic.co/cn/tra...)。备考材料1.Elastic 官网提供的备考视频，演示了考试环境：[Preparing for the Elastic Certified Analyst Exam - Get Elasticsearch Certified [3]](https://www.youtube.com/watch...)。2.魏彬老师的 ECA 认证分享：[ElasticTalk #26 ECA 考试内容分享与 Kibana 外围图表常识解说直播回顾 [4]](https://www.yuque.com/elastic...)。3.死磕Elasticsearch 常识星球球友分享，在星球中搜寻 ECA 能够找到。4.A CLOUD GURU 网站的 ECA 课程：[A Cloud Guru's Elastic Certified Analyst Exam Preparation Course [5]](https://learn.acloud.guru/cou...)，订阅后能够收费试用 7 天。考题分享1.创立 Dashboard，蕴含 List Option Control, Metric, Vertical Bar。2.创立一个 Single Metric 类型机器学习的工作，找到异样的工夫。3.创立 Point-to-Point 类型的 Map。4.创立 Lens 图表并答复问题。5.创立 Script Field，计算两个字段的乘积，而后创立 Line 图表。6.应用 Discover 查问。7.找出指定工夫范畴内平均价格日涨幅最大的一天，创立 Line 图表，Y 轴：Derivative + Average(price), X 轴：以 Daily 为距离 Date Histogram。8.创立 Documents 类型的 Map。9.创立 TSVB 显示航班数最多的 4 个的 Airline，增加 Annotations 显示某个目的地勾销的航班。10.新建一个 Revenue Space，创立 Metric 图表显示平均价格。考前筹备之前 Elastic 应用 PSI 作为供应商来提供在线考试，当初应用 [Trueability [6]](https://app.trueability.com/) 作为考试的提供商，考试的预约在 Trueability 网站上进行。 ...

关于云计算:混合云多云的兴起对云环境意味着什么

因为寰球疫情大风行，灵活性对企业来说变得至关重要——在业务经营中比以往任何时候都更加广泛。绝大多数公司都制订了灵便的工作政策来留住和吸引员工；在幕后，他们也越来越多地采纳云服务，以在不确定的期间实现敏捷性。依据 Flexera 的2021年云状态报告，80%的受访企业当初领有混合云策略，92%的企业领有多云策略。在云采纳持续减速的同时，企业正试图变得“云智能”，调整他们的云策略以优化性能与老本。在混合云和多云解决方案迅速遍及且重要性增长的同时，它们也扭转了数据存储和解决的传统老本构造，使许多公司面临不可预测的费用。因而，审慎的做法是退后一步，思考混合和多云解决方案的衰亡对云环境意味着什么，最重要的是，对于那些寻求云计算灵活性的企业意味着什么。 1、纯云解决方案可能会产生昂扬老本随着在疫情时面临中断的企业寻求立刻可用的基础设施，以满足一直变动的业务需要，云基础设施收入在2020年飙升。然而，随着公司扩充对云服务的应用和盈利能力的放缓，云的长期影响开始变得显著。最后受到管制和充沛了解的老本可能会随着工作负载的变动而回升或激增，其中一些老本可能要等到费用产生很久之后才会变得显著。因而，尽管企业可能通过云服务满足他们的迫切需要——在外部资源无限的期间，解决方案是有意义的——但随着使用量的增长，云对利润的压力可能会开始超过其收益。如果没有这个要害的了解，企业可能会持续依赖这样的谬误假如，即认为云能够在很长一段时间内以更低的老本保障进步敏捷性。这种假如因理论挑战而更加简单：一旦企业意识到他们的云应用减少了多少经常性费用，他们可能会对将工作负载转移回外部的后期老本感到诧异。思考到此类工作所需的沉重 IT 晋升和大量硬件投资，他们可能会感觉无奈将工作负载从云中迁徙进来——而后他们会发现自己陷入了一直收缩的云费用中。 2、混合和多云平台是更平安的抉择企业须要为他们的估算和数据做最无利的事件——只管明天的“理智”抉择可能与去年的有意义的抉择不同。一个显著的教训呈现了：随着数字化转型持续减速，只有混合多云平台能力让企业有能力治理行将到来的所有。风险投资公司 Andreessen Horowitz 最近的一项钻研发现，混合云和多云办法能够为企业节俭大量老本。该公司指出，Dropbox 是一家以消费者和企业云存储提供商而闻名的公司，它决定将大部分本人的工作负载从云中调回，并采纳混合但云精益的策略来满足本人的需要。这样一来，Dropbox 最终在两年内节俭了惊人的 7500 万美元——这是通过彻底检查和优化基础设施实现的。 3、实现更智能的云实际的四步办法为防止被一直收缩的云计算成本所困，企业应遵循四步办法，以便在混合、多云世界中取得成功。 1）跟踪云收入：企业领导者须要将云收入作为一项要害绩效指标加以强调，确保企业对其进行继续监控。 2）意识到云老本对盈利能力的影响：领导者应该通过提出一个简略的问题来思考云老本的经济优化：“企业每赚一美元，交付老本是多少美分或美元？” 3）疾速辨认一直增长的工作负载以进行遣返：企业领导者应踊跃打算将大型、老本昂扬的云工作负载带回本地，尤其是当云将在无限的工夫内仅提供老本或性能改良时。预计这十年数据量将呈指数级增长；当云计算成本开始赶上甚至超过支出增长时，将很难突然转向云计算。 4）理智且渐进地遣返：尽管企业将工作负载遣返很重要，但不须要一夜之间实现；相同，企业应该逐渐转向混合模式。IT 领导者必须认真思考该策略，提出诸如遣返是否仅对资源最密集型工作负载的一部分有意义的问题，而不是一次将所有内容都带回本地。 4、将灵活性与财务管制相结合是企业和数据的双赢最终，企业将通过对其云服务启动更具体和实用的财务管制来实现卓越的长期成绩。尽管该过程最后须要企业的 IT 和财务负责人之间的合作，但最终后果将是数据老本的更高透明度——这是使数据成为公司最大资产的必要步骤。企业领导者不再仅仅依赖于云或云优先的策略，而是成为“云智能”的企业领导者将促成必要的业务范围灵活性，以应答将来的任何问题。云计算当然有很多价值，但最终，减速改革和改善业务成绩的微小机会将取决于混合和多云办法以实现长期可持续性。

关于云计算:三一重机一天内解决服务标准背后百度智能云守护中国速度

“我是三一重机售后维修服务工程师，因为我干什么都快，人称外号‘龙卷风’。经常有人问我，为什么总是匆匆忙忙的，而我的答复也永远只有一个。因为工地的工程不能慢下来，只有我快一点，机器从新动工能力快一点。”过来，被冠以“基建狂魔”名称的中国，凭借一次次的“中国速度”震惊世界。这所有的背地，有有数的维修服务工程师在默默贡献力量。以后，中国经济曾经进入高质量倒退阶段，无关部门提出适当超前发展基础设施投资，工程机械行业依然施展重要作用。越来越多的企业开始启用更为简单、技术含量更高、运维难度更大的机械设备，这间接导致了泛滥企业培修能力与解决高难度简单故障之间呈现失衡。在这样的大背景下，百度智能云和三一重机进行了一次无益的尝试，向外界诠释了工程机械向智能化转型的可行性。人工智能与挖掘机交融翻新作为中国挖掘机龙头企业三一重机，发明了“一天内解决”的服务规范，即无论客户的施工场合有多偏僻，三一重机的驻外服务工程师都要在一天内解决问题。然而这样的工作十分依赖集体教训，多达50%的问题无奈精确诊断，还须要三一重机在后端的技术专家赶赴现场。这不仅会耽搁客户的工程进度，也让三一重机面临着微小的人力和资金投入。为了进一步晋升服务的效率，三一重机的服务部门尝试通过人工智能与机械制造交融翻新，摸索倒退新门路。三一重机相干负责人示意，咱们发现很多故障是共性的问题，当初智能化水平越来越高，咱们想通过一种办法，可能突破现场服务工程师和后端专家的空间限度，更快为客户解决机械故障。于是，三一重机与百度智能云开展单干，通过一年工夫的研发、调试、验证后，三一重机2021年正式上线了“工业 AR 近程帮助零碎”。三一重机的指标有两点：对于近程反对业务实现线上化、透明化，使用 AR 智能眼镜技术解放服务人员双手，实现近程化与智能化；与三一重机现有的 CRM/PLM/EVI 系统集成，满足数组化服务治理的需要。 “工业 AR 近程帮助零碎”涵盖了手机 APP、AR 眼镜、PC 端和 WEB 治理后盾四个平台，领有音视频通话、云端录像、呼叫核心、企业知识库、AR 标注等外围能力，突破了现场培修人员与专家的地区限度，让专家如亲临现场，即时领导排除故障，极大进步了维保效率，帮忙轻松解决近程培修问题。在事实场景中，一位技术专家能够在前方通过大屏幕，领导千里之外的人员培修设施。专家联合这台机器的3D 数字模型，清晰排查出异样数据，疾速对锁定疑似故障点进行标注。而在另一端的施工现场，培修人员戴上 AR 眼镜，异样数据和疑似故障点高深莫测，在专家的领导之下，很快解决了挖掘机的故障。相比传统的帮助形式，工业 AR 近程帮助零碎更加灵便高效，服务稳固且功能强大。目前客户设施呈现故障，在线 APP 报单后，服务工程师能够在15分钟内接单，2小时达到现场。如果不须要更换配件，24小时内即可解决问题；如果须要更换配件，紧急情况下根本3天即可满足。此外，工业 AR 近程帮助零碎还领有 AI 小蜜蜂模块和配件验真伪模块，反对 AI 客服交互和拍照验真伪的能力。目前，工业 AR 近程帮助零碎曾经利用到打桩机、装载机和挖掘机的维修保养服务中，每个月解决的工单量曾经超过4000单，除了须要返厂培修的问题，都能够通过近程零碎妥善解决。工业 AR 近程帮助零碎一系列创新能力的实现，离不开百度 AI 技术、飞桨深度学习平台以及智能云的撑持。其中百度 AI 输入外围的感知、布局和控制技术；飞桨提供便捷的外围框架和超大规模深度学习模型训练的反对；智能云提供算力反对和云基础设施服务。 “三一重机是我国第一家在工程机械畛域，实现 AR 真正意义上商业化落地的企业”，三一重机无关负责人示意。工程机械行业探寻“进阶之路” 家喻户晓，工程机械行业具备很强的周期性，其倒退状况与宏观经济环境、基建投资、房地产投资密切相关。如何“穿梭周期”，始终是三一重机等工程机械行业企业最关怀的问题。 “数据是个金矿”，三一重机无关负责人示意，“只管当初咱们还不能十分好地挖掘它，然而要把它积攒下来。咱们目前在思考的是如何把修培修数据进行结构化分析，如何将工业 AR 近程帮助零碎内海量的音视频数据的价值开掘进去。” “咱们冀望和百度一起构建智能机械培修大脑，建设智能服务生态。将来近程专家只解决第一次产生的问题，之后零碎通过智能分析判断，进行智能推送。客户机械设备再次出现同样的故障，上传拍摄视频，零碎将会主动举荐最优的培修计划。”三一重机无关负责人示意。与之不约而同的是，百度智能云正基于“云智一体”的当先能力，着力打造智能时代的基础设施，助力用户实现工业常识的开掘、积攒、积淀、复用与翻新，突破数据利用的技术瓶颈，培育出了以“机器大脑”为载体的工业常识学习和利用能力。百度智能云在2021年推出工业互联网品牌“开物”，以“AI+工业互联网”为特色，跨行业跨畛域的为制作、能源、水务等工业企业、产业链和区域产业集群提供云智一体的整体解决方案，升高企业落地利用人工智能的门槛，承当起了助力企业数字化转型和智能化降级一步到位的“护航者”角色。目前，百度智能云开物曾经在贵阳、重庆、桐乡、苏州、广州、宁波等约16家区域深度落地，并与电子、汽车、配备制作、钢铁、化工、水务等超过22个行业的300多家标杆企业建设单干。从数字化的摸索到智能化的畅想，三一重机和百度智能云的尝试揭示了工程机械行业的进化方向：数字化的过程也是教训转化为常识的过程，当一张张常识图谱和知识库被构建，带来的将是整个行业的交融翻新。

关于云计算:云原生爱好者周刊KubeSphere-330-Alpha-版发布

开源我的项目举荐Collection of Linux eBPF slides/documents这个我的项目收集了各种与 eBPF 相干的材料，十分全面。 magic-tracemagic-trace 是一款 Linux 性能剖析工具，能够用来剖析利用和内核的性能问题。与 perf 不同的是，magic-trace 不会在整个时间段内对调用栈进行采样，而是应用英特尔 ® 处理器跟踪（Intel Processor Trace）来对某一时间点所有控制流的环形缓冲区进行快照。 tabloidtabloid 是针对 kubectl 和 docker 的格式化输入工具，比 grep 和 awk 更好用，比方： # show only pods whose name starts with `frontend` or `redis`# and only display the columns `namespace` and `name`$ kubectl get pods --all-namespaces | tabloid \> --expr '(name =~ "^frontend" || name =~ "^redis") && namespace == "team-a-apps"' \> --column namespace,nameNAMESPACE NAMEteam-a-apps frontend-5c6c94684f-5kzbkteam-a-apps frontend-5c6c94684f-k2d7dteam-a-apps frontend-5c6c94684f-ppgkxteam-a-apps redis-follower-dddfbdcc9-9xd8lteam-a-apps redis-follower-dddfbdcc9-l9nglteam-a-apps redis-leader-fb76b4755-6t5bk文章举荐应用 KubeEye 为你的 K8s 集群平安保驾护航KubeEye 是一款 Kubernetes 平安及配置问题检测工具，针对部署在 K8s 集群中的业务利用进行配置检测应用 OPA，针对集群部署的 Node 应用 Node-Problem-Detector 进行检测，同时除了零碎内置有依据大多数业界常见场景的预约义规定，还反对用户自定义规定来进行集群检测。 ...

关于云计算:Elastic与阿里云助力汽车及出行产业数字化转型

简介：目前，阿里云和Elastic在全国曾经有很多的我的项目正在发展单干，而在挪动出行畛域与享道出行的单干案例，则是代表性的。在汽车产业改革逐渐深刻的当下，云计算、大数据等信息技术成为了汽车企业经验数字化转型时的“刚需”。为更好地助力企业及时把控生产节奏，保障顺畅和高品质的产品交付以满足终端客户的须要，数据的利用与剖析就显得至关重要。而在挪动出行等相干产业，云搜寻、云计算能力，乃至风控系统和订单管理系统更离不开技术的反对，这不仅关乎着企业的经营效率，也是企业的命根子所在。在咱们身处的时代，搜寻对于汽车行业来说从未如此重要。车辆正迅速变身为车轮上的计算机。而随着装备智能网联零碎的新车产量持续增长，汽车制造商将有越来越多的数据须要治理。因而，汽车厂商及相干产业链企业无疑须要弱小的数据搜寻能力，以便从海量数据中获取有价值的商业洞察。鉴于此，作为基于搜寻解决方案的当先平台供应商，Elastic早已携手汽车出行行业数字化转型的领军者阿里云，深耕中国市场多年，为汽车产业链上下游企业提供一站式数字化转型解决方案。 Elastic与阿里云携手助力享道出行打造全场景智慧出行综合体阿里云是寰球第三、亚太第一的云服务商。阿里云智能副总裁、汽车行业总经理李强学生示意，过往十年，阿里云已为超过100家汽车企业提供稳固牢靠、平安合规的云计算服务，助力客户从业务数字化走向数字业务化，实现整车全价值链的数智化降级。作为云和云平台技术的领跑者，阿里云在2017年与Elastic牵手单干，旨在满足中国用户对于企业信息检索与剖析，云端共享与数据更新的及时性等需要。2020年，中国约有3.65亿互联网用户在应用在线叫车服务，这约占中国互联网用户的37%。如此宏大的需要与使用量表明，挪动出行企业对搜寻平台需要微小，该平台能无效实现车辆的数字化治理，实现对车辆服务产生的数据实时、高效地治理与剖析，包含：汇总业务指标以把握要害市场行为，如动静（激增）定价、供给定位，以及整个市场的诊断评估等。作为汽车产业数智化改革的助力者，也是最为外围的参与者，阿里云和Elastic一起单干，在挪动出行和主动驾驶畛域，为客户提供弱小的信息汇聚，数据计算与存储，数据的检索和剖析、推理及AI训练等能力，帮忙汽车企业疾速搭建L2+的能力，甚至将来走向L4的能力。享道出行便是阿里云与Elastic单干助力汽车企业数字化转型的胜利榜样。作为上汽团体挪动出行的策略品牌，享道出行充分利用上汽团体全产业链竞争劣势，通过为消费者提供平安、高效、舒服、便捷的出行产品，打造品质出行服务平台。2020年，享道出行实现了“全场景智慧出行综合体”的布局，业务曾经全面覆盖网约车、企业用车、集体租车和出租车业务，为用户提供一站式出行解决方案，成为业内首个全面笼罩这四大外围业务板块的出行平台。享道出行在多个业务模块中应用了Elasticsearch，借助其高速检索能力和全面的数据类型兼容性，在订单风控等业务零碎中提供疾速的查问性能，进步用户体验；在业务管控层面突破各业务的数据壁垒，做到对立管控，大幅提高运维管理效率；同时借助Elastic繁多搜寻平台体系下Logstash等丰盛的配套组件，帮忙挪动出行业务疾速搭建平台。李强学生示意：“咱们和Elastic在享道我的项目的单干上能够说是一个榜样案例。阿里云通过技术手段为享道出行提供司乘校验等服务，保障享道共享出行业务的平安合规。在波及海量数据检索和查问场景时，Elastic为享道后台风控系统和订单管理系统提供了TB级的数据存储和查问能力，面对业务增长和突发高峰期能实现灵便扩容，保障了享道出行的业务零碎稳定性和实时性。” 谈到与Elastic、阿里云的单干，享道出行首席执行官庄菁雄示意：“以Elastic为代表的搜寻企业，在本人的畛域下有很强的专业性和产品能力，并且有丰盛的实战经验和利用计划分享，联合阿里云的云原生技术，可能很好地撑持享道出行在检索、大数据分析等方面的需要，让咱们可能将更多的精力投入到外围业务中。” 去年年底，上汽团体发表国内首个车企L4主动驾驶经营平台——享道Robotaxi正式在上海启动经营，让用户体验平安、乏味、触手可及的将来出行。享道Robotaxi全面整合上汽乘用车、上汽人工智能实验室、Momenta、享道出行等产业链劣势资源，将“成熟出行经营教训”与“当先主动驾驶技术”有机联合，以端到端的“智造+AI+经营”的三位一体模式，构建数据驱动、继续进化的生态体系，携手摸索L4主动驾驶技术在城市出行场景的使用和翻新。自此，享道出行“全场景智慧出行综合体”业务布局进一步丰盛和欠缺。 Elastic与阿里云强强联合深耕中国汽车行业数字化阿里云有着丰盛的汽车行业数字化教训与当先的技术实力，是汽车及出行行业客户数字化转型搭档的不二之选。如同阿里云智能副总裁、汽车行业总经理李强介绍：“阿里云在汽车行业的整个生态布局甚广，比方在挪动出行与主动驾驶畛域，高德导航、斑马车联网、天猫汽车均是咱们的客户。在整机厂商畛域，国内汽车行业实力雄厚的一汽集团也是咱们的重要客户之一。阿里云在该团体外部，有超过14万的钉钉用户，如果计算团体内部的供应商和上游销售商在内，约有近19万人在应用钉钉协同办公，大大晋升了工作效率。” 此外，阿里云还在智能和数字工厂解决方案方面颇有建树。目前，阿里云已携手一汽，为具备20万产能的红旗凋敝工厂构建全新的数字化工厂，旨在将生产互联网和制作端买通，以实现将来的柔性制作。阿里云还助力泛滥汽车企业搭建了全新的营销平台，包含：一汽-公众、上汽公众、一汽奥迪、上汽奥迪、红旗、奇瑞、小鹏等，为车企的2C端销售，提供整合的云端平台。作为合作伙伴的Elastic，在寰球同样也有着服务汽车厂商的丰盛教训。Elastic寰球渠道副总裁Scott Musson示意：“上市工夫和翻新对于汽车行业至关重要。汽车厂商和挪动出行服务商已在一系列的利用中宽泛采纳Elastic。咱们非常荣幸能与阿里云单干，助力中国汽车和出行行业的数字化转型。” 在Scott Musson看来，Elastic搜寻解决方案平台当先且独特，其翻新搜寻技术可帮忙企业监控、搜寻和爱护数据，从而减少营收，晋升客户满意度和员工生产力，还能够进步经营绩效并阻止网络威逼。随着搭载智能驾驶零碎的新车产量持续增长，汽车制造商将有越来越多的数据须要治理。例如，公众所熟知的宝马、奥迪以及捷豹路虎等汽车厂商，都在以不同的形式利用Elastic的搜寻解决方案。比方，宝马团体应用Elastic来倒退本身的业务，使消费者和销售代表可能疾速、轻松地找到合乎他们需要的车辆。同时，宝马以Elasticsearch为核心技术，建设地方库存车辆库，其“车辆搜寻服务”可对所有可供在线销售的库存进行标注，并容许消费者和销售代表输出特定的车辆配置，以提供最适宜客户需要的车型搜寻后果。奥迪应用Elastic为大众汽车集团的所有开发人员提供SaaS化的可察看性服务，帮忙其疾速将数字解决方案推向市场。应用Elastic的解决方案使奥迪可能专一于为他们的客户提供更多业务价值，在节省时间的同时升高了IT老本。捷豹路虎用Elastic减速其车辆的智能化，优化供应链，缩小生产提早，更快地将车辆推向市场。同时，利用Elastic技术，实现了自动化生产，从组装车辆的数百个机器人到实现精细工程的软件，简直没有人工干预。最初，捷豹路虎还应用Elasticsearch监控旗下产品的全生命周期治理，这极大地升高了工程团队的压力，使技术工程师能够腾出工夫解决其余技术问题。如此一来，捷豹路虎的经营效率以及老本管制等各方面，都失去了极大水平的改善。继续技术单干，深耕中国，打造本地化解决方案Elastic当先搜寻平台的外围是Elasticsearch，它是一个大数据搜索引擎，能够用来搜寻海量结构化和非结构化数据，用在一系列行业及利用场景中。Elastic自2012年开始经营，以满足企业对治理爆炸性数据需要的一直增长。Elastic快速增长，截至2022年3月其在寰球泛滥行业曾经领有超过17000名订阅客户。企业级搜寻是云原生技术的重要根底，而阿里云所领有的欠缺技术体系，很好地满足了用户需要。Elastic与阿里云一道单干，开发了云原生的很多个性，以满足中国用户的业务需要。阿里云搜寻举荐云服务负责人郭瑞杰学生介绍到，Elasticsearch的胜利局部得益于它的易用性。阿里云将 Elasticsearch 无缝集成到其云原生技术根底中，为中国的Elasticsearch用户提供了开箱即用的云服务体验，使得企业客户无需扩容团队即可快捷扩大其基础架构，及在云端进行高效的数据检索与剖析，从而发明价值。在汽车行业中，生产、服务、车联网等各畛域的数据具备多样性，在流程中生成大量的结构化数据，同时也会生成更海量的非结构化数据，须要有海量数据的解决能力、简单的查问和剖析能力，同时须要多种工具配合应用，能力应答多样的业务需要。Elastic涵盖了数据索引存储、数据分析的全套工具，能够轻松剖析数据和展现。联合阿里云的技术支持以及本地化计划，Elastic能够很容易地对接kafka、hadoop、spark、flink等驰名的大数据组件，并配合“云端”应用。中国的汽车行业的数字化转型，数据是外围的驱动力之一。如何充沛的利用数字技术，来买通数据孤岛、优化资源配置、生产效率，一直地进行价值翻新将会成为诸多企业的外围诉求，Elastic联结阿里云，在中国继续推动在数据处理、存储与剖析等多方面的能力翻新和迭代，为汽车行业的客户在运维、AI平台、主动驾驶等诸多应用领域提供平台及服务撑持。结语：自2017年开始单干以来，Elastic曾经与阿里云建设了良好的伙伴关系。阿里云Elasticsearch服务也在疾速的倒退和增长，目前服务的企业已超过3000家，独特反对的数据量超过10PB，被汽车制造商和出行服务商宽泛采纳。在汽车制造商和享道出行这样的单干案例中，Elastic正在帮忙这些企业减速数字化转型，晋升企业经营效率。而作为企业数字化转型之路上的中坚力量，阿里云凭借其丰盛的教训以及技术储备，为用户更好的提供着“云端”服务。将来，Elastic也期待与阿里云持续深入单干，为中国汽车和出行行业的数字化转型奉献本人的一份力量。原文链接本文为阿里云原创内容，未经容许不得转载。

关于云计算:人工智能与云计算的结合如何促进企业业务跨越式增长

依据Statista最近的报告，“到2025年，人工智能市场的寰球价值预期将超过每年890亿美元。”该钻研还表明，其中很大一部分是因为对驱动云计算的人工智能（AI）的需要减速。在当今的数字世界中，人工智能和云计算每天影响数百万人的生存。各互联网公司的数字助理每天都向咱们展现人工智能和云计算的力量。通过电子邮件、云驱动器无缝操作口头命令或数据备份，展现了在业务方面，人工智能技术与云计算相结合，使企业更加高效、更具战略性和洞察力。云带来了更大的灵活性并降低成本，而人工智能能够更轻松地治理数据、剖析和洞察力，改善客户体验并优化工作流程。尽管咱们都晓得，人工智能的工作理念是，机器可能模拟人类智能，并被编程为像人类一样思考和口头，但事实证明，将其与云计算相结合对企业和组织十分无益。云计算，定义为提供计算服务，包含服务器、存储、数据库、网络、软件、剖析和智能，应用互联网提供更快的翻新、灵活性、敏捷性和可扩展性，反对人工智能，并确保更好的业务增长。 1、云计算和人工智能的交融意味着什么？专家示意，人工智能能够成为彻底改变云计算解决方案的技术。AI作为一项服务改良了云计算服务，也为翻新倒退发明了新的路径。将云技术与人工智能相结合是古代世界商业的重要组成部分。它发明了一个无缝、灵便的环境，容许更好的数据管理、存储、构造、优化和实时洞察力，以改善业务决策。除了改善日常体验外，因为基础设施治理大幅缩小，它还使企业更加麻利、灵便和具备老本效益。与公共云、公有云和混合星散成的人工智能基础设施提供了许多益处，包含：老本效益加强的数据管理放慢工作效率智能自动化更深刻的可操作见解进步安全性可靠性 2、人工智能如何改良云计算？将来是云计算和人工智能。它将以多种形式彻底改变数据管理、存储和解决。以下是人工智能改良云计算的五种形式： 1）人工智能为自我管理的云提供能源：云计算正在应用人工智能来治理惯例流动的自动化。AI工具用于监控和治理公有和公共云服务，使日常工作成为一个更简单的独立程序。随着利用人工智能将更多数据输出云计算模型，预测也变得更好和更精确。云提供先进的计算技术，提供令人难以置信的弱小GPU，从而反对人工智能基础设施，并为更好的技术和后果做出奉献。 2）人工智能改良了数据管理：AI与数据管理系统的集成进步了数据库查问的准确性和性能，同时节俭了系统资源。此外，应用云平台创立和拜访的数据库减少了云计算的灵活性。随着企业解决大量数字数据，借助人工智能工具，放弃条理变得很容易。它还帮忙企业简化数据，通过实时信息摄取、更新和财务管理，同时帮忙防止出现歹意流动和潜在危险。 3）AI-SaaS集成以进步生产力： AI和SaaS（软件即服务）使客户服务、个性化和平安畛域的企业受害。这种组合有助于企业为客户提供更多功能和价值。 AI和SaaS集成容许企业跟踪消费者行为、需要，从而提供更好的服务。应用Saas模型，不仅能够更容易地托管数据和简单的软件需要，而且将整个数据放在云端使企业更容易依据要求拜访和应用。 4）人工智能升高了谬误和老本：将人工智能集成到云计算中提供了杰出的工作自动化。这确保了最小的人为烦扰和工作自动化。通过尽量减少人工烦扰和创立自我学习模式，企业能够在更快的决策制定、缩小参加人数方面产生踊跃影响。这将间接影响老本，并缩小谬误。云模块与人工智能相结合，通过剖析需要、可用资源、竞争和市场趋势，能够保障最佳服务帮忙。 5）人工智能提供了更高的安全性：人工智能与云的集成会主动进步资源和数据的安全性，反之亦然。人工智能工具能更好地解决数据和辨认谬误。它还缩小了未经受权的拜访和人为谬误，以及检测和阻止异样事件或烦扰。应用人工智能的云端平安自动化有助于检测和阻止威逼，从而限度安全漏洞的裸露。因为这些十分显著的起因，云平安自动化大幅回升，这使得人工智能对云计算畛域的奉献取得更多关注。 3、将来人工智能和云计算正在彻底改变各行各业。从深度学习到要害流程的自动化，人工智能与云相结合的后劲是有限的。并且这种状况正在疾速倒退。简而言之，在扩大业务性能和集成方面，人工智能与云计算相结合，减少了点石成金的成果，促成了业务的跨越式增长。

关于云计算:异构资源交付效率提升-50这家头部券商是如何做到的

4月13-15日，欧拉开发者大会（OpenEuler Developer Day 2022）胜利举办，博云作为首批入选欧拉技术测评计划代表厂商受邀缺席认证公布典礼。本次大会是欧拉捐献之后社区发动的首次大会，旨在推动 OpenEuler 在服务器、云计算、边缘计算和嵌入式四大场景的技术摸索和翻新，与合作伙伴携手共建极具创新力的开源社区，打造寰球首选的数字基础设施开源操作系统。 OpenEuler 前身是华为基于凋谢的企业级 Linux 打造的服务器操作系统软件，曾经超过十年的技术积攒，具备的高安全性、高可扩展性、高性能等技术个性，可能满足企业全云化、多场景业务、智能化弹性部署等一系列 ICT 产业改革需要。截至目前，欧拉社区汇聚了三百三十家合作伙伴，笼罩了全产业链，包含芯片厂商，硬件厂商，整机厂商等，服务范畴包含政府运营商，金融，能源，交通，互联网等行业。欧拉生态服务平台已正式上线。目前，首批 13 家搭档、15 个产品和解决方案通过验证。博云是首批合作伙伴中惟一的容器云和云治理平台提供商。博云基于欧拉操作系统的容器云解决方案，是以容器云为外围根底，提供麻利灵便、自主可控、稳固牢靠的基础设施。为企业构建以利用为核心的资源虚拟化、利用容器化、服务治理化等为特色的新型 IT 架构。助力晋升企业应用疾速部署、环境标准化、业务弹性扩缩容、资源利用率等能力，促成 Devops 的落地，减速企业软件资产积攒，为实现市场化、精细化、智能化的古代企业技术提供根底底座。博云基于欧拉操作系统的多云治理解决方案，是以云治理平台为外围根底，提供易用、精密、高效、自主可控的基础设施。为用户提供一致性的资源服务、资源运维、资源经营体验；为企业 IT 基础设施继续云化，信创落地保驾护航。作为云原生操作系统的头部翻新企业，博云始终重视科技翻新，保持外围代码自主研发，专一为客户提供自主可控的国产软件基础设施产品和技术服务。同时，随同信创产业的蓬勃发展，博云踊跃拓展信创生态布局，信创容器云平台、信创云治理平台等外围产品，反对“一云多芯”信创架构部署，及自主可控的需要。博云较早退出了信息技术利用翻新工作委员会，外围产品容器云和云治理平台通过了工信部严格的产品质量测试，以及央行金融信创生态实验室的品质及性能测试，信创产品性能和性能测试 100% 通过验证。在信创生态建设方面，博云外围信创产品已顺利与芯片厂商鲲鹏、飞腾、海光、兆芯、龙芯中科；与操作系统厂商统信、麒麟、中科方德，与服务器厂商华为、宝德、中科可控、曙光、长城；与数据库厂商达梦数据库，与中间件厂商西方通，与虚拟化软件厂商云宏，实现了产品兼容性认证，进一步加深了国产化兼容、适配水平。在信创落地实际方面，博云外围信创产品已造成了泛滥信创标杆案例。以证券行业为例，博云为头部证券机构搭建的信创云治理平台，通过运行在信创环境下的云管平台，实现了外围组件国产化的信创云管平台集中管理基础设施核心的云网资源，包含传统 VMware，私有云，信创云资源，网络，存储资源等。数字化转型浪潮下，信创产业倒退是实现科技自立的必然要求。博云将坚韧不拔走自主研发之路，以凋谢心态与合作伙伴共建平安稳固的信创生态体系，推动信创产业良性倒退。

关于云计算:日志服务之敏感信息脱敏与审计

简介场景将提供日志服务以及SLS Project。通过本教程的操作，您能够应用日志服务SLS创立模仿数据工作（NGINX拜访日志），并对数据进行脱敏和审计。云起实验室日志服务体验（活动期实现有机会参加100%中奖）：https://developer.aliyun.com/... 背景常识本场景次要波及以下云产品和服务：● 日志服务：日志服务SLS是云原生观测与剖析平台，为Log、Metric、Trace等数据提供大规模、低成本、实时的平台化服务。日志服务一站式提供数据采集、加工、查问与剖析、可视化、告警、生产与投递等性能，全面晋升您在研发、运维、经营、平安等场景的数字化能力。创立原始数据本步骤将领导您如何创立NGINX模仿数据。双击关上虚构桌面的Firefox ESR浏览器。在RAM用户登录框中单击下一步，并复制粘贴页面左上角的子用户明码到用户明码输入框，单击登录。复制下方地址，在Firefox ESR浏览器关上新页签，粘贴并拜访日志服务控制台。https://sls.console.aliyun.com/在日志服务控制台下方的Project列表中，抉择Project资源所在地区，而后单击Project名称。阐明：您能够在云产品资源列表中查看Project资源所在地区和Project名称。在日志存储页面左侧，单击日志库下的图标。在创立Logstore对话框中，输出Logstore名称，关上WebTracking开关，而后单击确定。参数阐明： Logstore名称：输出nginx-access-log。WebTracking：关上WebTracking开关，您能够通过WebTracking从HTML、H5、iOS或Android上采集数据到日志服务。在创立胜利对话框中，单击勾销。在日志存储页面左侧，抉择日志库>您的Logstore>数据接入>模仿接入，而后单击图标。在疾速接入面板中，单击NGINX拜访日志下的模仿。在模仿接入页面，单击开始导入。在模仿接入页面，期待大概一分钟，模仿数据生成后，单击开始应用。返回如下页面，您能够看到生成的NGINX模仿数据，数据中的客户端IP字段remote_addr和访问者用户名字段remote_user没有脱敏，信息安全隐患十分大。数据脱敏本步骤将领导您如何创立数据加工工作，对原数据进行脱敏。在日志存储页面左侧，单击日志库下的图标。在创立Logstore对话框中，输出Logstore名称，关上WebTracking开关，而后单击确定。阐明：该Logstore用来存储脱敏后的数据。参数阐明： Logstore名称：输出nginx-access-log-fmt。WebTracking：关上WebTracking开关，您能够通过WebTracking从HTML、H5、iOS或Android上采集数据到日志服务。在创立胜利对话框中，单击勾销。在日志存储页面左侧，单击nginx-access-log-fmt。在谬误对话框中，单击确定。在nginx-access-log-fmt页签右上方，单击开启索引。在查问剖析面板中，关上全文索引，单击确定。在查问剖析设置对话框中，单击确认。在nginx-access-log-fmt页签左侧，单击nginx-access-log。在nginx-access-log页签，单击数据加工。在nginx-access-log数据加工页签，输出如下加工语句，单击保留数据加工。e_set("remote_addr", regex_replace(v("remote_addr"), grok("(%{IP})"), replace=r"*.*.*.*"))e_set("remote_user", regex_replace(v("remote_user"), r"(\S)\S+", replace=r"\1****")) 在创立数据加工规定面板，输出规定名称，单击增加，而后配置存储指标，工夫范畴抉择为所有，单击确定。参数阐明：规定名称：自定义规定名称，例如mask-sensitive-info。指标名称：存储指标的名称，输出nginx-access-log-fmt。指标Region：抉择您的Project资源所在地区。指标Project：抉择您的Project名称。指标库：抉择nginx-access-log-fmt。工夫范畴：抉择所有。在创立后果对话框中，单击确认。在nginx-access-log页签左侧，单击nginx-access-log-fmt。在nginx-access-log-fmt页签右上方，单击查问/剖析。返回如下页面，您能够看到NGINX模仿数据中的客户端IP字段remote_addr和访问者用户名字段remote_user曾经脱敏。查看数据加工工作及开启监控告警本步骤将领导您如何查看数据加工工作及开启监控告警。在日志存储页面左侧，抉择日志库>nginx-access-log>数据处理>加工>您的数据加工工作（例如下图的mask-sensitive-info）。返回如下页签，您能够看到数据加工工作详情和执行状态。在数据加工概览页签的执行状态区域，单击开启监控。在告警核心页签，抉择所有监控规定，单击开启。在提醒对话框中，单击确定。返回如下页面，当状态为已开启时，示意您已胜利开启监控，日志服务会在数据加工存在异样时，为您发送告警告诉，便于您疾速发现数据加工过程中的异样问题。

关于云计算:日志服务之数据清洗与入湖

简介本场景将提供日志服务SLS Project和对象存储OSS。通过本教程的操作，您能够应用日志服务接入NGINX模仿数据，通过数据加工对数据进行荡涤并归档至OSS中进行存储。云起实验室日志服务体验（活动期实现有机会参加100%中奖）：https://developer.aliyun.com/... 背景常识本场景次要波及以下云产品和服务：● 日志服务（SLS）日志服务SLS是云原生观测与剖析平台，为Log、Metric、Trace等数据提供大规模、低成本、实时的平台化服务。日志服务一站式提供数据采集、加工、查问与剖析、可视化、告警、生产与投递等性能，全面晋升您在研发、运维、经营、平安等场景的数字化能力。● 对象存储OSS阿里云对象存储服务（Object Storage Service，简称OSS）是阿里云提供的海量、平安、低成本、高牢靠的云存储服务。其数据设计持久性不低于99.999999999%，服务设计可用性不低于99.99%。具备与平台无关的RESTful。接入NGINX模仿数据本步骤将领导您如何应用日志服务接入NGINX模仿数据。双击关上虚构桌面的Firefox ESR浏览器。在RAM用户登录框中单击下一步，并复制粘贴页面左上角的子用户明码到用户明码输入框，单击登录。复制下方地址，在Firefox ESR浏览器关上新页签，粘贴并拜访日志服务控制台。https://sls.console.aliyun.com/在日志服务控制台下方的Project列表中，抉择Project资源所在地区，而后单击Project名称。阐明：您能够在云产品资源列表中查看Project资源所在地区和Project名称。在日志存储页面左侧，单击日志库下的图标。在创立Logstore对话框中，输出Logstore名称，关上WebTracking开关，而后单击确定。参数阐明： Logstore名称：输出target。WebTracking：关上WebTracking开关，您能够通过WebTracking从HTML、H5、iOS或Android上采集数据到日志服务。在创立胜利对话框中，单击勾销。在日志存储页面左侧，抉择日志库>target>数据接入>模仿接入，而后单击图标。在疾速接入面板中，单击NGINX拜访日志下的模仿。在模仿接入页面，单击开始导入。在模仿接入页面，期待大概一分钟，模仿数据生成后，单击开始应用。返回如下页面，您能够看到生成的NGINX模仿数据。创立数据加工本步骤将领导您如何创立数据加工，将status字段不为200的申请日志存储到指标库中，并查看指标库日志。在日志存储页面左侧，单击日志库下的图标。在创立Logstore对话框中，输出Logstore名称，关上WebTracking开关，而后单击确定。阐明：该Logstore用来status字段不为200的申请日志。参数阐明： Logstore名称：输出target-1。WebTracking：关上WebTracking开关，您能够通过WebTracking从HTML、H5、iOS或Android上采集数据到日志服务。在创立胜利对话框中，单击勾销。在日志存储页面左侧，单击target-1。在谬误对话框中，单击确定。在target-1页签右上方，单击开启索引。在查问剖析面板中，关上全文索引，单击确定。在查问剖析设置对话框中，单击确认。在target-1页签左侧，单击target。在target页签，单击数据加工。在target数据加工页签，输出如下加工语句，单击保留数据加工。e_drop(e_search("status:200")) 在创立数据加工规定面板，输出规定名称，单击增加，而后配置存储指标，工夫范畴抉择为某工夫，单击确定。参数阐明：规定名称：自定义规定名称，例如nginx-data-cleaning。指标名称：存储指标的名称，输出target-1。指标Region：抉择您的Project资源所在地区。指标Project：抉择您的Project名称。指标库：抉择target-1。工夫范畴：抉择某工夫开始。在创立后果对话框中，单击确认。在target页签左侧，单击target-1。在target-1页签右上方，单击查问/剖析。返回如下页面，您能够看到在指标库target-1中的日志，只有status字段非200的日志。日志投递本步骤将领导您如何将数据加工后的日志投递到对象存储OSS。在target-1页签页面左侧，抉择日志库>target-1>数据处理>导出>OSS（对象存储）。在OSS投递治理页签，单击开启投递。在投递提醒对话框中，单击间接投递。在OSS投递性能对话框中，参考如下配置，其余配置放弃默认即可，单击确定。参数阐明： OSS投递名称：自定义OSS投递名称，例如test。OSS Bucket：输出Bucket Name。您能够在云产品资源列表中查看到Bucket Name。在投递提醒对话框中，单击确认。在OSS投递管理器页签，稍等三分钟并刷新页面，您能够看到如下图页面，示意您已胜利将数据加工后的日志投递到对象存储OSS。复制下方地址，在Firefox ESR浏览器关上新页签，粘贴并拜访对象存储OSS控制台。https://oss.console.aliyun.com/overview在左侧导航栏中，单击Bucket列表。在Bucket列表页面，找到您的Bucket名称，单击Bucket名称。返回如下页面，您能够看到您的Bucket中有一个文件夹，文件夹中就存储着数据加工后的日志。

关于云计算:日志服务之分析用户访问行为

简介场景将提供一台配置了CentOS 7.7版本的ECS实例（云服务器）、日志服务以及SLS Project资源。通过本教程的操作，您能够基于已有环境疾速采集NGINX日志，并创立仪表盘剖析用户拜访行为。云起实验室日志服务体验（活动期实现有机会参加100%中奖）：https://developer.aliyun.com/... 装置Nginx服务本步骤将领导您如何在ECS实例上下载、装置并启动NGINX服务。在页面右侧，单击图标，切换至Web Terminal。装置Nginx运行所须要的插件。2.1 执行如下命令，装置gcc。gcc是Linux下的编译器，它能够编译C、C++、Ada、Object C和Java等语言。yum -y install gcc2.2 执行如下命令，装置pcre。pcre是一个perl库，Nginx的HTTP模块应用pcre来解析正则表达式。yum install -y pcre pcre-devel 2.3 执行如下命令，装置zlib。zlib是一个文件压缩和解压缩的库，Nginx应用zlib对HTTP数据包进行gzip压缩和解压。yum install -y zlib zlib-devel 执行如下命令，下载Nginx安装包。wget http://nginx.org/download/ngi...执行如下命令，解压Nginx安装包。tar -zxvf nginx-1.17.10.tar.gz执行如下命令，编译装置Nginx。cd nginx-1.17.10./configuremake && make install执行如下命令，启动Nginx。cd /usr/local/nginx/sbin/nginx在页面右侧，单击图标，切换到远程桌面操作界面。测试Nginx启动。关上虚构桌面的FireFox ESR浏览器，拜访http://<ECS公网地址>，呈现如下界面示意装置启动胜利。阐明：您可在云产品资源列表中查看ECS公网地址。创立Logstore本步骤将领导您如何在日志服务控制台中创立Logstore。双击关上虚构桌面的Firefox ESR浏览器。在RAM用户登录框中单击下一步，并复制粘贴页面左上角的子用户明码到用户明码输入框，单击登录。复制下方地址，在Firefox ESR浏览器关上新页签，粘贴并拜访日志服务控制台。https://sls.console.aliyun.com/在日志服务控制台下方的Project列表中，抉择Project资源所在地区，而后单击Project名称。阐明 :您能够在云产品资源列表中查看Project资源所在地区和Project名称。在日志存储页面左侧，单击日志库下的图标。在创立Logstore对话框中，Logstore名称输出为nginx-log，关上WebTracking开关，而后单击确定。在创立胜利对话框中，单击勾销。采集NGINX日志本步骤将领导您如何应用日志服务采集NGINX日志。在日志存储页面左侧，抉择日志库>nginx-log>数据接入>logtail配置，而后单击图标。在疾速接入面板中，单击NGINX-文本日志。在创立机器组页面，单击ECS机器页签，抉择实例选取形式为手动抉择实例，并从实例列表中抉择已创立的ECS实例，而后单击立刻执行。阐明 :您能够在云产品资源列表中查看ECS实例。在实例列表页签，期待执行状态变为胜利后，单击确认装置结束。在创立机器组页面，自定义名称输出为nginx，而后单击下一步。在机器组配置页面，从源机器组中抉择上一步创立好的机器组，单击将机器组挪动到利用机器组，而后单击下一步。在Logtail配置页面，配置如下参数，单击校验，校验胜利后单击下一步。参数阐明：配置名称：输出nginx。日志门路：输出/usr/local/nginx/logs/**/access.log。NGINX日志配置：log_format main '$remote_addr - $remote_user [$time_local] "$request" ' '$request_time $request_length ' '$status $body_bytes_sent "$http_referer" ' '"$http_user_agent"';日志样例：192.168.1.2 - - [10/Jul/2020:15:51:09 +0800] "GET /ubuntu.iso HTTP/1.0" 0.000 129 404 168 "-" "Wget/1.11.4 Red Hat modified" ...

关于云计算:日志服务之告警接入与管理

简介场景将提供日志服务以及SLS Project。通过本教程的操作，您能够应用日志服务接入NGINX模仿数据，并配置告警规定来对NGINX拜访谬误进行监控，一旦发现错误拜访就触发告警告诉，以便及时发现并解决问题。云起实验室日志服务体验（活动期实现有机会参加100%中奖）：https://developer.aliyun.com/... 背景常识本场景次要波及以下云产品和服务：● 日志服务：日志服务SLS是云原生观测与剖析平台，为Log、Metric、Trace等数据提供大规模、低成本、实时的平台化服务。日志服务一站式提供数据采集、加工、查问与剖析、可视化、告警、生产与投递等性能，全面晋升您在研发、运维、经营、平安等场景的数字化能力。接入NGINX模仿数据本步骤将领导您如何应用日志服务接入NGINX模仿数据。双击关上虚构桌面的Firefox ESR浏览器。在RAM用户登录框中单击下一步，并复制粘贴页面左上角的子用户明码到用户明码输入框，单击登录。复制下方地址，在Firefox ESR浏览器关上新页签，粘贴并拜访日志服务控制台。https://sls.console.aliyun.com/在日志服务控制台下方的Project列表中，抉择Project资源所在地区，而后单击Project名称。阐明：您能够在云产品资源列表中查看Project资源所在地区和Project名称。在日志存储页面左侧，单击日志库下的图标。在创立Logstore对话框中，输出Logstore名称，关上WebTracking开关，而后单击确定。参数阐明： Logstore名称：输出nginx-access-log。WebTracking：关上WebTracking开关，您能够通过WebTracking从HTML、H5、iOS或Android上采集数据到日志服务。在创立胜利对话框中，单击勾销。在日志存储页面左侧，抉择日志库>nginx-access-log>数据接入>模仿接入，而后单击图标。在疾速接入面板中，单击NGINX拜访日志下的模仿。在模仿接入页面，单击开始导入。在模仿接入页面，期待大概一分钟，模仿数据生成后，单击开始应用。返回如下页面，您能够看到生成的NGINX模仿数据。配置告警规定本步骤将领导您如何配置告警规定对NGINX拜访谬误进行监控。在nginx-access-log页签顶部，输出如下查问语句，分组统计status字段大于等于400的数据有多少条，而后按回车键。status >= 400 | select status, count(*) as cnt group by status 返回如下后果，您能够看到查问出的数据。在nginx-access-log页签，抉择另存为告警>新版告警。在告警规定面板中，配置如下参数，单击确定。参数阐明：规定名称：输出NGINX拜访谬误。查看频率：抉择固定距离，1和分钟。分组评估：抉择不分组。触发条件：抉择有数据和重大。告警策略：抉择极简模式。渠道：抉择音讯核心。内容模板：抉择SLS内置内容模板。查看告警规定本步骤将领导您如何查看告警规定和推送的告警音讯。在nginx-access-log页签左侧导航栏中，单击图标。返回如下页面，您能够查看到刚刚配置的NGINX拜访谬误告警规定。在告警核心页面，抉择NGINX拜访谬误，单击操作列下的查看。返回如下页面，您能够查看到该告警规定的触发详情。在告警概览页面，单击图标。在未读音讯页面，单击日志服务告警。返回如下页面，您能够查看推送的告警音讯。

关于云计算:日志服务数据导入

简介场景将提供一台配置了CentOS 7.7版本的ECS实例（云服务器）。通过本教程的操作，您能够基于已有环境疾速采集Nginx日志。云起实验室日志服务体验（活动期实现有机会参加100%中奖）：https://developer.aliyun.com/... 背景常识本场景次要波及以下云产品和服务： ● 日志服务：日志服务SLS是云原生观测与剖析平台，为Log、Metric、Trace等数据提供大规模、低成本、实时的平台化服务。日志服务一站式提供数据采集、加工、查问与剖析、可视化、告警、生产与投递等性能，全面晋升您在研发、运维、经营、平安等场景的数字化能力。 ● 云服务器ECS：云服务器（Elastic Compute Service，简称ECS）是阿里云提供的性能卓越、稳固牢靠、弹性扩大的IaaS（Infrastructure as a Service）级别云计算服务。云服务器ECS免去了您洽购IT硬件的后期筹备，让您像应用水、电、天然气等公共资源一样便捷、高效地应用服务器，实现计算资源的即开即用和弹性伸缩。阿里云ECS继续提供创新型服务器，解决多种业务需要，助力您的业务倒退。上传日志文件1、双击关上虚构桌面的Firefox ESR浏览器。 2、在RAM用户登录框中单击下一步，并复制粘贴页面左上角的子用户明码到用户明码输入框，单击登录。 3、在浏览器中关上新页签，拜访如下地址，下载测试日志文件。 https://labfileapp.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/%E6%97%A5%E5%BF%97%E6%9C%8D%E5%8A%A1/testlog.csv4、在浏览器中关上新页签，复制如下对象存储OSS控制台地址，粘贴到地址栏中并拜访。 https://oss.console.aliyun.com/5、在对象存储控制台左侧导航栏中，单击Bucket列表。 6、在Bucket列表页面，单击Bucket名称。 7、在文件治理页面，单击新建目录。 8、在新建目录对话框中，输出目录名sls，单击确定。 9、在文件治理页面，单击文件名sls。 10、在sls目录中，单击上传文件。 11、在上传文件页面，文件ACL抉择公共读，单击扫描文件，找到目录/home/adc/下载，抉择下载好的测试日志test.log，而后单击上传文件。在工作列表页面，期待状态变为上传胜利，示意测试日志文件曾经上传胜利到OSS。创立Logstore1、在浏览器中关上新页签，复制如下日志服务控制台地址，粘贴到地址栏中并拜访。 https://sls.console.aliyun.com/2、在日志服务控制台页面下方的Project列表区域，抉择云产品资源列表中Project name，而后单击Project名称。 3、在左侧日志库性能栏中，单击。 4、在创立Logstore对话框中，输出Logstore名称，关上WebTracking开关，而后单击确定。参数阐明： Logstore名称：自定义Logstore名称，在其所属Project内必须惟一。创立Logstore胜利后，无奈更改其名称。WebTracking：关上WebTracking开关，您能够通过WebTracking从HTML、H5、iOS或Android上采集数据到日志服务。 5、在创立胜利对话框中，单击勾销。 1、在日志服务控制台的接入数据区域，单击OSS-数据导入。 2、在抉择日志空间页面，在我的项目Project中抉择云产品资源列表中的Project name，在日志库Logstore中抉择步骤三中创立的Logstore，而后单击下一步。 3、在数据源设置页面，输出配置名称，抉择OSS Region、Bucket，输出文件夹前缀，抉择数据格式，而后单击预览。参数阐明：配置名称：自定义配置名称。OSS Region：待导入的OSS文件所在Bucket的地区，可在云产品资源列表中查看Bucket的地区。Bucket：待导入的OSS文件所在的Bucket，可在云产品资源列表中查看Bucket Name。文件夹前缀：待导入的OSS文件所在文件夹的前缀，输出sls/。数据格式：文件的解析格局，抉择单行文本日志。 4、在文件预览后果框中，预览数据，后果无误后，单击下个配置。 5、在数据格式配置页面，单击测试，测试后果无误后，单击下个配置。 6、在调度距离页面，关上立刻执行，单击下一步。 7、在查问剖析配置页面，单击下一步。 8、在完结页面，单击查问日志。 9、在查问剖析对话框中，单击确定。 10、在查问剖析页面，稍等几分钟后，单击查问/剖析，即可查问到从OSS导入的日志数据。导入OSS数据1、在日志服务控制台的接入数据区域，单击OSS-数据导入。 2、在抉择日志空间页面，在我的项目Project中抉择云产品资源列表中的Project name，在日志库Logstore中抉择步骤三中创立的Logstore，而后单击下一步。 3、在数据源设置页面，输出配置名称，抉择OSS Region、Bucket，输出文件夹前缀，抉择数据格式，而后单击预览。参数阐明：配置名称：自定义配置名称。OSS Region：待导入的OSS文件所在Bucket的地区，可在云产品资源列表中查看Bucket的地区。Bucket：待导入的OSS文件所在的Bucket，可在云产品资源列表中查看Bucket Name。文件夹前缀：待导入的OSS文件所在文件夹的前缀，输出sls/。数据格式：文件的解析格局，抉择单行文本日志。 4、在文件预览后果框中，预览数据，后果无误后，单击下个配置。 5、在数据格式配置页面，单击测试，测试后果无误后，单击下个配置。 6、在调度距离页面，关上立刻执行，单击下一步。 7、在查问剖析配置页面，单击下一步。 8、在完结页面，单击查问日志。 ...

关于云计算:2022-Kubernetes的发展爆发之年

尽管Kubernetes依然是一项绝对年老的技术，但已迅速被世界各地的IT组织采纳。Gartner曾预测，到2022年，一半的企业外围服务将在容器编排环境中运行。事实证明状况曾经如此。依据谷歌趋势的数据，Kubernetes处于2014年开源以来的最受欢迎的水平。本文将解释为什么Kubernetes很重要，它是如何工作的，以及将来的挑战，次要是围绕安全性和可扩展性。 1、Kubernetes的历史和倒退谷歌于2014年启动了Kubernetes我的项目。谷歌很早以前就在其生产环境中应用了容器，并开发了一个名为Borg的外部容器管理系统，这启发了Kubernetes。2014年6月，谷歌发表将Kubernetes开源。2015年3月，谷歌与红帽、CoreOS等公司单干成立了云原生计算基金会（CNCF）。CNCF是Kubernetes和其余云原生技术（如Prometheus和Envoy）的伞式组织。以下是应用Kubernetes的一些广泛益处： 1）轻松跨集群部署—Kubernetes提供的最大劣势之一是跨集群部署。这意味着开发人员能够在他们想要的任何云提供商上部署他们的应用程序，这为他们提供了很大的灵活性，同时也使部署变得简略。 2）易于扩大的应用程序——Kubernetes提供的另一个微小劣势是其可扩展性。随着流量的稳定，开发人员能够轻松地按需扩大或放大，使其成为应用程序部署的多功能工具。 3）高可用性—此性能容许企业确保所有应用程序在不同地区高度可用。 4）自我修复—当应用程序解体或卡在节点上时，Kubernetes会主动用新的pod替换它们，因而应用程序不会停机。 5）负载平衡—通过负载平衡性能，所有容器都能够依据须要取得相等的CPU和内存资源。因而，它均衡了集群中运行的所有容器的负载。 Kubernetes自2014年以来始终存在，那么为什么2022年被称为“Kubernetes年”？ Kubernetes为开发人员提供了大规模部署和管理应用程序的所有必要工具。这项服务非常适合心愿依据部署中的容器数量或节点数量进行扩大的团队。只管Microsoft Azure、VMware和Google Cloud曾经提供该服务一段时间，但AWS发表将在2022年减少对Kubernetes的全面反对。 AWS（亚马逊网络服务）已正式确认，他们将在2022年扩充对Kubernetes的反对。这意味着用户最终将可能运行容器，而不用放心宽泛的底层平台调整。 2、冀望在2022年对Kubernetes的改良随着Kubernetes正在成为容器编排的规范，使用者理解随着它一直成熟会产生什么是很重要的。以下是咱们预计Kubernetes将改良的一些方面： 1）它的网络模式将失去改良 Kubernetes目前的网络模型，容器网络接口（CNI），并不是最灵便或可扩大的选项，还有改良的空间。一种名为服务网格接口（SMI）的新网络模型曾经被提出，这将是Kubernetes受欢迎的补充。 SMI提供了一个标准，使不同的服务网格提供商可能与kubernetes集成，并容许开发人员抉择他们首选的网格，而无需在基础设施级别进行更改。 2）它将变得更容易应用和治理 Kubernetes在设计上很简单，但有了良好的工具和文档，这种复杂性会升高。随着越来越多的开发人员开始应用Kubernetes，像Compose这样的工具能够帮忙那些曾经相熟Docker Compose的人以起码的工作量立刻开始应用。此外，随着越来越多的人开始应用Kubernetes，咱们将看到更具体的文档，以帮忙答复与特定用例相干的问题。 3）有状态应用程序的复杂性将更容易治理 Kubernetes是运行不存储数据的无状态应用程序的绝佳工具。然而，当用户须要存储数据时，须要做更多的工作——应用Kubernetes，必须建设本人的存储系统。 4）开发人员将可能更快地应用它构建应用程序 Kubernetes难以使用的另一个起因是，学习和配置它须要很多工夫。随着越来越多的开发者开始相熟这个平台，这种学习曲线应该会变平，让新用户更容易开始。 5）安全性将更加巩固 Kubernetes因不够平安而受到批评。该平台自身具备各种平安性能，但默认状况下禁用，须要配置和认真治理。这意味着许多Kubernetes集群不是很平安。不久，咱们可能会看到该平台在默认状况下变得更加平安。目前，Kubernetes依然是一个年老的我的项目——依然受到疾速变动和翻新的影响。但到2022年，这种状况可能会扭转。几年之后，咱们能够进行回顾，并将其与围绕开源平台的晚期探讨进行比拟。

关于云计算:日志服务之分析用户访问行为

关于云计算:企业应如何防范云安全风险

企业应用云计算服务曾经有了几十年的历史，云计算曾经成为咱们应用程序、基础设施和数据的平安门户。它让咱们有机会近程应用所需的所有服务，并平安地拜访数据。然而，可怜的是，互联网上没有什么是100%平安的。因而，咱们须要首先理解应用云服务的危险，并理解须要遵循哪些办法来缓解这些危险，因为最终，云服务依然值得应用，因为绝对于危险而言，它的益处更多。 1、云计算存在哪些平安危险? 依据Owasp，以下是十大云平安危险，咱们将逐个解决，进一步理解这些危险，并找出升高这些危险的下一步措施: 1）责任和数据危险云服务能够齐全管制或无限地管制使用者的数据。最大的危险可能是在存储或解决数据方面不足透明度或满足监管要求。如何升高危险?用户须要确保有一个齐全通明的协定和安全策略，以确保第三方服务提供商将符合标准来爱护其数据。 2）用户身份联结依据日立系统安全公司的说法，“数字身份是网络安全的要害局部。它管制着敏感资源的特权拜访等要害畛域。” 云提供商须要确保他们的用户辨认过程合乎组织的规范。如何升高危险?身份验证和受权对于安全性十分重要。企业须要应用某些工具来强制执行明码或软件的平安规范。有些应用程序的报告和跟踪性能十分有用。依照Owasp的说法，“用户实体应该通过联邦身份验证(如平安断言标记语言)进行惟一标识”。 3）法规听从性即便咱们通过互联网取得服务，咱们的数据也被服务提供商物理地存储在一个中央。因而，理解这个中央的监管法律是至关重要的，因为它们在每个国家都是不同的。如何升高危险?机构和服务提供者之间必须齐全通明。组织机构须要晓得他们的数据将存储在哪里，服务提供商也须要确保他们将恪守无关存储数据的监管规定。 4）业务连续性和弹性企业须要确保他们的业务在各种条件下运行。否则，即便是几个小时的无奈操作的状况也会是毁灭性的。当企业与云提供商单干时，会依赖于他们的零碎来保障业务的连续性。如果云提供商的零碎呈现故障，用户将无法访问服务。如何升高危险?企业确保在任何停机状况下都有服务水平协定。提供商还须要筹备一个劫难复原打算，以备不时之需。 5）用户隐衷和数据的二次应用一旦数据被转移到云上，咱们就再也无法控制它了。用户数据能够迁徙到一个平台，但在另一个咱们不晓得的平台上应用。一些企业进行数据挖掘，这也是可能进犯用户隐衷的最大危险之一。它次要用于理解用户行为和广告模式等，然而，它也可能裸露所有的私人信息。如何升高危险?数据挖掘的危险十分高，然而，用户无奈采取任何措施来升高危险。MFA或加密可能在某种程度上有所帮忙。另一方面，咱们齐全能够通过云服务提供商来管制咱们的数据应用。企业应确保有一个对于用户隐衷和数据应该如何应用的政策。 6）服务和数据集成在将敏感数据传输到云端的过程中，存在数据裸露的危险。如何升高危险?企业须要确保云提供商应用安全套接字层(Secure Sockets Layer)和最新的传输平安协定(Transport Security Protocols)，即加密协议。它们容许在互联网上平安传输数据。 7）多租户和物理平安如果企业想要降低成本，多租户是云提供商提供的一种抉择。然而，如果拆散不合乎逻辑，与其余企业共享资源而不是应用专用资源，可能会有危险。如何升高危险?云服务提供商须要设置具备逻辑隔离的服务器，还须要确保每个企业的基础设施是隔离的。 8）发生率剖析和取证当产生事变时，辨认破绽并治理它们是至关重要的。因而，日志文件在理解状况方面十分重要。然而，云提供商可能很难实现这个过程，因为这些事件可能会被记录在多个天文管辖区内。如何升高危险?企业须要理解云服务提供商如何存储和处理事件日志。 9）基础设施平安基础设施安全性至关重要，必须足够好能力爱护零碎。云服务提供商须要确保他们有一个弱小的基础设施，并常常审核他们的零碎。如何升高危险?云服务提供商须要确保他们施行多种安全措施，从配置到例行的破绽审计。企业须要理解云提供商在基础设施平安方面的做法。 10）非生产环境裸露应用程序并不只有一个环境。提供商在生产环境中公布代码之前，可能会在两个甚至更多的环境中测试它们的零碎。危险在于，在测试环境中，安全性可能不那么重要。然而，如果用于测试目标的数据是实在的，那么就有很高的数据裸露危险。如何升高危险?提供商须要确保测试环境中应用的数据不是实在和敏感的。 5、总结云计算曾经为咱们服务了几十年，以确保咱们有一个平安的应用程序、基础设施和数据门户。这是一种神奇的近程应用所有服务的形式，也给了咱们一个平安拜访数据的机会。然而，云服务提供商也有被泄露的危险，并导致他们的客户数据裸露。咱们须要明确，应用云的益处是很多的，因为云提供商是他们所在畛域的专家，他们能够以最好的形式利用安全措施。然而，在企业与供应商接触之前，也须要具体理解他们解决零碎和客户数据的形式，以确保他们的工作合乎企业的冀望。为了爱护本人免受潜在威逼，咱们须要意识到平安危险。因而，如果企业在与供应商分割时，思考到这些潜在的危险，并制订相应的措施，必然可能为企业的经营发明更好的平安环境。

关于云计算:企业在混合云中管理数据的4个最佳实践

当企业的数据位于单个数据中心或云中时，数据管理会变得十分困难。当企业抉择混合云策略时，在跟踪、爱护和治理数据方面，将面临全新的复杂性。次要起因是，在混合云模型（这意味着将预设基础设施与托管在Amazon Web Services、Azure或GCP等公共云中的资源配对的云设置）中，与所有数据都在一个环境中时相比，企业将有更多的数据供应商、工具和协定。例如，可能有一些数据存在于预处理Windows和Linux服务器上的本地文件系统中。同时，企业还能够在公司网络上运行的NFS或SMB文件共享中托管一些数据。同时，企业应用基于云的对象存储服务，如AWS S3或Azure Blob存储。企业可能会在组合中启动其余存储解决方案，例如NetApp。在这样的场景中，每个存储供应商或协定不仅波及不同的存储地位，还须要一套齐全独立的工具来辨认、治理、备份和爱护数据。例如，在Linux文件系统上爱护数据须要应用Unix工具来设置文件权限，而在Windows上，须要应用一组独自的文件系统访问控制。对于基于云的数据，能够应用云供应商的拜访治理框架，如AWS IAM等。归根结底，确定数据的存储地位须要企业在领有混合云策略时兼顾一套不同的工具。企业必须浏览各种数据孤岛，并把握许多协定和平台，以爱护数据安全并执行治理策略。 1、更好的混合云数据管理办法在混合云中，咱们无奈打消数据的竖井性质，这是与生俱来的。然而，企业能够采取措施，简化混合云中存在的各种竖井中的数据处理形式。通过积极主动和全面地发现、爱护和治理数据，这样不仅能够进步混合云治理的效率，还能够最大限度地升高不统一和忽略的危险，例如将敏感数据留在不平安的地位。在这方面，有四种要害做法须要遵循。 1）实现齐全的数据可见性。首先，只需通过创立全局数据索引来理解本身领有哪些数据。毕竟，如果不晓得数据存在于哪里，也不晓得它依赖于哪些协定或平台，则无奈十分无效地治理数据。建设一个数据索引来辨认混合环境中各种资产中的所有数据，能够确保管理者随时晓得数据的地位。一些存储供应商只能为其存储平台编制索引。这是专有的，仅限于该竖井，因而IT须要手动集成索引以及存储在云中的任何数据。 2）构建准确性。实现更好的混合云数据管理的第二步是确保数据索引不断更新。企业的数据架构很可能一直变动。例如，能够在混合环境中将数据从一个地位挪动到另一个地位，或引入新型数据服务。至关重要的是，企业的数据索引要放弃灵活性和可扩展性，以便它可能在产生这些变动时反映这些变动。企业的索引须要反对新的数据格式、存储地位、协定等，以便它可能继续适应本身业务。 3）依据规定和政策运作，致力部署可操作的数据管理策略。可操作的策略不仅容许企业管理者查看数据存在的地位，还容许应用申明式办法被动治理数据。换句话说，企业应该可能编写策略，依据其定义的属性定义数据治理形式，而后在混合环境中主动执行这些策略。为了阐明这在实践中意味着什么，请思考一个须要在一段时间后删除特定类型的数据（如前员工或前客户数据）以满足合规要求的组织。组织能够采取申明性办法，编写策略，说“当数据被标记为(在此处插入属性)时，请在一年后将其删除”，而不是试图满足该规定——这意味着外出并查找数据，而后手动删除它。而后，该规定将在整个环境中继续执行。无论数据确切存储在哪里或哪个协定治理数据，都将依据组织定义的治理规定进行处理。 4）保持良好的用户体验。最好的混合云数据管理实际应该对承载数据的应用程序和服务是不可见的。换句话说，他们应该可能执行数据治理规定，而不会中断用户拜访和/或工作负载的运作形式。即便它们到处挪动数据、批改访问控制等，也不应该减慢性能或导致应用程序谬误。 2、简单的云，简略的数据治理当企业承受这四项准则时，将取得一个跨混合云内不同边界的数据管理和治理流程。企业的数据“管理员”——即审计师、合规官员、平安工程师和其余负责平安、治理数据的利益相关者——可能主动发现和分类所有数据，而后通过统一的策略对其进行治理。他们还能够执行企业须要的任何数据保留和处理策略，即便这些需要因云中的不同数据存储、服务和协定而有所不同。 3、论断不可否认，混合云架构使数据管理实质上更加简单。然而，通过正确的办法，无论云环境中存在多少数据竖井、工具或协定，都能够以确保效率和一致性的形式治理这种复杂性。因而，与其让混合云限度企业本身能够对数据做什么，不如以一种容许企业构建其想要的简单且不影响其无效治理数据的能力的形式进行数据管理。

关于云计算:易捷行云EasyStack-加入龙蜥社区共同打造多样化算力创新云平台

近日，北京易捷思达科技倒退有限公司（以下简称“易捷行云EasyStack”）签订了 CLA （Contributor License Agreement，贡献者许可协定），正式退出龙蜥社区，通过社区单干，独特打造多样化算力翻新云平台，推动软硬件生态凋敝倒退。易捷行云EasyStack 成立于 2014 年，是中立的企业级云计算产品与服务提供商，深耕开源生态产品化，率先实际开源基础设施规范 LOKI （Linux OpenStack Kubernetes Infrastructure），打造新一代云平台，目前，服务了 1000+ 家国计民生重点行业企业，部署服务器 10万+ 台。易捷行云EasyStack 开源负责人李中华示意：“将来，易捷行云EasyStack 将携手龙蜥社区和上下游合作伙伴，减速推动新一代云平台与开源操作系统的兼容适配与交融倒退，同时助力下层利用的不断创新，共建生机操作系统开源社区，推动行业生态继续倒退。” 龙蜥社区理事马秀发示意：“易捷行云EasyStack 提供企业级云平台部署，包含政务、金融、电信、能源等各个国计民生重点行业。易捷行云EasyStack 始终以开源生态为根底，提供高效平安的云产品与服务。置信易捷行云EasyStack 的退出，可能促成龙蜥操作系统打造平安稳固、凋谢兼容的云生态环境。” 「龙腾打算」自公布以来，已有超过百家企业签订 CLA 协定退出龙蜥社区，包含平安厂商格尔软件、海泰方圆，数据库厂商南大通用、巨杉数据库，中间件厂商西方通、中创中间件、宝兰德等，欢送更多企业退出。 —— 完 ——

关于云计算:使用-Go-从零开发并发布一个-Kubectl-插件

作者：KaliArch（薛磊），某 Cloud MSP 服务商产品负责人，相熟企业级高可用/高并发架构，包含混合云架构、异地灾，纯熟企业 DevOPS 革新优化，相熟 Shell/Python/Go 等开发语言，相熟 Kubernetes、 Docker、云原生、微服务架构等。前言十年云计算浪潮下，DevOps、容器、微服务等技术飞速发展，云原生成为潮流。企业云化从“ON Cloud” 走向 “IN Cloud”，成为“新云原生企业”，新生能力与既有能力立而不破、有机协同，实现资源高效、利用麻利、业务智能、平安可信。整个云原生概念很大，细化到可能是咱们在实在场景中遇到的一些小问题，本文就针对日常工作中遇到的本人的小需要，及解决思路办法，分享给大家。背景在我日常应用 kubectl 查看 K8s 资源的时候，想间接查看对应资源的容器名称和镜像名称，目前 kubectl 还不反对该选型，须要咱们 describe 而后来查看，对于集群本人比拟多，不是很不便，因而萌发了本人开发 kubectl 插件来实现该性能。相干技术首先须要调用 Kubernetes 须要应用 client-go 我的项目来实现对 Kubernetes 资源的获取，对于插件应用 Golang 语言开发，因为是客户端执行，为了不便集成到及命令行工具，采纳和 K8s 雷同的命令行脚手架工具 Cobra，最初将其开源公布到 GitHub。 Golang在云原生开发中，Google 十分多的开源我的项目都是应用 Golang 开发，其跨平台编译后能够公布到多个平台，咱们开发的插件基于 Golang，后续也就反对多平台应用。 CobraCobra 是一个命令行程序库，其是一个用来编写命令行的神器，提供了一个脚手架，用于疾速生成基于 Cobra 应用程序框架。咱们能够利用 Cobra 疾速的去开发出咱们想要的命令行工具，十分的方便快捷。 Client-go在 K8s 运维中，咱们能够应用 kubectl、客户端库或者 REST 申请来拜访 K8s API。而实际上，无论是 kubectl 还是客户端库，都是封装了 REST 申请的工具。client-go 作为一个客户端库，可能调用 K8s API，实现对 K8s 集群中资源对象（包含 deployment、service、Ingress、ReplicaSet、Pod、Namespace、Node 等）的增删改查等操作。 ...

关于云计算:在-KubeSphere-中监控集群外部-Etcd

作者：张延英（老Z），电信系统集成公司山东分公司运维架构师，云原生爱好者，目前专一于云原生运维。1. 本文简介本文源于 KubeSphere 开源社区 8 群里的一个小伙伴 @Jam 提到的 Ectd 监控没有数据，心愿我帮忙看一下。原本我也是没有启用 Etcd 监控的，然而既然小伙伴如此信赖我提了要求了，那必须安顿。所以才有了本文。经钻研发现，KubeSphere 自带的集群状态监控中有 Etcd 监控的页面展现，然而在 KubeSphere3.2.1 版本中，默认配置开启 Etcd 监控后，集群状态中的 Etcd 监控页面的确没有任何数据。本文将记录里解决该问题的排障之旅。本文知识点定级：入门级Prometheus-OperatorKubeSphere 开启 Etcd 监控演示服务器配置主机名IPCPU内存系统盘数据盘用处zdeops-master192.168.9.92440200Ansible 运维管制节点ks-k8s-master-0192.168.9.9183240200KubeSphere/k8s-master/k8s-workerks-k8s-master-1192.168.9.9283240200KubeSphere/k8s-master/k8s-workerks-k8s-master-2192.168.9.9383240200KubeSphere/k8s-master/k8s-workerglusterfs-node-0192.168.9.954840200GlusterFS/ElasticSearchglusterfs-node-1192.168.9.964840200GlusterFS/ElasticSearchglusterfs-node-2192.168.9.974840200GlusterFS/ElasticSearch2. KubeSphere CRD 开启 Etcd 监控编辑 CRD 中的 ks-installer 的 YAML 配置文件。在 YAML 文件中，搜寻 etcd，并将 monitoring 的 false 改为 true。 etcd: endpointIps: '192.168.9.91,192.168.9.92,192.168.9.93' monitoring: true port: 2379 tlsEnable: true所有配置实现后，点击右下角的确定，保留配置。在 kubectl 中执行以下命令查看装置过程。 kubectl logs -n kubesphere-system $(kubectl get pod -n kubesphere-system -l app=ks-install -o jsonpath='{.items[0].metadata.name}') -f后果不做展现。 ...

关于云计算:日志服务之使用Nginx模式采集日志

简介本场景将提供一台配置了Centos 7.7版本的ECS实例（云服务器）。通过本教程的操作，您能够基于已有环境疾速采集Nginx日志。云起实验室日志服务体验（活动期实现有机会参加100%中奖）：https://developer.aliyun.com/... 背景常识本场景次要波及以下云产品和服务： ● 日志服务：日志服务SLS是云原生观测与剖析平台，为Log、Metric、Trace等数据提供大规模、低成本、实时的平台化服务。日志服务一站式提供数据采集、加工、查问与剖析、可视化、告警、生产与投递等性能，全面晋升您在研发、运维、经营、平安等场景的数字化能力。● 云服务器ECS：云服务器（Elastic Compute Service，简称ECS）是阿里云提供的性能卓越、稳固牢靠、弹性扩大的IaaS（Infrastructure as a Service）级别云计算服务。云服务器ECS免去了您洽购IT硬件的后期筹备，让您像应用水、电、天然气等公共资源一样便捷、高效地应用服务器，实现计算资源的即开即用和弹性伸缩。阿里云ECS继续提供创新型服务器，解决多种业务需要，助力您的业务倒退。装置Nginx\1. 在页面右侧，切换至Web Terminal。 \2. 装置Nginx运行所须要的插件。 a. 执行如下命令，装置gcc。gcc是Linux下的编译器，它能够编译C、C++、Ada、Object C和Java等语言。 yum -y install gccb. 执行如下命令，装置pcre。pcre是一个perl库，Nginx的HTTP模块应用pcre来解析正则表达式。 yum install -y pcre pcre-develc. 执行如下命令，装置zlib。zlib是一个文件压缩和解压缩的库，Nginx应用zlib对HTTP数据包进行gzip压缩和解压。 yum install -y zlib zlib-devel\3. 执行如下命令，下载Nginx安装包。 wget http://nginx.org/download/nginx-1.17.10.tar.gz\4. 执行如下命令，解压Nginx安装包。 tar -zxvf nginx-1.17.10.tar.gz\5. 执行如下命令，编译装置Nginx。 cd nginx-1.17.10 ./configure make && make install\6. 执行如下命令，启动Nginx。 cd /usr/local/nginx/sbin/nginx\7. 在页面右侧，单击图标，切换到远程桌面操作界面。 \8. 测试Nginx启动。关上虚构桌面的FireFox ESR浏览器，拜访http://<ECS公网地址>，呈现如下界面示意装置启动胜利。创立SLS日志服务Logstore本步骤将领导您如何在日志服务控制台中创立Logstore。双击关上虚构桌面的Firefox ESR浏览器。在RAM用户登录框中单击下一步，并复制粘贴页面左上角的子用户明码到用户明码输入框，单击登录。复制下方地址，在Firefox ESR浏览器关上新页签，粘贴并拜访日志服务控制台。https://sls.console.aliyun.com/在日志服务控制台下方的Project列表中，单击Project名称。阐明：您能够在云产品资源列表中查看Project名称。在左侧日志库性能栏中，单击图标。在创立Logstore对话框中，输出Logstore名称，关上WebTracking开关，而后单击确定。参数阐明： Logstore名称：自定义Logstore名称，在其所属Project内必须惟一。创立Logstore胜利后，无奈更改其名称。WebTracking：关上WebTracking开关，您能够通过WebTracking从HTML、H5、iOS或Android上采集数据到日志服务。在创立胜利对话框中，单击勾销。 ...

关于云计算:焱融-YRCloudFile-跨云多源数据管理直击自动驾驶-割裂式存储痛点

汽车产业作为国民经济支柱产业之一，其在国民经济战略性支柱产业的位置是不可撼动的。在《“十四五”交通畛域科技翻新布局》中也提出，到 2025 年实现关键技术研发利用获得新冲破，科技创新能力全面加强，翻新环境显著优化三大总体目标。其中，明确了在运输服务畛域，主动驾驶、智能航运、机场智能运行管控等技术在局部场景失去示范利用。可见，智能化技术正悄悄走进人们生存，主动驾驶也逐步从 L1-L2 阶段，开始向 L3-L4 级别倒退，泛滥整车厂和自动化驾驶算法零碎开发厂商正在积极探索，力求霸占行业第一位，拿到主动驾驶这把汽车将来市场宝藏的钥匙。以后，在整体汽车自动化驾驶行业中，外围竞争力曾经从车辆硬件转向主动驾驶决策“AI 大脑”。AI 训练只有在一直迭代更新的过程中，能力逐步增长“见多识广”的能力，做出精确的判断。其中，晋升 AI 主动驾驶算法迭代能力，堪称是各家厂商竞争反抗的要害能力。实际上，影响 AI 迭代的外围要害次要是，算法设计和海量的数据。海量有特色的训练数据是让 AI 具备意识世界的重要环节，从路测数据采集到数据中心的数据预处理、特色数据管理、训练、数据归档等一系列过程都须要高效连接运行，只有其中一个环节不通顺，或者效率低就会导致整体业务效率降落。因而，AI 算法的竞争背地是 AI 算法内的海量数据竞争，如何欠缺数据流治理成为了自动化驾驶迭代的要害。自动化驾驶业务流程图在主动驾驶的倒退过程中，数据正向着更简单的方向倒退，总结近几年的数据模式，能够发现数据具备以下特色：数据多样性依据不同主动驾驶级别，数据产生的起源不同。数据类别不仅包含了汽车根底数据，还包含基础设施、交通数据、地理信息数据，以及车主的大量用户身份类数据、用户状态数据、行为类数据等。数据规模大主动驾驶车辆作为跨产业技术的交融载体，交融了来自汽车、路线、天气、用户、智能计算零碎等多方面的海量数据，波及数据类型多，须要统计分析的数据总量大。数据非结构性数据多样性决定了不同起源的数据格式不同，数据的非结构性和非标准性对数据聚合或拆分技术，以及权限治理和平安存储都带来了微小的挑战。数据流动性大量主动驾驶数据在用户端、车端、云端等多场景的交互，使得数据的流动性增大。以上是自动化驾驶行业的业务数据特点，为进一步阐明这些已知的特色，咱们将以一家寰球无人驾驶科技公司的解决方案为例，帮忙大家理解焱融科技是如何构建该公司 IT 根底平台撑持其业务倒退。割裂式存储难解决该寰球无人驾驶科技公司是一家专一于 L4 级别无人驾驶卡车技术研发与利用的人工智能企业，具备感知、定位、决策、管制等无人驾驶外围性能，可能实现货运卡车在支线物流场景和半封闭枢纽场景下的全无人驾驶。在该公司的整体业务流程中，蕴含数据预处理、特色数据管理、训练、归档等多个环节，原始数据须要通过泛滥环节解决，能力成为业务要求的特色化数据。在应用 YRCloudFile 之前，该公司治理数据的形式是采纳割裂式的形式，比方：数据预处理，应用大容量存储特色数据管理，应用高性能存储训练阶段，应用高性能存储归档阶段，应用大容量存储如此频繁更改数据存储形式是因为整体业务亟需应答性能和老本的要求。但割裂的数据存储管理形式极易产生数据流程的间接老本、工夫老本、运维压力，同时还会波及到本地数据和算力配合，云端数据和算力配合的跨云需要等等，而这些老本、压力和需要最终会间接影响产品和业务的倒退效率。焱融科技反对“跨云多源数据管理”焱融科技充沛理解到该公司全业务流程存储管理的痛点当前，依据本身在行业多年的 AI 自动化驾驶畛域存储教训，提出了“混合云存储”解决方案。通过路测取回的原始数据作为共享母版的形式，搭建本地到云端的跨云架构计划，将原先数据流向“大容量存储-高性能存储-大容量存储”的拷贝形式，通过 YRCloudFile DataLoad 技术实现对立治理，依照业务倒退须要按需流转，自动化治理，彻底摒弃传统人工或者脚本治理运维的原始形式。 YRCloudFile 通过将数据预处理、特色数据管理、训练、归档业务环节串联起来，达到了真正意义上的流治理形式，使得数据随业务在零碎外部流动，单阶段性能比传统架构晋升 7 倍左右，实现在数据预处理阶段，计算集群通过向低成本的对象存储读取数据进行业务发展，读取后通过文件层减速，实现后续工作。 YRCloudFile 跨云多源整合业务流程图在数据预处理阶段，原始数据通过低成本低性能的传统存储达到数据预处理计算集群，随着业务拜访存储的并发量在一直回升，从几个到几十个，继续时长随业务变动，这就给存储带来了较大压力，因为每个数据预处理的带宽都比拟大，而且是大文件和小文件混合模式，所以对于底层存储的性能是一个考验。性能监测传统存储撑持性能最大约为3GB/s，数据预处理环节使存储性能问题成为业务倒退的第一个短板，亟需解决。在应用 YRCloudFile 作为文件层，向下对接对象层后，开启 YRCloudFile DataLoad 性能，同样在数据预处理环节中，性能监测反馈可满载运行 60 个数据预处理工作，20GB/s 的带宽量，前端计算带宽根本打满，此时相较于传统存储，采纳 YRCloudFile DataLoad 后性能晋升 7 倍左右。而大量素材是通过 YRCloudFile DataLoad 进行了多源整合和减速，并未扭转原始数据的存储形式，从性能和老本、治理都失去了很好的均衡，要害实现了业务效率的极大晋升。 ...

关于云计算:Kubernetes-中数据包的生命周期-第-2-部分

本文翻译自：Life of a Packet in Kubernetes — Part 2 [1]作者：Dinesh Kumar Ramasamy 本文在原文的根底上做了适当的批改，如有疑问请查阅原文。正如咱们在第 1 局部中所探讨的，CNI 插件在 Kubernetes 网络中起着至关重要的作用。以后有许多第三方 CNI 插件可供使用，Calico 便是其中之一。凭借着良好的易用性以及对多种网络架构的反对，Calico 取得了许多工程师的青眼。 Calico 反对宽泛的平台，包含 Kubernetes，OpenShift，Docker EE, OpenStack 和裸金属服务。calico-node 在 Kubernetes 集群中的每个 Master 和 Worker 节点上以容器的形式运行。calico-cni 插件间接与 Kubernetes 的 kubelet 进行集成，可能发现哪些 Pod 被创立，并将它们增加到 Calico 网络中。咱们将探讨 Calico 的装置、模块（Felix, BIRD, Confd）和路由模式。不包含什么？ Network Policy（网络策略），在第 3 局部的文章中将会进行介绍，因而本文临时跳过。 CNI 要求1.创立 veth-pair 并接入到容器中。2.确认正确的 Pod CIDR。3.创立 CNI 配置文件。4.调配和治理 IP 地址。5.在容器内增加默认路由。6.将路由通告给所有的对等节点（peer node）。（不适用于 VxLan）7.在宿主机中增加路由。8.执行网络策略。除此之外，还有许多其余要求，但以上是根本要求。让咱们看看 Master 和 Worker 节点中的路由表。每个节点中都蕴含一个带有 IP 地址和默认路由的容器。 ...

关于云计算:企业应如何制定云计算使用中的灾难恢复计划

劫难复原是指企业采纳的办法和技术，即便在产生天然或网络攻击（包含 COVID-19 造成的业务扭曲）后，也能放弃和维持对其 IT 基础设施的拜访和管制。劫难复原打算是业务连续性的重要组成部分。企业能够采纳多种劫难复原 (DR) 办法来远离所有劫难。劫难复原在劫难无奈影响的近程数据中心应用数据复制技术和计算机解决。每当服务器产生劫难导致服务器宕机时，例如网络攻击或设施故障，企业都须要一个辅助地位来从备份服务器中复原失落的数据。企业还能够将计算机解决转移到近程服务器，以确保全天候失常运行并持续经营。 1、劫难复原的益处任何企业都不应漠视劫难复原技术。适当的劫难复原打算的两个最重要的劣势包含：疾速复原：公司能够在劫难产生后迅速复原经营。节省成本：劫难复原能够帮忙企业节俭数千甚至数百万美元的老本。它甚至能够决定一家公司是在劫难中幸存下来还是无奈复原并关停。2、劫难复原技术类别企业能够抉择多种劫难复原技术，或将多种技术联合起来以造成最终解决方案：劫难复原即服务：DRaaS 供应商将企业的数据和计算机解决迁徙到其云基础架构。它容许企业从供应商的地位无缝地持续经营，即便企业的服务器已敞开。备份：这种简略的劫难复原办法侧重于近程存储数据或应用可挪动磁盘。尽管如此，备份信息对业务连续性简直没有奉献，因为网络基础设施自身仍未受到影响。冷站：这种类型的劫难复原波及在辅助设施中建设根本的业务网络基础设施。它确保员工即便在产生致命劫难后仍有工作空间。冷站点通过容许业务持续进行，有助于业务连续性。然而，它不足爱护或复原敏感数据的规定。因而，能够联合这种技术来制订更无效的劫难复原策略。热门网站：热站点有助于全天候保护数据和文件的更新正本。然而，设置热站点可能比冷站点更耗时且老本更高。不过，它能够极大地缩小停机工夫。即时复原：即时复原的工作形式相似于工夫点正本。然而，即时复原会复制整个虚拟机，而不是独自复制数据库。备份即服务：与近程备份数据一样，备份即服务波及由第三方提供商向企业提供备份存储。虚拟化：企业能够在云虚拟机上备份某些操作或复制整个计算环境，从而免受物理数据中心劫难的影响。它能够实现复原过程的自动化并更快地复原性能。数据中心劫难复原：通过对数据中心进行物理爱护，能够在特定的劫难中爱护和加强云劫难恢复能力。其中一些技术包含灭火安装，它能够在产生火灾时避免数据和基础设施失落。此外，备用电源即便在停电时也能保障失常运行工夫。工夫点正本：工夫点正本/快照是在给定工夫距离制作的组织数据库的备份文件。如果用户不在现场或未受劫难影响，则能够应用共享正本复原数据。 3、制订无效的劫难复原打算 1）组建劫难复原团队：企业必须指派专家来创立、治理和施行劫难复原打算。无效的复原打算会具体定义团队成员的角色和职责。它还概述了复原团队、供应商、员工和客户的适当沟通渠道。 2）辨认要害业务资产：无效的劫难复原打算包含所有要害资源、应用程序、零碎和数据的具体文档，包含复原步骤。 3）备份：企业必须当时确定须要备份哪些数据，并确保工作人员明确执行备份。无效的备份包含强调备份频率的复原点指标 (RPO) 和定义最大停机工夫的复原工夫指标 (RTO)。 4）测试和优化：企业的数据恢复团队应该执行继续的测试和策略更新，以跟上一直变动的威逼和业务需要。它能够帮忙确保企业可能动摇地抵挡劫难。 5）企业始终如一地测试和优化数据保护策略，这一点至关重要。 6）危险评估：企业必须认真评估他们可能遇到的潜在危险。必须制订一项策略来确定在产生攻打或劫难时复原业务所需的口头和资源。 4、劫难复原和业务连续性布局网络中断会重大影响业务经营，尤其是在以后疫情仍未消退的状况下。企业的布局也应该包含人，而不是仅仅关注技术。疫情表明，业务团队须要反对和适当的资源来进步生产力。企业应确保有一个牢靠的策略来向所有员工提供这些元素，尤其是近程工作人员。企业还能够通过一些额定的云、软件即服务解决方案来提高效率和加强灵活性。它还加重了依赖单个数据中心的累赘。通过将各类潜在危险增加到企业的劫难复原打算中，并设置针对此类紧急情况的无效策略能够确保问题失去顺利解决，而不会影响业务经营。

关于云计算:如何做一款成功的开源项目

大家好，我是 sealos 的作者，很快乐和大家分享我做开源以及经营一个开源我的项目总结的一些教训。抉择一个大市场这点十分重要，你能够抉择一个大的市场，或者一个高速倒退的市场，谁都晓得做算法教程的肯定比一个编译器底层低频工具受众会广，如果从获取更多 star 的角度来看，选一个广泛需要就十分重要，比方 sealos 抉择从装置 kubernetes 开始做起，因为简直每个实际云原生的人简直都须要一个装置工具，这是个十分好的切入口。如果你当初还抉择去在 openstack 生态做工具，那显然不合乎时代大趋势，很难把我的项目做胜利，因为它不合乎大势的倒退，存量市场也没有多大。sealos 抉择 kubernetes 生态既合乎以后市场足够大，也合乎整个市场高速增长，所以能够搭上这趟车。所以对技术倒退的洞察力十分重要，不然可能你即便好不容易打造胜利的我的项目也会在两年后停滞增长。切中用户的痛点刚需痛点是如何被发现的？首先说说 sealos ，痛点来自于我本人自身的工作，三年前我发现装置 kubernetes 切实过于苦楚，官网文档都没有提供高可用的教程，我就本人写了脚本，心想很多人应该都会用到这个工具，就开源了，直到迭代到当初 golang 版本。所以当你工作中遇到问题时，或者埋怨他人的工具难用时，祝贺你，你发现了痛点！甚至有时候你用 google 搜寻了很多都找不到解决方案，或者更好用的代替计划时，此事微小机会就摆在你的眼前了。不要去反复造轮子，甚至反复造他人曾经造的很好的轮子，去反复制作除非你有十分大的劣势，否则你更应该看一看市场上有没有马车，去补空缺，或者让在现有货色下来优化让他更好。组合翻新也很重要，用户须要的是马车，当初有马有轮子，这个时候最重要的就是组装一台马车进去给用户。多于用户沟通采集用户的需要也很重要，然而采集需要不是说要依照用户说的做，很多人据说过福特汽车的故事，大略说福特如果采集用户需要，用户只会想要一台更快的马车，永远也不会提汽车的需要。这里很显然是谬误的了解了需要，用户真正的需要是”更快的车“，而不是”更快的马车“，马车汽车是解决方案，应该是由咱们对科技的洞察提供的，甚至你能够把用户的需要更高的形象成”用户想要挪动的更快“，这样了解需要你就能够造时空穿梭机！这就是对需要的提炼与形象能力。好的作品是所有的外围好的作品刚开始的时候评判规范来自咱们本身，通常会有一个十分好的 idea 让你睡不着，想第二天就把它做进去，如此开始每天工作到中午，公布之时你有满满的成就感，感觉她真的美爆了，几乎是平凡的发明。而后你找三五个体验用户，而后被泼冷水，发现用户要要的并不是你做的货色，还有十分多须要优化的局部，sealos 在某个期间就是这样，装置须要三次执行命令，晚期用户反馈并没有让我感到兴奋，甚至有些打击我。此时我下定决心打算进一步优化，把 70 分做到 90 分，最终我做到了，把所有货色做到一条命令中，为次引入了十分多的新技术，最终受到了试用者的好评。打造晚期种子用户这时适宜比拟小规模的宣传，sealos 开始就获取了不少的用户，然而那时产品并不成熟，导致我每天须要解决大量用户的问题，我甚至都没有工夫对产品进行迭代。我发现长期这样上来不行，我把所有客户的常见问题列成一个长长的表单，而后每天花很多工夫从技术层面一个一个解决，一些十分细节十分小的问题，凡是用户可能会问到的都通过技术的伎俩屏蔽掉，这段时间让产品成熟度上了一个十分大的台阶。所以晚期我感觉能够服务 10 个以下的用户，十分分心的专一于他们的反馈，去优化产品，一但 8 个以上都满意度很高了，那么祝贺，能够开始着力与宣传了。晚期宣传sealos 的晚期宣传简直就是靠博客，咱们也尝试过其它路径，如 google 广告，meetup 等，最终还是发现博客的性价比最高，以及一些技术文章，常见问题解答帖子等。口碑流传期晓得一年多当前 sealos 实现了天然增长，其中有很大一部分是用户之间的互相举荐应用，能做到这一点取决于产品的品质。我还是会常常的挑一些客户聊天，征询他们是否违心把咱们介绍给别的共事，有很大一部分开发者是违心甚至曾经这样做了。利用媒体爆发式增长咱们在一些品质比拟好的媒体上发表了文章，造成了一段时间的垂直上涨，其实这是连锁反应，那段时间上了 github 趋势榜导致了二次流传，甚至前面咱们始终霸榜一周直到假期到来。趣味性的病毒传播遇到很多趣味性的内容有时能触发用户的分享趣味，比方 sealos 的一个推广用语：”因为 sealos 能够把一周的工作量缩短到三分钟，可能会导致您工作不丰满而被老板炒鱿鱼“ 引起了不少人的趣味并在群外面转发。踊跃的生态单干当你的我的项目有肯定知名度时，就须要和上下游我的项目一些单干来进一步减少知名度，比方文档中提供互相集成的教程，公布单干案例文章等，没有哪个开源我的项目对生态单干持关闭态度的，所以生态单干既帮忙了本人也帮忙了他人，更帮忙了用户。sealos 以kubernetes为内核的云操作系统发行版，让云原生简略遍及 ...

关于云计算:详解云计算中的业务敏捷性

依据发表在《哈佛企业评论》上的一项钻研，云计算最显著的劣势是它可能放慢业务流程。业务敏捷性是采纳云计算的重要组成部分，32% 的受访者认为这是他们应用云的次要起因。因为云采纳打算，创意产出减少了 14%，而老本降落了 13%。在麦肯锡公司的一项钻研中，他们发现敏捷性可能会带来更快的支出增长、更显著和更长久的老本升高，以及更好的治理危险和名誉问题，所有这些都是踊跃的。为了在当今竞争强烈的商业世界中取得成功，公司必须具备灵活性。如果企业应用云计算服务，那么企业的敏捷性会有所提高。业务敏捷性是指公司疾速、经济高效地适应业务环境变动的能力。适应性是企业敏捷性的重要组成部分。适应性、协调性和灵活性属于敏捷性的领域。云计算中的敏捷性在当今充斥挑战的商业环境中，企业不能再依赖于他们目前的业务和 IT 策略。现在，得益于社交、挪动、剖析和云计算，现代化过程比十年前更快。云计算使优化现有 IT 零碎的工作变得更加简略，从而进步经营效率并促成企业的敏捷性和增长。随着商业习惯的扭转，企业能够利用这个机会。在麻利环境中，能够施行新的业务流程，也能够调整现有的业务流程。实际中的这种变动须要扭转或减少 IT 资源。得益于云计算服务，公司能够疾速轻松地增加或调整 IT 资源以适应其一直变动的业务需要。企业能够按需招集开发和测试人员。软件的测试和开发须要资源。取得额定资源并将其整合到现有基础设施中所需的工夫可能会提早商业机会。因为在新的和低廉的资源上减少了收入，这可能是一个商业危险。基于云的设计缩小了按需拜访资源以解决这些问题的需要，从而节俭了工夫。应用基于云的领取零碎打消了购买新硬件和软件所波及的初始费用。对我的项目施行和测试的按资源付费办法通过缩小购买和提供的新资源的数量来节俭资金。企业的总体估算中不再须要 IT 资本收入。基于云的模型能够毫不费力地解决意料之外的 IT 老本。如何进步公司的经营和交易效率？云计算就是答案。基于云的应用程序容许企业拜访其组件并通过互联网更无效地与客户互动。有了更多可用的工夫和资源，IT 团队能够花更多工夫创立和部署间接影响组织底线的翻新应用程序。云计算显著缩小了提供 IT 基础设施所需的工夫，从而放慢了对支出增长或降低成本至关重要的 IT 我的项目的交付。云服务器可能会在几分钟内启动并运行，但物理服务器可能须要数天或数周能力设置好。通过云计算，资源部署和解除部署能够自动化。因为云计算的效率，它缩小了 IT 系统管理员破费的工夫。企业只需为其应用的服务付费，就能够从云计算中获益。云计算的按需付费概念容许用户依据须要租用或订阅不同的基础设施组件、软件系统和数据服务。这些实体自身的存储空间等资源可能不值得进行付费。云计算能够改良产品开发和营销流动，使 IT 收入更好地与业务指标保持一致。因为云的可扩展性，变动不再被视为阻碍，而是时机。一个企业的流动能够增强或弛缓以实现其业务指标，例如获取和保留新客户以及放慢推出新产品的步调。咱们不再须要期待硬件或软件，因为所有都能够在线拜访。典型的公司办法可能须要数周甚至数月的工夫来设置和开发软件和硬件。相同，雷同设置的基于云的版本可能只须要几个小时就能够筹备好。云计算的随用随付灵活性和响应一直变动的业务需要的疾速扩大可帮忙最终用户。测试和开发、负载测试、季节性流量顶峰、新应用程序等惯例工作负载须要按需可扩展性。

关于云计算:使用-HTTPS-加密-Ingress-流量

1.装置cfsslCFSSL是CloudFlare开源的一款PKI/TLS工具。 CFSSL 蕴含一个命令行工具和一个用于签名，验证并且捆绑TLS证书的 HTTP API 服务，应用Go语言编写。下载地址：https://pkg.cfssl.org/R1.2/cf...https://pkg.cfssl.org/R1.2/cf... 2.创立CA证书#失去的json文件放弃默认cfssl print-defaults config > ca-config.json{ "signing": { "default": { "expiry": "168h" }, "profiles": { "www": { #前面生成服务器证书--profile应用的是这里的www "expiry": "8760h", "usages": [ "signing", "key encipherment", "server auth" ] }, "client": { "expiry": "8760h", "usages": [ "signing", "key encipherment", "client auth" ] } } }}#失去的json文件放弃默认cfssl print-defaults csr > ca-csr.json{ "CN": "example.net", "hosts": [ #这里的hosts无所谓 "example.net", "www.example.net" ], "key": { "algo": "ecdsa", "size": 256 }, "names": [ { "C": "US", "L": "CA", "ST": "San Francisco" } ]}#生成CA，失去ca.csr,ca.pem,ca-key.pem,cfssl gencert -initca ca-csr.json | cfssljson -bare ca 字段名字段值专用名称 (Common Name)简称：CN 字段，对于 SSL 证书，个别为网站域名；而对于代码签名证书则为申请单位名称；而对于客户端证书则为证书申请者的姓名；单位名称 (Organization Name)简称：O 字段，对于 SSL 证书，个别为网站域名；而对于代码签名证书则为申请单位名称；而对于客户端单位证书则为证书申请者所在单位名称；所在城市 (Locality)简称：L 字段所在省份 (State/Provice)简称：S 字段所在国家 (Country)简称：C 字段，只能是国家字母缩写，如中国：CN3.创立服务器证书{ "CN": "cr7.example.com", "hosts": [ "cr7.example.com" //这里的hosts很重要，要和前面的ingress中定义的hosts一样，当客户端拜访该hosts时才会动静加载ssl证书 ], "key": { "algo": "rsa", "size": 2048 }, "names": [ { "C": "CN", "L": "Shanghai", "ST": "Shanghai" } ]}-ca：指明ca的证书-ca-key：指明ca的私钥文件-config：指明申请证书的json文件-profile：与-config中的profile对应，是指依据config中的profile段来生成证书的相干信息cfssl gencert -ca=ca.pem -ca-key=ca-key.pem --config=ca-config.json --profile www cr7-csr.json | cfssljson -bare cr74.依据服务器证书创立secret依据服务器私钥和证书创立secret ...

关于云计算:精品千字长文手把手教你使用字节跳动的火山引擎veImageX

通过我的钻研发现，这个办法居然比拟通用，于是转载群发之 veImageX 是字节跳动旗下的火山引擎推出的图像、文档等各类素材上传、托管、智能解决和 CDN 散发一站式解决方案，WPJAM Basic 的「CDN减速」性能也在第一工夫整合了 veImageX。通过该性能，能够轻松让 WordPress 对动态资源进行 CDN 减速，为了不便大家的应用，我整顿一个十分长的齐全指南，基本上笼罩了 WordPress 应用火山引擎 veImageX 进行动态资源 CDN 减速的方方面面，欢送大家珍藏，不便碰到问题时候查问。 veImageX 的镜像回源性能原理首先咱们说一下背地的原理，WPJAM Basic 的 CDN 减速性能是应用 veImageX 的镜像回源的性能实现的，所以为了不便了解和操作，倡议应用之前首先要了解镜像回源的原理。当网站的用户申请的资源不存在的时候，能够通过回源规定从设定的源地址获取到正确的数据，而后再返回给网站的用户。 WordPress 博客上的图片，CSS，JS 这些动态文件个别都是不会常常批改的，应用镜像回源性能把这些动态文件资源镜像到 veImageX 的服务器上，网站用户拜访的时候就间接从 veImageX 的服务器上读取数据，这样能够升高网站服务器读取数据的压力和进步网站的速度。并且应用镜像回源性能实现动态资源 CDN 减速并不影响 WordPress 原来的应用体验，原来怎么上传图片还是持续在 WordPress 中怎么操作即可。为什么不间接上传到 veImageX？从后面的介绍可知，用户还是要首先将图片上传到 WordPress 的媒体库，而后再通过镜像回源的性能来同步到 veImageX。为什么不间接上传到到 veImageX 呢？这样就不必通过 WordPress 媒体库。如果要实现间接上传，须要对接 veImageX 的 API ，这个须要额定的工夫开发，并且每家的云存储提供的 API 略有不同，每减少一个云存储服务，都须要额定的二次开发，而每家云存储的镜像回源性能基本一致，并且 API 对接还会存在肯定失败率。应用镜像回源性能还有一个益处，就是曾经公布的历史文章外面的图片也能镜像到 veImageX 上，咱们所须要做只须要依照上面的指引设置好即可，其余什么都不必做，而后用户拜访之后，网站上的所有图片都会全副主动镜像到 veImageX。一步一步教你应用 veImageX理解分明 WPJAM Basic 对接 veImageX 的原理之后，上面咱们开始一步一步开明和应用 veImageX，一共有7个步骤，然而齐全不必放心，只有急躁跟着步骤做就能够完满搞定。1. 首先注册开明火山引擎 veImageX 产品，记得点我的链接，火山引擎会给我返佣，看在我做的插件，和那么辛苦写教程份上，所以肯定要点击这个链接哦。开明的时候填写我的邀请码：CLEMNL，能够支付福利：每月收费额度（10GB流量+10GB存储+20TB根底解决）+https拜访收费+回源流量收费。2. 而后开启火山引擎的 veImageX 服务，点击点击右侧「服务治理」按钮，创立一个新的存储空间： ...

关于云计算:使用-KubeEye-为你的-K8s-集群安全保驾护航

作者：KaliArch（薛磊），某Cloud MSP服务商产品负责人，相熟企业级高可用/高并发架构，包含混合云架构、异地灾，纯熟企业DevOPS革新优化，相熟Shell/Python/Go等开发语言，相熟Kubernetes、 Docker、云原生、微服务架构等。前言KubeEye 是一款 Kubernetes 平安及配置问题检测工具，针对部署在 K8s 集群中的业务利用进行配置检测应用 OPA,针对集群部署的 Node 应用Node-Problem-Detector进行检测，同时除了零碎内置有依据大多数业界常见场景的预约义规定，还反对用户自定义规定来进行集群检测。架构 KubeEye 通过调用 Kubernetes API，通过匹配资源中的关键字和容器语法的规定匹配来获取集群诊断数据，详见架构图。其中针对 Node 节点的检测，须要在被检测 Node 主机上安装。特点个性KubeEye 依据行业最佳实际审查你的工作负载 YAML 标准，帮忙你使你的集群稳固。KubeEye 能够发现你的集群管制立体的问题，包含 kube-apiserver/kube-controller-manager/etcd 等。KubeEye 能够帮忙你检测各种节点问题，包含内存/CPU/磁盘压力，意外的内核谬误日志等。查看项是/否查看项形容级别✅PrivilegeEscalationAllowed容许特权降级紧急✅CanImpersonateUserrole/clusterrole 有伪装成其余用户权限正告✅CanDeleteResourcesrole/clusterrole 有删除 Kubernetes 资源权限正告✅CanModifyWorkloadsrole/clusterrole 有批改 Kubernetes 资源权限正告✅NoCPULimits资源没有设置 CPU 应用限度紧急✅NoCPURequests资源没有设置预留 CPU紧急✅HighRiskCapabilities开启了高危性能，例如 ALL/SYS_ADMIN/NET_ADMIN紧急✅HostIPCAllowed开启了主机 IPC紧急✅HostNetworkAllowed开启了主机网络紧急✅HostPIDAllowed开启了主机PID紧急✅HostPortAllowed开启了主机端口紧急✅ImagePullPolicyNotAlways镜像拉取策略不是 always正告✅ImageTagIsLatest镜像标签是 latest正告✅ImageTagMiss镜像没有标签紧急✅InsecureCapabilities开启了不平安的性能，例如 KILL/SYS_CHROOT/CHOWN正告✅NoLivenessProbe没有设置存活状态查看正告✅NoMemoryLimits资源没有设置内存应用限度紧急✅NoMemoryRequests资源没有设置预留内存紧急✅NoPriorityClassName没有设置资源调度优先级告诉✅PrivilegedAllowed以特权模式运行资源紧急✅NoReadinessProbe没有设置就绪状态查看正告✅NotReadOnlyRootFilesystem没有设置根文件系统为只读正告✅NotRunAsNonRoot没有设置禁止以 root 用户启动过程正告✅CertificateExpiredPeriod将查看 API Server 证书的到期日期少于30天紧急✅EventAudit事件查看正告✅NodeStatus节点状态查看正告✅DockerStatusDocker 状态查看正告✅KubeletStatusKubelet 状态查看正告部署KubeEye 自身应用 Golang 编写，可应用编译好的二进制可执行文件进行相干组件装置。装置二进制装置wget https://github.com/kubesphere/kubeeye/releases/download/v0.3.0/kubeeye-0.3.0-linux-amd64.tar.gztar -zxvf kubeeye-0.3.0-linux-amd64.tar.gzmv kubeeye /usr/bin/源码编译装置git clone https://github.com/kubesphere/kubeeye.gitcd kubeeye make installke装置 NPD针对集群 Node 主机的检测，kubeEye 采纳Node-problem-Detector ，须要在 Node 主机节点进行装置，KubeEye 封装装置命令，能够进行一键装置。 ...

关于云计算:云原生爱好者周刊寻找-Netlify-开源替代品

开源我的项目举荐CoolifyCoolify 是一个开源自托管的 Heroku/Netlify 替代品，颜值还不错。 Podman DesktopPodman Desktop 是针对 Podman 运行时的桌面管理工具。文章举荐Fluent Operator：云原生日志治理的一把瑞士军刀随着云原生技术的疾速倒退，技术的一直迭代，对于日志的采集、解决及转发提出了更高的要求。云原生架构下的日志计划相比基于物理机或者是虚拟机场景的日志架构设计存在很大差异。作为 CNCF 的毕业我的项目，Fluent Bit 无疑为解决云环境中的日志记录问题的首选解决方案之一。然而在 Kubernetes 中装置部署以及配置 Fluent Bit 都具备肯定的门槛，加大了用户的应用老本。作为一名成熟的云原生布道师，我是这么写作的本文从写作对集体的价值谈到技术内容的创作选型，再到文章的排版和辅助工具，心愿能帮忙大家开启本人的技术内容创作之路。如何手动抛弃 Prometheus 中的无用指标对于 Prometheus 这种底层的工夫序列数据库来说，规模大了之后，免不了须要肯定的手动保护，这对于 Prometheus 的性能至关重要。这篇文章介绍了如何手动删除和抛弃无用的指标。云原生动静Harbor v2.5.0 引入 Cosign成品（Artifact）签名和签名验证是要害的平安性能，容许你验证成品的完整性。Harbor 通过与Notary 和 Cosign 的集成反对内容信赖。 Harbor v2.5 集成了对 Cosign 的反对，这是一个 OCI 成品签名和验证解决方案，是 Sigstore 我的项目的一部分。将 Cosign 与 Harbor 联合应用的一个要害个性是可能应用 Harbor 的复制性能来复制签名及其相干的已签名成品。这意味着，如果一个复制规定（replication rule）利用于一个已签名成品，Harbo 将把复制规定利用于签名，就像它利用于已签名成品一样。 Tanzu 利用平台 1.1 版本公布Tanzu 利用平台由 VMware 推出，旨在帮忙用户在任何私有云或本地 Kubernetes 集群上疾速构建和部署软件。Tanzu 利用平台提供了一套丰盛的开发人员工具，并为反对生产的企业提供了一条事后铺好的门路，通过升高开发人员工具的复杂性来更快地开发创收应用程序。 1.1 版本提供了大量新性能，使企业可能放慢实现价值的工夫、简化用户体验、建设更弱小的平安态势并爱护他们曾经进行的投资。这些当先的能力使企业可能： ...

关于云计算:Apache-Kafka-基准测试每秒-200-万次写入在三台廉价机器上

原文地址翻译：sealos 是以kubernetes为内核的云操作系统发行版，3min 一键高可用装置自定义kubernetes，500M，100年证书，版本不要太全，生产环境稳如老狗。我写了一篇对于 LinkedIn 如何应用Apache Kafka作为地方公布-订阅日志的博客文章，用于在应用程序、流解决和 Hadoop 数据摄取之间集成数据。然而，要真正实现这项工作，这个“通用日志”必须是一种便宜的形象。如果您想将零碎用作地方数据中心，它必须疾速、可预测且易于扩大，以便您能够将所有数据转储到该零碎上。我的教训是，软弱或低廉的零碎不可避免地会造成一道爱护过程墙，以避免人们应用它们；易于扩大的零碎通常最终成为要害的架构构建块，因为应用它是构建事物的最简略办法。我始终很喜爱 Cassandra 的基准测试，它显示它在EC2和Google Compute Engine上的三百台机器上每秒执行一百万次写入。我不晓得为什么，兴许这是邪恶博士的事件，但每秒做一百万件事件很乏味。无论如何，Kafka 日志的长处之一是，正如咱们将看到的，它很便宜。每秒一百万次写入并不是什么特地大的事件。这是因为日志比数据库或键值存储要简略得多。事实上，咱们的生产集群全天每秒进行数千万次读取和写入，而且它们是在相当一般的硬件上实现的。然而让咱们做一些基准测试并看看。卡夫卡30秒为了帮忙了解基准，让我疾速回顾一下 Kafka 是什么以及它如何工作的一些细节。Kafka 是一个分布式音讯零碎，最后是在 LinkedIn 构建的，当初是Apache 软件基金会的一部分，并被各种公司应用。个别设置非常简单。生产者将记录发送到保留这些记录并将它们分发给消费者的集群： Kafka 的要害形象是主题。生产者将他们的记录公布到一个主题，消费者订阅一个或多个主题。Kafka 主题只是一个分片的预写日志。生产者将记录附加到这些日志中，消费者订阅更改。每条记录都是一个键/值对。密钥用于将记录调配给日志分区（除非发布者间接指定分区）。这是一个简略的例子，一个生产者和消费者从两个分区的主题中读写。这张图片显示了一个附加到两个分区的日志的生产者过程，以及一个从雷同日志中读取的消费者。日志中的每条记录都有一个关联的条目号，咱们称之为偏移量。消费者应用这个偏移量来形容它在每个日志中的地位。这些分区散布在一组机器上，容许一个主题保留比任何一台机器都多的数据。请留神，与大多数消息传递零碎不同，日志始终是长久的。收到音讯后会立刻将其写入文件系统。音讯在浏览时不会被删除，但会保留一些可配置的 SLA（比方几天或一周）。这容许在数据使用者可能须要从新加载数据的状况下应用。它还能够反对节俭空间的公布-订阅，因为无论有多少消费者，都有一个共享日志；在传统的消息传递零碎中，每个消费者通常都有一个队列，因而增加消费者会使数据大小翻倍。这使得 Kafka 非常适合惯例消息传递零碎范畴之外的事物，例如充当 Hadoop 等离线数据系统的管道。这些离线零碎可能仅作为周期性 ETL 周期的一部分每隔一段时间加载， Kafka 还将其日志复制到多个服务器上以实现容错。与其余消息传递零碎相比，咱们的复制实现的一个重要架构方面是复制不是须要简单配置的外来附加组件，仅用于十分非凡的状况。相同，复制被假设为默认值：咱们将未复制的数据视为复制因子恰好为 1 的非凡状况。生产者在公布蕴含记录偏移量的音讯时会收到确认。公布到分区的第一条记录的偏移量为 0，第二条记录的偏移量为 1，依此类推，以一直减少的程序。消费者从偏移指定的地位生产数据，并通过定期提交将其地位保留在日志中：保留此偏移以防消费者实例解体并且另一个实例须要从其地位复原。好的，心愿这所有都有意义（如果没有，您能够在此处浏览更残缺的 Kafka 介绍）。本基准这个测试是针对骨干的，因为我对这个基准的性能测试做了一些改良。然而自上次残缺版本以来并没有太大变动，因而您应该会看到与0.8.1相似的后果。我还在应用咱们新重写的Java producer，它比以前的 producer 客户端提供了更大的吞吐量。我遵循了这个十分好的RabbitMQ 基准测试的根本模板，但我涵盖了与 Kafka 更相干的场景和选项。对于这个基准的一个疾速的哲学正文。对于将要公开报告的基准，我喜爱遵循一种我称之为“惰性基准”的格调。当您在一个零碎上工作时，您通常具备针对任何特定用例将其调整到完满的专业知识。这会导致一种基准测试，在这种测试中，您须要依据基准对配置进行大量调整，或者更糟的是，对您测试的每个场景进行不同的调整。我认为一个零碎的真正测试不是它在完满调整时的体现，而是它如何“现成”地体现。对于在具备数十个或数百个用例的多租户设置中运行的零碎尤其如此，其中为每个用例进行调整不仅不切实际而且不可能。后果，我简直保持应用服务器和客户端的默认设置。我曾经公布了我的确切配置和命令，因而如果您有趣味，应该能够在您本人的设施上复制后果。硬件设置对于这些测试，我有六台机器，每台都有以下规格六核 Intel Xeon 2.5 GHz 处理器六个 7200 RPM SATA 驱动器32GB 内存1Gb 以太网Kafka 集群设置在三台机器上。六个驱动器间接装置，没有 RAID（JBOD 款式）。其余三台机器我用于 Zookeeper 和生成负载。 ...

关于云计算:详解各类云计算模型企业如何使用每种模型提高业务生产力

云计算在近几年失去了宽泛的利用。云计算是可配置的框架资产和最先进的服务的组合，能够利用互联网疾速传送。更低的电力收入、零资本老本、零冗余、更低的员工老本、加强的合作等是云计算的益处。而传统计算与云计算齐全相同。数据存储和网络系统须要物理数据中心，费用相当低廉。在传统计算中，数据、存储或软件的可拜访性是无限的。用户只能拜访存储数据所在的数据。它在本地服务器上提供各种服务。目前，每个人都能够在简直所有的框架和工作周期中应用基于云的技术。云能够是专用的或可共享的（一个人能够长期购买，而后在定义的时间段后来到存储）。 1、3种云计算服务模式 SaaS、PaaS 和 IaaS 提供了三种以后不同的形式来形容如何在业务中引入云。 1）Iaas IaaS，基础设施即服务是一种合乎现收现付准则的工作形式。在这种类型的云计算服务中，提供了按需计算、存储、网络和虚拟化。重要的是，云服务提供商负责监督并跟踪设施，并在本人的服务器中注册资产。 IaaS 客户通过互联网连贯来应用硬件工具，并为会员应用付费或应用现收现付的形式。IaaS 通过打消购买和保护本人的数据中心的费用为客户提供便当。每个次要的云服务提供商都是从提供相似于 IaaS 的服务开始的。 IaaS 的特点包含老本效益、多用户可拜访性、更高的灵活性和高可扩展性。 IaaS 云服务器通过互联网上的仪表板或 API 提供给企业。IaaS 的云服务器能够齐全管制计算基础设施。 2）IaaS 劣势 IaaS 劣势泛滥，在此重点介绍一些：本地 IT 基础架构的保护非常复杂且低廉，因为它须要部署老本，并且还须要一笔初始投资。IaaS 的灵活性和可扩展性让企业能够随时更换，而且企业不会在初始投资中损失资金。另一个劣势是，企业能够随时拜访其 IaaS 产品，因为企业能够适当地管制其产品，并且不须要依赖内部 IT 资源。IaaS 在进步响应能力方面发挥作用，能够以疾速测试新的产品并向用户推出。3）何时应用 IaaS 电子商务网站能够利用 IaaS 来加强安全性和高质量服务，特地是对于这个古代世界中全天候运行的批发行业。Adobe commerce (Magento) 是 IaaS 电子商务的一个示例，能够依据商家抉择的应用形式将其用作 IaaS 或外部部署。物联网、人工智能和事件处理也能够应用 IaaS 来设置和扩大数据存储和计算资源，因为这些应用程序须要解决大量数据。因为可拜访企业级数据中心性能，初创企业也能够利用 IaaS 平台。 IaaS 采纳即用即付模式，合乎大部分行业的估算。 4）PaaS PaaS，平台即服务也称为云平台服务。开发人员能够依据须要从 PaaS 拜访不同的工具、软件和框架，以通过互联网连贯开发应用程序和软件。客户通过图形 UI (GUI) 拜访 PaaS，开发人员或 DevOps 团队的合作专一于他们在整个应用程序生命周期中的工作，包含编码、集成、测试、部署和反馈。PaaS 可供多个用户拜访，具备高度可扩展性，并且基于虚拟化技术开发，无需丰盛的系统管理常识即可运行 PaaS。5)PaaS 劣势 ...

关于云计算:深入浅出-Ext4-块和-Inode-分配器的优化下

作者｜ Aneesh Kumar K.V、Mingming Cao、Jose R Santos、Andreas Dilger 翻译｜焱融技术团队在上一篇《深入浅出 Ext4 块和 Inode 分配器的优化（上）》中，咱们简略地回顾了 Ext3 块分配器的原理和以后的限度，以及介绍了 Ext4 多块分配器和它是如何解决 Ext3 文件系统面对的限度。本文，咱们将持续探讨对于 Ext4 和 Inode 分配器的相干内容。先从 Ext4 多块分配器的性能和劣势开始，逐渐介绍 Ext3 Inode 调配策略、Inode 调配对整体文件系统性能的影响、扭转块组的概念如何使性能晋升等内容。 Ext4 多块分配器的性能劣势在哪里？与小文件相干的多块分配器性能劣势如图七所示，块更靠近了，因为它们是在雷同的本地（部分）组预调配空间被满足的。与大文件相干的多块分配器的性能劣势如图八所示，块更靠近了，因为它们是在特定于 Inode 的预调配空间中被满足的。图七：多块分配器的小文件性能图八：多块分配器的大文件性能下方表一显示了应用 data=orderedmount 选项比拟 Ext4 和 Ext3 分配器的compilebench[5] 数量。Compilebench 尝试模仿一些在创立、编译、Patching、Stating 和读取内核树时常见的磁盘 IO 老化文件系统的场景，间接测量文件系统在磁盘填满和目录老化时，保护目录局部性的能力。表一：Ext4 和 Ext3 分配器的 Compilebench 数量分配器演化史Ext4 中的 mballoc 分配器其实是 Alex Tomas（Zhuravlev）写的第三代分配器引擎。该分配器的前两个版本次要集中在大块调配（一次 1MB），而第三代致力于改良小文件调配。即便在低速率 I/O 下，Ext3 应用的单块调配也不肯定是块间调配的好决策。Linux VFS 层将提交给内核的任何大的 I/O 宰割成页面大小的块，并强制文件系统调配单个块，而不提供对于该文件上其余未实现的 I/O 的任何信息。第一次调配的块通常是块组中的第一个闲暇块，并且不会致力去寻找适宜写入文件的数据量的闲暇块范畴。这会导致呈现蹩脚的调配决策，比方抉择的闲暇块范畴对于单个 write() 调用来说不够大。 ...

关于云计算:技术抉择阿里云13年后重构全部核心调度系统

简介：在阿里云十三年的倒退历史上，从新设计调度零碎算得上是一个重要的技术抉择。在阿里云十三年的倒退历史上，从新设计调度零碎算得上是一个重要的技术抉择。云计算是一个宏大的技术工程。2009 年，阿里云从 0 到 1 自建国产云计算零碎“飞天”，为了确保对每一行代码都有控制力，阿里云抉择了一条艰巨的路线：自主研发。伏羲调度零碎是“飞天”三大服务之一。调度零碎作为云计算的核心技术，无论是对亚马逊、谷歌还是其余云计算企业来说，都是他们最激进的机密，而伏羲凭借自研与优异的性能，与 YARN、Mesos 等技术一起成为了调度零碎的典型代表之一。这么多年倒退下来，很多人认为阿里云策略上最不同凡响之处，就是保持自研核心技术。作为寰球集群规模最大的云计算平台之一，阿里云在技术未然成熟、稳固运行着数量宏大的业务状况下，抉择了用云原生的规范从新设计和构建云计算的调度零碎，并在 2021 年“双十一”大促之前将寰球几十个数据中心、数百万容器、数千万核的资源通通搬到了新的调度零碎之上。阿里云为什么在十三年之后重构调度零碎？在不影响业务运行的状况下，阿里云是如何更换“引擎”的？这种技术思路给咱们带来什么启发？新调度零碎有开源打算吗？InfoQ 采访了几位调度零碎负责人，为大家一一解惑。倒退十三年，成绩斐然的老调度零碎资源调度零碎堪称是云计算的大脑，负责在泛滥集群内的机器里，抉择一台最合适的，以最佳的资源应用姿态，做到起码的互相烦扰来运行用户提交的计算作业。云计算最终目标之一是升高 IT 老本，最大限度地利用单台 PC 的 CPU 解决能力，而调度零碎恰好就决定着基础设施的利用率和整体运作老本。无论是亚马逊、谷歌、微软还是阿里，某种程度上，“大脑”代表的是企业技术竞争力。核心技术的重要性显而易见，像谷歌的调度零碎 Borg，在很长一段时间内，始终是谷歌最激进的机密之一。艰巨起步，从 0 到 1 自研伏羲调度零碎2008 年，阿里巴巴确定了“云计算”策略，决定自主研发大规模分布式计算操作系统“飞天”，指标是将几千台乃至上万台一般 PC 服务器连贯到一起，使其像一台多功能的超级计算机，实现超强计算性能。 2009 年 2 月，飞天团队在北京写下了第一行代码，“飞天”零碎也从此成为阿里云的奠基技术平台。伏羲调度零碎是十年前飞天成立时创立的三大服务之一，另两个是飞天分布式存储盘古和分布式计算 MaxCompute。 2011 年 7 月，阿里云作为中国第一个私有云正式对外开放。这之后的十多年里，伏羲能调度的单集群规模，也从最后的几百台物理机，倒退到了 10 万台机器。咱们晓得，规模每放大十倍，就意味着很多架构设计点都须要从新调整，当横向扩大遭逢不可逾越的瓶颈，就代表着零碎重构的开始，伏羲就因而经验了两次重构。 2013 年，伏羲在飞天“5K”我的项目中对系统架构进行了第一次大重构。“5K”顾名思义，就是能让调度零碎反对单集群 5000 节点，并解决大规模单集群下的性能、利用率、容错等问题。不断扩大单集群的规模，到当初仍然是业界不同调度零碎在做的事件。如果依附晚期的 Hadoop 开源调度器技术，以过后的实践经验来看，并不是容易的事件，因而伏羲团队抉择了架构和代码都是本人构建的自研形式。这个我的项目，在阿里云历史上也是一次十分有里程碑意义的“攻坚战”。（阿里飞天 5K 我的项目纪念碑）随后历经一年半工夫，阿里巴巴和蚂蚁金服实现“登月打算”，将所有数据存储、计算工作全副迁徙至飞天平台。在 2015 年 Sort Benchmark 排序比赛中，飞天用 377 秒实现 100TB 的数据排序，突破四项世界纪录。随着阿里云的业务需要变动，伏羲的外延也在不断扩大。最开始是作为一款对标开源 YARN 的繁多资源调度器，而后扩大成了笼罩数据调度、资源调度、计算调度、单机调度等的外围调度零碎，伏羲也于 2019 年经验了第二次重构，并将单集群规模扩大到了十万台。双调度零碎混部实际伏羲是负责阿里离线业务的调度零碎，而于 2015 年正式立项的 ASI 调度器则撑持着阿里搜寻、电商等宏大的在线业务。在线调度历史也比拟悠久，最早起源于 2011 年上线的 T4 零碎，即阿里晚期基于 LXC 和 Linux Kernel 定制的容器调度器。T4 的技术理念与现在云原生畛域的核心技术——容器，一模一样。 ...

关于云计算:官宣亚马逊云科技-Build-On-2022-年技能提升计划正式启航

亚马逊云科技Build On 2022技能晋升打算是联合教育与技术利用的云计算技术入手试验实操流动，也是全面实用于开发人员、IT技术人员、技术喜好人员和技术、业务畛域决策者须把握的根底云计算课程。Build On流动将由专家现场解说，并通过全场景全生命周期的商业实战案例展现，让参会者疾速入门亚马逊云科技云计算技术，并取得更好的实际感触和实质性的播种。为什么加入Build On 2022技能晋升打算？业余技术方向的入手试验课程，疾速晋升云计算技术实际能力参与者能够从基础理论阶段安稳适度到入手实际话题覆盖面宽泛，主题多样Build On在2022年度将分为四季主题，带参会者去感知、了解全场景全生命周期商业实战的全过程。在每一季流动中，都有其对应的训练营来帮忙参会者进行基础理论训练，以便能顺利过渡到入手实际。在四季主题中，Build On会笼罩企业数字化全场景，让参会者可能学习到最新的技术、积攒成熟的教训，并高效解决理论生存问题。 2022年度第一季Build On流动安顿主题：构建基于常识图谱的举荐模型本期Build On将由专家现场率领参会者应用云原生工具搭建解决方案，从数据中取得更深刻的见解并进行精确预测，升高经营开销，晋升效率，精准营销并晋升客户体验。学习播种：理解云原生图数据库与常识图谱构建办法应用图机器学习算法实现内容精准举荐全览内容举荐算法操作流程与工作原理疾速把握Amazon Neptune图数据库的应用办法获取试验案例全副代码及试验手册流动工夫：2022年5月14日14:00-17:00 流动地点：北京朝阳区酒仙桥20号颐堤港一座18层，线上同步直播，若无奈亲临现场可线上参加。亚马逊云科技Build On 2022年技能晋升打算以带参与者走进前沿技术并晋升实际能力为主旨。为了确保报名用户的参会体验和帮忙参会者在流动中敏锐捕获知识点，获取最大收益。在正式Build On流动开始之前，咱们精心筹备了两场后期训练营来帮忙用户夯实根底，具体课程内容如下: 2022年第一季Build On训练营第一场：企业数字化之电商解决方案疾速实现疫情期间，在社会消费品零售总额降落的大背景下，网上批发仍能逆风而上放弃继续高度增长，自营电商的数量也随之持续增长。本期训练营课程提供企业数字化电商解决方案，疾速实现电商数字化，让企业能迅速验证商业模型缩小企业试错老本。学习内容：开发者须把握的Linux文件、用户及权限治理云主机近程连贯平安与团队合作密钥治理标准开源电商产品劣势比照与技术选型基于亚马逊云服务的疾速商城/网店搭建第二场：企业数字化之在线教育解决方案疾速实现我国在线教育市场规模保持稳定增长，新冠疫情产生，在线教育整体迎来暴发期，除三大成熟赛道外，各类细分品类的数字化转型过程放慢，用户增长迅速。传统机构转型线上教育不足数字化工具反对，导致学员服务难度大、治理老本高、规模难以做大，本期训练营课程提供疾速数字化在线教育解决方案，克服规模化服务学员难题。学习内容：开发者须把握的Linux文件、用户及权限治理云主机近程连贯平安与团队合作密钥治理标准开源在线教育产品劣势比照与技术选型基于亚马逊云服务的疾速在线教育上线部署以上两场训练营，参会者可任选其一加入。扫描下方二维码报名加入流动，支付训练营及相干学习材料。

关于云计算:企业多云管理在技术人员流程方面面临的挑战

在治理混合云和多云环境时，有很多抉择，但没有捷径可走，也会面临一些挑战。尽管云计算曾经以某种模式呈现了十多年，但从公有、本地或公共地位治理其以后企业迭代的工具仍在疾速倒退。Gartner 示意，包含 IBM/Red Hat、VMware、CloudBolt、Flexera、Scalr、Cisco 和 Nutanix 在内的 90 多家供应商提供不同水平的云治理性能。 VMware 云治理业务部产品营销副总裁 Roy Ritthaler 示意，尽管有很多抉择，但企业很难无效地治理多云环境。 Ritthaler 示意，“因为工作负载部署在多个公共云、多云 Kubernetes、公有云/数据中心和边缘地位，大多数企业发现很难对立理解其环境的健康状况以及治理老本、确保安全性和改善经营治理，同时实现外围流程自动化。” 这不仅是技术挑战，也是人员和流程的挑战。不足对立的供给工具、孤立的经营可见性、不足整体性能和老本洞察力以及互操作性和集成问题意味着孤立的资源、扩散的团队和管理工具的扩散。波及多个角色——IT 经营、DevOps/开发人员、财务和业务线 (LOB) 领导者——在企业采纳云模型时须要宽泛的培训、合作和流程变更。 IDC 钻研发现，大多数企业预计他们将须要全新的多云管理工具来满足他们新兴的业务和基础设施经营需要。 “随着开发人员和业务组施行最合乎其应用程序和业务翻新路线图的云服务和工具，而对企业偏好的思考无限，多云架构正在引入新一波的治理复杂性。容器、微服务和 Kubernetes 的引入进一步减少了复杂性。” IDC 示意。据 IDC 称，将来两年，企业决策者预计将优先投资于剖析、性能监控和报告、容量优化、老本治理以及自动化和自助服务，以加强多云和治理的治理能力。这些管理工具严密相连。老本决策必须依据容量需要和应用程序性能进行决策。企业也对逾越不同云提供商的利用程序开发密度感到焦虑。企业治理协会（Enterprise Management Associates）的一项钻研表明，有 2316 个与 AWS、Azure 和 Google Cloud 相干的 Python 库，开发人员每天下载大概 1300 万次到 112 个不同的（次要是基于 Linux 的）操作系统。 “尽管单个我的项目通常位于单个云的边界内，但 EMA 也看到越来越多（约 10%）的我的项目逾越多个云。微服务的快速增长加剧了这一趋势，同时强调了开发人员和 IT 运营商迫切需要对立的治理和管理层，以同时为优化公布效率和经营可靠性做出奉献，”EMA 示意。如此宽泛的我的项目导致许多客户寻求帮忙来治理跨多个环境的工作负载，这须要多个控制台和工具。随着企业治理多云环境以及控制台和工具数量的增长，遇到来自孤立数据的挑战是很常见的，这是将运行在遗留零碎上的应用程序迁徙到不同的云环境中不可避免的常见副作用。依据IBM的钻研，随着企业将断开连接的数据从一个云迁徙到另一个云以供各种应用程序应用，他们常常会遇到性能问题，并且老本会显著减少，甚至高达 300%。局部用户也会埋怨多云服务，称因为云之间的数据传输和 IT 人员减少，使他们的老本大幅减少。 1、在云之间取得对立的视图 ...

关于云计算:中国云终端市场发展报告发布-天翼云稳居领导者地位

中国云终端市场倒退报告公布天翼云稳居领导者位置云终端市场竞争加剧天翼云稳居龙头位置近日，计世资讯公布了《中国云终端市场倒退报告》。报告显示，中国云终端市场规模不断扩大，减速在上游行业利用浸透。与此同时，在多方入局云终端市场的场面下，天翼云抢占了中国云终端市场竞争力的领导者位置。云终端市场进入拓展阶段，2021年市场规模实现18.56亿元。随着云计算解决方案更加成熟，技术上的积攒带来的劣势，以及市场对云计算计划接受程度的进步，云终端市场已成为各大云厂商争抢的赛道。2021年中国云终端市场竞争力象限图 “十四五”期间，数字经济迈向全面扩大，云计算技术的继续演进和各行业上云的过程一直放慢，云终端产品也在进一步优化，社会对云终端的认知度和接受度进步，云终端市场需求将逐步开释，市场规模放弃持续增长的态势。预计将来五年，中国云终端市场将以31.7%的复合增长率倒退。到2025年，中国云终端市场规模将达到73.45亿元。2021-2025年中国云终端市场规模云终端市场规模的一直增长，产品技术与能力也在逐渐趋于成熟。例如，天翼云电脑通过虚拟化+CLINK桌面协定，实现从硬件、平台软件、操作系统接入终端全链路的能力，打造全链路国产产品，借助本身网络劣势缓解延时性问题，优化客户体验，有着节约老本、省保护、及时扩容、算力裁减、易装置等劣势。经钻研发现，上游行业对于云终端的利用浸透一直减速，教育是最大市场板块，占据35.1%的市场规模，其次是制作、金融、政府。除此之外，医疗等行业畛域对云终端的利用空间也在逐渐回升。例如，在疫情期间，天翼云电脑为宽广师生提供了在线教育服务，同时在核酸检测、疫苗接种等平台的建设上也提供了很多技术支持。云计算、5G等技术的倒退减速了云终端的利用。云终端将云网能力与智能终端硬件深度交融，实现云网端一体交付，提供计算在云、存储在云、利用在云、平安在云，畅享在端及多端共享的服务体验。随着中国云终端市场一直成熟，产品减速更新换代，云终端技术标准体系将逐渐建设，云计算等关键技术将带来翻新业务体验，GPU在满足云终端计算需要方面表演更加重要的角色，与此同时，行业内企业将加大对网络信息安全的关注，以保护用户切身利益，晋升用户对产品的体验。

关于云计算:天翼云战略发布5G天翼云AI三生万物-赋能5G时代数字化转型升级

9月20日，中国电信天翼云“5G+天翼云+AI” 三生万物策略发布会顺利举办，来自政府部门、工业、金融、教育、医疗、互联网等畛域的数百位嘉宾齐聚广州，论道新时代背景下数字中国建设面临的时机和挑战。中国互联网络信息中心主任曾宇、中国软件协会常务秘书长陈宝国、中国电子学会副秘书长林润华、中国电信集团政企客户事业部总经理刘颖、中国电信云公司总经理胡志强、中国电信学院常务副院长王玮、中国电信集团市场部副总经理王磊、中国电信集团企业信息化事业部副总经理王桂荣、中国电信云公司副总经理徐守峰、IDC 中国副总裁兼首席分析师武连峰、腾讯视频总经理王伟、华为云与数据中心销售部总裁陈洲等嘉宾缺席此次流动。 2500多年前，中国哲学家老子提出了“道生一，毕生二，二生三，三生万物”，这是中国古典哲学的经典思维，这个思维在数字化浪潮席卷寰球的明天，仍然闪烁着哲理的光芒。道生一，“一”能够了解为信息，人类社会倒退的历史也是信息一直积攒、总结、解决、传递的历史，信息随同着人类意识世界、革新世界的全过程。毕生二，信息须要传递和沟通，于是产生了CT技术，同时信息也须要存储和加工，于是产生了IT技术，“二”就是CT和IT。二生三，CT与IT各自倒退，CT一直演进，进入5G时代，IT一直倒退，进入云计算时代；5G冲破了连贯速度、连贯数量、连贯品质的技术限度，产生了海量的数据，而这须要弱小的云计算平台进行解决，5G和云交融倒退，加上先进的算法，独特催生了人工智能的大倒退，咱们进入了智能反动时代，所以“三”代表的则是5G、云计算、AI。那么“三”又如何生万物？首先5G+云+AI构建了万物互联的数字世界，网络、算力、智能无处不在，通过无处不在的利用，副作用于物理世界，实现了从物理世界到数字世界，再从数字世界到物理世界的完满映射，为各行各业数字化转型和智能化降级带来有限的颠覆性翻新机会。为迎接5G大时代的到来，天翼云曾经实现了全面降级，从一朵一般的云降级为一朵万物智联云，降级为5G时代万物智联的赋能引擎。通过“+边缘”、“+AI”、“+平台”让算力、智慧、生态单干无处不在。为此，中国电信天翼云正式公布了智能边缘云平台、AI开放平台、企业应用开发平台（EADP）三大赋能平台，实现天翼云的边缘化、智能化和生态化，为5G时代的利用落地提供弱小反对。中国电信天翼云总经理胡志强示意：“在5G+云+AI场景化利用一直落地的过程中，咱们越来越清晰地感觉到万物智联对于各行各业带来的改革和冲击。3G时代智能手机扭转了人们的社交形式，4G时代挪动领取颠覆了传统的商业状态。明天，站在5G的门槛上，尽管咱们仍然无奈残缺地设想5G所带来的全副精彩，但咱们曾经越来越清晰地感触到5G巨变的脚步。咱们无奈预测将来，咱们就是将来！”

关于云计算:厉害了天翼云电脑开启5G商用第一站

10月31日，由工业和信息化部主办的2019年中国国内信息通信展览会在北京揭幕。本届展会以“5G交融，共建万物互联的智能世界”为主题，来自十余个国家和地区的近400家知名企业参展，全面展现了5G产业倒退和利用的最新成绩，独特探讨5G建设深度交融产业倒退的新方向。开幕式上，工信部副部长陈肇雄正式发表5G商用正式启动，三大运营商也正式推出了面向公众生产的5G手机资费套餐，这标记着我国5G通信服务真正进入全民商用时代。 5G时代是云的时代，基于5G的新利用都将部署于云端之上。本次展会上，中国电信首发的天翼云电脑、云游戏及云VR等产品，就是5G时代公众用户能够享受到的首批革命性翻新产品。天翼云电脑是天翼云自主研发的翻新办公计划，依靠于私有云桌面虚拟化技术，通过APP/客户端的模式，把云桌面集成到手机/PAD的云端电脑服务，联合手机投屏，显示器、电视机等显示设施能够变成一台个人电脑，实现挪动办公、对立存储，让人们体验到5G云办公的便当，给出了将来办公的翻新方向。和云电脑一样，天翼云公布的云游戏及云VR产品也成为展会焦点。在5G游戏场景中，游戏并不运行在手机上，而是运行在云端。玩家在手机上的操作转化为数字命令，通过5G网络传输云端实时执行，随后云端服务将执行后果渲染为音视频流，再传输到手机上显示。同样的，云VR业务也齐全部署于云端，利用边缘计算技术把渲染能力从本地迁徙到云端实现，从而升高了业务对终端的高性能要求，缩小用户购买设施的老本。用户能够基于较低成本的VR一体机终端，像手机APP一样进行利用的下载安装，实现包含视频、游戏、远程教育、游览服务等多种类型的利用场景。作为国内当先的云服务商，中国电信天翼云携最新5G利用技术成绩亮相展会，除了云电脑、云游戏、云VR产品，还展现了5G+8k直播、云化工业机器人、智慧物流园区、5G媒体云、5G云专线、无人车、5G智慧工地、AI+智慧教育等一系列精彩纷呈的5G翻新利用，体现了“5G+天翼云+AI”技术生态的微小后劲：通过交融翻新的生态化倒退策略，强力驱动5G在政务、工业、游览、医疗、教育、交通等的利用翻新和推广遍及，助力各行业高效实现数字化转型，也让更多“黑科技”利用走进普通人的生存，让5G时代的科技红利普惠于民。无论是办公场景的颠覆式翻新，还是云游戏、云VR的全新娱乐体验，都只是5G翻新利用生态的一角，随着5G、大数据、云计算、人工智能等新兴技术涌现，人类社会生存、生产方式将产生全方位的粗浅改革。先发者先至，天翼云曾经在云服务畛域耕“云”十年，在三大运营商中领有最强的“云实力”，凭借2+31+X资源布局劣势（即内蒙和贵州两个超大规模数据中心，31个大规模资源池以及2000+边缘节点），在云网交融、使能万物的智能化倒退中走在行业前列。据IDC及信通院数据，天翼云私有云市场份额寰球第七、全国排名第二，已成为国内第一营垒的云服务商。在5G时代到来之际，天翼云曾经实现全面降级，通过智能边缘云平台、 AI开放平台、企业应用开发平台（EADP）三大平台的翻新倒退，实现天翼云的边缘化、智能化和生态化，从一朵一般的云变成无处不在、智联万物的智慧云。身为云服务畛域的先行者，天翼云正凭借“5G+天翼云+AI”的交融倒退，为各行各业数字化转型提供弱小撑持，开掘数字时代下产业倒退的有限可能，让万物互联的美好未来减速到来。

关于云计算:新基建下纵览全局2431X实力出镜

经验了云技术在新冠疫情期间的高效利用，从生存到工作，从医疗到教育，云上的中国让咱们深切体会到云计算的价值，承载着海量数据的“云”未然在数字社会成为了各行业根底服务的底层保障。中国电信立足以后、着眼将来，在新基建“全国一盘棋”的大格局下，降级“2+4+31+X”云网交融资源布局，赋能全社会数字化转型。落子港珠澳，辐射东南亚3月27日，中国电信 “粤港澳大湾区5G云计算中心”我的项目正式启动，这个占地300亩，总建筑面积约42万平方米的“硕大无朋”，全副投产后可提供约4.5万个高功率机架，造成不低于2000万核CPU的解决能力、10ZB的存储能力，相当于目前全中国个人电脑的存储总量。作为国家级数据中心，中国电信“粤港澳大湾区5G云计算中心”可笼罩“广州—深圳—香港—澳门”科技翻新走廊大部分区域，服务整个粤港澳大湾区，辐射东南亚市场，用户端数据可享受最快速度和最稳固的传输、替换与解决，充沛满足5G时代近程医疗、人工智能、云计算、大数据等新兴行业对数据传输高牢靠、低时延的要求，确保国内、国内各种通信放弃高效畅通。起着京津冀，协同首都圈工夫向前推一个月，2月26日，位于天津武清经济技术开发区高村科技翻新园的中国电信集团有限公司京津冀大数据基地我的项目正式动工建设。该我的项目将依照专网进行层级清晰、架构扁平的IDC网络建设，间接连贯全国骨干数据网。在停工复产号角刚刚吹响的时候，中国电信曾经采取“小班制”工作模式，在做好疫情防控工作的前提下，追赶云网交融资源布局进度。2020年，中国电信明确了云网交融资源布局“2+4+31+X”，该布局脱胎于2017年制订的“2+31+X”，而“粤港澳大湾区5G云计算中心”和“京津冀大数据基地”就是围绕“4”的两大重点建设项目。着力长三角，布局陕川渝“粤港澳”和“京津冀”之外，“2+4+31+X”另外两个重点建设区域是长三角和陕川渝。2019年底，国务院印发的《长江三角洲区域一体化倒退布局大纲》第五章第二节提出“独特打造数字长三角”，内容包含协同建设新一代信息基础设施等三方面。万丈高楼平地起，想要打造“数字长三角”，就要强夯地基，而中国电信“2+4+31+X”云网交融资源布局则将继续赋能数字长三角建设，推动大数据基地、翻新孵化基地、数据中心等一大批重点数据中心我的项目建设，持续施展长三角在经济社会倒退中的重要引擎作用。相比实力雄厚的长三角，“西三角”陕川渝在“一带一路”系列政策反对下，近年来的发展势头也非常迅猛。以西部三个特大核心城市成都、重庆、西安为支撑点，陕川渝成为了中国西部的经济洼地。 “2+4+31+X”云网交融在陕川渝的布局能够追溯到2014年，彼时，中国电信以内蒙、贵州两大云数据中心集群以及北京、上海、广东、四川等四大云资源池，造成了“4+2”云数据中心布局。而“2+4+31+X”云网交融布局进一步发力“城市群”，通过在陕川渝的云网布局，将进一步推动该地区资源的流动和配置，经济的互补与单干，有利于中国西部地区的协同倒退。云网交融，策略降级2017年，中国电信天翼云首次提出“2+31+X”策略布局，“2”是两个超大规模航母级数据中心；“31”是遍布31个省的云资源池；“X”是接入层面，把内容和存储放到离用户最近的中央，实现网随云动、入云便捷、云间畅达，满足用户按需抉择和低时延需要。现在，全新降级的“2+4+31+X”云网交融资源布局，则强调了在京津冀、长三角、粤港澳、陕川渝等重点区域的排兵布阵。2020年，中国电信将重点建设团体直管的京津冀大数据基地、北京、贵州信息园区及9省数据中心园区，实现IDC核心超过550个，CDN节点超过250个，资源进口总带宽超过21T。除了再次强化云网交融的战略地位，在人才配置上，中国电信也进一步扩充了新兴畛域的人才引进。往年，中国电信应届毕业生招聘总需求冲破11000人，次要在加大云计算、大数据、物联网、互联网金融、人工智能、网络信息安全等重点业务畛域毕业生的引进，波及新兴畛域业余岗位达到总岗位需要的40%。据IDC预测，到2021年，寰球云计算市场规模将达到2891亿美元，其中中国云计算市场规模将达到910亿人民币，年均复合增速约33%。在国家鼎力加码“新基建”的利好政策下，能够预感“云时代”曾经到来。将来已来，中国电信始终都在全力做强云网能力，打造基于云网交融的数字化平台和凋谢的生态，最终实现一体化云网基础设施、一体化云网产品和一体化云网经营体系，全力赋能社会向数字经济转型。

关于云计算:企业真的准备好使用多云了吗

对于许多企业而言，应用多个私有云是不可避免的。以下是如何使多云具备战略性而不是必然性。大多数大型企业都在应用多云，将所有开发、数据迷信和影子 IT 工作疏导到单个公共云所需的治理程度很高。寰球企业和大型企业确定“成为多云”具备策略重要性的起因有以下几个。 1、轻松应答多云复杂性 IT 领导者非常理解建设平安和弱小的云基础架构的复杂性。天然，当组合多个云时，这些复杂性会成倍增加。企业应该致力防止一次解决所有问题。因为所需的治理、技术特长和集成，跨多个云的操作很简单。倡议 IT 团队尽可能利用其次要云提供商，而不是在第二家提供商那里寻找新的或更好的性能。承受在公共云中没有一种万能的计划，而且只有 40% 到 60% 的需要能够通过一个提供商找到。其余 IT 领导者分享了对于多云如何倒退以及如何应答初始复杂性的求实观点。大数据参谋 Travis Campbell 就多云的应用提供了以下见解：做“多云”的公司，但实际上每个业务线都将其视为繁多云，这是这里的一个特例。例如，财务可能在云 X 上有应用程序，而工程正在部署到云 Y，并且工作和数据没有穿插。它是没有艰难问题的多云。因而，对于曾经为不同目标独立经营多个云的企业而言，下一步将是跨这些云的应用程序集成、数据集成或服务编排。这就是那些难题的开始。最好迟缓而审慎地进行。 2、为多云架构提供案例其余 IT 领导者也表白了相似的认识。，许多人指出，现在反对多云并不容易，IT 领导者应该在认可多云架构之前确定弱小的业务原理。 Edgevana 的首席执行官兼创始人 Mark Thiele 概述了从多云架构中寻求的许多策略劣势。“当多云为我的客户提供一个或多个显著的价格价值、上市速度、独特的技术能力、推动更好的价值、翻新和性能改良时，我会着手应用多云。” Palo Alto Strategy Group 的执行技术专家 Mike D. Kail 对此示意同意。“思考应用多云的次要起因是，当云服务提供商提供的服务远远优于其最后部署中应用的服务时，”他说。“用于人工智能和机器学习的TensorFlow 就是一个例子。” 上面提供了一些操作领导：许多企业会抉择一个平台作为他们的次要关注点，而其余平台则依据业务利益来满足特定的需要和解决方案。IT 领导者必须从策略、反对和流程的角度定义他们如何解决多云。当引入其余平台时，会有一个框架和构造来提供其办法的一致性。不要因为“云蔓延”而让它成为事实，因为这总是会导致劫难。 HPE 金融服务首席技术专家 Chris Ibbitson 示意，企业在私有云和公有云中寻求敏捷性。“无论是与私有云提供商单干，还是在混合云模式中，利用公有云性能和多个私有云提供商的组合都专一于交付变更的敏捷性和速度。尽管大多数企业曾经采纳了某种模式的混合云，但当初的重点正在转向多云。” 因而，IT 部门可能会引入第二家云服务提供商来反对特定的业务或技术需要。在这些状况下，IT 领导者应该定义每个云将服务于哪些业务和用例，以及每个云将提供哪些服务和技术。当然，还有一些额定的起因：大型企业试图防止依赖繁多的云服务提供商，特地是当他们心愿就特定于企业的服务水平和定价进行协商。数据主权和合规性通常须要将数据存储在寓居国，对加密和数据安全的具体要求，甚至对可承受的云服务提供商的具体要求。寻求并购的企业通常针对多个云服务提供商和反对模型，以简化反对构造。IT 须要特定的技术能力，尤其是在大规模部署时，部署到一个云服务提供商可能比部署到另一个云服务提供商更具备策略业务劣势。当 IT 抉择自行治理在公共云上运行的商业购买应用程序时，它曾经采纳了不同于公共云的开发规范。特定于行业和其余小众应用程序能够在单个云服务提供商上提供构造和反对模型。混合和多云架构也提供了技术劣势，特地是在边缘计算、平安应用程序和实时剖析方面。 3、在应用多云之前查看云反对模型尽管企业可能有一些理由来反对多云架构，但 IT 领导者依然强烈建议执行财务剖析并审查云经营模式。 ...

关于云计算:博云-BeyondCMP-云管理平台-56-版本发布

近日，博云 BeyondCMP 云治理平台 5.6 版本公布正式公布。为了满足不同行业客户对云治理平台的多样化需要，在资源纳管、资源运维、平台综合展现、易用性敌对性等方面进行了全面晋升。点击立刻申请云治理平台在线演示新版本针对如下方面进行了全面晋升，让咱们来一起看看！ 1. 资源纳管和云服务能力扩大资源纳管能力扩大，包含：生命周期治理、服务订购、计量计费、性能监控等，包含：新增对超交融平台 SmartX 平台的纳管；新增对华为虚拟化平台 FusionSphere 平台纳管；新增对 EasyStack 6.0 平台纳管。通过 Veeam 备份零碎对接，提供对云环境下的虚拟机备份性能。 2. 资源纳管性能加强资源接入性能按资源类型分类展现和治理；存量资源分配性能加强：进一步细化对存量资源归属治理：云主机、云硬盘、VPC； IP 地址池展现：通过图形化展现 IP 地址应用状态（预占、闲暇、已锁定、已应用） vCenter 性能加强：优化控制台拜访、减少 vCenter 平台工作同步工作、减少云主机批量克隆。 3. 平台易用性、敌对性优化自定义配置首页概览，用户可按需配置展现信息；优化监控概览、作业概览，扩大平台数据展现范畴，进步数据时效性；云主机详情展现优化，进步信息展现敌对性；新版本中减少了平台应用指引、操作向导等帮忙性能，首次应用平台用户也可疾速上手，重点晋升平台的易用性、敌对性；点击立刻申请云治理平台在线演示 4. 资源运维性能加强资源运维能力全面加强，减少运维资源对立治理入口；提供对资源的巡检治理、合规治理、补丁治理等运维治理场景。 5. 平台服务模块化、插件化依据应用场景进行平台服务模块化拆分，用户可依据理论需要灵便配置平台服务，各服务模块可依据应用场景灵便疾速扩大，同时也可由客户及合作伙伴依据业务场景进行二次开发。对于 BeyondCMP 云治理平台BeyondCMP 云治理平台针对多云和混合云环境的云基础设施等资源管理，提供“云纳管 + 云服务 + 云经营 + 云运维”四位一体的中立云治理服务，以统一化形式帮忙企业用户实现多云资源的调配和治理，自动化和自助化的服务交付，精细化和可视化的老本经营剖析，帮忙企业从传统环境平滑迁徙到多云环境，放弃企业云架构零碎的继续优化。点击立刻申请云治理平台在线演示

关于云计算:rustwasm写前端真香之路由

sealer是阿里巴巴开源的基于kuberentes的集群镜像开源技术，能够把整个集群整体打包。 Sealer Cloud能够在线化帮忙用户进行集群打包分享和运行，Sealer cloud前后端也应用了十分先进的rust+wasm技术实现。本短文介绍前端路由局部的解决，链接跳转，参数传递等内容。定义路由use yew_router::prelude::*;#[derive(Switch,Clone)]pub enum AppRoute { #[to = "/images/{name}"] ImageDetail(String), #[to = "/images"] Images}pub type Anchor = RouterAnchor<AppRoute>咱们这里有两个页面，一个images列表对应的URL是/images, 另外一个image详情页面，对应的URL是/image/{name}, 咱们把image名称作为跳转的参数。这里的Images和ImageDetail是咱们之前定义的Model，不理解的翻我之前文章。在主页面中进行匹配整个body中依据URL的不同展现不同的Model UI. fn view(&self) -> Html { html! { <div> <Header /> <Router<AppRoute> render = Router::render(Self::switch) /> </div> }...switch函数决定挑战的逻辑： fn switch(route: AppRoute) -> Html { match route { AppRoute::Images => html! { <Images /> }, AppRoute::ImageDetail(name)=> html! { <ImageDetail imageName=name /> } } }非常简单优雅，不同的路由 match到不同的Model ...

关于云计算:Sealer-把kubernetes看成操作系统集群纬度的Docker

作者介绍：中弈，sealos作者，sealer我的项目发起人。写在结尾身为一名技术人员，总是喜爱把本人的作品打造成现实状态出现给他人，我十分荣幸能把集群镜像这样一个卓越的想法变成事实, 也十分开心用户应用咱们的作品时对咱们的高度认可。 sealos尽管曾经超过5k星，数千家客户在生产环境中应用，不乏很多一线互联网公司和大厂。已经sealos也令我很冲动，我把一件简单的事件做到的极简，这是外围竞争力，即便如此我还是不会夸它，因为在sealer背后它黯然失色。 sealer为什么会诞生云的背景与趋势从利用的视角看，云的倒退历程就是一个一直屏蔽底层细节让利用更关注业务逻辑自身的一个过程。 openstack让开发者不必再关怀物理机简单的治理问题，然而并未在利用自身治理在有任何改善，对于利用开发者仍然须要和操作系统打交道。 Docker的呈现掀起了一场云架构的反动，穿透了传统的IaaS PaaS，让分层变含糊，此时曾经帮忙利用实现一些打包隔离工作，肯定水平让利用变得更容易治理。 Kubernetes的呈现让云从分层架构走向“云内核”架构，云操作系统逐步浮现，对下实现计算网络存储这些资源的形象，对上实现利用的编排治理。此时利用的配置管理，服务发现，资源配置变得更为简略，公布分布式应用变得像公布单机利用一样晦涩。 Serverless FaaS的呈现就让利用更聚焦于业务逻辑自身了，只是目前还没能呈现像kubernetes一样的理论规范性的货色，还处在百家争鸣的阶段。有意思的中央的区块链畛域的智能合约，以太坊的EVM第一代合约天生就是serverless，运行在以太坊这个世界计算机上。而以Polkadot solana near ICP这样为代表的二代合约反对了WASM突破了EVM的场景局限，让合约走向更通用的场景。所以十分期待云和链技术最终能在一个中央对立，实现真正意义上的“世界计算机”，所有利用都在这台“超级电脑上”运行。交付畛域的痛点与刚需咱们心愿让kubernetes更简略，适应技术大趋势让基于kubernetes的交付变得更干净利索。目前专有云交付面临的三大困局，Docker kubernetes helm这些技术尽管解决掉了一部分痛点，然而并不彻底。Docker仅解决了单个利用的镜像化问题，对于软件整体来说是蕴含十分多分布式组件的，这块docker不论Kubernetes很好的解决了分布式应用治理和资源的形象问题，利用之间简单的利用如何编排，然而庞杂的编排配置如何治理？Helm只是把编排文件打包和参数的抽离，然而并不会把所有依赖都治理起来所以即使你应用了上述技术，一旦到了实在场景，一样会焦头烂额。对于很多用户而言装置kubernetes自身可能比装业务还简单，那么多容器镜像如何治理，到了客户环境须要的依赖没人怎么办，一个一个组件装置人工误操作导致出问题概率大大晋升。所以十分须要一个集群整体打包成镜像的技术，在集群纬度保障一致性。优良的设计理念只有在平凡的想法诞生时你会为之冲动，充满热情，想尽一切办法让它变成事实。在设计sealer时想尽一切办法让它变得简洁洁净然而还须要满足各种能力，就像要把很多简单的技术融入到一个手机里一样，做减法才是考验一个人设计能力的中央。 sealer的理念也把大道至简和高度形象论述到了极致，的确以优雅的形式解决了很痛点的问题，合乎行业大趋势且能发明微小的生态价值。 sealer的价值帮忙企业实现规模化交付对于专有云交付类的公司而言，sealer最终能帮你实现的就是实现规模化交付，扩充营收，降低成本，进步利润。采纳sealer技术的公司能够在规模化竞争中取胜，升高单次产品交付价格，发明外围价格优势。以现有的交付类我的项目现状来看简直都是几十万上百万起步，这简直就把客户群体限度在头部客户了，然而对于中小企业需要是实在存在的，因为交付老本高导致呈现这种有需要无市场的状况。如果价格能升高到数千或者几万，那新的市场就会齐全被关上。对于甲方来说也是一样，洽购一套软件到落地都是数月的工夫，和销售沟通，poc，交付。。链路十分长。因为乙方的交付老本变低，相应甲方的洽购老本也会升高。在sealer呈现之前想一年线下交付一万套简单软件对于绝大多数企业而言简直不可能实现，想小时级别交付更是胡思乱想，然而sealer能够实现自助化，交付规模不再受技术水平限度，还能实现疾速一键交付。突破合作壁垒Docker呈现之前就曾经有十分多的容器技术了，为什么都没有呈现席卷之势和颠覆效应？很大一部分起因是规范的呈现让生态之间的合作成为可能。Docker镜像的呈现让软件的生产者与交付者之间完满协同，我须要的任何货色都能够在仓库中找到，而我不再须要去关怀外面的实现细节，使用者真的像一个老板一样只有后果。须要任何软件都无脑docker run... 然而很多人尝试建设规范，绝大多数失败，docker胜利了为什么。因为一个规范疾速遍及在我看来通常须要满足一些根本准则：第一：切中痛点第二：简略极致第三：不失弱小满足以上三点成为公认的规范的可能性会大大晋升。 Docker镜像规范把过程所有依赖打包，保障其一致性，这是交付中十分痛的中央。同时满足2和3是十分艰难的，Dockerfile简简单单几条指令，你会发现尽管简略然而简直能够打包任何货色。这就非常容易被宽泛承受，如果一个规范动辄大几百页文档，用户看一眼就吓跑了更别说遵循了。。 sealer的设计同样遵循以上三点。痛点方面，sealer取docker设计思维之精华，能docker之所不能，因为古代的软件简直都是分布式应用，docker并不关怀分布式应用如何做成镜像，sealer就专门以k8s为集群操作系统，把docker的思维衍生到集群纬度，实现分布式软件的构建、打包、交付、运行简略极致，sealer把奥卡姆剃刀使用到极致，指令删减到比dockerfile指令还少，也遵循docker的指令设计以更容易让用户承受，如果三分钟还没看懂sealer的Kubefile那就是sealer设计的失败。 sealer简略但并非简陋，你会发现简略几条指令简直能够帮忙用户构建任何简单的自定义kubernetes集群和自定义分布式应用镜像，而后一键运行。所以sealer必将建设胜利的集群镜像交付规范，有了规范之后大家就能够互相更好的合作了。在sealer呈现之前，简单利用设计的开发人员与交付人员之间总会有数不清的恩怨，火线交付人员不了解数十个业务之间的关系是怎么的，研发人员不晓得火线的交付环境有多简单，一旦出问题，就拉十几个人的在线会议。。。最初老板发现三个和尚没水喝。有了sealer之后，研发人员制作好集群镜像，交付人员闭着眼睛sealer run...如果失败那就是研发人员镜像没制作好，锅甩回去就行，有了规范分工明确。另外对于交付人员的要求也会变的极低，实习生培训半天上岗。灵便的定制性、自由组合、复用性、一致性与兼容性咱们会制作很多根底镜像供你间接“拿来主义”：各种kubernetes版本，各种架构ARM AMD...蕴含各种CNI,CSI实现的镜像，calico flannel openlocal openebs...各种生态软件镜像，高可用的mysql redis prometheus... 这些镜像并非是docker镜像，而是集群镜像，pull下来就间接能够运行出一个集群！更变态的能力是咱们反对这些镜像的自由组合，比方你须要calico+redis+mysql的组合，那只须要sealer merge命令就能够把三个镜像合并在一起供你的业务应用。集群镜像就像玩泥巴一样，把几坨泥巴捏在一起还是一坨泥巴，高度的形象能力令人叹为观止。。。更更变态的能力是即使这些都不能满足你，你也只须要像写一个Dockerfile一样简略的去自定义你本人的集群外面蕴含啥，比方你想把本人软件的前后端服务也打到集群镜像中。而且你能够FROM已有的根底镜像来复用他人提供的能力。而且sealer低层技术保障了这些镜像具备十分好的兼容性，能够在任何平台丝滑的运行起来。如何把想法变成事实sealer仅倒退半年多工夫，就在社区吸引了四十多名开发者，三十多家试用客户，两家生产环境中落地。起初花了半年多的工夫去做设计，写设计文档，这两头颠覆了N个版本的设计，一直精简优化，每个指令设计都精雕细琢，严格遵循如无必要勿增实体。设计实现之后还简直是光杆司令，此时在一个月内迅速集结队伍，大部分是兄弟组成员，生态公司的开发者，如谐和云沟通时，十分认可咱们的想法并决定投入人力，最终一个七人的虚构组织诞生。密集的开发三个月之后诞生了首个版本并实现开源。开源之后倒退就更迅速了，疾速汇集开源社区力量，吸引了很多内部开发者让我的项目疾速收敛稳固，很快吸引了一批用户尝试，可见需要之强烈以及用户对于sealer理念的认可。极简的用户应用接口设计遵循大道至简的设计理念，咱们汲取Docker的设计思维，让集群镜像的制作和运行也变得非常简单。构建集群镜像的Kubefile，相似Dockerfile然而更简略，比方制作一个蕴含calico的集群镜像： FROM kubernetes:v1.19.8-alpineCOPY etc . RUN wget https://docs.projectcalico.org/manifests/tigera-operator.yaml CMD kubectl apply -f etc/tigera-operator.yaml CMD kubectl apply -f etc/custom-resources.yaml 如何启动集群的Clusterfile, 相似Docker-compose: ...

关于云计算:Gopher转Rust辣眼睛语法排行榜

Gopher转Rust辣眼睛语法排行榜作者：中弈 - sealos作者，sealer发起人 TOP 10 常常遗记写的分号fn add_with_extra(x: i32, y: i32) -> i32 { let x = x + 1; // 语句 let y = y + 5; // 语句 x + y // 表达式}当你是从golang刚转过来，你肯定常常遗记写分号, 对于 Rust 语言而言，这种基于语句和表达式的形式是十分重要，而且很多时候有了表达式会很不便，比方不必再写return,或者在匹配的时候应用。语句执行一些操作无返回值，表达式会求值后返回一个值，所以分号‘;’就很重要了。 TOP 9 感叹号fn main() { println!("hello world"); }这是什么鬼，为什么println前面要加个感叹号，是叫我别打印嘛？其实这是go外面没有的宏，宏能够干很多函数无能为力的事，在很多状况下也十分不便。比方元编程，可变参数，为指定的类型实现某个特色等，而且编译之前就做好了开展。其本质是生成(替换)一些代码，让咱们少写代码。 TOP 8 &str String::from("傻傻散布分明")怎么整个字符串这么麻烦。。。 let s = "hello";s是被硬编码进程序的，大小固定在栈区内存调配，类型为&str. let s = String::from("hello");s.push_str(",world!");s大小不可晓得，调配在堆上，类型为String. TOP 7 援用借用惯例的援用是一个指针类型，指向了对象存储的内存地址。借用：获取变量的援用。 let x = 5;let y = &x;这里y就是x的援用。援用的时候变量的所有权(一夫一妻)不会产生转移，援用=(出轨)。 fn main() { let s1 = String::from("hello"); let len = calculate_length(&s1); println!("The length of '{}' is {}.", s1, len);}fn calculate_length(s: &String) -> usize { s.len()} ...

关于云计算:RethinkDB为什么我们失败了

本文来自rethinkDB失败后的复盘，正是因为有点年代当初拿出来看更有意思，能够对复盘作个复盘，哪些剖析和对将来(也就是明天)的判断不对，原文地址：https://www.defmacro.org/2017... 翻译：laf作者 laf是一款写代码像写博客一样简略的函数计算框架，反对云函数，云数据库，云存储，疾速开发SaaS利用利器。sealos作者以kubernetes为内核的云操作系统发行版，让云原生简略遍及，让一部分企业先飞到云上。当咱们发表RethinkDB 将敞开时，我承诺会写一份预先剖析。我花了一些工夫来解决这段经验，当初我能够分明地写进去了。在HN 探讨帖中，人们提出了 RethinkDB 失败的许多起因，从莫名其妙的兽性和 MongoDB 营销人员的聪慧诡计，到未能建设经验丰富的上市团队，再到不足超过 64- 的数字类型反对。我在这里将这些评论汇总成一个倡议的失败起因列表。其中一些起因对他们来说有肯定的情理，但它们是症状而不是起因。预先看来，有两件事出了问题——咱们抉择了一个蹩脚的市场，并针对谬误的指标优化产品。每个谬误都可能使 RethinkDB 的估值升高一到两个数量级。因而，如果其中任何一个都正确，RethinkDB 的规模就会与 MongoDB 一样大，如果咱们两个都正确，咱们最终可能会达到 Red Hat[1] 的规模。 | 蹩脚的市场咱们的想法是这样的。新公司并没有建设在甲骨文之上，因而有机会建设一家新的基础设施公司。数据库市场微小。如果咱们开发的产品可能霸占该市场的一部分，咱们最终将建设一家十分胜利的公司。可怜的是，你不在你认为你所在的市场——你在你的用户认为你所在的市场。咱们的用户分明地认为咱们是一家开源开发工具公司，因为这才是咱们真正的指标。事实证明这是十分可怜的，因为开源开发人员工具市场是可能最蹩脚的市场之一。成千上万的人应用 RethinkDB，通常是在商业环境中，但大多数人违心为应用期限领取的费用低于一杯星巴克咖啡的价格（也就是说，他们基本不违心领取任何费用）。这不是因为产品太好了，人们不须要为反对付费，也不是因为开发人员不管制估算，也不是因为资本主义的失败。答案是根本的宏观经济学。开发人员喜爱构建开发人员工具，而且通常是收费的。因而，只管需求量很大，但供应量却大大超过了它。这推动了替代品的数量减少，并将价格降至零。要理解这对其余公司有何影响，请思考 MongoDB（价值约 1.6B 美元，领有约 700 名员工）和 Docker（价值约 1B 美元，领有约 300 名员工）。两家公司在各自的市场中齐全占据主导地位。对于处于成长阶段的私营科技公司来说，两条十分粗略的教训法令是估值是年收入的 10 倍。这意味着MongoDB的年收入在1.6亿美元左右，Docker的年收入在1亿美元左右。这看起来相当不错，直到您看到市场上的非开发工具占主导地位的 B2B 技术公司。像 SalesForce、Palantir 或 Box（面临强烈竞争）这样的公司。忽然之间，MongoDB 和 Docker 开始看起来很小。这些都是微小的胜利。如果领有现有合作伙伴关系、分销基础设施和大客户拜访权限的绝对成熟的公司在成长过程中遇到困难，这对于处于萌芽阶段的初创公司意味着什么？对咱们来说，这意味着一个辣手的客户获取渠道。如果在肥沃的 B2B 市场中的初创公司必须解决 100 条潜在客户能力取得 10 次销售机会，那么对于开发工具初创公司来说，这个数字会减少 10 倍。您能够接触到大量高质量的潜在客户——很多人正在下载您的产品并与您互动，但您必须通过大量可笑的线索能力收敛到一次销售。这具备灾难性的多米诺骨牌效应。它使团队士气高涨，使吸引投资和延聘顶尖人才变得十分具备挑战性。反过来，这会限度您的资源，因而您无奈在产品和分销方面进行足够的投资。晚期的分销挑战简直总是注定你最终会死亡。 | 谬误的凶恶指标好的，所以市场很蹩脚，但其余开发工具公司仍在销售大量产品。为什么不从新思考数据库？尽管咱们对市场动态无能为力，但产品决策齐全在咱们的管制范畴内。咱们想打造一款优雅、弱小且好看的产品，因而咱们针对以下指标进行了优化：正确性。咱们做出了十分严格的保障，并且虔诚地履行了它们。界面简洁。咱们承当了实现中的大部分复杂性，因而应用程序开发人员变得简略。 ...

关于云计算:KubeSphere-社区征稿说明

KubeSphere 社区始终致力于云原生技术的布道工作。通过组织线下 Meetup，线上的定期技术直播，KubeSphere 社区输入了颇多精彩的技术分享内容。此外，社区还产出了多篇优质的技术文章，仅在 2021 年就多达上百篇。这些分享内容涵盖了容器、微服务、多云与多集群、服务网格、数据库、存储等多个畛域，帮忙近百家企业在开发测试与生产环境中落地 K8s 及云原生相干技术。这些优质文章，大部分来自于社区用户，包含最佳实际、我的项目部署装置教程、理论问题解决等多个方面。 2022 年，KubeSphere 社区将会持续输入优质的内容，帮忙社区用户更快地落地云原生技术。而这个过程，离不开各位社区用户的独特参加。因而，社区再次启动征稿。一旦文章被录用，您即可取得 KubeSphere 周边留念礼品（收费邮寄）。如果您还想获取其余类型的处分，能够向咱们提出需要，咱们将视具体情况判断，要求正当即可满足。另外，为了帮忙各位有趣味写作的小伙伴能更疾速的实现一篇优质的文章，社区特意筹备了文章模板、文章排版教程、好用的工具举荐等等。投稿内容问题解决记录如果您在应用 KubeSphere 的过程中，遇到了某个简单的问题，通过一系列过程终于解决，可将此整顿成文。该类文章需包含：根底环境、问题的前因后果、问题的解决思路与步骤、避坑办法。需注意：问题须要有代表性，且在社区未呈现过或无具体的解决办法，最好能图文并茂。此类文章作为避坑指南，深受宽广社区用户青睐和关注。如果您遇到过比拟辣手且代表性的问题并最终解决，可将这贵重的经验和教训梳理记录下来，帮忙其他人避坑。您能够参考这篇比拟典型的文章《凌晨 12 点突发 Istio 生产事变！一顿操作猛如虎解决了》。我的项目部署文章此类型文章特指在 KubeSphere 上部署某个开源我的项目的过程。本类型文章能够帮忙宽广 Kubernetes 用户更快更便捷的搭建一些实验性、探索性的开源云原生我的项目，同时也多方位的展现 KubeSphere 丰盛的平台能力。您能够参考社区筹备的文章模板——《在 KubeSphere 上部署开源我的项目》。除了文章模板，您还能够参考以下这几篇文章：《在 KubeSphere 中疾速部署应用 GitLab 并构建 DevOps 我的项目》《在 KubeSphere 中应用 APISIX Ingress 网关接入自定义监控》《在 KubeSphere 中应用 Rook 构建云原生存储环境》《应用 KubeSphere 利用商店 5 分钟内疾速部署 JuiceFS》最佳实际（用户案例）如果您所在公司曾经在生产环境利用了 KubeSphere，那么十分欢迎您分享实践经验，帮忙其余企业用户疾速落地 KubeSphere 及其他云原生技术的落地。您能够参考文章模板——《最佳实际文章模板》。除了模板，社区还有几篇优良的最佳实际文章供您参考：《去哪儿网业务大规模容器化最佳实际》《图菱科技 SaaS 零碎容器化最佳实际》《基于 OpenFunction 构建 FaaS 化的数据归档零碎》《中通物流基于 KubeSphere 在生产环境的实际与开发部署》《红亚科技——KubeSphere 多集群治理大招：应用 QKE 治理多个 ACK 集群》《中国移动基于 Kubernetes 的物联网边缘计算利用实际》《驭势科技——面向无人驾驶 “云端大脑” 可用性的云原生实际》注：当然，上述三种只是其中较为典型的文章类型，您也能够写其余类型的云原生畛域的技术文章，只有符合要求，也可录用。文章排版教程及工具举荐技术文章的排版有很多须要留神的标准，KubeSphere 社区始终遵循这些标准，比方中英文混排的标准等。 ...

关于云计算:企业完成云转型的成功之道云成本优化管理

近年来，各行各业的企业的云采用率迅速减少，预计向云的迁徙将持续减速，以实现疾速的敏捷性以及以起码的资本收入取得规模和弹性。即用即付定价带来的老本劣势也是推动云采纳的要害驱动因素之一。然而，随着企业将更多的工作负载（业务应用程序和数据）转移到云上，在不足明确定义的云老本管理策略的状况下，它们的老本劣势会迅速隐没。为了疾速迁徙到云计算上，企业通常采纳间接迁徙策略来迁徙云，但会导致与本地部署雷同的低效率。这些效率低下的表现形式可能是内存、计算或存储容量过剩。如果在迁徙过程中或迁徙之后没有针对云计算进行架构和优化，则根本老本因素放弃不变，不会提供老本劣势，并且在许多状况下会减少老本。此外，很多时候会应用旧的估算和预测实际来治理云上的老本。云财务管理必须区别对待，它须要实时跟踪、精确预测，并在产生任何事件时立刻采取行动。不能像以前那样将其留作每月或每季度的审查。因而，无效的云老本治理是所有云转型过程中的基本要素。 1、管制云老本 – 框架和策略云采纳被认为是按应用付费的模式。然而，其提供的所有服务都是免费的，无论它们是否已被充分利用。对云服务的无纪律、不受监管和不受监控的应用会导致云估算激增，企业难以管制其一直增长的云收入。有许多公司在迁徙到云时大大超过其本地基础设施老本。云老本治理须要从整体角度严格监控和管制云老本。这能够通过定义和施行清晰的云老本治理框架来治理云经济来实现。该框架应容许企业理解和基线化云计算需要，提供对云服务相干收入的可见性、优化应用的能力和工具、施行倡议、与利益相关者的老本透明度以及向业务线（LoB）回收老本的机制。 2、云老本治理框架以下是应思考的云老本治理框架的外围组件。 1）估算和管制定义、调配和治理调配给部门或我的项目的估算。此性能是打算和管制资源利用率，跟踪估算与理论运行老本并针对变动采取行动。这将为企业提供可预测的老本耗费估算。 2）基线和优化为云计算设定适合的初始规模以基线化老本并定期反复以进一步优化。 3）监控和剖析理解应用的云资源，以便对其进行无效治理。应审查以后和过来的生产、非标准、未应用或未优化应用的云服务等详细信息并采取行动。应该对云应用模式和老本趋势进行剖析，以便对 LoB 和产品组合进行精密估算和预测。另一个有助于云老本治理的方面是基于事件的干涉定义和自动化。 4）治理和标准化每个角色的企业范畴内基于策略的拜访和权限。标准化云基础设施配置，例如创立已批准的虚拟机配置、内置安全性、网络设置等的预约义模板，开发人员能够配置这些模板以进步生产力和自动化。应用元数据设置自动警报机制，当云服务使用量超过预约义级别时告诉管理员或告诉未应用的资源、未充分利用的资源和主动响应的标签。建设与不同环境的运行工夫相干的治理（例如，在不应用时能够作为候选敞开的开发/测试环境），定期审查与 CSP 的计费协定，并依据预期的工作负载变动从新协商。 5）老本透明度为不同的 LoB 和部门带来云应用老本的可见性和透明度。应用元数据和资源标签对 LoB 和部门的云应用状况进行跟踪和基于计量的显示和计费。 3、云老本优化策略以下是可用于优化云费用的一些策略和最佳实际： 1）正确调整内存、计算、存储和其余资源的大小很多时候，特地是如果一个企业采纳了一种晋升和转移的办法来迁徙到云，基础设施资源就会被适度配置。因为按应用付费实际上是按订单付费，因而最后正确调整大小并定期进行审查和从新调整大小是必不可少的。这打消了适度配置或次优化应用的机会。 2）打消未应用的资源和服务辨认云设置中未应用的资源并删除它们是一项要害策略。这通常产生在为长期目标创立服务器而后被忘记时。同样，无奈删除附加到虚拟机实例的服务——诸如块级存储卷或动态公共 IP 地址之类的服务，过期的快照，即便实例曾经终止，依然会产生老本。辨认和打消未应用的服务将降低成本。 3）应用正确的服务和生命周期策略进行存储云存储服务的定价因应用模式而异。依据业务需要抉择适合的云服务。依据预期的应用模式和提早要求，应用存储生命周期策略将内容挪动到正确的存储桶。 4）安顿可用工夫设置不同环境的运行工夫，尤其是非生产实例。例如，辨认不须要全天候运行的虚拟机并设置最具老本效益的动静进行和启动打算。 5）应用预留实例，现货定价估算云服务的打算使用量并购买预留实例。预留实例具备折扣价，能够显著降低成本。这种办法更适宜具备长期承诺的和具备绝对较低可变性的应用程序的企业。然而，如果不能精确地预计，这可能会导致总成本减少（因为应用有余）。为此，对历史应用模式的剖析和推断至关重要。同样，应用虚拟机的现货定价能够取得显著的老本效益。这最适宜容错和无状态应用程序，例如大数据和剖析、高性能和高吞吐量计算、机器学习和人工智能应用程序。 6）架构优化无论云服务提供商如何，为云构建解决方案并抉择正确的服务对于从云中取得最大价值至关重要。应用 IaaS 和云原生 PaaS 服务的正确组合能够降低成本，因为它们是基于应用的免费模式。例如，从虚拟机上的数据库迁徙到齐全托管的弹性数据库即服务。此外，建设企业规范并确保在云上退出的所有应用程序都遵循优化的架构。此外，定期评估并防止解决方案中所有老本低效的架构元素，例如，最小化来自云的数据进口。 7）应用容器容器提供了一种在同一虚拟机上以隔离形式运行多个应用程序的轻量级和可移植形式。与传统的虚拟机托管相比，它们可能以更高的单位硬件密度运行应用程序。如果操作正确，这能够升高总体计算成本。此外，容器还具备敏捷性、跨环境简化部署和可移植性的劣势。 8）AI/ML 的训练环境在大型数据集上实现 AI/ML 训练须要大量计算，并且反复执行以微调和进步模型的准确性。在公共云上反复执行此操作可能会变得低廉，尤其是对于大型数据集。其中一种办法是在外部设置 AI/ML 培训基础设施，并在公共云上运行经过培训的模型。这样能够更好地管制与培训相干的老本。有些供应商提供专用硬件 (GPU) 和软件的捆绑解决方案，以在本地设置 AI/ML 培训基础设施。对于 AI/ML 培训设置的基础设施地位的决策应在思考业务需要和老本的状况下整体实现。 ...

关于云计算:Fluent-Operator云原生日志管理的一把瑞士军刀

作者：程德昊，Fluent Member，KubeSphere MemberFluent Operator 介绍随着云原生技术的疾速倒退，技术的一直迭代，对于日志的采集、解决及转发提出了更高的要求。云原生架构下的日志计划相比基于物理机或者是虚拟机场景的日志架构设计存在很大差异。作为 CNCF 的毕业我的项目，Fluent Bit 无疑为解决云环境中的日志记录问题的首选解决方案之一。然而在 Kubernetes 中装置部署以及配置 Fluent Bit 都具备肯定的门槛，加大了用户的应用老本。 2019 年 1 月 21 日，KubeSphere 社区为了满足以云原生的形式治理 Fluent Bit 的需要开发了 Fluentbit Operator，并在 2020 年 2 月 17 日公布了 v0.1.0 版本。尔后产品一直迭代，在 2021 年 8 月 4 日正式将 Fluentbit Operator 募捐给 Fluent 社区。 Fluentbit Operator 升高了 Fluent Bit 的应用门槛，能高效、快捷的解决日志信息，然而 Fluent Bit 解决日志的能力稍弱，咱们还没有集成日志解决工具，比方 Fluentd，它有更多的插件可供使用。基于以上需要，Fluentbit Operator 集成了 Fluentd，旨在将 Fluentd 集成为一个可选的日志聚合和转发层，并重新命名为 Fluent Operator（GitHub 地址：https://github.com/fluent/flu...）。在 2022 年 3 月 25 日 Fluent Operator 公布了 v1.0.0 版本，并将持续迭代 Fluentd Operator，预计在 2022 年第 2 季度公布 v1.1.0 版本，减少更多的性能与亮点。 ...

关于云计算:要打造一款稳定顺滑火遍全球的游戏云将成为你的坚实后盾

简介：游戏上云，就选阿里云从简略的棋牌游戏，到大型的角色扮演游戏，各式各样的游戏曾经成为了互联网娱乐产业的丰盛内容生态。游戏人造是一种线上内容生产，出海有着人造的劣势，像《原神》等优质国产游戏甚至曾经引发国外玩家理解中国京剧等传统文化的热潮。可见作为一种脍炙人口的文化输入形式，游戏行业大有可为。同时，国内游戏行业也在一直成长，在底层技术、内容策动与美术建模等日渐成熟。现在，国内游戏行业迎来全球化、精品化、手游化/碎片化的三大趋势，这对底层设施也提出了更高的要求。这包含：为了保障玩家的晦涩体验，底层基础设施须要在全国散布足够宽泛，让玩家就近接入，保障低延时；游戏的诸多场景结算往往是计算密集型场景，须要强劲的算力和极高的稳定性；游戏自身的生命周期特色，以及用户在登录在线的流量特色，让游戏的IT资源需要集中在开服、版本更新、上下班和周末，为了防止闲置，弹性地对IT资源进行扩缩容无疑是最好的形式。因为游戏对计算资源的需要随着在线用户数稳定，与云计算的弹性非常吻合，因而游戏也是最早上云的产业之一。作为国内大部分游戏厂商抉择的云，阿里云能很好地满足上述要求：第一，搭载阿里云自研的第三代神龙架构的通用计算实例与高主频实例，性能强劲，云盘IOPS高达100万、网络转发高达2400万、网络带宽高达100G，均为寰球最高性能程度，并有着业界第一的可用性SLA。第二，阿里云在寰球 26个天文区域内经营着82个可用区，以及2800个边缘计算节点，保障当地玩家低延时接入，不便游戏厂商开辟当地市场，咱们可用区还在一直建设，包含在3月份刚开的韩国region。第三，阿里云弹性计算提供十分多样的云服务器家族和计费形式，适当的搭配让游戏的经营达到最佳性价比。第四，丰盛的CloudOps云上自动化运维套件，包含弹性伸缩、资源编排和运维编排等，能让机器依据提前设置好的策略主动进行扩缩容、部署等，大大晋升了运维效率和技术同学的幸福感。其中，在不同的游戏和业务场景中，因为对算力的需要不同，计算资源的选型也略有不同。比方通用计算和高主频型主打高性能，适宜承载大型游戏服；随着游戏的精细化经营，进行用户行为的剖析与经营是品质游戏的标配，这种频繁对存储读取的大数据利用场景，阿里云i系列与d系列本地盘是最合适的抉择；对于想进行云游戏、实时战斗画面录制与渲染等翻新的游戏，GPU云服务能够完满承接。在PaaS层，阿里云还有云游戏的解决方案、EMR大数据、以及多种数据库可供选择。随着游戏行业的倒退和成熟，越来越多的游戏客户会把绝大部分精力放在游戏设计与研发上，而游戏我的项目所须要的云产品技术、基础设施能力，能够释怀交给阿里云。如果你也想打造一款稳固顺滑、火遍寰球的游戏，阿里云将成为你的松软后盾。作为国内最大的云厂商，阿里云与国内游戏厂商共同进步，走过了过来的十年。目前，上云曾经成为了游戏行业的不二抉择，近年来游戏行业的变动、云计算产品技术的变动都与日俱进。如何能力让游戏在云上跑得更稳固晦涩？如何让游戏资源的耗费更高效经济？如何给游戏玩家提供最佳的用户体验？ 4月15日，在阿里云官网“云计算情报局”《游戏行业弹性计算最佳实际》节目中，三位来自阿里云的专家，从游戏行业现状、不同游戏业务的架构实际，以及场景化案例的角度，带大家理解游戏在云上的计算资源选型。原文链接本文为阿里云原创内容，未经容许不得转载。

关于云计算:走进直播间智能自动化助力政企数字化转型

关于云计算:报名开启｜QKE-容器引擎托管版暨容器生态发布会

当下，“云原生”技术红利正吞噬旧秩序，重塑新世界。但您的企业是否仍然困惑：短少运维人员或运维团队，想要专一于业务的开发，又不得不兼顾集群的日常运维；在生产环境中，为了保障业务的高可用，集群须要 3 个 Master 节点，导致应用老本相比单 Master 集群有所提高；不想被某个厂商绑定，应用的服务可能波及多个厂商或者第三方开源服务，在应用过程中治理、配置工作繁琐又烦心。 QKE 容器引擎 (QingCloud Kubernetes Engine，简称 QKE) 是在 QingCloud 云平台上构建的企业级分布式多租户的 Kubernetes 容器服务，目前曾经在开发、测试和生产环境中应用，用户蕴含银行、互联网、教育、修建等畛域。针对短少业余 Kubernetes 运维人员的团队，QKE 集群将于近期推出托管版，由平台治理集群的 Master 节点，保障集群的失常稳固运行，用户只需专一在业务开发，不用浪费工夫和精力保护集群。为了帮忙用户节省成本，QKE 托管版罢黜了 Master 节点的资源费用。同时，QKE 遵循青云开源、凋谢、中立、自在的理念，联结容器治理、DevOps 和备份容灾等畛域的业余软件，为用户提供自在的、不受绑定的云原生服务，对于已有自用的关联产品（如 ELK、Prometheus 等），可间接和 QKE 对接应用，防止数据迁徙工作，同时节省成本。如果您正在经验上述困惑并心愿寻求解决方案，那接下来这场盛会您不容错过！青云QingCloud 联结 KubeSphere X 极狐(GitLab) X Veeam 将于 4 月 27 日，举办 QKE 容器引擎托管版暨容器生态发布会扫描下图二维码，即刻报名参会！本文由博客一文多发平台 OpenWrite 公布！

关于云计算:企业应如何无缝保护其云工作负载

企业为了爱护本人的云环境，可能曾经采取了爱护云身份，强化云平安态势，配置弱小的云访问控制等措施，然而，除此之外还须要做一件事：云工作负载爱护平台，即CWPP。云工作负载爱护平台会爱护在企业的云上运行的工作负载，这些工作负载与形成云环境根底的基础设施、用户身份和配置不同。本文将钻研为什么 CWPP 是任何云安全策略中的要害因素，解释 CWPP 的工作原理，确定能够应用 CWPP 爱护的工作负载示例，并探讨 CWPP 上下文中自动化的重要性。 1、什么是云工作负载爱护？云工作负载爱护是爱护部署在云中的工作负载的做法。换句话说，云工作负载爱护能够加重存在于云环境工作负载级别的危险，而不是基础架构或配置级别。所波及的工作负载可能是企业在云中托管的软件、数据或它们的组合。例如，云工作负载爱护能够利用于在基于云的 VM 实例中运行的操作系统和应用程序，或者它能够爱护对象存储桶内的数据。 2、什么是 CWPP？提供云工作负载爱护的工具通常称为云工作负载爱护平台或 CWPP。爱护云工作负载很重要，因为大多数其余类型的云平安实际并未解决工作负载危险。云平安情况治理 (CSPM) 会揭示企业管理者云基础设施配置中可能产生平安问题的因素，例如提供对敏感数据的公共拜访权限的 IAM 策略。但 CSPM 不涵盖工作负载中的配置危险，例如数据在应用程序中挪动时不足加密。同样，企业能够跟踪云指标和日志以辨认潜在的平安威逼。但这些数据次要来自云 IaaS 提供商，而不是单个应用程序，因而它简直无奈揭示特定于企业在云中部署的应用程序或数据的平安危险。 CWPP 解决方案通过确保企业能够爱护理论运行在其云上的代码和数据来填补这些空白，而不仅仅是底层云环境。值得注意的是，云工作负载爱护平台可帮忙企业爱护跨多个云的工作负载。因为 CWPP 专一于工作负载而不是托管它的云，因而企业能够应用云工作负载爱护来辨认任何类型的基于云的工作负载中的平安危险，即便它跨云挪动也是如此。 3、工作中的 CWPP示例要进一步对云工作负载爱护置于环境中，须要思考它在以下畛域中的利用形式。 1）容器当应用容器部署云工作负载时，您必须解决非凡的平安挑战。例如，须要确保容器不能在特权模式下运行。还必须扫描容器映像以查找恶意软件。容器的云工作负载爱护可确保企业领有爱护容器化工作负载所需的特定流程，独立于企业应用于云环境的其余平安流程。 2）Kubernetes 平安 Kubernetes 也提出了只能在工作负载级别解决的各种非凡平安挑战。例如，企业必须确保正确配置 Kubernetes RBAC 策略和平安上下文。还应该应用 Kubernetes 审计日志来监控 Kubernetes 环境中呈现的潜在平安危险。 3）虚拟机平安即便企业的云虚拟机服务配置正确，平安问题也可能埋伏在虚拟机中。企业应用的映像可能蕴含恶意软件或仅蕴含导致平安情况较弱的配置（例如短少内核强化框架）。云工作负载爱护会揭示管理者留神这些危险。 4）破绽扫描破绽可能呈现在云环境中的任何中央——应用程序内、操作系统内、容器映像内等等。云工作负载爱护容许企业扫描工作负载所有组件和层的破绽。将其视为在工作负载级别进行破绽发现和治理的一站式洽购，而不论运行的工作负载是什么，或者托管它们的云是什么。 5）无服务器平安无服务器性能从底层服务器环境中形象出应用程序，从而缩小了潜在的攻击面。但这些性能自身仍可能蕴含破绽。它们也能够以减少危险的形式进行配置。云工作负载爱护会主动发现无服务器性能中的此类问题。 6）应用程序平安基于云的应用程序有多种形式，但它们都可能蕴含平安危险——例如恶意软件、易受攻击的软件组件以及不足加密等安全控制。通过扫描应用程序中的此类危险，云工作负载爱护有助于确保整个云环境中的应用程序平安。 4）抉择云工作负载爱护平台在将云工作负载爱护集成到云安全策略中时，应致力施行以下解决方案：齐全自动化，因为企业无奈手动管理工作负载级别的平安危险。并且使企业能够部署以爱护任何云上的任何工作负载。解决方案应满足容许任何人——不仅是网络安全专家，还包含企业的任何成员——定义工作负载必须满足的平安规定。并主动扫描云工作负载，以发现与这些规定的偏差。 ...

关于云计算:深入浅出-Ext4-块和-Inode-分配器的优化上

作者｜ Aneesh Kumar K.V、Mingming Cao、Jose R Santos、Andreas Dilger 翻译｜焱融技术团队以后，对于小文件和大文件来说，文件系统对块分配器的需要是抵触的。绝对小的文件应该在磁盘上紧挨着，使磁盘磁道缓存最大化并且能够防止寻道。为了防止碎片，文件的增长须要预留空间。Ext4 新的多块和提早分配器通过推延调配到刷新工夫，能够间断地打包小文件和在 RAID 设施对齐的边界上调配大文件并为增长保留空间，来尝试满足这些需要。在本文中，咱们探讨了 Ext4 的新多块分配器，并将其与基于预留 (reservation) 的调配进行了比拟。咱们同样探讨了将元数据块严密放在磁盘上的性能劣势，从而缩小元数据密集型工作负载的搜寻量。什么是 Ext4 文件系统？Ext4 文件系统是大概在两年前从 Ext3 文件系统中分化进去的，为了解决 Ext3 文件系统的容量和可扩展性瓶颈。Ext3 文件系统的大小在 x86 架构上被限度为 16TB，作为 32 位块编号的后果。目前全世界的企业都曾经达到了这个极限。同时，随着磁盘容量每年 100% 增长，以及对更大文件系统存储集体数字媒体的需要一直减少，桌面用户很快就会心愿打消对 Ext3 文件系统的限度。因而，在 Ext4 文件系统中做的第一个更改是，将最大文件系统大小从 232 个块（16TB 和 4KB 块大小）晋升到 248 个块。 Ext4 也应用了范畴映射(extent mapping)来实现新文件，而不是 Ext2/3 中两次三次的间接映射。Extent 在许多古代文件系统中都用到了 BEST, S. JFS 概述(http://jfs.sourceforge.net/pr...)，家喻户晓，它是一种通过缩小解决大文件所需的元数据的形式，无效示意大型间断文件的办法。其中，Extent 无效晋升了程序文件读写的性能，次要是因为 Extent 写入的形容间断块元数据量要少得多，从而缩小了文件系统开销。随着元数据更新的缩小，它还大大减少了截断文件的工夫。Ext4 反对的 Extent 格局如图 1 和图 2 所示。Ext4 性能的残缺形容能够在 2007 年渥太华 Linux 研讨会上探讨的“新 Ext4 文件系统：以后状态和将来打算”（ols2007v2-pages-21-34.pdf (http://kernel.org)）中找到。 ...

关于云计算:云原生爱好者周刊KubeKey-v210-alpha-版发布

KubeKey v2.1.0-alpha.0 公布啦！该版本的次要个性：反对三种应用场景的 Etcd 集群（二进制部署，Kubeadm 部署，连贯外置已存在的 Etcd 集群）。反对部署 Containerd v1.6.2。KK 制品导出采纳 OCI 规范对镜像进行拉取和归档保留，实现复用根底镜像层。制品存储空间占用可升高近一半。KK 应用制品推送镜像至公有仓库时，反对主动创立和推送 Docker multi-arch manifest list。详情可参考：https://github.com/kubesphere... 最重要的是还反对了 KubeSphere 3.3.0 测试版，想尝鲜的同学能够提前下载测试啦！开源我的项目举荐FlamingoFlamingo 是 Argo 的 Flux 子系统（Flux Subsystem for Argo，缩写 FSA），能够作为 ArgoCD 内置组件，在 ArgoCD 可视化界面中同时治理 ArgoCD 和 Flux 的工作负载。 cLokicLoki 是 Loki 的另一种实现，兼容 LogQL API，但数据存储在 ClickHouse 中。 Bubblewrap现有的容器运行时（例如 systemd-nspawn、docker 等）都是为 root 用户筹备的，没有关照到普通用户。Bubblewrap 这个我的项目为普通用户（即无特权的用户）提供了一个容器沙盒，能够用来调试不受信赖的程序。 KcpKcp 是 Kubernetes 多集群治理与调度的另一种实现模式，能够帮忙用户将利用从一个集群无缝迁徙到另一个集群。 PacketStreamerPacketStreamer 是云原生环境下的 Tcpdump，应用 BPF 来实现抓包。 eCaptureeCapture 是应用 eBPF 实现的抓包工具，无需导入CA证书即可抓取 HTTPS 通信的明文数据。 ...

关于云计算:开放服务网格-Open-Service-Mesh-如何开放

TL;DR本文从服务网格倒退现状、到 Open Service Mesh 源码，剖析凋谢服务网格中的凋谢是什么以及如何凋谢。笔者总结其凋谢体现在以下几点：资源提供者（Provider）接口和资源的从新封装：通过资源提供者接口形象计算平台的资源，并封装成平台、代理无关的结构化类型，并由对立的接口 MeshCataloger 对外提供拜访。尽管目前只有 Kubernetes 相干资源的 Provider 实现，然而通过形象出的接口，能够兼容其余平台，比方虚拟机、物理机。服务网格能力接口：对服务网格能力的形象，定义服务网格的根底功能集。代理管制面接口：这一层与反向代理，也就是 sidecar 的实现相干。实际上是反向代理所提供的接口，通过对接口的实现，加上 MeshCataloger 对资源的拜访，生成并下发代理所需的配置。背景服务网格是什么服务网格是在 2017年由 Buoyant 的 Willian Morgan 在 What’s a service mesh? And why do I need one? 给出了解释。服务网格是解决服务间网络通信的基础设施组件，旨在从平台层面提供可观性、平安以及可靠性个性，以过程外的形式提供本来由局部应用层逻辑承载的根底能力，真正实现与业务逻辑的拆散。典型的实现是与应用程序一起部署的可扩大网络代理（通常称为 sidecar 模型），来代理服务间的网络通信，也是服务网格个性的接入点。这些代理就组成了服务网格的数据立体，并由管制立体进行对立的治理。图片来自 Pattern: Service Mesh 服务网格现状过来几年 Istio 有着成为服务网格事实标准的趋势，但时至今日，各种各样的服务网格产品如雨后春笋般层出不穷。CNCF 公布的 2021 Cloud Native survey results 中不难看出，这些网格产品也缓缓被市场所承受，并大有超过 Istio 的态势（局部地区）。关上 CNCF 的服务网格全景图，会发现有不少服务网格的产品。实际上还有很多产品没有列出，比方 HashiCorp Consul Connect、OpenShift Service Mesh、Nginx Service Mesh、Kong Mesh、SOFAMesh 等等，当然还有我司的 Flomesh。此外还有一些云厂商基于开源的网格产品。这些产品有些应用雷同的数据立体，也有些不同，但管制立体各不相同。泛滥产品为大家提供了更多抉择的同时，也因为各个产品间有着很强的隔离性，妨碍了生态系统的倒退。这导致很难从一个实现切换到另一个，从管制面到到数据面，以及为其开发的治理后盾都有从新开发的老本。此外，还有用户应用习惯的扭转，无奈做到通明无感知。针对这种诉求，依照“常规”就是借助规范接口来进行形象，提供实现的互通性。比方容器网络、运行时、存储有 CNI、CRI、CSI 接口，服务网格也有其形象接口 Service Mesh Interface（简称SMI），以及其实现也就是明天的配角 Open Service Mesh（简称OSM）。 ...

关于云计算:详解云计算和开源时代的锁定

在云计算畛域，咱们常常就锁定问题进行探讨。什么是供应商锁定？还有其余类型的锁定吗？云能够爱护您免受锁定吗？开源解决方案能够创立锁定吗？答案是：视状况而定。每一种技术抉择都是一场零和游戏。用于学习和部署一种技术所破费的资源不能用于另一种技术。但锁定效应是不同的。 1、在初始阶段从历史上看，所有技术都是专有的，因而技术抉择就是供应商的抉择，供应商的抉择同样也是技术的抉择。他们是一样的。企业有两个抉择，本人构建技术或从供应商处购买并领取许可费用。一旦产生了许可老本，企业就面临着该技术可能无奈失常工作的危险。如果企业想更改为不同的技术，则必须领取从新供应商处取得新许可的费用以及采纳新技术的费用。采纳新技术具备三种老本：许可老本 ( CapEx )、采纳老本 (CapEx) 和保护老本 ( OpEx )。对于大多数专有软件，一旦用户购买了许可证，他们就能够持续永恒应用它，只有他们能够忍耐不足安全更新等状况。然而一些专有许可证更加严格。对于最严格的专有软件，没有任何机制能够在没有许可证的状况下持续应用它，那么买家对此将毫无办法。在某些状况下，专有技术的用户必须每年领取应用许可证的费用。这些老本导致买家会采取极其激进的行为。在购买软件许可证之前，客户心愿软件依照宣称的那样工作。技术抉择或供应商抉择中的任何谬误都可能造成极其低廉的代价，因而买家通过理解白皮书、书面参考资料，与其余买家交换，征询 Gartner 或 IDC 等分析师以及浏览行业杂志来验证潜在的购买行为。征求建议书 (RFP)的概念在这个时代变得风行，它迫使供应商在购买者承诺购买软件之前披露尽可能多的信息。因为许可和技术采纳的后期老本比保护老本更高，因而大家很天然地偏向于长期应用雷同的技术堆栈并抵制更改。 2、开源的形式随着开源软件的呈现，软件许可老本的不足缩小了改革的阻力。应用开源，采纳和学习新技术依然须要老本，但还有另一个暗藏的劣势。应用开源软件，供应商无奈锁定买家。买家保留在任何给定工夫抉择不同供应商的权力。即便只有一个供应商销售对特定开源代码的反对，买方依然有选择权。买方能够吸引其余供应商反对它，也能够本人或延聘参谋反对它，甚至能够在不受反对的状况下运行它。原始供应商没有能力强制买方持续建设财务关系。从供应商锁定的角度来看，这将扭转游戏规则。实际上，开源将技术抉择和供应商抉择离开。企业采纳哪种技术以及抉择从谁那里采纳它可能是两个齐全不同的抉择。此外，这些抉择具备截然不同的危险和回报。 3、最快的采纳形式最近，人们仿佛曾经遗记了供应商锁定的历史。他们不记得这所有是如何开始的，因而人们认为简直所有与技术采纳无关的懊恼都与锁定无关。开源技术依然存在采纳老本，这会产生引力，但引力和锁定是两个截然不同的概念。做出任何抉择都有引力。做出技术抉择具备更大的重要性。但这并不能阻止你在犯错时放弃决定。采纳老本自身并不是固定的。例如，假如企业做出应用开源我的项目来解决数据存储问题的技术决策。在我的项目进行到一半时，企业意识到该技术无奈满足需要，因而必须寻找代替的开源技术，投入工夫学习和部署它，并在采纳这个新我的项目时承当另一个危险。这不是锁定。锁定是指只有一个供应商能够提供企业所采纳的技术解决方案。企业想保留技术但解脱供应商。如果企业不领取新的许可老本或保护老本，明年甚至无奈应用该技术。即便到当初，有时买家也无奈防止供应商锁定。有时，专有解决方案的确是解决问题的惟一可行解决方案，在这种状况下，供应商锁定是必要的。然而，在这些状况下，倡议应用所有的流程来解决：RFP、分析师、客户参考等。开源扭转了 IT 基础设施和网络，但在制造业等许多行业，供应商锁定依然是供应商和买家之间的默认关系。 4、云计算应该能够解决所有云能够分为三层：基础设施即服务 (IaaS)、平台即服务 (PaaS) 和软件即服务 (SaaS)。尽管 IaaS 能够被认为是在云中租用硬件，但 PaaS 和 SaaS 须要以齐全不同的形式来思考（硬件 1.0 与硬件 2.0）。IaaS 服务之间的迁徙绝对简略，而且买家能够很好地防止供应商锁定。下层的服务就不那么重要了。云计算提供商是否真的会在软件畛域胜出还有待察看，但他们肯定想为客户提供更具粘性的解决方案。让咱们从供应商锁定的角度来探讨这些较低级别和较高级别服务之间的区别。在硬件 2.0 中，服务器、网络和存储在云中租用并通过 API 进行配置。从一个云提供商迁徙虚拟机的转换老本等同于学习一种新的 API 进行配置。Ansible 和 Terraform 等工具通过为购买者提供单个 API 来跨每个云提供商的底层 API 进行转换，进一步升高了这些老本。如果架构良好，购买者能够通过一些配置文件更改在云提供商之间挪动（只管存储依然具备吸引力）。 ...

关于云计算:k8s-安全策略最佳实践

作者：万宏明，KubeSphere member，负责 KubeSphere 平安和多租户团队随着 K8s 在生产和测试环境中用的越来越多，对安全性的关注也会越来越多，所以本文次要是给大家分享以下内容：理解 K8s 环境面临的平安危险理解 K8s 提供的平安机制改善 K8s 平安情况的最佳实际1. K8s 平安危险这张图是 CNCF 金融用户小组总结的 K8s 信赖边界图，它把在 K8s 环境中的信赖边界划分成三大块儿。容器镜像相干局部，次要波及到的平安攻击点就是镜像仓库和镜像自身。红色曲线能够被视为独立边界的零碎。K8s 管制立体相干局部，如果说一个攻击者攻打你的 K8s 集群的话，首先会攻打 K8s 的管制立体，两头波及到的组件就是 K8s 的 apiserver、scheduler 和 controller-manager，所以说这些组件之间调用链的平安也须要去留神。节点上运行时的平安，其中包含 kubelet、kube-proxy 和容器运行时环境也容易被攻打，要防止运行环境被浸透。咱们依据不同的攻打类型划分，首先最容易躲避的就是来自内部的攻打。通常状况下，来自内部的攻打会有 2 种类型：一种是零碎层面的破绽，须要及时更新，及时跟进 K8s 社区和平安畛域相干的最新消息，能够很好的躲避。第二个是利用自身带来的浸透或者是提权的危险，业务部署在 K8s 之上，利用的破绽可能造成容器越权或者容器逃逸之类的危险。借助歹意容器进行攻打也比拟常见，在应用容器的过程种次要会面临以下危险：应用了不受信赖的镜像仓库或者是应用了被篡改的容器镜像会导致恶意代码被执行。容器执行恶意代码存在提权或者逃逸的危险。即便容器运行时足够平安，无奈提权或逃逸，外部裸露的服务也容易成为被攻打的点，造成数据被歹意拜访。K8s 集群的规模变大，运维人员与终端用户也会变多，平安凭证的泄露，会对整个集群的平安造成威逼。即便集群爱护的十分好，在平安凭证没有透露的状况下，来自外部成员的歹意攻打也难以躲避，即便是在测试环境也须要肯定水平的租户隔离，防止来自外部的攻打、对数据的歹意拜访。 2. K8s 平安机制在 K8s 社区，平安问题的关注度是十分高的，在 K8s 的设计中，各组件都有平安相干的个性。在 API 认证层面，管制立体中各个组件之间，须要开启 mTLS 进行组件之间的互认证。 K8s 也反对丰盛的认证、访问控制的机制，通常咱们会借助 RBAC 对用户的权限进行限度。 K8s 还提供了针对容器能力的限度机制，咱们能够通过 Security Context 去限度容器运行时的用户、用户组，对容器特权进行限度。 K8s 中 Pod Security Policy 能够为集群利用安全策略，然而这个个性会在 1.25 之后被前面提到的 pod security admission webhook 代替。这是 K8s 提供的安全策略机制，十分倡议大家去深刻理解。 ...

关于云计算:焱融看｜AI-如何驱动存储发展

随着越来越多企业深刻部署 AI，数据成为训练过程中必不可少的一部分，企业也开始对存储有着更强烈的需要。在此背景下，AI 和数据存储产生了天然交融，正如数据影响着 AI 的训练成果，AI 也在帮忙存储进步其性能、安全性和灵活性，驱动存储技术倒退。 AI 时代，存储比以往更加重要在 AI 的疾速倒退下，数据量呈现了爆炸式增长，AI 工具也开始在各种不同的、以存储为核心的应用程序中开展。比方，在 AI 训练工程中，须要存储智能分层；亦或者，从更理论的层面上来看，AI 训练亟待解决在多云环境下的存储问题。为此，人们开始对于数据处理的极高需要与底层存储技术之间的不匹配感越来越强烈。当数据增长得越多，在内存和存储上的数据梗塞就越重大，人们愈发心愿扩充内存，在 DRAM 上存储更多数据，同时须要放弃低时延，不能和 CPU 的运算速度相差太远。于是，咱们看到了来自 AI 对存储的正向驱动，也理解到企业对软件定义存储有了更大的需要。 AI 激活存储的暗藏后劲只管 AI 时刻在推动存储倒退，然而想要进一步激活存储后劲，仍须要解决 AI 场景下，存储容易面临的挑战：海量小文件，因为训练任务须要的文件数量都在几亿到十几亿的量级，所以存储须要能承载几十亿甚至上百亿的文件数量。同时，因为很多训练模型都是依赖于图片、音频片段、视频片段文件，而这些文件基本上都是在几 KB 到几 MB 之间。读多写少，在大部分场景中，训练任务只读取文件，两头很少产生两头数据，即便产生了大量的两头数据，也是会抉择写在本地，很少抉择写回存储集群。目录热点，因为训练时，业务部门的数据组织形式不可控，很有可能用户会将大量文件寄存在同一个目录，容易导致多个计算节点在训练过程中，会同时读取这一批数据，这个目录所在的元数据节点就会成为热点。“工欲善其事，必先利其器”，要想施展出 AI 人工智能技术的最大威力，解决存储挑战就成为企业构建强有力的 IT 基础设施的重要一环。如果没有高性能的存储，就会导致整个零碎性能呈现提早的状况。因而 AI 对存储性能的要求是很刻薄的，企业心愿存储系统能满足高吞吐量和低延时的需要，让更多的数据能更及时地传输和执行，那么对于这个欲望应该如何实现呢？焱融科技全方面撑持 AI 场景存储倒退为了满足上述欲望，焱融科技在设计针对 AI 场景的存储解决方案时，在保证数据可靠性的同时，针对数据高性能和高可用也做了相应的优化。首先是海量小文件的问题。实际上，海量文件存储的外围问题是什么，是文件的元数据管理和存储。传统的分布式文件存储都是针对大文件进行设计的，如果依照每个文件 100MB 计算，只须要 1 千万的文件，其总容量就有 1PB 了。然而，在提及 AI 训练难题时，咱们剖析出 AI 场景中 80% 以上是小文件，一个文件只有几十 KB，文件数量动辄就几十亿，因而文件的数量成为了文件系统要解决的首要矛盾。针对这个问题，焱融科技提出用横向程度扩大的形式，把单点的 MDS 集群化，采纳动态子树+目录 Hash 两者联合的形式，将根目录在固定的 MDS 节点，让每一级目录都依据 Entry name 进行 Hash 再次抉择 MDS，保障横向扩大的能力。同时，目录下文件的元数据进行寄存时，不进行 Hash，而是跟父目录在同一个节点，保障肯定水平的元数据本地性。 ...

关于云计算:企业应如何解决云成本优化悖论

最近一篇题为“云的老本，万亿美元悖论”的剖析备受关注。这篇文章挑战了围绕云转型和云迁徙狂热的传统思维，它要求咱们思考云基础设施老本的影响（以及这反过来对公司估值的影响）。也有观点指出，对于 SaaS 公司来说，云计算的老本会连累他们的市值。这个悖论表明，在公司倒退的晚期，云计算成本更低，随着公司规模的扩充，它变得更加低廉。他们说得很简略：“如果你不从云开始，你就疯了，如果你坚持下去，你同样疯了。” 矛盾的是，云基础设施使企业的业务模型在更小的规模上成为可能，但它会转化为大规模价值毁坏的起源，只有在企业深深致力于云计算之后才会显现出来。遣返——将工作负载从纯云模型带回公有或混合基础架构——能够作为优化基础架构老本的次要策略。例如，一家价值 10 亿美元的公有软件公司，其公共云收入耗费了公司 81% 的支出老本 (COR)。在最大的 50 家上市软件公司中，云计算总费用超过 80 亿美元（其中包含显示云收入的费用）。奇怪的是，云遣返并没有比当初更受欢迎。遣返能够大大减少云收入，一个常常被援用的数字是节俭 50%。为阐明这一点而采纳这一办法，在局部例子中，遣返将节俭 40 亿美元的回收利润。思考应用公共云基础设施的大规模软件公司的广大畛域，咱们很快就会发现这 40 亿美元的未实现利润可能要高得多。企业须要如何克服万亿美元的悖论的有用的倡议，包含将云收入作为 KPI、激励工程师优化资源耗费、抉择资源密集型工作负载的一个子集作为终点，以及在惯性和锁定之前思考遣返会剥夺您遣返的抉择。基础设施老本的增长并不总是与支出增长成正比。随着公司规模的扩充，这可能导致盈利能力降落。依据更深刻的钻研，云收入能够对市值产生 25 倍的影响。通过这一点，人们很快就会发现，咱们能够预计额定 40 亿美元的毛利润会减少1000亿美元的市值。监控服务提供商Datadog是一家上市公司，最近其交易价格靠近 2021 年预计毛利润的 40 倍，并在其 S-1 中披露了对Amazon Web Services的三年承诺总额为 2.25 亿美元。让咱们将承诺的收入按年度 AWS 成本计算为 7500 万美元，并进一步假如其中 50% 或 3750 万美元能够通过云遣返来发出。这意味着，仅是削减收入这一项，该公司的市值就减少了大概 15 亿美元。如果咱们扩大到更宽泛的企业软件和消费者互联网公司，假如总云收入的 50% 由规模宏大的技术公司生产的，这些公司将从云计算遣返中受害。考虑一下这个效率可能对公司估值产生影响的例子。MongoDB和 Elastic 报告的2021财年年收入简直雷同（别离为 5.9 亿美元和 6.08 亿美元）。为什么 MongoDB 的市值简直是 Elastic 的两倍（别离为 234 亿美元和 136 亿美元）？其中一个起因可能是 Mongo 在基础设施应用效率方面的差别，Mongo 为其 SaaS 产品应用细粒度多租户，而 Elastic 则为每个租户应用独自的集群，资源耗费的差别是微小的。 ...

关于云计算:导师征集令-开源之夏-2022-再度来袭

流动简介“开源之夏（英文简称 OSPP）”是中科院软件所“开源软件供应链点亮打算”领导下的系列暑期流动，由软件所与 openEuler 社区独特主办。开源之夏是一项次要面向高校学生的暑期开源流动，旨在激励在校学生积极参与开源软件的开发保护，促成优良开源软件社区的蓬勃发展。流动联结各大开源社区，针对重要开源软件的开发与保护提供我的项目，并向寰球高校学生凋谢报名。学生可自主抉择感兴趣的我的项目进行申请，并在当选后取得该软件资深维护者（社区导师）亲自领导的机会。依据我的项目的难易水平和实现状况，参与者还将获取开源之夏流动奖金和结项证书。去年的开源之夏，KubeSphere 作为社区（我的项目组织）也参加其中，实现了十个我的项目的开发。在此，感激参加这些我的项目的诸位导师：Rick、JohnNiang、Zhengyi Lai、Benjamin Huo、hongming、Roland、wanjunlei、laminar、FeynmanZhou、LiuBo、Sherlock，他们不遗余力、认真负责地辅导学生；也非常感谢参加的各位学生：吴晓涵、丁梓硕、吴嘉皓、汤贤贺、龙泓杙、马朋辉、林许亚伦、张源易、刘宇乐、张杨茂、王雨晨，他们积极参与、保质保量地实现了本人负责的我的项目工作。参加形式流动参与方次要角色为学生、社区和导师，参加形式如下：学生：学生自由选择我的项目，与社区导师沟通实现计划并撰写我的项目计划书。被选中的学生将在社区导师领导下，按计划实现开发工作，并将成绩奉献给社区。社区评估学生的完成度，主办方依据评估后果发放赞助金额给学生。社区：社区提供我的项目列表和形容，并安顿我的项目对应的导师，导师与申请者沟通计划、并从申请者中选中一位承接我的项目。在为期三个月的开发周期中，导师领导学生进行对应我的项目的开发工作。在此期间，KubeSphere 社区将会以多种形式为学生提供帮忙，比方微信群、双周例会等。导师：社区针对每一个我的项目指定一个社区导师，与学生一起制订适合的开发计划和计划，领导学生按计划实现开发。我的项目奖金学生可取得的奖金：进阶：奖金人民币 12000 元——优化类的工作，例如进步工夫、升高内存占用、提供性能等根底：奖金人民币 8000 元——性能类的工作，例如为本社区开源我的项目减少一个或若干个重要个性等难度分级由社区依据我的项目工作决定。对于导师而言，无论何种难度，导师的奖金为每个我的项目税前 3000 元人民币，每位导师最多负责 1 个我的项目，即奖金最多为税前 3000 元人民币。流动日程暑期 2021 流动里程碑。默认时区为北京工夫（GMT+8）日期阶段03/28-04/15社区报名04/16-04/20我的项目数量沟通04/21-05/10社区上线我的项目及组委会审核04/21-05/20我的项目沟通期05/21-06/04学生提交我的项目申请书06/05-06/11我的项目申请审核（导师）06/12-06/14我的项目申请审核（组委会）06/15当选公示06/16-06/30我的项目预热期07/01-09/30我的项目开发10/01-10/31结项审核11 月上旬结项我的项目公示欢送申请成为导师KubeSphere 开源社区作为我的项目组织已申请加入流动中。目前在我的项目征集阶段，也欢送社区 Contributor、Member、Owner/Lead 作为导师参加！成为我的项目导师，除了能够取得奖金之外，您还能够取得官网颁发的我的项目证书，KubeSphere 社区周边礼品和相干证书，并能够锤炼和进步多项能力，如沟通能力、我的项目执行能力等。如果您有趣味，欢送提交申请成为导师，并可依照示例和模板提交您的我的项目（附件文档模式）。如果您临时还未想好提交什么我的项目，然而有趣味成为导师，能够先提交申请成为导师，后续再提交我的项目。您能够参考去年 KubeSphere 社区参加暑期流动的 10 个我的项目——暑期 2021 我的项目。以下是其中一个我的项目的详情：我的项目： KubeSphere Jenkins 客户端重构我的项目指标：从 KubeSphere 外围代码中的 DevOps 局部将 Jenkins 客户端代码分来到，或者，应用已有的 Jenkins 客户端。技术要求： Golang、REST API、OpenAPI、Jenkins、Kubernetes我的项目背景：在 KubeSphere 中，目前是通过调用 XML 格局的 API 与 Jenkins 进行通信，而不是更加风行的 RESTful 格调的 API。因为 XML API 的原理是，通过 Java 语言对类对象的反射机制获取、操作数据，因而，非常明显的毛病就是这种 API 的申请数据和 Jenkins 性能的具体实现细节耦合重大。这就意味着 Jenkins 及其插件的更新非常容易导致呈现兼容性的问题，甚至只是新装置一个插件都有可能导致无奈应用。相比较而言，REST API 则会更加稳固、不容易出问题。我的项目详情： Jenkins 是一个具备丰盛的插件生态的开源自动化服务。基于 Java 实现，并提供了超过 1,700 插件，简直能够实现各种方面的自动化。Jenkins 是 KubeSphere DevOps 组件的外围引擎。Pipeline controller 负责把流水线的 CRD 资源转换并同步为 Jenkins 的工作。我的项目产出：实现 Jenkins 客户端的重构、替换；实现兼容性测试链接： ...

关于云计算:新品发布-Cloudpods-388-版本上线

4月2日，Cloudpods 新版本 v3.8.8 正式公布。以下为本次更新的性能优化、问题修复、新性能详情： 1、性能优化【主机】新建vmware虚拟机反对指定存储【主机】批量迁徙交互改良，减少同宿主机信息提醒【主机】宿主机存储列表反对排序【多云】记录同步过程中的权限问题，便于定位资源同步的权限问题【认证】权限和角色名称反对中文设置【命令行】反对革除多余的操作日志【镜像】反对革除曾经删除的镜像缓存【镜像】镜像主动转换逻辑的若干优化【部署】只在管制节点运行traefik ingress controller 【宿主机】telegraf-raid-plugin 更新，反对arm架构，避免在 arm 宿主机上呈现僵尸过程【部署】移除ocboot对paramiko的依赖，兼容新版ssh私钥格局【零碎】全局搜寻反对更多资源，改良交互2、问题修复【零碎】修复数据量过大导致列表导出失败的问题【主机】修复定时工作执行工夫谬误问题【主机】修复公有云上报虚拟机网络指标不精确问题【主机】修复下载公有云镜像死锁问题【主机】修复虚拟机cloudroot 用户过期问题【主机】修复从 libvirt 导入虚拟机失败的问题【主机】修复应用ceph的虚拟机重装系统后无奈删除快照【多云】修改纳管Cloudpods的若干问题【镜像】修复应用 S3 存储时转换和保留镜像呈现失败问题【前端】修复开释局部预留IP失败问题【部署】修复高可用部署偶然会呈现 minio 部署不胜利的问题【费用】GPU卡费率设置谬误修复（企业版）3、新性能【磁贴】数字图磁贴反对单位设置【多云】云上我的项目减少本地我的项目和订阅过滤【认证】前端传输明码采纳AES加密【零碎】Web控制台会话无操作一段时间后主动退出（企业版）

关于云计算:在-Kubernetes-集群中使用-MetalLB-作为-LoadBalancer上

TL;DR网络方面的常识又多又杂，很多又是零碎内核的局部。本来本人不是做网络方面的，零碎内核常识也单薄。但恰好是这些生疏的内容满满的引诱，加上当初的工作跟网络关联更多了，逮住机会就学习下。这篇以 Kubernetes LoadBalancer 为终点，应用 MetalLB 去实现集群的负载均衡器，在探索其工作原理的同时理解一些网络的常识。因为 MetalLB 的内容有点多，一步步来，明天这篇仅介绍其中简略又容易了解的局部，不出意外还会有下篇（太简单，等我搞明确先 :D）。 LoadBalancer 类型 Service因为 Kubernets 中 Pod 的 IP 地址不固定，重启后 IP 会发生变化，无奈作为通信的地址。Kubernets 提供了 Service 来解决这个问题，对外裸露。 Kubernetes 为一组 Pod 提供雷同的 DNS 名和虚构 IP，同时还提供了负载平衡的能力。这里 Pod 的分组通过给 Pod 打标签（Label ）来实现，定义 Service 时会申明标签选择器（selector）将 Service 与这组 Pod 关联起来。依据应用场景的不同，Service 又分为 4 种类型：ClusterIP、NodePort、LoadBalancer 和 ExternalName，默认是 ClusterIP。这里不一一具体介绍，有趣味的查看 Service 官网文档。除了明天的配角 LoadBalancer 外，其余 3 种都是比拟罕用的类型。LoadBalancer 官网的解释是：应用云提供商的负载均衡器向内部裸露服务。内部负载均衡器能够将流量路由到主动创立的 NodePort 服务和 ClusterIP 服务上。看到“云提供商提供”几个字时往往望而生畏，有时又须要 LoadBalancer 对外裸露服务做些验证工作（尽管除了 7 层的 Ingress 以外，还能够应用 NodePort 类型的 Service），而 Kubernetes 官网并没有提供实现。比方上面要介绍的 MetalLB 就是个不错的抉择。 ...

关于云计算:详解分布式云计算和数据治理

当各种类型的数据开始通过多个数据通道实时大量流入时，数据管理业务面临着新的复杂性。对超高速、大容量、多类型的业务数据的剖析，须要先进的数据管理技术和工具的成长和倒退，云计算技术就是在这种须要下应运而生的。而后，在繁多、公共或公有云网络未能提供预期的业务后果之后，呈现了多云和混合云环境时代。数据管理通常包含高度简单的工作，例如数据存储、数据集成、数据品质治理、数据安全和数据库治理。随着数据速度和数量的一直减少、数据类型的多样性以及有限的数据通道（传感器数据），数据管理很快就会变成一场噩梦，须要无效的技术解决方案。雪上加霜的是，将数据从数据存储传输到近程服务器的问题成为大多数企业难以解决的难题。据预测，到 2022 年，基于云的服务市场将满足“90% 的组织”。只管云平台后劲微小，但云服务提供商也面临不少挑战。在以后数据优先和人工智能优先的时代，实时数据分析主宰着商业格局，业务剖析的简单挑战是：孤立的数据存储库障碍无缝数据集成因为数据源、数据类型和数据量的减少而导致的低质量数据不足合格的数据迷信人员不足明确定义的数据治理 (DG) 政策因而，企业曾经开始寻找可能解决上述所有挑战的数据管理平台和工具方面的技术解决方案。这也转化为全面的数据管理策略，该策略思考了将来的数据品质、数据治理和简单的云基础设施。\ 1、多云的数据治理挑战构想一个业务场景，客户必须治理多个业务部门——每个业务部门都装备了本人的边缘计算环境，由独特的云服务提供商托管和治理。治理这种天文上和经营上扩散的数据可能会造成微小的数据管理故障。多云的最大益处是灵活性，即在企业须要的工夫和地点提供解决方案的能力。在混合云基础架构中，资源在本地、公有云和公共云环境中共享。混合云中顺利运行的最大阻碍是不足治理和法规听从性。缓解混合云中数据管理的挑战表明，只管混合云提供了将来的解决方案，但混合网络上的数据安全性和合规性问题是企业必须筹备应答的问题。然而，在多云环境或者在混合云中，只管所有计算资源都散布在广域网上；资源管理（服务器）有些扩散，对计算服务的流动产生不利影响。因而，这些类型的云计算设置会导致资源管理不统一和谬误，从而影响整体网络性能品质。此外，在日益标准的IT世界中，这些云网络当初面临着重大的合规性和治理问题。多云世界中数据治理的挑战解释了企业能够在多云环境中采纳的一些 DG 最佳实际。 2、云仓库的数据治理挑战数据仓库日益增长的重要性在 Mordor Intelligence 报告中失去了回应，该报告表明数据仓库市场正以“11.17% 的复合年增长率从 2019 年的 63 亿美元增长到 2025 年的 119.5 亿美元”。在云上，数据仓库的开发进一步简化和减速。然而，数据治理和安全性依然是须要关注的两个要害方面。 Privacera 首席执行官 Balaji Ganesan示意：要变得像明天的数据环境那样去中心化和异构，数据治理须要集中管理，但须要本地执行。这实际上意味着理论的执行是由尽可能靠近数据的数据库和应用程序实现的，而不是放入另一个层，这会成为单点故障。 3、分布式云成为最终赢家为了说明混合云和分布式云之间的次要区别，Gartner分析师曾评论： “混合云的一部分由客户设计、领有、管制和经营，另一部分由公共云提供商负责。客户保留对其经营局部的责任，但无奈利用公共云提供商的能力（例如技能、翻新速度、投资和技术）。分布式云是下一代云计算，在保留云计算劣势的同时扩大了云的范畴和用例。首席信息官能够应用分布式云模型来定位将来须要的地位相干的云用例。” 那么，什么是分布式云环境？分布式云促成了跨地区的多个公共云网络的共存，联合了本地数据中心、近程云提供商的网络和其余第三方地位。然而，治理是从单点集中控制的。在分布式云网络中，通过提供边缘计算曾经很好地解决了这个问题——容许服务器和应用程序在十分靠近数据地位的中央执行，从而将业务剖析的速度、品质和性能进步几个品位。更重要的是，随着先进数据技术（如大数据、物联网 (IoT) 和人工智能 (AI)等先进数据技术的呈现，边缘计算失去了商业推动。边缘有助于解决以前在多云或混合云中被忽视的合规性问题。分布式云和边缘计算独特实现了在简单的多云环境中所有零碎的一致性。分布式云操作的最大益处是将地方云的性能和服务扩大到近程卫星网络。谁是最大的受益者？当然是客户，客户当初能够在“繁多管制立体”上从他所在的地位治理多个天文上扩散的业务部门的所有业务计算需要。 4、赋予数据消费者势力在自助数据分析时代，“赋能一般企业消费者”是企业的外围重点。尽管通用数据保护条例 (GDPR) 等数据法规对寰球企业施加了微小压力，要求它们进行恪守，然而一些新的挑战，例如企业数据素养推动企业突破数据孤岛，转向技术支持的数据共享性能。 5、展望未来：分布式数据管理就是答案分布式数据管理路线图表明，鉴于企业中数据的指数级增长，集中的 IT 团队不可能治理和治理企业范畴的数据。为了确保对其所有用户的数据拜访失去良好治理和监管，企业“必须转向分布式数据管理模型”。在分布式数据管理模型中，数据管理角色和职责在整个企业中共享。在这个新场景中，扩散的专家团队将“治理数据拜访和权限，同时打消目前集中 IT 存在的瓶颈。” 理论的施行过程可能绝对艰难，并且可能须要几年工夫能力演变成一个成熟的工作解决方案。将来的数据治理平台将须要综合规定用于数据处理，其中包含安全性、合规性以及其余数据管理工作的外围问题。

关于云计算:2022-年云计算发展趋势

从疫情到国内供应链问题，寰球商业环境最近产生了很多变动，咱们的工作和生存形式可能永远不能回到从前。因而，云计算技术的承受和应用速度显著放慢——电子商务和近程工作作为两种文化变动曾经变得越来越广泛。随着电子商务等行业的衰亡，云计算的应用作为一项必要的业务服务，越来越受欢迎，次要是因为它易于应用、灵便且提供宽泛的应用程序。云技术一直倒退，越来越多的企业正在应用基于云的服务。企业正在放慢采纳的一些次要云计算趋势包含：扩大电子商务数字化转型容器基于云的工作站开源云计算云的自动化边缘计算云优化的法规听从性人工智能 1、电子商务公共云为企业提供了宽泛的服务，包含从任何地位拜访、电子商务和更快的速度。一般来说，拜访云的最理智的办法之一是应用云服务。电子商务的扩张减少了各种企业对公共云的应用。因为疫情，电子商务经验了令人印象粗浅的新客户和流动激增。对许多人来说，网上购物成为一种必需品，因为他们防止与非同住的人接触。人们想要爱护本人的衰弱，但依然须要食物、清洁产品和其余在线提供的物品。为客户提供在线产品的最简略办法之一是应用云。软件即服务(SaaS) 被认为是云提供的最胜利的服务。SaaS 云之间的竞争导致了大量的便宜软件解决方案。该服务的劣势通常包含后期成本低、配置疾速简便、可扩展性以及通常对用户敌对。平台即服务(PaaS) 包含硬件和软件工具。通常，企业抉择这项服务是一种便捷的形式，能够通过云原生性能对其“老式”零碎进行现代化革新。2021 年企业对 PaaS 的应用增长 26.6%（依据Gartner数据）。近程工作人员须要拜访内容丰盛的高性能基础设施来实现工作，也反对应用此服务。 2、数字化转型云计算能够极大地为数字化转型提供帮忙。数字化转型应用数字技术来重建企业及其文化。在这种转变和重建过程中，整个企业以及其中的各种流程都应该变得更加高效。实质上，技术是用来代替现有的“人工提供”服务，但指标不是简略地用技术代替流程，而是让流程更高效、更人性化。为此应用云数字化转型过程比孤立的软件程序具备更高的成功率。目前，只有 14% 的企业正在经验数字化转型，获得了显著且继续的改善。在某些状况下，这是由管理层创立的僵化、不灵便的基础设施造成的，但在许多状况下，这是因为应用了孤立的、不充沛的软件程序。如果不能拜访云，企业就无奈剖析正在转换的海量数据，从而最大限度地缩小了转换过程，并限度了公司的抉择范畴，例如，软件是否容许拜访物联网。 3、容器在云中应用容器使数据的可移植性变得简单易行，前提是容器操作员晓得他们在做什么。CPU、存储和网络资源能够轻松地与容器共享。它们也是 DevOps 的根底，它是开发和经营部门的组合。容器应用程序由多个云反对，通常能够通过以下形式由DevOps团队轻松拜访。容器次要用于开发应用程序，当能够轻松拜访云中的工具时，此过程会变得更容易。为了让企业充沛实现容器的益处，应用云是必不可少的。企业正在过渡到应用云中的容器来重组和现代化现有应用程序。 4、基于云的工作站（工作站即服务）工作站即服务(WaaS) 的概念最近已成为快速增长的云应用程序。WaaS 是一项服务，让人们能够随时从任何设施齐全访问信息和应用程序。它提供解决办公工作、备份性能和记账所需的所有。基于云的工作站容许员工从任何地位拜访他们的工作。这种趋势是为应答疫情而转向近程工作环境的后果，并将持续增长。 5、开源云应用程序因为供应商锁定（一个云与其余云不兼容，必须专门应用），许多企业，尤其是新企业，都放心陷入应用繁多云的窘境。在最近的一次Percona考察中，许多企业示意放心供应商锁定是采纳更多开源技术的次要起因之一。供应商锁定已成为应用专有数据库、平台或软件的企业的常见问题，他们正在应用开源云利用以应答此类问题。 Percona 考察显示，62% 的受访者应用开源软件来防止供应商锁定。迁徙到开源主机的最强烈动机是节省成本。许多企业发现应用开源解决方案更可取，而不是被迫向专有供应商领取高额许可费用。 6、云自动化云自动化形容了旨在缩小在云中管理工作负载和服务所破费的人工量的工具和流程。云自动化有助于打消反复和手动流程，以及手动操作带来的谬误。云自动化提供了组织、可视化和剖析数据的新办法。云自动化工具帮忙员工充分利用云基础设施。仪表板通常与云自动化一起应用，这对员工和管理人员都很有用。当与混合或多云环境一起应用时，云自动化工具可能特地有用。 7、边缘计算边缘计算云是一种趋势，以云为枢纽，以本地化数据中心为辐条的外端。边缘数据中心位于或凑近须要它们的中央。这种设计升高了云上的负载并进步了数据中心左近的处理速度。计算和治理过程在本地解决，而不是期待集中式网络响应。随着互联设施和物联网连贯的一直遍及，边缘计算已成为治理这些技术的重要组成部分。集中式数据处理核心将计算和存储能力与所提供的资源和带宽分割起来。人工智能和机器人等智能技术须要更高的速度和解决能力。边缘计算为利用这些提高提供了解决方案。 8、人工智能人工智能曾经开始依赖云，两者相互依存。尽管人工智能做出治理数据、提供洞察力和优化工作流程的决策，但云计算在与人类交互时反对人工智能（例如，Siri 和 Alexa）。人工智能和云通常是并行运行的，既互惠互利，又相互促进。云为传统硬件和软件提供了一种低成本、牢靠的解决方案，而人工智能则有助于治理数据和取得洞察力。云服务使人工智能和机器学习更容易被组织拜访。传统上，拜访人工智能须要经验丰富的人工智能技术、计算能力和大量资金。然而，随着人工智能和机器学习在云上可用，企业能够拜访这些技术并从中受害，而无需进行大量的初始投资。人工智能和云服务的联合使企业可能最大限度地利用这两种技术。云计算提供了对这些技术的经济高效的拜访，同时提供了继续的数据备份和复原零碎。反过来，人工智能帮忙云治理数据，开发和提供洞察力。 9、云优化的监管合规性局部行业是受到高度监管的。例如，医疗保健和金融行业的法规比房地产行业严格得多。许多云供应商已降级其零碎以合乎这些行业的监管要求。在医疗保健行业，有许多对于患者护理、计费、患者报销和其余流动的指南。只管技术已成为许多企业不可或缺的一部分，但随着法规一直减少，人们对监管的担心曾经将责任转移到了软件和云上。在金融界，《萨班斯-奥克斯利法案》（SOX) 提供了另一个例子。SOX 上市公司必须建设保护措施，避免数据被篡改并向审计员披露安全漏洞等。所有 SOX 上市公司必须与云提供商单干，并遵循特定的审计准则。

关于云计算:图菱科技-SaaS-系统容器化最佳实践

大家好，我是龚承明，在图菱（成都）科技有限公司任职，次要负责公司的产品零碎研发以及公司IT基础设施的建设工作。本篇文章将为大家介绍下我司在采纳 KubeSphere 平台实现公司业务零碎容器化过程中的一些心路历程。我司是一家面向互联网在线模版网站的素材资源供应商，为客户提供模版输入以及系统化解决方案。帮忙客户输入规范化的设计产品。背景介绍迁徙平台的云原生之路早在 2020 年之前，公司 IT 团队规模比拟小，开发还要兼职运维测试，太惨了~ 倒退初期，基本上由业务驱动开发。基于资源方面因素，所以在零碎架构上首先是满足性能应用，疾速开发推出产品，零碎架构建设也是基于阿里云一步步从单体到多模块，再到微服务做演进。公司初期业务方向是印刷类商品的私人订制，满足个性化的输入的挪动端利用，配套生产的供给的订单管理系统，同时波及到旅行行业，为旅行社提供定制线路设计的 SaaS 零碎，模板海报的输入零碎，以及图库等旅行社所须要的素材资源。业务痛点通过几年倒退，业务零碎服务开始增多，根底技术架构难以应酬业务的疾速变动，研发团队也亟需正当的开发流程来反对后续治理。咱们将次要面临艰难进行了梳理，大抵有以下几点：开发环境和生产环境不统一在我的项目迭代过程中，有时呈现开发环境和生产环境配置不统一的问题，导致生产零碎和业务问题不统一。无对立公布管理系统初期因为各方面治理粗狂，不足自动化构建零碎，版本性能完后，开发须要专门手动编译，打包上线公布，过程简单还不好治理。资源协调尽管业务零碎曾经采纳 SpringCloud 整体微服务化，但各个服务资源的调配却无奈协调。印刷服务在生成印刷文件时须要占用系统资源比一般业务零碎高几倍，但又不是实时须要。之前都是专门用一台机器来做，但其实这种不太灵便。所以亟需能主动扩缩容的计划。计划选型基于上述的痛点，联合本身业务零碎，筹备进行容器化革新。最开始接触 Kubernetes 时理解到官网提供的治理平台，通过调研和尝试了下后发现它只是治理 Kubernetes 容器的根本信息，并不是简略将业务放上去就能开箱即用，而波及业务上的日志平台，监控零碎，链路最终等根底运维体系还需本人去引入治理，最初还是通过敌人公司他们的一些教训倡议应用一些集成的平台解决方案，相似 Rancher, KubeSphere 等。通过比照后决定采纳 KubeSphere，次要基于以下几点： Kubernetes 这块全新的常识体系要把握达到生产落地学习工夫老本较高，对于咱们应用性企业须要的是能简略上手的产品。Rancher 侧重于运维治理，学习老本绝对较高；KubeSphere 偏差与业务利用为核心，更合乎咱们公司状况。Rancher 须要本人部署 Jenkins 等插件；KubeSphere 在一些组件整合上做的较好，比方 DevOps 能做到开箱即用。而公布部署是咱们目前最迫切需要的。KubeSphere 是由国内青云科技推出的产品，应用更合乎国人习惯，而且齐全开源。实际过程已有硬件资源公司整个业务基础设施构建在阿里云上，包含 ECS、数据库和 OSS 存储等。 6 台 ECS 散布如下： ECS-1～ECS-4：业务服务。ECS-5：测试机器。ECS-6：公司外部项目管理，包含 Bug 治理，Git 等。咱们次要将施行步骤成如下几步：搭建镜像仓库在 ECS-6 上，搭建 Harbor 仓库。提供公司业务容器利用的公有镜像管理工具。构建业务零碎镜像对每个业务服务增加相应配置文件 Dockerfile, 用于平台流水线公布时构建镜像。筹备零碎环境零碎环境次要是 Kubernetes 搭建，这里次要思考存储和网络选型。存储最开始思考应用 Ceph，搭建 demo 应用后发现，如果和 Kubernetes 搭建于同一集群环境，对资源还是有肯定耗费。 ...

关于云计算:OpenFunction-060-发布-FaaS-可观测性HTTP-同步函数能力增强及更多特性

OpenFunction 是一个开源的云原生 FaaS（Function as a Service，函数即服务）平台，旨在帮忙开发者专一于业务逻辑的研发。在过来的几个月里，OpenFunction 社区始终在致力工作，为 OpenFunction 0.6.0 版本的公布做筹备。明天，咱们非常高兴地发表 OpenFunction 0.6.0 曾经正式公布了！感激社区各位小伙伴对新性能、加强性能和谬误修复的各种帮忙！ OpenFunction 0.6.0 为您带来了许多值得关注的性能，包含函数插件、函数的分布式跟踪、管制主动缩放、HTTP 函数触发异步函数等。同时，异步运行时定义也被重构了。外围 API 也曾经从 v1alpha1 降级到 v1beta1。面向 Serverless 函数的分布式追踪当试图理解和诊断分布式系统和微服务时，最无效的办法之一是通过追踪函数的调用链路。分布式追踪为 Serverless 函数提供了一个对于音讯流动和分布式事务监控形式的整体视图。OpenFunction 团队与 Apache SkyWalking 社区单干，减少了 FaaS 的可观测性，使得您能够在 SkyWalking UI 上通过图表来可视化 Serverless 函数的依赖关系并追踪函数的调用。未来，OpenFunction 将在日志、指标和追踪方面为 Serverless 性能减少更多的性能。您将可能应用 Apache SkyWalking 和 OpenFunction，为您的 Serverless 工作负载建设一个开箱即用的全栈 APM（Application Performance Monitoring）。此外，OpenFunction 将反对 OpenTelemetry，帮忙您利用 Jaeger 或 Zipkin 作为分布式追踪的其它选项。反对 Dapr 公布/订阅和绑定（Binding）Dapr Binding 容许您应用来自内部零碎的事件触发您的应用程序或服务，或与内部零碎对接。OpenFunction 0.6.0 为其同步函数减少了 Dapr 输入绑定（Output Binding），使异步函数通过 HTTP 同步函数进行触发成为了可能。例如，由 Knative 运行时反对的同步函数当初能够与由 Dapr 输入绑定或 Dapr Pub/Sub 中间件进行交互，异步函数将被同步函数发送的事件所触发。您能够通过这个指南取得疾速入门样例。 ...

关于云计算:云原生爱好者周刊Grafana-开源-Prometheus-长期存储项目-Mimir

开源我的项目举荐Grafana MimirGrafana Mimir 是 Grafana Labs 新开源的我的项目，用来为 Prometheus 提供长久化存储，开源许可协定是 AGPL-3.0。此前 Grafana 开源了 Cortex，但 Grafana Cloud 应用的还是外部商用的存储，因而 Grafana 团队须要保护两套代码。兴许是保护两套代码太累了，所以罗唆将 Grafana Cloud 应用的存储开源了，就是 Grafana Mimir。 Open Policy RegistryOpen Policy Registry 是一个用于共享 Open Policy Agent 策略的镜像仓库，此外还提供了一个 CLI 工具，你能够像应用 Docker 一样来 push/pull 各种 Workflow。该镜像仓库遵循 OCI 标准，因而也能够应用 cosign 来对策略的“镜像”进行签名。 Caddy SSHCaddy SSH 是一个模块化可扩大的 SSH Server，它不是一个独自的服务，而是作为 Caddy 的模块。该我的项目旨在提供一个更加平安的古代 SSH 服务器。 Detector for Docker SocketDetector for Docker Socket 是一个 kubectl 插件，用来检测 Kubernetes 集群中的工作负载是否挂载了 Docker socket (docker.sock)。例如： ...

关于云计算:如何在-Kubernetes-Pod-内进行网络抓包

应用 Kubernetes 时，常常会遇到一些辣手的网络问题须要对 Pod 内的流量进行抓包剖析。然而所应用的镜像个别不会带有 tcpdump 命令，过来罕用的做法简略间接暴力：登录到节点所在节点，应用 root 账号进入容器，而后装置 tcpdump。抓到的包有时还须要拉回本地，应用 Wireshark 进行剖析。而且整个过程十分繁琐，逾越几个环境。正好前几天也做了一次抓包问题排查，这次就介绍一下疾速进行网络抓包的几种办法。 TL;DR几种办法各有优缺点，且都不倡议在生产环境应用。如果必须应用，集体偏向于 kubectl debug 长期容器的计划，但这个计划也有有余。应用额定容器：这种计划为了 Pod 增加一个额定的容器，应用了动态编译的 tcpdump 进行抓取，借助了多容器共享网络空间的个性，适宜 distroless 容器。毛病是须要批改原来的 Pod，调式容器重启会引起 Pod 重启。kubectl plugin ksniff：一个 kubectl 插件。反对特权和非特权容器，能够将捕捉内容重定向到 wireshark 或者 tshark。非特权容器的实现会略微简单。kubectl debug 长期容器：该计划对于 distroless 容器有很好的反对，长期容器退出后也不会导致 Pod 重启。毛病是 1.23 的版本长期容器才进入 beta 阶段；而且笔者在将捕捉的数据重定向到本地的 Wireshark 时会报数据格式不反对的谬误。环境应用 k3d 创立 k3s 集群，这里版本抉择 1.23: $ k3d cluster create test --image rancher/k3s:v1.23.4-k3s1抓包的对象应用 Pipy 运行的一个 echo 服务（返回申请的 body 内容）： $ kubectl run echo --image addozhang/echo-server --image-pull-policy IfNotPresent为了不便拜访，创立一个 NodePort Service： ...

关于云计算:云迁移和管理成本偏离轨道的不同方式及管理措施

云计算提供了扭转公司开展业务形式的机会。云采纳能够帮忙企业降低成本、变得更加麻利、更快地开发新性能，并为企业的客户提供牢靠的、寰球可用的服务。因而，对云迁徙在企业中可能出错的各种形式有充沛的理解同样重要。上面一起理解云迁徙和治理老本偏离轨道的形式： 1、公司进行间接迁徙非常简略。然而，这可能会导致在云中占用大量资源，从而导致更大的应用费用。如果只思考纯正的迁徙老本，那么间接迁徙是最便宜的迁徙模型，因为企业无需为代码或配置更改付费。此外，间接迁徙只需破费起码的精力即可将本地应用程序迁徙到云端。然而，它通常不能提供真正云平台的所有益处，如果错过了优化工作负载老本的机会，从久远来看，这些后期节俭可能最终会减少老本。他们还可能面临迁徙中的其余挑战，例如提早和性能问题。 2、超大规模的进口免费。因而，除非架构通过验证以提供最佳进口，否则费用可能会飙升。将数据导入超大规模云提供商的平台时不会向企业免费。然而，当删除/导出数据时，他们会向企业收取高额费用。对于许多企业来说，这些进口费用可能十分低廉。据 IDC 称，99% 的技术高管每年至多领取一次打算内或计划外的进口费用。除了上述一次性免费外，云提供商还会对来到其网络的数据免费。应用程序组件之间的数据传输可能会产生费用，这些组件可能位于不同的逻辑地位，即便在同一个云提供商内也是如此。应用程序架构对这些费用也有影响。 3、供应商特定的云采纳办法可能会导致锁定。因为不足标准化，供应商锁定是云计算采纳的重大阻碍。以后大多数供应商锁定解决方案和致力实质上都是技术性的。将工作负载迁徙到不同云的老本最终会变得过高。大多数客户不晓得在应用供应商服务时妨碍应用程序互操作性和可移植性的专有规范。如有必要，抉择特定于云提供商的服务将减少当前将服务迁徙到老本较低的提供商所需的老本和工夫。然而，因为各种因素，这些可能会被疏忽，例如与云供应商事后协商进入和退出策略并放弃外部部署选项的凋谢。 4、不足外部云专业知识如果要使云迁徙过程与企业保持一致，则无疑须要专业知识，企业须要理解胜利运行云迁徙我的项目的秘诀。毫无疑问，低廉的资源是因为云老本超支造成的。一个团队不仅须要治理技能，还须要成熟的教训和对云环境的透彻了解。此外，迁徙后将须要云专家来解决平安、监控和日志治理等操作流动。 5、如果不能找到和抉择适合的合作伙伴和适合的迁徙工具会减少老本和危险。在现实状况下，当没有外部专业知识时，抉择适合的云合作伙伴就像应用云自身一样简略间接。然而，任何抉择都须要工夫来依据企业的云采纳过程来确定适合的合作伙伴。因而，须要抉择专一于将业务上云的合作伙伴，并领有一支与各种规模、行业和需要的公司单干过的高素质专家和工具团队；否则，企业最终可能须要破费更多的工夫、精力和金钱。 6、不足正在施行的自动化、主动扩大和主动修复性能。不足低接触或齐全自动化的迁徙、部署和治理通常会减少上市工夫和所波及的相应老本。大多数云提供商依据总使用量而不是托管在云中的基础设施的最大容量免费。如果未启用主动缩放等性能，即便在低负载期间，云老本/账单和容器也将持平。如果不间断监控，应用程序可能会因为代码或配置缺点而导致资源应用过多。那么，咱们须要如何避免企业的云迁徙和治理老本脱轨？云老本优化或治理是一种组织布局，它使公司可能了解和治理与云技术相干的老本。这特地包含确定最具老本效益的办法来最大化云的应用和效率。当精心设计的云管理策略管制那些动静和弹性的计算环境时，所提及的任何公共、公有或混合云基础设施资源和服务都将在老本方面进行无效治理。 1、云老本治理的益处节省成本：这是云老本治理最显著的劣势。采取被动办法进行云老本布局的企业能够防止在未应用的资源上超支，并利用批量或预付款折扣。可预测性：正确预测其云计算需要的公司不会呈现额定的成本增加。高效利用：亲密关注收入还有助于企业缩小节约，并通过主动扩大和负载平衡等技术优化利用他们领取的资源。进步性能：调整规模或确保企业抉择的公共云实例适宜企业的需要，是一项重要的云老本管理策略。适度供给意味着更多老本；配置有余会导致性能不佳；然而，通过认真布局，企业能够确保安稳运行，而不会产生额定老本。以下是一些罕用的老本治理办法： 1）在向云迁徙的过程中，尽可能采纳 Kubernetes 和 Containers 等技术。容器是轻量级的，不蕴含操作系统映像。与传统或硬件虚拟机环境相比，容器须要更少的系统资源。容器化应用程序能够轻松部署到各种操作系统和硬件平台。随着工夫的推移，容器迁徙老本的一次性减少将使用费的升高所对消。 2）虚拟机到虚拟机的迁徙VS虚拟机到容器的迁徙，以补救资源利用率并缩小云费用。虚拟机的晋升和迁徙（将虚拟机按原样挪动到云环境）被视为采纳云计算的最简略办法，为实现迁徙到云的指标而面临压力的企业 IT 团队通常采纳这种疾速办法。然而，这也存在重大危险。在公有数据中心，大多数服务器都适度配置了 CPU 和内存，因为更高配置的价格差别并不显著。因而，虚拟机往往会适度配置资源，并且在这些虚拟机中运行的应用程序通常不是最优的。当这些虚拟机按原样迁徙到云端时，会从云端申请相似的资源提供者。在云上运行一段时间后，这些工作负载的代价往往十分昂扬。另一方面，通过现代化革新并从虚拟机原生环境迁徙到容器化环境的应用程序往往会更加优化并耗费更少的资源。这些容器能够在Kubernetes环境中运行，从而利用 Kubernetes 的所有性能和劣势。应用程序工作负载当初能够享受由基础设施元素提供的高可用性、弹性的益处，使其易于构建和运行。企业在将工作负载从虚拟机转移到容器后，通常会看到应用费用大幅缩小。 3）启用主动放大/放大等性能主动伸缩容许服务器在低负载期间休眠，从而升高运行本人的 Web 服务器基础架构的企业的云老本。因为大多数云提供商依据总使用量免费，因而主动缩放（依据需要扩充/放大）能够帮忙企业节俭资金。主动缩放是一种通过验证的办法，通过容许应用程序向上和向下扩大以满足需要来实现弹性。这两个因素都反对作为Kubernetes部署中的内置性能。 4）领有弱小的可察看性平台对于管制应用状况并防止失控的账单很重要。始终关注本身指标。必须确定对企业的业务最重要的绩效治理解决方案的要害绩效指标 (KPI)。这是因为当企业上云并且团队对它更加相熟时，企业将开始更频繁地应用它。因而，可能会产生额定费用。云使得启动新资源变得非常容易，这会很容易地积攒大量账单。因为云老本治理不善，这种状况会频繁产生。在施行云技术时，适度配置、数据蔓延和进口费用都是潜在的陷阱。无论企业云采纳处于哪个阶段，防止这些陷阱对胜利至关重要。通过适当的布局和牢靠的治理策略，企业不仅能够防止产生高额的费用，还能够防止重大的平安问题。 5）设置阈值的内置警报能够提前告诉适度资源应用和后续账单的事后告诉当企业想要设置其云环境时，他们能够应用资源监控和治理服务来主动跟踪他们的云服务和基础设施的性能。作为云迁徙的一部分，企业甚至能够主动部署诸如仪表板、监视器等资源的工具。这样，他们能够在开始将流量转移到新的云基础设施之前设置监控。此外，资源管理工具能够轻松标记企业在云环境中启动的基础架构和服务。 6）敞开未应用的基础设施和服务企业管理者须要理解，以前的数据中心将继续产生保护老本，因而，如果迁徙胜利，敞开该性能对于在该畛域节俭资金至关重要。同样，如果企业有多个环境（如 DEV、QA 和 PROD）在运行，请敞开未应用的服务器/服务以降低成本。 2、论断在优化云老本的过程中，如果管理者战略性地思考并建设弱小的流程和自动化来帮忙企业放弃正规，则会获得最佳后果。尽管其中一些措施的初始老本较高，但从久远来看，它们所节俭的老本超过了初始老本。综上所述，企业能够采取以下几项措施来确保云账单在可控范畴内： 1）在可能的状况下，采纳云原生技术，包含容器和Kubernetes。这些技术将使资源可能依据须要被利用和开释，从而确保企业为所耗费的货色付费。 2）确保应用程序架构被采纳到其云生命周期（例如，将所有组件之间具备较高网络流量的组件放在一起，以防止服务提供商的进口和相似费用） 3）在某些中央有一个良好的可察看性解决方案，用于监控、警报和避免云账单失控。 4）领有弱小的流程和自动化，以确保在不应用时敞开未应用的资源。

关于云计算:开源函数计算平台-OpenFunction-保姆级入门教程

OpenFunction 0.6.0 上周曾经正式公布了，带来了许多值得注意的性能，包含函数插件、函数的分布式跟踪、管制主动缩放、HTTP 函数触发异步函数等。同时，异步运行时定义也被重构了。外围 API 也曾经从 v1alpha1 降级到 v1beta1。官宣链接：https://openfunction.dev/blog...近年来，随着无服务器计算的衰亡，呈现了很多十分优良的 Serverless 开源我的项目，其中比拟卓越的有 Knative 和 OpenFaaS。但 Knative Serving 仅仅能运行利用，还不能运行函数，而 Serverless 的外围是函数计算，也就是 FaaS，因而比拟遗憾；OpenFaaS 尽管很早就出圈了，但技术栈过于老旧，不能满足现代化函数计算平台的需要。 OpenFunction 便是这样一个现代化的云原生 FaaS（函数即服务）框架，它引入了很多十分优良的开源技术栈，包含 Knative、Tekton、Shipwright、Dapr、KEDA 等，这些技术栈为打造新一代开源函数计算平台提供了有限可能： Shipwright 能够在函数构建的过程中让用户自由选择和切换镜像构建的工具，并对其进行形象，提供了对立的 API；Knative 提供了优良的同步函数运行时，具备弱小的主动伸缩能力；KEDA 能够基于更多类型的指标来主动伸缩，更加灵便；Dapr 能够将不同利用的通用能力进行形象，加重开发分布式应用的工作量。本文不打算讲一些十分浅近的实践，作为刚跨进 Serverless 门槛的用户，更须要的是如何疾速上手，以便对函数计算有一个理性的认知，在后续应用的过程中，咱们再缓缓了解其中的架构和设计。本文将会率领大家疾速部署和上手 OpenFunction，并通过一个 demo 来体验同步函数是如何运作的。 OpenFunction CLI 介绍OpenFunction 从 0.5 版本开始应用全新的命令行工具 ofn 来装置各个依赖组件，它的性能更加全面，反对一键部署、一键卸载以及 Demo 演示的性能。用户能够通过设置相应的参数自定义地抉择装置各个组件，同时能够抉择特定的版本，使装置更为灵便，装置过程也提供了实时展现，使得界面更为好看。它反对的组件和其依赖的 Kubernetes 版本如下： ComponentsKubernetes 1.17Kubernetes 1.18Kubernetes 1.19Kubernetes 1.20+Knative Serving0.21.10.23.30.25.21.0.1Kourier0.21.00.23.00.25.01.0.1Serving Default Domain0.21.00.23.00.25.01.0.1Dapr1.5.11.5.11.5.11.5.1Keda2.4.02.4.02.4.02.4.0Shipwright0.6.10.6.10.6.10.6.1Tekton Pipelines0.23.00.26.00.29.00.30.0Cert Manager1.5.41.5.41.5.41.5.4Ingress Nginxnana1.1.01.1.0<center>表一 OpenFunction 应用的第三方组件依赖的 Kubernetes 版本</center>ofn 的装置参数 ofn install 解决了 OpenFunction 和 Kubernetes 的兼容问题，会主动依据 Kubernetes 版本抉择兼容组件进行装置，同时提供多种参数以供用户抉择。 ...

关于云计算:人工智能将如何改进云计算

现在，人工智能与云计算相结合，能够帮忙企业治理数据、发现信息模式、提供更好的客户体验并简化工作流程。人工智能技术和云计算曾经开始连贯智能机器并治理它们生成的大量数据。人工智能 (AI) 和机器学习这两种显著进步云平安自动化的技术，是企业当初正在摸索的门路。将人工智能集成到云计算中的次要起因之一是它所解决的工作的高度自动化。将人工智能集成到云构造中有助于通过自动化冗余流动、辨认、排序和索引各种类型的数据、治理云中的数据事务、辨认整个云存储基础设施中的任何故障，帮忙改善数据管理，最初优化整个给定的治理流程。将人工智能嵌入云计算基础设施意味着进步大数据分析的计算能力，这最终能够简化交付服务、预测疾病、预测股票投资组合和房地产投资等等。联合人工智能和云计算的力量能够简化数据管理、简化工作流程、提供洞察力并提供卓越的客户体验。在云计算中应用人工智能能够提供存储大量数据的机会，以及同时学习和改良零碎的能力。人工智能技术与云计算的集成旨在帮忙咱们了解海量数据，简化简单流程，并使产品和服务的交付比以往更加顺畅和麻利。咱们曾经看到了 Siri、Alexa 和 Google Home 等智能数字助理的力量，让咱们在家中的生存更轻松，当人工智能与云计算技术联合时，技术提高将是令人兴奋的。咱们也能够将人工智能 (AI) 视为一种应该改良现有云平台并反对下一代云计算技术的技术。人工智能即服务加强了现有的云解决方案，并有助于提供更具体的后果。人工智能即服务也是公司应用人工智能改良其以后云设置的形式之一。人工智能云联合了 AI 硬件和软件（包含开源软件），在混合云基础设施中提供人工智能软件即服务，让公司可能拜访人工智能并使其可能利用人工智能的劣势。当云技术和机器学习技术一起应用时，称为认知云，可用于拜访认知计算应用程序。认知云应用各种机器学习算法，如神经网络、模式识别、自然语言解决、数据挖掘等来执行相似人类的动作。应用认知云计算利用机器学习算法，这是一种特定类型的技术，它应用人工智能和信号处理来反映人类行为。当大量数据利用于特定的算法中时，咱们能够创立机器学习 (ML) 模型，在这方面，应用云变得非常重要。此外，云计算解决大量数据用于训练机器学习模型；因而，商业智能对于存储原始数据变得十分重要。云中的数据处理比惯例解决要快，然而在将数据发送到云和收到响应之间存在时间延迟。随着机器语言解决能力的一直进步，物联网设施最终将可能自行收集数据并做出决策，而无需将数据发送到云端。更上一层楼的是，云能够帮忙企业从不同的服务器中提取数据、学习新常识并进行智能对话。企业或公司能够登录云获取具体的钻研信息，无需额定费用。借助云计算，企业对人工智能进行的投资将带来多重回报；这让人工智能云变得十分迷人。公共云提供商持续投资于人工智能开发，这将持续吸引客户应用这项技术。云计算环境和解决方案使企业变得更加麻利、灵便和具备老本效益，因为它显著升高了企业的基础设施治理老本。事实上，人工智能云计算意味着人工智能工具和人工智能软件与云的力量同步计算。这为现有的云计算环境提供了微小的价值，这种组合使业务高效、具备战略意义和洞察力驱动。人工智能和云计算联合的指标是创立一个或一组工具，能够利用云计算的现有后劲，加强其曾经十分杰出的个性和性能库。人工智能和云计算解决方案的应用能够为企业发明超自动化机会，因为它们不仅为半结构化和非结构化文档引入了认知自动化，而且还冲破了无效基础设施治理的界线，从而确保最低限度的干涉。在策略上有助于决策过程的人工智能驱动的打算，失去了云的敏捷性和可伸缩性的反对，大大加强了这种智能的能力。Siri、Amazon Alexa 和 Google Home 等示例将继续一直的人工智能和云计算资源联合在一起，让用户能够即时购物、设置智能恒温器或收听本人喜爱的歌曲。 Microsoft 认知服务、IBM Cloud、Google Cloud Vision 或自然语言 API 都是通过简略的API调用来帮忙实现简单的AI或认知计算能力的技术。文本剖析、语音、视觉和机器翻译是各种人工智能我的项目提供的服务，当与云我的项目联合时，可提供个性化治理和更好的客户服务。人工智能和云计算的应用速度正在一直放慢，并将技术在社会中的利用晋升到新的高度。

关于云计算:突破数据分析瓶颈寻因生物单细胞测序数据分析迈入云时代

世上没有两片完全相同的树叶，人体内的每两个细胞也是截然不同的。长久以来，基因检测技术次要是在组织层面对样本进行解析，取得的是成千上万个细胞的平均值，但这会让很多信息是被隐匿，对疾病的认知和了解存在很大的阻碍。单细胞检测技术将基因检测的程度晋升到了单细胞的精度，能够揭示每一个细胞的轻微变动，对疾病的认知、诊疗形式的扭转、药物研发的形式提供了更好的办法。而其中，高通量测序（NGS）技术因其高度准确性和特异性成为了单细胞测序的现实工具。寻因生物，是一家自主研发单细胞技术的精准医疗生物医药企业，致力于通过国产高通量单细胞全链条产品及服务，将单细胞技术普适化，利用于临床及药物研发，推动相干疾病钻研。通常，单细胞测序工作流程蕴含单细胞样本制备、单细胞拆散和文库制备、测序和高级剖析、数据可视化和解读四个步骤。作为国内独家领有微孔芯片与油包水双技术平台的寻因生物来说，单细胞样本制备、单细胞拆散和文库制备是其强项。同时，寻因生物具备齐备的数据分析和解读能力，底层剖析计算效率的晋升十分必要。据悉，在单细胞测序数据分析环节，业界普遍存在数据量大、剖析工夫长的挑战。仅一个单细胞测序文件的大小可达100GB以上，而随着一个单细胞我的项目蕴含的样本量越来越多，可能产生数百GB甚至TB级的细胞数据；同时，单细胞数据的剖析简单，须要重复做数据读取和参数调整，所以解决海量细胞样本的剖析工作通常须要数小时甚至数天能力实现。因而，超大数据量和剖析复杂性所导致的工作并发度低和数据加载速率慢是将来单细胞剖析性能的次要瓶颈之一。在单细胞测序数据分析过程中，每个细胞的表白量数据高达数十万条读取 (reads)，产生的数据更是要大得多，这种海量级的数据分析对云主机的内存容量提出了更高的要求。而通用的云主机的内存容量与CPU配比无限，单细胞的剖析工作常会呈现因内存不足而导致运行失败；而选用传统的大内存云主机，不仅要付出更加昂扬的老本，而且会造成CPU算力的节约。所以，内存容量的限度使寻因生物不得不将样本参数调低来满足运行工作。此外，通用的云主机仅能反对运行一个单细胞剖析工作，在测序工作多的状况下，寻因生物只能将多任务排队执行，十分耗时；同时，在测序数据分析过程中，每次长期数据在磁盘上的导出和加载（IO）过程长达1000秒，随着数据集的持续增长，这种处理速度妨碍了预期的钻研发现工夫。以后，寻因生物将单细胞测序剖析工作部署在了第三代英特尔® 至强® 可扩大处理器 (代号: Ice Lake) 和英特尔® 傲腾™ 长久内存的阿里云i4p长久内存型实例上，并在实例中应用了MemVerge公司开发的 Memory Machine大内存软件，岂但齐全打消磁盘读写带来的IO瓶颈，帮忙寻因生物胜利地运行了多细胞数、大样本的测序数据分析工作，并能通过Memory Machine的ZeroIO内存快照性能使数据导出和加载从原来的1000秒降至2.5秒，将数据读取的效率晋升了两个数量级。阿里云i4p长久内存实例是基于英特尔® 傲腾™ 长久内存推出的第二代长久内存实例，傲腾® 长久内存让高性价比的大容量内存与对数据持久性的反对奇妙地联合在一起，将更多数据保留在更凑近CPU的中央，减速了大内存计算，能够说从新定义了传统的两级存储架构。除根本vCPU和内存外，阿里云i4p实例还配置了长久内存资源，极大地扩大了主机的内存容量，让内存中能够寄存更多数据用于测序数据分析，同时并发运行更多的测序工作，绝对于传统一般大内存实例，i4p长久内存实例能够帮忙用户突破“内存墙”藩篱，取得更高性能的同时，无效升高整体IT基础设施领有老本（TCO）。 MemVerge开发的Memory Machine大内存虚拟化软件，可运行在i4p长久内存实例中，将其中的长久内存和一般内存进行交融，能够通明地应用大内存资源，无需对利用进行革新，即可充分发挥长久内存的全副性能；其软件的高级性能“ZeroIO内存快照”，能够完全避免长期数据的磁盘IO过程，实现客户利用性能的飞跃。同时通过阿里云计算巢还实现了Memory Machine大内存虚拟化软件与云平台的标准化集成，实现疾速的软件交付部署和标准化的运维治理，大幅晋升了业务效率。 “这可能使咱们的单细胞数据分析业务齐全打消IO瓶颈，并在理论的剖析工作中将长久内存的大容量能力充分利用起来，让工作的并发能力晋升了5倍以上，且该计划能让多细胞数，大样本工作能顺利地运行胜利，对进步咱们生信用户的业务吞吐能力和工作效率有十分大的助力。”寻因生物公司生物部张广鑫示意。

关于云计算:云计算-30-的发展面临哪三大挑战

云计算1.0专一于基于虚拟化的基础架构即服务 (IaaS)。云计算 2.0 引入了云原生服务，例如大数据、AI/ML、可扩大的中间件服务以及基于容器化等概念的开发。云下一步将走向何方？咱们有理由置信云3.0 将专一于在任何中央进行大规模的计算——设想一个“去中心化的世界计算机”，齐全散布在云的边缘，存在于多个地位，并且永远不会沦亡。 1、为什么去中心化很重要现在，AWS、Azure、GCP 等私有云大多是中心化的。尽管私有云有多个区域，但每个区域基本上还是一个数据中心。托管在此类区域中的应用程序将以典型的客户端服务申请/响应形式为近程地位的客户端提供服务。随着越来越多的数据在边缘生成，因为“数据引力”，计算天然会更凑近数据所在的地位。5G 等技术能够最大限度地缩小网络提早和带宽限度，但不能解决边缘解决的需要。例如，如果一家零售店想要捕获客户的照片进行图像识别，而后在客户的手机上做一些推送促销，最好间接在商店本地解决图像，而不是通过 WLAN将图像发送到集中的云区域。还有一些用例须要更多本地用户交互，例如 AR/VR。分散式云计算方法的另一个长处是参与者能够在须要时互相提供资源。资源孤岛能够被突破，这样整个世界就能够缩小基础设施的适度配置。咱们曾经看到公共云提供商将其业务扩大到更凑近边缘的地位。这些地位和投资，逾越多个云和数据中心，为真正的全球化提供了松软的基础设施点。 2、差距和挑战尽管“云3.0”可能是一种天然演变，但咱们才刚刚开始解决企业须要解决的问题： 1）平安和管制必须是首要思考因素。这相似于晚期的公有云与公共云的争执。企业花了十多年的工夫才拥抱公共云。云提供商必须证实他们在安全性、经营效率、工作负载和网络隔离方面做得更好。即便如此，企业依然会应用混合云或多云。没有人违心把所有的鸡蛋放在一个篮子里，有些云更适宜某些特定的工作负载。齐全去中心化的寰球“公共”云将很难被企业所承受，特地是如果他们的工作负载将在不可见的不受信赖的计算环境中运行。因为一切都是分布式的，因而网络和数据物理隔离简直是不可能的。须要扭转思维形式能力转向逻辑隔离。企业将更喜爱专用的“公有”去中心化云，笼罩现有的公共云和公有云，利用他们本人的公共云帐户和本地基础设施，以便他们领有管制和信赖。 2）要求重写应用程序会减慢采用率。晚期的去中心化计算平台要求开发人员应用专有的编程语言或 PaaS 服务来创立能够在其平台上运行的应用程序。例如，CDN 提供商提供 FaaS 服务，以太坊提供相似 Javascript 的编程语言Solidity，或者 Synadia 提供用于应用程序的去中心化 NATS 音讯总线服务。这可能是充分利用平台并在幕后暗藏一些互连所必须的。然而，这妨碍了采纳——重写应用程序不仅是一项微小的投资，对于企业而言，只有一个抉择也是有危险的。 2009 年《伯克利云计算》（A Berkeley View of Cloud Computing）已经给出预测。它形容了两种相互竞争的云计算方法：基础设施即服务（例如 AWS EC2）和平台即服务（例如 Google利用引擎）。它预测 PaaS 将会取得广泛应用，因为它会暗藏基础设施的复杂性并提供简略的编程接口来应用服务。当此观点公布后，作者抵赖：“市场最终承受了亚马逊的低级虚拟机办法来进行云计算，因而谷歌、微软和其余云计算公司提供了相似的接口。咱们认为低级虚拟机胜利的次要起因是，在云计算的晚期，用户心愿在云中从新创立与本地计算机雷同的计算环境，以简化将工作负载移植到云的过程。显然，理论需要优先于仅为云编写新程序，尤其是在尚不分明云会获得多大胜利的状况下。” 而AWS 同时提供 IaaS 和 PaaS 服务。两者都很重要，但首先采纳 IaaS 是因为它更好地了解了最后如何应用它。胜利过渡到云3.0将建设在当今相熟的开发人员工具战争台上，例如容器和 Kubernetes，但要以采纳多云和多集群形式。其余去中心化服务和平台将随着工夫的推移而倒退。 3）罗马不是一天建成的，去中心化的云也不是。企业采纳和迁徙到去中心化云不会在一夜之间产生——这将是一个过程。此外，服务仍将存在于本地或公共云上，因而与它们的互操作性将很重要。当迁徙到去中心化云时，第二层或第三层站点到站点的VPN / VPC 对等设置将不再可行。大多数服务访问控制必须在应用程序服务级别的第7层。Service Mesh 将施展重要作用并扩大到其余集群，以及与现有的遗留服务互连。 ...

关于云计算:万亿级超高清产业变奏分布式存储支撑关键应用落地

以后，超高清产业正在以指数级的速度倒退，间接影响着社会生存，无论是咱们熟知的电影、电视，还是工业应用领域中的实景三维、 AR、VR、平面可视化技术等都在深度利用到超高清技术和工艺流程中，超高清正在成为各学科畛域穿插利用的榜样。视频产业提速，超高清产业引领时代变奏据赛迪数据统计，2020 年，我国超高清视频产业总规模达 1.8 万亿元。其中，超高清视频外围环节间接销售收入超过 8100 亿元，行业利用规模超过 9800 亿元，其硬件间接销售收入约 900 亿元，解决、集成计划销售收入等超过 8900 亿元。引自：前瞻产业研究院《中国 4K/8K 超高清电视机行业市场前瞻与投资布局剖析报告》随着 5G 和 AI 的利用落地，将来将产出更多的超高清利用类别服务于社会生存，诸如大家熟知的 VR 视频直播、3D 工业制作、超视觉工业设计等等。其中在渲染成像中，其背地所波及的根底 IT 都须要一个高效持重的算力根底作为撑持。目前，不少行业开始利用科技伎俩链接和发明，实现更多数字孪生的服务内容，并且这个趋势正在不断扩大，造成与事实世界映射和交互的虚拟世界。此概念也正是近来各大科技公司提出的“元宇宙”概念。元宇宙次要是以“本相”世界为母版，发明出一个孪生世界，乃至超过“本相”世界的元宇宙，赋予它更多的可能性，造成“多维世界”，让其服务于现实生活。以影视行业为例，电影特效制作逐步从实物布景倒退到蓝幕制作，将搭建的场景生成实景三维，寄存至素材库，将来能衍生出更多的场景利用。其本质是通过技术手段，将事实场景转变为数字数据，构建孪生虚构场景，并且通过曾经造成的虚构场景为底本虚构出更多场景，为更多影视场景需要提供反对。焱融助力超高清产业奏响倒退“交响曲”在疫情期间，工作和生存在空间上管控严格，虚构办公、近程会议、线上影院等正在成为支流形式，所以在体验感上开始一直谋求现场感、融入感和互动感，通过这种形式感触疫情前的生存。观众心愿能有定制化的视觉内容，并且领有一个独特的定制化体验。这些需要对超高清产业倒退提出了更高的技术要求：IT 技术设施的云端计算能力、网络传输能力以及对数据的存储能力都须要具备足够稳固、高性能的个性。在超高清产业倒退中，渲染始终是吃算力的“老虎”，各种高性能的算力设施曾经不能满足其耗费，尤其是在 4K、8K 遍及的明天， IT 根底资源投入更是吞金兽，各影视公司通过投入重金，以打造高效的 IT 根底平台。其中，NVIDIA 算力、100Gb/s 网络资源曾经有解决路径，唯独在高性能存储方面让很多公司头痛不已。这次要是因为在计算、网络、存储三足鼎立的关系中，存储始终是木桶效应中的短板，尤其是计算和网络技术疾速倒退，存储技术倒退不迭前两者的状况下，传统集群存储曾经不能满足当下业务对存储的要求，业界亟需一款能实用于超高清影视制作的高性能文件存储，在素材共享的基准业务要求下，满足更多“原子级”操作的存储系统。为了满足超高清产业对存储的高需要，焱融科技始终深耕于行业市场特点、企业用户需要以及产业生态，凭借自主研发的高性能分布式文件存储系统 YRCloudFile，为超高清行业提供全栈存储技术服务，让超高清视频在速度、品质和性能之间获得最优均衡。以国内一家以艺术创作和技术创新而闻名的一流视觉特效公司解决方案为例：他们在创作过程中，无论是合成、渲染、动画、模仿、后期制作、色调校对、VFX 或虚拟现实，都须要对视频、图片等原始素材和成绩进行晦涩的加载、批改和展现。然而内容制作过程波及的原始数据不仅数量宏大，而且数据处理规模也十分惊人。如何在短时间内疾速生产各种高质量作品，不仅考验创意团队艺术家们的创作程度，同样也给 IT 设施的后端存储能力提出了挑战。在通过大量严格测试和比照当前，焱融科技剖析了影视渲染过程中的数据拜访特点和 IO 模型，并对影视渲染业务做了针对性的优化，助力该公司搭建起 IT 混合云渲染平台，代替了传统的渲染制作流程，将整体业务效率晋升 80%。原先一部 90 分钟的高清动画电影，须要实现 13 万帧画面，每帧画面渲染耗时近 4 小时，再加上反复渲染和渲染农场等工具的资源开销，总耗时将达 100 万个小时。在 YRCloudFile 优质的性能反对下，即便在以后渲染过程中面对多个编辑器，或者数千台渲染客户端同时解决的多个素材流时，用户也能够轻松、疾速地回放和编辑视频素材，大幅度缩短渲染和内容制作的工夫。在单干期间，YRCloudFile 接受了数千台渲染节点的顶峰业务并发拜访压力，并且长期保持稳定的拜访能力，保障业务连续性，无效撑持了各个档期作品的如期完成。该一流视觉特效公司技术负责人对 YRCloudFile 评估是：高效率、牢靠、灵便。 ...

关于云计算:阿里云发布业界首本云计算公网质量白皮书

随着互联网的倒退，网络曾经融入了整个社会倒退的过程，如同血液贯通人类文明的五脏六腑。一旦网络呈现故障，将给社会的政治、经济、文化造成重大损失。 2021年10月4日，Facebook在地球上”隐没”了6小时，市值跌掉3000亿人民币，给客户造成的损失更无法估量。 2021年7月22日，Akamai的网络故障长达1小时，导致包含银行和航空公司在内的大量美国外乡企业官网无法访问。以后，国内很多行业企业在一带一路政策的指引下，都在踊跃布局国际化和出海策略，向海内用户提供优质的产品和服务。公网作为企业出海最要害的承载基础设施之一，其品质的好坏会间接影响利用（尤其是互联网利用）的用户体验。在这种大背景下，一个强有力的网络基础设施，将更加有利于国内出海企业疾速构建出有竞争力的服务。阿里云丨洛神·云网络基于用户体验，将云数据中心的公网品质从实践上拆解为多个可量化的维度进行剖析，再联合具体的实际，公布业界首本《云计算公网品质白皮书》旨在为国内企业出海提供实践和实际方面的参考。什么是云计算公网？咱们能够做一个比拟形象的比喻，云数据中心就像是一个大型购物中心，在这个购物中心中开设了各种类型的商铺（利用），为了让顾客能够便捷的到商铺（利用）中购物生产，云厂商须要构建从顾客家到购物中心的高速公路（公网）。通过公网这个桥梁，最终用户和云上的利用联接了起来，让最终用户能够随时随地的享受云上利用提供的服务。得益于公网这个桥梁，云上利用能够实现实时在线，并且基于数据一直优化服务，晋升用户体验。云计算公网品质与用户体验之间的关系从肯定水平上看，公网和交通系统是相似的。在公路上跑的是汽车，在公网上跑的是数据包或称之为流量。公路有早晚顶峰，公网也存在潮汐和闲时忙时的景象。公路会堵车，公网也会呈现拥塞。公路有一般路线和高速路线，公网也存在个别线路和精品线路。在生活中，路线拥挤会造成很差的出行体验。同样，如果公网品质不好，对下层利用的应用体验会造成很大的影响。在事实世界中，咱们能够通过导航软件躲避轻度的拥挤，而在虚拟世界中，咱们也能够通过下层协定的优化，来减缓轻度的公网拥塞。但如果交通重度拥挤，那么再好的导航软件所起的作用也是无限的。同样，如果底层的网络品质很差，那么再好的协定优化算法也杯水车薪。因而，晋升底层基础设施的网络品质，将会显著优化下层的数据拜访和利用体验。以上，抛砖引玉的介绍了《云计算公网品质白皮书》的局部内容，对于公网品质的度量办法、外围掂量指标以及如何优化的最佳实际，在白皮书注释中将做具体阐释，欢送点击原文链接，进行下载。原文链接本文为阿里云原创内容，未经容许不得转载。

关于云计算:云服务的深度防御以及-SASESSE-和云服务如何相互交织

平安方面的最大挑战之一是正确构建深度进攻。将云增加到组合中，如果不应用正确的工具，就会遭逢失败。这就是框架能够发挥作用的中央。任何有助于咱们改良云服务安全策略的探讨和资源都是非常重要的。这就是 SASE（以及 SSE）帮忙咱们实现的指标。 1、挑战这里的挑战是爱护对云的拜访，但什么是云？云计算有很多模型，本文将专一于企业无法控制的模型，即 SaaS。有许多技术能够搁置在用户和这些服务之间。 2、定义首先对 SASE 和 SSE进行定义，而后咱们能够深刻理解它们相互交织的中央。 1）平安拜访服务边缘这是由Gartner 定义的框架和术语，它代表了爱护用户、零碎和任何地位的终端的技术，当然，是在云上而非数据中心。早在 2019 年，当供应商开始意识到如何应用他们的 SD-WAN 解决方案时，SASE 就在业界身败名裂：他们都宣称，这是通往 SASE 的路线。依据SASE 供应商的说法：平安拜访服务边缘 (SASE)，是 Gartner 确定的一种框架，可将用户、零碎和终端设备等实体平安地连贯到可能位于任何中央的应用程序和服务。至关重要的是，SASE 不是一种技术。 Gartner 在其 2019 年报告“云端网络安全的将来”中将 SASE 框架定义为基于云的网络安全解决方案，它提供“具备全面网络安全性能（如 SWG、CASB、FWaaS 和 ZTNA）的全面广域网性能以反对数字企业的动静平安拜访需要。” 回顾SaaS 图表，SASE看起来是这样的，能够有更多的层和服务来爱护这种拜访。 2）平安服务边缘这是Gartner 发明的另一个术语。它首先是在一份 Gartner 文档中提到的，它为 SASE 制订了路线图，因而可知SSE 是副产品，或者在某种程度上与 SASE 框架无关。用他们本人的话来说：平安服务边缘 (SSE) 爱护对 Web、云服务和公有应用程序的拜访。性能包含访问控制、威逼爱护、数据安全、安全监控以及通过基于网络和基于 API 的集成施行的可承受应用管制。SSE 次要作为基于云的服务提供，可能包含本地或基于代理的组件。 Palo Alto 也以稍微不同的形式解释了这一点：依据 Gartner 的说法，SSE 是一组以云为核心的集成平安性能，有助于平安拜访网站、软件即服务 (SaaS) 应用程序和公有应用程序。具体而言，与 SSE 相干的平安性能包含零信赖网络拜访 (ZTNA)、云平安 Web 网关 (SWG)、云拜访平安代理 (CASB) 和防火墙即服务 (FWaaS) 技术。 ...

关于云计算:从平凡到非凡-阿里云李克的技术进阶之路

简介：人物简介：李克阿里云边缘云计算畛域技术负责人 2009年硕士毕业退出阿里至今，始终从事CDN及边缘云畛域的技术研发工作，在CDN、边缘计算等方向上有丰盛的行业教训，全程参加了阿里云CDN商业化转型，边缘云中台体系的建设，钻研方向包含数据智能、分布式架构和性能优化、云计算等畛域。目前次要负责边缘云的技术研发以及架构演进。 2014年，李克临危受命，负责阿里巴巴上市的外部直播我的项目。过后整个CDN平台还没有直播零碎，须要在不超过1个月的工夫内，把直播平台搭建起来。李克基于开源的Nginx Rtmp搭建了具备容灾能力的直播零碎。由此，阿里巴巴也开启了CDN的商业化直播产品之路。次年，阿里云开始转战CDN的对外商业化之路。在CDN转型的过程中，李克也迎来了人生中的最大挑战——云CDN。 “过后咱们提出了要撑持百万域名的口号，但平台还停留在几千域名的服务能力上，配置也变得更简单，数据量的剧增……原来零碎的很多问题都在此时显现出来了，很多时候配置无奈失效，数据库也不可用，我分明地记得，那时候常常日上三竿起来开始复原数据库。”在商业化之前，阿里每年的双十一大促都能顺利失去撑持，但随着商业化的来袭，其业务规模霎时就上了一大量级，SLA规范也随之进步，以前服务外部的技术霎时被“打脸”。提起那段“不太平”的时光，李克仍旧胆战心惊。一方面，李克和其团队须要全面拥抱云计算，把本人搭建的数据库、中间件等服务，应用阿里云的规范产品做大量迁徙。另一方面，他们还要对原有零碎做相干治理，把高并发、分布式、异地容灾等一个个概念变为事实，除了晋升单个组件能力外，他们还须要在零碎的可观测、可运维行上做大量工作。 “当每天收集剖析的数据量超过10PB，就会使得咱们的白屏化和自动化也失去大幅度晋升。作为技术人员，肯定要做好技术的判断和抉择，聚焦在外围问题上，用起码的投入来取得最大的收益。”李克动摇地说道。最终，在李克和其团队的群策群力下，2018年，阿里云做到了真正服务百万域名，每天反对超过50亿次的音讯寰球下发，配置秒级失效，从以前的5分钟晋升到了秒级时代，晋升成果突飞猛进。客户在做配置公布和内容刷新时，无需期待。同时，CDN应用门槛也大大降低，成为了云计算时代的普惠技术。李克既是万千普通人中的一份子，又是从小白长成的一位不凡技术大咖。趣味是最好的老师李克从小就对计算机“情有独钟”。第一次在高中接触计算机时，过后因为技术无限，无奈上网，他只能用office上机练习打字，背五笔和各种快捷键……但这些就足以让他沉迷其中。起初，每次上机课，他都始终玩到关门才走。也就是此时，钻研计算机的想法在他内心深处油然而生。读大学期间，他领有了本人人生中的第一台电脑，这也由此关上了通往计算机和互联网的大门。 “我对于计算机、互联网还是比拟痴迷的，记得有段时间学习做网站，捣鼓各种bbs和cms源码，在网上申请各种收费顶级域名和托管空间等，在大学里也负责很长时间校内bbs版主，开始接触脚本和linux操作系统，过后很多内外网资源就是本人写爬虫取得的。”李克说，带着趣味去做事件是最无效的学习捷径。积跬步之千里，小白终成技术大咖“我的职业倒退是从点到面，再到点再到面，一个不停周而复始的过程。”李克说道。 2009年7月，李克硕士毕业后，顺利进入阿里巴巴，退出CDN行业。 “在云计算的历史车轮里，CDN须要实现转型，从传统的服务模式变为云CDN的模式，将CDN应用门槛升高，应用体验晋升，从而变为一个普惠的技术。所有的技术和行业都不是恒古不变的，要用倒退的眼光对待当下的现状，与其等着被动降维打击，不如被动发明和拥抱变动。”李克说。刚开始做CDN时，李克负责监控和配置模块。在谈到写程序时，李克说，做程序员写代码有种成就感，特地是当本人的零碎和代码被很多人应用时，当看到线上每台机器都有你写的代码时，能给线上运维和客户带来极大便当时，尤其在日常应用中，看到本人的想法变为事实……这种归属感和解决问题的成就感是十分受用的，同时这也是对程序员最大的激励。工夫一晃来到了2019年，随着业务的倒退和时代的变动，为了解决更深层次的问题，李克开始转型做边缘云，这也意味着他从业务平台到根底平台的转变，代表着须要更扎实和底层的技术，来撑持下层的高楼大厦。 “在CDN摸爬滚打多年后，最大的痛点就是整个资源的利用效率和业务公布效率等问题都急需解决，而CDN畛域却无奈根治这些问题，这就须要调到更高的档次来解决。”就这样，李克开启了新的边缘云的方向摸索。 “我心愿边缘云能做成基础设施，把咱们多年在CDN和边缘节点上的能力变为通用能力，业务能够像搭积木一样灵便应用，也能像水电一样疾速平安，用之不尽”，谈到这次转型，李克悠悠地说道。在见证了CDN的十几年技术演进过程中，李克争取在垂直化畛域里做到了最好，同时本人也从小白长成了技术大咖。以必成之心，创未有之业起初，CDN 是从外部开始服务淘宝，起初，逐步变为阿里云的产品对外商业化。通过十几年的业务倒退，推动了技术的改革，CDN行业产生了天翻地覆的变动。从最开始基于开源haproxy、squid，逐渐演进到更自主可控的Tengine、Swift，节点内的四七层负载平衡架构，优雅的解决了流量不对称问题，单机上的web软件和存储软件混部高效利用了单机资源，这也曾经成为了CDN行业的规范架构。随着CDN的体产品系演进的突飞猛进，它从传统的1.0动态减速到2.0动静减速，再到平安、视频、挪动等多场景的的CDN减速服务，这其中须要根底软件降级和大量的周边零碎撑持，最终李克和团队积淀进去了边缘的中台技术，能触类旁通的横向复用。除了产品状态丰盛之外，资源应用形式也逐渐进化，节点和机器资源混用到物理隔离，再从物理隔离演进到逻辑隔离，目前CDN曾经全面拥抱了云原生的体系，以容器和服务发现的形式疾速部署业务，高效低成本的应用资源，这些倒退都是业务规模和效率带来的必然要求，促使了边缘技术体系的改革。通过体系化的建设，在2018年世界杯较量上，云CDN做到了无需太多的人值班，基于多年的数据能力，配置公布，监控工具等，当零碎遇到突发问题时，能够疾速地进行科学决策，一边盯屏一遍看世界杯就实现了值班护航。 “世界杯是一场大练兵，能够很好地体现了咱们对突发的大流量流动的功底。”李克说。起初，李克在回忆起采集零碎和利用数据时说：“受传统采集办法限度，无奈灵便反对新的埋点和软件，他第一次萌发通过框架解决扩展性问题，随即他入手写了Tsar。”利用动静库的形式，灵便加载采集模块，每个场景只需依照规范写好采集和展现规定，就能疾速的应用Tsar的通用能力，在业务多变、疾速倒退时，Tsar施展了微小的作用。目前，Tsar零碎还是阿里巴巴团体的根底监控软件之一，每个服务器上都有部署应用。起初，李克设计Tsar开源的初衷是为了帮忙遇到同样窘境的人。在此期间，他也播种了更多气味相投的敌人。“大家一起做同一件事，解决同一个问题，有独特的喜好和趣味。”这种归属感让他特地满足。除了成就感和归属感之外，还有一种非我模式的历史责任感。“我感觉这件事件有可能成为事实，而本人刚好在风口浪尖，那就豁出去，干就完了。包含我在做的边缘云计算，是下一代的边缘基础设施，是将来CDN倒退的必然趋势，因而也是值得我all in在这外面的，就像当初回忆做CDN商业化一样，从新守业，从新启程的感觉十分陈腐和兴奋。” 趁势而为，见证新技术浪潮的降临为了解决更深层次的问题，李克开启了集体转型——做边缘云。就像当年须要云CDN一样，现在边缘云也是时代的须要。随着云游戏、视频监控、5G等边缘业务倒退，逐步呈现了边缘场景的资源和计算需要。而对边缘云来说，用户须要的是算力、存储、网络、平安能力相互联合的一个综合性的服务。而从CDN和边缘云的关系来看，CDN是具体的一个场景的利用，而边缘云则是一个底座。阿里云心愿CDN能跑在边缘云上，阿里云边缘云也在一直降级和革新，在边缘云上，提供丰盛的组件能力，在此基础上对CDN业务做出编排，以更好的服务CDN业务。同时，边缘云的服务让CDN能够实现高效的资源复用，让资源更有弹性。此外，边缘云的利用场景还能够从外部和内部两个角度去看。其中，外部业务次要是CDN业务，目前曾经全面基于边缘云体系来构建。而内部业务则更多的是新的业务场景摸索，比方在终端上云、5G等场景下，就须要更快的数据上传以及指令下达，须要就近解决，边缘云劣势就得以凸显。例如，在云游戏、互动直播场景上，用户在端上操作，边缘结点要疾速做出疾速，以流式的形式传输给用户。同时在一些垂直化的行业中，如智慧交通、智慧医疗、工业制作等场景是具备区域性特色的：所有的节点都处于一个区县或者地区中，数据是一个本地化的产生与生产。所以，同样须要边缘云的存储技术来撑持业务场景。将来5年，边缘云会朝着广覆盖、低提早、互联互通的方向倒退，广覆盖指的是节点更凑近客户，节点数量会达到百万规模，低提早是提供<10ms的网络提早，互联互通是可能将所有的边缘云节点造成一张网，一个资源池，对立的对外提供资源以及业务部署交付能力。找准定位，寄望将来“只有晓得世界上做的最好是什么样的，才有机会赶超，如果有人曾经做到了行业第一，就要明确竞争壁垒是什么，以及如何自我颠覆，继续翻新。”李克说，只有明确了定位，能力晓得本人该往什么方向深挖技术，做大业务。平时，要多关注相干畛域的优质作品，晋升本人的视线和认知程度，建设内外部的技术圈子，学会常常总结，多分享，晋升集体业余影响力。多订阅一些技术大牛的动静，看看大家关注的行业技术和前沿趋势，晓得行业外面最好的人都在干什么，想什么。比方咱们团队当初做边缘云方向，就须要大量学习云原生、虚拟化相干的技术。此外，造成本人做事的“套路”，留神办法的积淀和数据上的证实，系统优化使用相干的翻新技术，如何复用技术，以及积淀和被复用都是集体能力的体现，而不是简略的解决问题，要学会体现解决问题背地的技术选型和要害挑战，通过这些办法的提炼，从而造成了做事件的套路。最初，要学会单干和利他的精力。随着业务变得复杂，分工也越来越细，如何整合资源，利用现有能力，学会“利他思维”，就变得尤为重要。当一个人把全公司都看成他的资源时，或者能让他的价值被广泛应用，那他的成绩将不可限量，重要的是学会思考技术怎么复用，而不是反复造轮子。李克认为，找对方向，放平心态，切忌追赶风口，看到风口之后的实质，风口诚然很重要，但来得快也去得快，这种踩空是十分不值当的，要学会更多关注地根底货色，如根底的语言、数据结构、算法等，打好基本功，扎实把握书本上的货色，只有根底牢了，下面能力成长出更多业务。有时，抉择一份职业，就像在大海上航行时，你须要抉择适宜一艘适宜本人的船，能力达到胜利此岸。阿里云边缘云所在的海域，或者风云变幻、风起云涌，但值得有人乘风破浪。 “欢送优良的同学退出咱们，一起在云计算的大海中乘风破浪！”李克最初说道。原文链接本文为阿里云原创内容，未经容许不得转载。

关于云计算:企业迁移到云之前要考虑的关键因素

云计算是指通过互联网按需应用服务器、数据存储、数据库、网络等开发工具。云计算使企业可能更快地启动和运行他们的应用程序。通过更少的保护和改良的可管理性，它容许团队疾速调整以满足一直变动的资源需要。 1、为什么迁徙到云端是一个理智的抉择？每个企业都有其迁徙到云的理由。然而，一个根本原因是专一于业务流程的现代化。因而，本文整顿了企业决定迁徙到云的起因，上面一起理解一下。降低成本：迁徙到云可进步业务流程效率并升高经营老本。建设和运行数据中心对企业而言可能很低廉。然而，通过应用云，企业只需为应用的服务付费。灵活性：云计算为员工提供了在任何地点工作的灵活性，并缩小了办公室中工作站的数量。它非常适合在家工作的场景。更好的业务敏捷性：灵便拜访 IT 资源对于跟上竞争对手的步调至关重要。因为 99% 的 IT 资源在云环境中按需提供，因而企业不用期待硬件组件和装置。相同，他们能够间接从云提供商那里租用可用资源。无需备份打算：传统计算零碎须要备份打算来存储数据。如果没有备份存储，事变可能会导致永久性数据失落。在云上存储数据时不须要备份打算。只有用户有互联网连贯，这些数据就能够应用。数据安全性：将信息存储在云端比存储在本地数据中心更平安。如果信息存储在云端，您能够轻松地将秘密数据转移到其余帐户。而破解云平台上的平安协定十分艰难。进步生产力：应用程序和数据库的云托管极大地提高了生产力。它使企业员工可能轻松地共享数据并就来自不同地点的简单我的项目进行合作。它打消了数据从新输出等重复性工作，并在不同方面节俭了大量资金。 2、迁徙到云端之前须要思考的要点 1）抉择适合的云服务提供商抉择适合的云供应商是云迁徙过程中的关键步骤，它决定了企业是否从其决定中取得最大收益。从性能稳定性到定制、客户反对到劫难复原，有几个因素取决于企业对服务提供商的抉择。以下是企业在抉择云提供商之前应思考的一些方面： a）基础设施设计基础架构设计应思考数据中心设置、HPC 和多层安全性。服务提供商应该在世界各地建设其数据中心。这使企业用户可能利用最近的数据中心的服务，从而确保最小的提早。此外，如果特定数据中心因意外而中断，最可行的数据中心将持续提供服务而不会进行。沿着这些思路，评估云服务提供商的数据中心网络的可靠性也很重要。 HPC：所选的云供应商在云设计中部署 HPC（高性能计算）服务器，以保障现实的性能。即便是资源密集型和负载密集型应用程序，它也能实现杰出的实时性能。多层安全性：一个牢靠的云服务提供商应该有一个具体的打算来治理三个档次的安全性：主机、组织和理论安顿。企业应该查看高级平安性能，例如多因素身份验证、入侵检测和进攻零碎（IDS 和 IPS）、信息加密、访问控制框架和企业级防火墙是否是云服务提供商平安宣言的一部分。备份：简直每个服务提供商都提供数据备份设施。然而，在为企业目标抉择适合的云服务提供商时，能够实现数据备份的水平或速度起着至关重要的作用。 BCDR：业务连续性和劫难复原展现了服务提供商在中断后从新建设托管服务的能力。不同点的信息复制和不同级别的基础设施冗余是决定云服务提供商提供的 BCDR 服务质量的其余因素。它是所有云托管服务的根本组成部分，不应该有任何非凡费用。失常运行工夫：应用企业的应用程序/产品的客户能够拜访云服务的持续时间。企业应该抉择提供高失常运行工夫的 CSP，以确保其客户能够从世界不同地区继续拜访企业的产品。 SLA：服务水平协定 (SLA) 是治理指南、条款和条件的记录列表。SLA 还规定了云服务提供商将如何补救在交付承诺的点列表方面的任何失败。对于自定义云解决方案，企业甚至能够要求服务提供商定义专属的 SLA。倡议在抉择 CSP 之前全面评估 SLA。 b）反对一些云服务提供商仅在工作工夫提供反对。依据用户的须要，企业能够抉择提供无限度全天候反对的托管服务提供商，包含周末和节假日。现在，云服务提供商甚至让客户抉择他们喜爱的通信形式，即电话、聊天或电子邮件，与云反对人员进行交互。 c）定价 CSP 提供的打算应该物有所值，应该可能适应一直变动的资源需要，并蕴含客户心愿的所有服务。此外，在开始付费订阅之前，请查看折扣策略或收费的初步倡议。 d）私人服务器私人服务器提供的资产只供用户本人应用，不会受到其余用户的烦扰。一些企业须要私人服务器，因为他们的业务流程波及高度机密的数据或须要高性能解决。 2）抉择完满的云部署模型一旦决定迁徙到云端，接下来就是抉择适宜企业指标的正确部署。思考企业对应用程序性能的冀望，确保抉择的模型具备实现它的数据传输能力。云部署模型决定谁能够领有和解决企业的云框架。依据在披露阶段概述的企业的资源、网络和存储需要以及企业的总体目标，企业能够从以下列出的任何云部署模型中进行抉择： ...

关于云计算:云原生爱好者周刊谁开发的软件谁负责运维

2006 年，亚马逊 CTO Werner Vogels 在承受 ACM 访谈，谈及亚马逊研发人员同时负责研发和经营保护工作背地的理念时，说了一句 "You build it, you run it"，意思就是“构建代码的人须要负责让代码在生产环境中运行起来，并负责后续的保护工作”。最近几年云原生和 DevOps 火起来之后，运维与开发之间的界线越来越糢糊，研发人员曾经开始慢慢地承当运维工作了，不得不说亚马逊的眼光很超前。 Equal Experts 的首席参谋专门撰写了一本小册子来解释与 "You build it, you run it" 相干的准则、最佳实际和误区，与传统的运维模式进行比照（他们把传统的运维模式称为 "Ops Run It"，即由专门的 Ops 团队来负责运维），并强调 “You build it, you run it” 并不会抢了专职运维团队的饭碗，运维同学大可不必惊恐链接：https://www.equalexperts.com/wp-content/uploads/2022/03/YBIYRI_Playbook-4.pdf 开源我的项目举荐kube-opex-analyticskube-opex-analytics 是一款 Kubernetes 计量与剖析工具，能够帮忙组织跟踪其 Kubernetes 集群在一段时间内的资源耗费情况，组织能够将其作为要害指标，采取适当的老本优化决策。 CapsuleCapsule 是应用 Kubernetes Operator 实现的多租户零碎，Capsule 控制器将多个命名空间汇集在一个叫做租户（Tenant）的轻量级形象中。每个租户内，用户能够自在地创立本人的命名空间，并共享所有调配的资源。同时租户中的安全策略、资源配额、RBAC 以及其余在租户层面定义的策略会主动被租户中的所有命名空间继承，不须要集群管理员的干预。 KubeArmorKubeArmor 是一个云原生环境的平安加固零碎，能够在零碎层面限度容器和主机的权限和行为（比方拜访文件系统、对网络进行操作、执行二进制等）。一旦有任何违反安全策略的行为，KubeArmor 会立刻生成带有容器标识的告警。 readme.soreadme.so 是用来帮忙我的项目 owner 生成 REAME 文档的工具，蕴含了很多模板。文章举荐去哪儿网业务大规模容器化最佳实际近几年随着云原生技术的成熟，去哪儿网为了实现整个技术体系的演进，去哪儿网在 2021 年向云原生迈出了第一步 -- 容器化。落地过程包含了价值评估、基础设施建设，CI/CD 流程革新、中间件的适配、可观测性工具、利用自动化迁徙等。迁徙过程波及到了 3000 个利用左右，波及千人级研发团队，是一个难度十分大的系统工程。这篇文章会讲述迁徙过程波及到的 CI/CD 模型革新、自动化利用容器化革新等最佳实际。 ...

关于云计算:2022年的云革命云转移云模型和云未来

云计算是推动经济增长最弱小的引擎之一，在疫情期间维持了世界经济的增长和供应链的运行。云计算使数以百万计的员工可能近程拜访他们的数据和文件，从而极大地扭转了业务构造，从而使数千家企业可能顺利、迅速地将其业务转移到内部。反过来，云商务为零售商提供了无可比拟的灵活性，让他们可能以前所未有的速度将业务转移到线上并开发新的数字体验。对“近程”需要的忽然减少不仅造就了不凡的创造力，而且还产生了大量的增长机会。在本文中，咱们将更深刻地理解云在过来几年中如何塑造商业世界，以及它在不久的未来会提供什么。 1、流行病影响：云快速增长的统计数据 Forrester钻研表明，在大风行期间，“四大私有云”放弃了十分强劲的支出增长（AWS：29%、Microsoft Azure：47%、Google Cloud：43%、阿里巴巴：59%），因为企业放慢了云迁徙，并推出了大量新利用，以满足疾速变动的消费者需要。例如，Moderna 应用 AWS 减速其疫苗钻研，而 Etsy 应用 Google Cloud 来投合其 6500 万种产品的买家。简而言之，用 Gartner 钻研副总裁 Sid Nag 的话来说，“这场疫情验证了云的价值主张”，这意味着应用按需云模型实现业务连续性的能力极大地减速了数字化转型并增强了许多行业的云采纳。随着疫情的持续，云服务成为所有数字体验的外围。据 Gartner 预计，2022 年寰球云支出总额预计将达到 4740 亿美元，高于 2021 年的 4080 亿美元，这意味着相干企业 IT 市场的云支出将超过非云支出。随着企业变得更加扩散和企业技术需要变得更加简单，越来越多的公司将云服务用于新打算、替换现有零碎并逐步转向云。 2、云转移与传统的非云服务相比，企业越来越偏向于云优先或公共云服务，所谓的云转移正在产生。因而，随着企业心愿在利用云提供商提供的机会的同时进步经营效率，调配给云服务的资金比例将持续增长。Gartner 预计云零碎基础设施服务的收入将持续快速增长，到 2022 年达到 1220 亿美元，而数据中心零碎的收入将持续降落。云转移带来了新的时机，因为它使企业可能开发新的 IT 架构和经营理念，从而为下一代 IT 解决方案奠定根底。这样一来，人工智能、物联网、高级剖析或边缘计算等次要技术颠覆者简直总是与云根底相关联，这使得云计算成为这些技术开发和加强的必要条件。在寻求优先级和均衡云采纳和更新遗留零碎办法时，公司应采取正当的办法，该办法应思考公司的长期和短期指标、与迁徙到云相干的危险以及以后环境。 3、云零碎和云模型上面，咱们将更深刻地理解日益倒退（和成熟）的云技术。 1）公共云云计算的外围是公共云。随着疫情的的倒退速度尚未放缓，越来越多的客户开始适应数字化，并习惯了数字体验的速度和便利性，预计公共云市场的规模将持续增长，迫使企业将客户体验置于老本节约之上。因而，Gartner 预测，到 2022 年，公共云收入将达到 4820 亿美元，到 2026 年将超过所有企业 IT 收入的 45%。 2）桌面即服务桌面即服务 (DaaS) 是虚构桌面桌面接口 (VDI) 的云版本，始终在稳步发展，成为“新标准”的重要组成部分之一。DaaS 在非凡环境下的杰出运行能力，确保业务连续性和要害工作应用程序的交付，使许多公司可能以起码的停机工夫维持其业务经营。 ...

关于云计算:云下阴影云计算中的影子IT会产生怎样的影响

未被批准的影子IT之所以会呈现，是因为企业外部的集中化技术能力要么太慢，要么太过期，要么太受限制，而人员或我的项目正试图绕过这些限度，找到更好的解决方案。尽管这带来了空谷传声的益处，但也可能给企业带来危险和挑战。影子IT的应用会引起两极分化的情绪，这取决于你想要实现什么样的目标。 1、什么是影子IT? 影子IT是指应用未经企业及其外围IT能力批准的技术。在大多数企业中，它以某种模式存在，可能带来危险，但也可能带来益处。以下虚构的场景将率领您通过一个示例，阐明为什么能够将影子IT引入到一个组织中。 2、Zaam国内公司的状况 Zaam国内是一家大型玩具公司，它在云端领有一个名为ZaamIT的集中IT能力。一个新的外部我的项目ProjectCRM由一个麻利的团队组成，团队成员来自Zaam国内公司和一家内部技术咨询公司。 ProjectCRM的指标是利用ZaamIT的集中控制服务，将一个新的CRM解决方案实现到云计算中。 ProjectCRM须要满足挑战性的时间表，并须要批改容器平台、网络和防火墙路由，以使新的CRM解决方案可能运行。ZaamIT不在其平台上运行任何容器，也不反对任何基于容器的工作负载。 ZaamIT集中管理一个网络防火墙和一个web应用程序防火墙(WAF)，这些防火墙能够通过外部票务零碎申请更改。因为工作量的减少和工作人员的短缺，ZaamIT目前积压了大量的订单。 ProjectCRM须要指定的服务和更改，能力运行新的CRM解决方案。ProjectCRM团队向ZaamIT提出了变更要求。因为工作积压，ZaamIT无奈及时帮助ProjectCRM。该提早预计将影响ProjectCRM的部署。 ProjectCRM曾经提供了他们本人的ProjectCRM云帐户，该帐户与主ZaamIT云帐户相关联。ProjectCRM DevOps工程师在他们的云帐户中领有齐全的管理员权限，并且思考到ProjectCRM的紧迫性，他们决定本人入手解决问题。他们曾经为容器解决方案部署了Kubernetes平台，并配置了他们的网络，间接从他们的云帐户路由流量，而不是应用地方批准的ZaamIT网络模式。他们部署本人的防火墙和WAF来管制和爱护网络流量。ProjectCRM团队在我的项目期间治理这些已部署资源的保护。 ZaamIT after the deployment of ProjectCRM 在这个场景中，ProjectCRM团队尝试应用ZaamIT提供的流程和服务失败。在交付的微小压力下，ProjectCRM团队应用了他们可用的选项，部署了他们本人的服务来克服挑战，并引入了影子IT。 3、这是什么起因? “影子IT”不仅对ZaamIT有影响，对整个Zaam国内组织也有影响。尽管ProjectCRM可能曾经向Zaam International交付了一个功能齐全的CRM解决方案，但该办法存在一些问题，并且曾经产生了盲点。 1）不足治理 ProjectCRM解决方案没有治理。如果不是Zaam国内治理构造的一部分，将会带来危险，并影响在策略层面上思考的实现业务指标的机会。ProjectCRM位于外部ITIL框架之外，该框架用于治理整个ZaamIT资产。 2）平安安全漏洞曾经呈现。解决步骤部署了新的容器平台、防火墙、WAF和网络更改，并绕过了所有其余ZaamIT安全控制、策略和过程。扭转网络路由减少了攻打的表面积。因为Zaam国内的平安经营团队不晓得这些变动，因而他们没有监控影子IT，也无奈对任何安全事件做出反馈。有一个危险是攻击者可能应用ProjectCRM网络和资源作为“代理”来攻打ZaamIT残余的资产。 3）引入效率低下 ZaamIT的集中化能力反对构造、操作程序和技术，容许大规模部署和治理技术。影子IT不在ZaamIT的范畴之内，因而他们应用的管理效率和自动化无奈失去利用。 4）老本优化回归 ZaamIT在其整个技术畛域施行老本优化策略。他们与云提供商和第三方有协定。这使得他们能够在协定范畴内购买折扣服务。通过在这些协定之外部署资源，节俭的老本无奈发挥作用。此外，没有应用ZaamIT办法来调整资源大小，并主动敞开较低优先级的环境，这进一步减少了老本。 5）没有业务反对影子IT能够作为解决以后需要的长期措施。随着工夫的推移，影子IT会变得更加依赖，甚至成长为领有本人的外围应用程序和集成生态系统。如果ZaamIT不晓得或不承受任何在其经营伞下的影子IT，就不会有集中的反对。如果这些零碎遇到任何技术或平安问题，将没有正式的响应来解决问题。 6）外部治理/服务技能在ZaamIT工作的人员定期承受培训，理解近期将要单干的服务和流程。因为ProjectCRM领有ZaamIT不相熟的技术，即便ZaamIT为ProjectCRM提供经营反对，他们的员工也不具备无效反对解决方案的技能。 4、为什么会这样? 良好的用意。ZaamIT提供的服务不能满足ProjectCRM我的项目的需要。ZaamIT无奈对ProjectCRM的需要做出足够快的反馈。ProjectCRM接受着交付的压力，因而做出了部署影子IT的我的项目决策。ProjectCRM晓得他们须要这些更改，以便立刻胜利部署他们的解决方案。影子IT的其余例子影子IT不肯定要达到Zaam International的规模。还有许多较小的影子IT的例子，例如: 文件传输工具，用于散发文件，因为外部过程太慢，不能足够快地解决大文件功能丰富的信息服务，能够与组织以外的人分割为用户提供培训、现有零碎无奈解决的工作办法和声援所需的知识库服务5、影子IT的益处它填补了空白。尽管没有失去地方的批准，影子IT通常能满足即时需要。它填补了ZaamIT的空白。影子IT在很大水平上是翻新的，人们跳出固有思维思考问题，来克服企业存在的毛病。影子IT常常被证实是胜利的和有创造力的。通过交换对技术的需要，能够达成了解。影子IT能够被采纳，并过渡到企业的核心IT能力，造成企业IT策略的一部分。为什么在云中更容易产生这种状况? 云计算十分大的益处是能够轻松地部署任何类型的服务。大型云提供商提供的服务数量是有限的。对于像ZaamIT这样的核心IT能力来说，在资源无限的状况下，很难监控和管制其宏大的云产业的各个方面。在云计算中，如果没有护栏或老本监控和限度，就不须要预付费用，任何类型的资源都能够在几秒钟内部署。再加上DevOps/DevSecOps/自动化工具，以及不足实现用户和角色的最小特权准则，资源部署的速度和规模被放大了。 6、如何避免云中的IT暗影? 有几种办法能够缩小影子IT的应用。 1）减少更多的人力向核心IT性能增加更多资源以更快地解决积压问题，这对于已知的状况十分有用。在Zaam的例子中，ZaamIT可能曾经可能解决网络和防火墙申请，但因为Kubernetes对企业来说是一个全新的技术，即便他们有能力提供帮忙，他们也无奈反对容器平台。 2）落实政策通过从一开始就施行政策或保护措施，任何消费者帐户应用的云资源都能够限度在企业批准的范畴内。所有云提供商都有配置选项，在主帐户级别上实现这一点。另一种办法是在DevOps/DevSecOps管道中施行策略，从而限度启动的服务。 3）主动修复通过将审核监控与基于事件或时间表的触发器相结合，能够依据预期的资源状态验证所有资源更改。有一些服务能够从审计更改中被触发，以复原或告诉用户曾经进行但未经批准的更改。 4）可察看性进步可操作性、老本和平安可察看性，用单个视图监督和揭示整个产业的变动是很有帮忙的。大规模应用管理工具能够帮忙理解企业的资源情况。 5）加强沟通对于人员和我的项目来说，在已批准的资源和模式被记录和应用的中央领有集中的沟通和知识库是十分重要的。应该有一个过程，通过在变更或架构评审委员会的探讨，容许对规范办法的认可偏差。凋谢沟通渠道是与正在思考应用影子IT的我的项目或人员单干的要害。它帮忙企业了解技术需要，以及如何在不僵化办法的状况下解决缺点。避免影子IT并不像试图束缚和限度核心IT提供的每一个可能的选项那么简略。没有通过三思而行的办法可能会因为适度的限度而扼杀翻新。影子IT的呈现通常是为了弥合供应和需要之间的鸿沟。在很多状况下，如果被证实是胜利的，影子IT能够被采纳到企业中。与影子IT单干的关键因素实现开放式沟通、征求反馈和激励单干。

关于云计算:阿里云张献涛自主最强DPU神龙的秘诀

简介：读懂云计算，能力看清DPU热潮。微信公众号搜寻“弹性计算百晓生”，获取更多云计算常识。如果细数最近火爆的科技概念，DPU必然位列其中。这是英伟达一手捧红的新造富故事，是2021年SoC畛域最热气腾腾的守业赛道，也是数据中心继CPU、GPU后的又一大“台柱子”。只管在云计算畛域曾经培养多年，但对于外界来说，DPU并不是一个容易了解的概念，各路玩家的产品定义和结构设计也不尽相同。总体来说，DPU是个软硬一体的数据处理单元，通常以架构的模式存在，能够帮CPU“减负”，解决一些CPU解决数据方面的短板问题，并提供硬件加速的网络、存储、平安、基础设施治理等服务。而追溯DPU的源头，真正实现大规模商用DPU架构的，历数寰球，次要有两家云计算巨头——东方的亚马逊云AWS，西方的阿里云。 2017年10月，阿里云的神龙架构横空出世；仅1个月后，AWS的Nitro也走到了历史台前。这两个为了解决虚拟化问题而相继问世的翻新产品，被业界视作迄今最胜利的两款DPU。一手促成神龙架构诞生的张献涛，也是国内最懂DPU的人物之一。现在，第四代阿里云神龙曾经开始撑持阿里云的大规模云上业务，并在计算、存储、网络、平安四项要害指标达成业界最高程度。近日，芯货色独家对话阿里巴巴团体研究员、阿里云弹性计算产品线负责人张献涛（花名旭卿），听他讲述云端业务需要变动、继续翻新的研发心得，以及对DPU热潮的独到思考。在他看来，这不是一类适宜走通用路线的芯片，对于云厂商而言，DPU是一个软硬件技术栈联合极其亲密的工作，是软件定义的计算架构，DPU必须以自研为主，做到相干软硬件技术栈齐全可控，且通过超大规模验证。而做通用DPU的公司很难满足云厂商的需要，被收买或者是最佳终局。 01 风起云计算DPU的新风口来得忽然。 2020年10月，在NVIDIA GTC 2020大会上，NVIDIA创始人兼CEO黄仁勋发表推出一种全新数据处理器——DPU。这颗被称作“将来计算三大支柱之一”的处理单元，赫然闯入公众和资本的视线。此时，间隔阿里云软硬一体虚拟化架构「神龙」的诞生，曾经过来整整四年。现在，其被市场视作阿里云的DPU，而这个颇具开创性的翻新架构，当初是为解决传统虚拟化技术利用到云计算带来的老本、性能、服务质量以及平安问题而生的。张献涛是负责阿里云神龙的核心人物，于2014年退出阿里云，彼时他曾经从事虚拟化技术钻研约十年，阿里云刚走到第五个年头。传统虚拟化架构的种种缺点，日渐成为掣肘这家云计算公司降本增效、晋升服务质量的顽疾。虚拟化技术是云计算的根底，它将本来不可分割的硬件资源形象成共享资源池，按需分配和共享计算、存储、网络资源。而治理资源，就需占用掉一些本来用于运行业务负载的CPU和内存，也就造成了资源损耗。比方一个工厂有100位工人，如果他们全副去流水线上干活，那么资源利用率是100%；但如果从中抽出10人负责兼顾治理，那么余下只有90人在流水线上干活，利用率则降为90%。随着云计算业务规模继续扩充规模，资源争抢、算力损失、性能瓶颈等问题日益严厉，寻求解局之道未然火烧眉毛。通过两年摸索，阿里云的稳定性不再是问题。2016年，张献涛开始思考下一代虚拟化技术计划在哪里？什么样的计划，能力合乎阿里云将来长期的倒退？神龙（X-Dragon）应运而生。这是团队头脑风暴的后果。如果造出一个专门负责做虚拟化的架构，那么CPU的算力资源就被释放出来，可能更聚焦于运行云上业务。第一代神龙正式立项的工夫是2017年4月1日。将问题定义进去后，张献涛开始组建团队，从零碎架构设计到芯片及硬件开发，到服务器开发，再到系统软件的研发适配，初始团队总共二十几个人干了半年的工夫，胜利于2017年10月将神龙上线。自此以后，作为解决高速数据流的高手，神龙架构从CPU手头接过虚拟化的重任，一路带飞存储、网络、平安等要害性能。 02 从小试牛刀，到大规模落地一开始，张献涛其实不太承受「DPU」这个命名形式。 DPU的“D”有几种常见解释，包含“数据”、“数据中心”、“以数据为核心”等。可严格意义上来讲，数据中心的哪个主力芯片（如CPU、GPU）不合乎这些特色呢？因而，阿里云对神龙架构的论述是，真正为云而生的、软硬一体的技术架构。在他看来，将来是一个云的时代，须要这样的技术架构来全面解决老本、性能、平安等问题。目前来看，DPU想做的仿佛是相似的事件，市场也认为阿里云和AWS做的就是DPU。阿里云和AWS之所以近乎“同步”地推出DPU，最间接的起因是云计算倒退到肯定阶段后，研发人员意识到，有了这样的数据处理架构，老本将大幅降落，同时性能会大幅晋升，再加上云厂商的规模化劣势能为客户提供更有竞争力的高性价比服务。无论是阿里云的神龙，还是AWS的Nitro，晚期都主攻虚拟化的性能损耗、资源损耗问题，即老本和性能问题。张献涛给咱们算了一笔账，那时阿里云营收规模曾经达到上百亿元，如果存储、网络占用约10%的CPU资源，则意味着年损失10多亿元。无论从晋升性能还是优化老本的角度，研发神龙都势在必行。获得技术冲破只是第一步。神龙上线后，如何大规模利用成为新的挑战。阿里云先在外部业务试水，2017年双十一期间部署了1000台撑持天猫大促业务，胜利验证没有问题。上汽团体是第一家吃螃蟹的内部客户，提出违心尝试这个新产品，与阿里云共担风险。单方一起磨了近两个月，到邻近春节，终于将稳定性、性能等问题统统解决。在此类种子客户的反对下，阿里云神龙打磨出大规模上云的功底，并开始成长为阿里云最外围的竞争力之一。从2019年起，阿里巴巴团体的所有业务、包含阿里云的计算类服务全副迁至神龙架构。到2021年10月，第四代神龙架构问世，其存储IOPS高达300万、网络PPS达5000万、网络延时最低5微秒等多项指标刷新业界最高程度。依据出名国内市场钻研机构Gartner颁布的2021年度寰球云计算厂商整体能力评估报告，阿里云IaaS基础设施能力超过AWS拿下寰球第一，并在计算、存储、网络、平安四项外围评比中取得最高分。 ▲Gartner Solution Scorecard 2021报告显示，阿里云四项能力超AWS 03 云厂商必须自研DPU云计算市场正在飞速扩容，当每台云服务器中都须要一个DPU，谁能跻身头部，谁就可能享受到难以估计的市场红利。仅在2021年，取得新融资的国内DPU企业就有不少于7家，包含湖州芯启源、北京大禹智芯、珠海星云智联、上海益思芯科技、深圳云豹智能、上海云脉芯联、北京中科驭数等。其中少数企业单笔融资额达数亿元，且投资方不乏出名科技企业身影。比方，星云智联A轮融资由美团独家投资，腾讯投资了云豹智能，云脉芯联的投资方有字节跳动、壁仞科技…… 但资本只看见热度，未必能看清外面的坑。在张献涛看来，DPU不应该被视作「智能网卡」的继任者，智能网卡只解决网络减速问题，而DPU的性能远比智能网卡丰盛。有些DPU创企其实仍在做智能网卡，也有创企想在智能网卡的根底上做演进。但他认为：“在一个智能网卡上打补丁是解决不了的，因为自身设计理念是不统一的。”从架构层面来讲，DPU的架构是在DPU零碎上插入一台服务器从而解决整台服务器相干的数据处理减速和平安及管控问题，而智能网卡架构则是在服务器上插入一个网卡解决网络减速的问题，二者有本质性的区别。形虽差之毫厘，神却谬以千里。自2017年推出神龙后，张献涛印象中，简直所有DPU公司的DPU架构、接口、功能模块、能力实现等，都是仿照神龙已公开的架构来设计。可为何仿照神龙设计，依然很难做好DPU？外围问题出在对云业务的了解。张献涛说，第三方厂商通过跟客户、工程师沟通，只能失去对云业务需要的全面理解，所以最终做进去的成果很难满足客户需要。他深信，云厂商必须自研DPU架构。“如果不相熟软件架构和系统软件栈，不相熟自家技术栈中哪些地方才是瓶颈，很难把它设计得很好，而这些都是内部DPU公司很难拿到的技术信息。” 换个角度来看，对云厂商而言，只有从硬件架构到固件到软件栈都自研，能力做到整个技术链路的可控，它能力成为一个负责任的云厂商。近年云计算厂商的动向印证了张献涛的判断。京东云研发基于自研智能芯片的虚拟化架构京刚，谷歌云与英特尔单干研发基础设施解决芯片IPU，字节跳动发表其自研DPU将通过火山引擎云产品对外服务…… “从终局上判断，明天DPU的守业公司没有太好的前途，最好的前途就是把相干业务发售，卖给有须要的云计算公司，通过被收买变现。”张献涛说，如果对云计算业务不够理解，一味想把DPU做成通用架构是很难胜利的，做DPU的公司，最终都要和云厂商做产品和技术的共建单干，这样胜利的可能性才会晋升。 04 DPU不适宜走通用路线“业界投资的DPU都想尝试着做一颗通用的DPU，有的甚至想推配套的软件技术栈作为业界规范，其实出发点就是有问题的。” 这是因为DPU齐全由软件定义的架构，由客户需要或业务倒退状态驱动，与客户整个后端软件栈联合十分严密，很难做到通用的水平。在张献涛看来，真正做出DPU，并且让客户规模化用起来，其实比AI芯片还要难。要害难点在于，它的软件生态注定造就不起来，因为各家公司的软件技术栈都倒退多年，很难废掉去适配一个难于自控的内部厂商举荐的技术栈，所以在三年之后，DPU畛域肯定会呈现整合，一些公司可能会隐没或者被卖掉。 DPU的使用者通常是云计算公司或做虚拟化软件的公司。如果只是针对某一个软件栈来做，无奈实现通用，如果想做得十分通用，“因为各家的软件栈都不一样，整个平安机制的设计也都不一样，则很难和云厂商进行适配”。这与GPU+CUDA的逻辑不同。英伟达花了十多年研发，又遇到深度学习暴发的契机，才将这样的生态巩固下来，成为业界的规范。而在DPU畛域，各家公司的软件栈曾经存在，互不雷同，强行标准化很难实现，并且研发周期长、固件很难凋谢、接口的定义不统一等都是不可控的因素。 ...

关于云计算:企业应如何防止-Kubernetes-的复杂性阻碍云发展进程

在以强烈竞争和一直降级的客户需要为特色的行业中，速度已成为要害的差异化因素。凭借反对应用程序疾速开发和部署的能力，云计算已成为实现这一速度的圣杯——简略的按需容量，可随业务扩大，这些全副都采纳经营老本模型。公共、公有和混合云的使用量激增，容器和编排平台，特地是 Kubernetes，在开发过程中找到了本人的地位。随着企业转向内部解决方案以倒退经营、反对新的工作形式并加强业务弹性，寰球大风行只会减速云、容器和 Kubernetes 的采纳。就在这时，事实中的艰难呈现了。云计算的倒退——特地是 Kubernetes——导致系统和组织的复杂性，这些复杂性在多个方面都没有失去很好的了解。Kubernetes 带来了意想不到的挑战，一项钻研发现，94% 的采纳Kubernetes 的企业示意这是他们的苦楚之源。企业致力施行 Kubernetes 的重大教训是速度会以高云老本的模式产生摩擦，而这些减少的老本实际上会减缓企业发展势头。然而，云计算成本的一直减少只是影响的一个方面，因为 Kubernetes 的采纳及其产生的复杂性也给运行它的工作人员带来了新的累赘。这就引出了一个问题：企业是否违心就义敏捷性来换取长期盈利能力和经营倦怠的危险？ 1、简化的尝试并没有解决真正的问题为了解决零碎复杂性问题，开发团队采纳了专门构建的可察看性平台来了解形成应用程序的组件（包含软件和硬件）之间的关系，以及它们如何为最终用户服务。可怜的是，被动的、只关注性能的可察看性平台并不能解决问题，它们只是辨认问题，之后应该做出何种措施？企业须要寻求其余办法来解决这些问题，这导致了云上自动化运维和构建运行团队的呈现，他们负责了解须要迁徙到云的应用程序挪动和构建所带来的复杂性。云上自动化运维组织会集了人员、流程和工具，专门关注云模型如何影响 IT 和业务的所有畛域。构建-运行的指标是让开发团队对应用程序和服务的日常性能负责，并使开发人员可能专一于产品而不是我的项目。与此同时，企业须要施行云老本优化框架，将跨职能的利益相关者汇集在一起。这个伪利用级领导委员会旨在为云计算的可变收入模型减少财务责任。这须要很多工夫、人员和流程来解决问题。 2、打破常规之后的措施尽管已经风行的口号催促软件开发人员疾速口头并打破常规，但明天的事实是惯例已被突破。咱们须要以一种容许开发人员进步速度的形式来修改它们，同时确保咱们不会陷入重复毁坏雷同事物的陷阱。对于那些将云计算视为麻利和速度的圣杯的企业来说，已经是灵丹妙药的云，当初已成为无法控制的老本和治理复杂性的起源。这会在两方面产生问题：利润率降落：首先，一直回升的云老本开始侵蚀利润率，减少总收入老本 (COR) 或销售老本 (COGS)，以及错过的 SLA；其次，当开发团队被告知要升高云老本时，他们不晓得如何均衡这些削减与对业务承诺的服务水平协定的影响。当云计算的老本取代了它旨在发明的业务价值时，就会导致业界广为流传的云悖论：如果你不开始应用云，你就是疯了；如果你坚持下去，你就疯了。 3、AI 和 ML：新的工具如何提供帮忙侥幸的是，机器学习 (ML) 等技术正在进入这一过程，并可能使优化性能和老本之间衡量的能力得以改善。借助这项技术和一类新的工具，开发团队能够做集体无奈做到的事件：彻底理解和调整所有可用变量，以确保针对每个应用程序优化性能和老本。人工智能 (AI) 和机器学习已成为反对速度工作不可或缺的一部分。当然，这些新工具正在进入部署过程。因而，企业开始制订实际来治理 AI 和 ML 工具的采纳和集成。AIOps 工具当初使 Ops 团队可能通过利用剖析和机器学习来实现自动化和改良经营。同时，DevSecOps 致力于将平安集成到软件开发的所有阶段的过程自动化。最初，继续优化在继续集成和继续开发之间的 CI/CD 管道中找到了本人的地位，并在投入生产之前应用机器学习来优化 Kubernetes 配置。通过辨认须要解决的问题并找到现实的解决方案，这种继续优化是解决可能减慢应用程序交付速度的瓶颈的要害。这就是机器学习远远优于人类认知能力的中央。通过在 CI/CD 流程中施行这些性能，开发人员和经营团队当初有了工具来应答那些升高企业速度的云账单，并减速了他们向云的过渡。 4、当今云优先开发的优化解决方案新的资源优化解决方案能够帮忙企业被动确保效率，并在老本和性能之间进行智能业务衡量，而无需耗时、有效的重复试验。应用 ML，这些解决方案能够主动发现最佳应用程序配置。局部企业采取被动的办法，通过联合性能测试在预生产中的应用程序上生成负载，调整应用程序以满足负载，而后为 Kubernetes 创立现实的配置以将这些应用程序部署到生产环境中。这有助于工程师节省时间，而不会减少运行应用程序的老本或影响应用程序的性能和可靠性。 ...

关于云计算:删除-KubeSphere-中一直卡在-Terminating-的-Namespace

介绍最近始终在玩 EKS（Elastic Kubernetes Service -- Amazon EKS）和 KubeSphere。因为之前没有应用过 EKS 和 KubeSphere，所以这个过程也是一个试错的过程，在我应用 KubeSphere 的时候发现有一个日志服务，在好奇心的驱使下，我创立了它。在我创立了日志服务（KubeSphere Logging System）当前，我发现我并不想应用它。（可能我只是想看看它到底是什么吧。）强迫症的我就想把它给删除掉。于是我在我的 EKS 中对他进行了强制删除： $ kubectl delete ns kubesphere-logging-system --force --grace-period=0让人难堪的是，这个 Namespace 并没有立马删除，我自我安慰道，可能 Namespace 下边有其余没有删除的资源在期待删除，我再等等。。。过了半个小时，再次查看删除进度： $ kubectl get ns kubesphere-logging-systemNAME STATUS AGEkubesphere-logging-system Terminating 6d19h它如同这地卡在了 Terminating 的状态。我试着寻找解决办法，参考这个 isue：http://github.com/kubernetes/...。然而这种办法要通过 API 才能够实现。EKS 是托管在 AWS 中的，我基本没有方法去操作 EKS 的后盾。终于我在这个 issue 中找到了答案：https://github.com/kubernetes... 如何彻底删除 namespace获取 namespace 的详情信息并转为 json$ kubectl get namespace kubesphere-logging-system -o json > kubesphere-logging-system.json关上 json 文件编辑{ "apiVersion": "v1", "kind": "Namespace", "metadata": { "creationTimestamp": "2021-12-31T05:03:58Z", "deletionTimestamp": "2022-01-05T08:05:40Z", "labels": { "kubesphere.io/namespace": "kubesphere-logging-system", "kubesphere.io/workspace": "system-workspace" }, "managedFields": [ { "apiVersion": "v1", "fieldsType": "FieldsV1", "fieldsV1": { "f:metadata": { "f:labels": { ".": {}, "f:kubesphere.io/namespace": {} }, "f:ownerReferences": { ".": {}, "k:{\"uid\":\"6d535470-2592-4f3c-a155-eabc362c339d\"}": { ".": {}, "f:apiVersion": {}, "f:blockOwnerDeletion": {}, "f:controller": {}, "f:kind": {}, "f:name": {}, "f:uid": {} } } } }, "manager": "controller-manager", "operation": "Update", "time": "2021-12-31T05:04:01Z" }, { "apiVersion": "v1", "fieldsType": "FieldsV1", "fieldsV1": { "f:metadata": { "f:labels": { "f:kubesphere.io/workspace": {} } }, "f:status": { "f:phase": {} } }, "manager": "kubectl", "operation": "Update", "time": "2021-12-31T05:04:01Z" }, { "apiVersion": "v1", "fieldsType": "FieldsV1", "fieldsV1": { "f:status": { "f:conditions": { ".": {}, "k:{\"type\":\"NamespaceContentRemaining\"}": { ".": {}, "f:lastTransitionTime": {}, "f:message": {}, "f:reason": {}, "f:status": {}, "f:type": {} }, "k:{\"type\":\"NamespaceDeletionContentFailure\"}": { ".": {}, "f:lastTransitionTime": {}, "f:message": {}, "f:reason": {}, "f:status": {}, "f:type": {} }, "k:{\"type\":\"NamespaceDeletionDiscoveryFailure\"}": { ".": {}, "f:lastTransitionTime": {}, "f:message": {}, "f:reason": {}, "f:status": {}, "f:type": {} }, "k:{\"type\":\"NamespaceDeletionGroupVersionParsingFailure\"}": { ".": {}, "f:lastTransitionTime": {}, "f:message": {}, "f:reason": {}, "f:status": {}, "f:type": {} }, "k:{\"type\":\"NamespaceFinalizersRemaining\"}": { ".": {}, "f:lastTransitionTime": {}, "f:message": {}, "f:reason": {}, "f:status": {}, "f:type": {} } } } }, "manager": "kube-controller-manager", "operation": "Update", "time": "2022-01-05T08:05:47Z" } ], "name": "kubesphere-logging-system", "ownerReferences": [ { "apiVersion": "tenant.kubesphere.io/v1alpha1", "blockOwnerDeletion": true, "controller": true, "kind": "Workspace", "name": "system-workspace", "uid": "6d535470-2592-4f3c-a155-eabc362c339d" } ], "resourceVersion": "7376520", "uid": "2b76e9b1-75f2-4a2e-a819-73b36aea188e" }, "spec": { "finalizers": [ "kubernetes" # 将此行删除 ] }, "status": { "conditions": [ { "lastTransitionTime": "2022-01-05T08:05:47Z", "message": "All resources successfully discovered", "reason": "ResourcesDiscovered", "status": "False", "type": "NamespaceDeletionDiscoveryFailure" }, { "lastTransitionTime": "2022-01-05T08:05:47Z", "message": "All legacy kube types successfully parsed", "reason": "ParsedGroupVersions", "status": "False", "type": "NamespaceDeletionGroupVersionParsingFailure" }, { "lastTransitionTime": "2022-01-05T08:05:47Z", "message": "All content successfully deleted, may be waiting on finalization", "reason": "ContentDeleted", "status": "False", "type": "NamespaceDeletionContentFailure" }, { "lastTransitionTime": "2022-01-05T08:05:47Z", "message": "Some resources are remaining: fluentbits.logging.kubesphere.io has 1 resource instances", "reason": "SomeResourcesRemain", "status": "True", "type": "NamespaceContentRemaining" }, { "lastTransitionTime": "2022-01-05T08:05:47Z", "message": "Some content in the namespace has finalizers remaining: fluentbit.logging.kubesphere.io in 1 resource instances", "reason": "SomeFinalizersRemain", "status": "True", "type": "NamespaceFinalizersRemaining" } ], "phase": "Terminating" }}找到 spec 将 finalizers 下的 kubernetes 删除。 ...

关于云计算:KubeSphere-DevOps-系统功能实战

James，Java 工程师，喜爱学习和记录当下热门技术并验证其劣势和毛病，以及当下炽热的云原生解决方案的施行与推广。前言基于 Jenkins 的 KubeSphere DevOps 零碎是专为 Kubernetes 中的 CI/CD 工作流设计的，它提供了一站式的解决方案，帮忙开发和运维团队用非常简单的形式构建、测试和公布利用到 Kubernetes。它还具备插件治理、Binary-to-Image (B2I)、Source-to-Image (S2I)、代码依赖缓存、代码品质剖析、流水线日志等性能。 DevOps 零碎为用户提供了一个自动化的环境，利用能够主动公布到同一个平台。它还兼容第三方公有镜像仓库（如 Harbor）和代码库（如 GitLab/GitHub/SVN/BitBucket）。它为用户提供了全面的、可视化的 CI/CD 流水线，打造了极佳的用户体验，而且这种兼容性强的流水线能力在离线环境中十分有用。简而言之，DevOps 能够帮忙咱们拉取代码、我的项目编译、构建镜像、推送镜像、我的项目部署全自动一条龙服务。对于如何装置 DevOps 性能请参照：https://kubesphere.io/zh/docs... 创立 DevOps 工程 && 创立流水线创立 DevOps 工程：企业空间—>DevOps 工程—>创立；填入工程名称，点击确定即可；创立流水线：点击方才创立好的 DevOps 工程，找到流水线菜单，点击创立，输出流水线名称；代码仓库能够填也能够不填，当初填写的话到时候会有一个 webhook 地址，这个地址能够到 Git（或者其余仓库）仓库设置有代码提交的时候主动运行咱们的流水线，相当于是一个回调，这样就能够代码提交到我的项目部署齐全是一个全自动的过程。那么这里咱们先演示不填的状况，填写流水线名称之后点击下一步，点击创立就行了。编辑流水线点击方才创立的流水线进入，点击编辑流水线：能够看到，有两套模板，这里咱们抉择第二套，而后点击保留：能够看到成果，而后咱们点击编辑流水线：进来之后能够看到左边有一个代理，下边有代理 type 和 lable。代理类型这里咱们抉择 node。下边这个 lable 有四个选项：base、go、maven、nodejs：如果咱们是 java 相干的我的项目打包，那么咱们能够抉择 maven；如果是前端我的项目能够应用 nodejs；如果是 go 语言开发能够抉择 go；如果是其余的那么能够抉择 base；官网解释：https://kubesphere.io/zh/docs... 这里小编是部署 java 我的项目，所以我抉择了 maven； ...

关于云计算:云原生爱好者周刊M1-芯片-Mac-可以成功运行-Linux

3 月 19 日，也就是前两天，Asahi Linux 官网推特发表：首个原生反对 M1 系列芯片的 Linux 测试版现已公布，所有人皆可应用！ Asahi Linux 起初只是一个众筹我的项目，打算为 Apple Silicon Mac 设施移植 Linux 零碎，起初才被命名为 Asahi Linux，开始减速开发。尽管当初还很毛糙，很多性能无奈失常工作（例如 GPU 减速、视频编解码器减速、网络摄像头等等），但它的终极目标是能够部署在 M1 芯片 Mac 上作为日常操作系统应用，加油，这是 Asahi Linux 的一小步，却是 Linux 的一大步。开源我的项目举荐KubePlusKubePlus 是一个 Kubernetes Operator，能够将任何容器化的应用程序转化为 SaaS，它通过自动化多租户治理和 day2 操作（如监控、故障排除和利用降级）将其作为服务交付。 DriftDrift 是一款 GitHub Gist 的开源替代品，可自行部署，解脱 Gist 的龟速。这里有一个 Demo：https://drift.maxleiter.com/p... SQLite Viewer Web App一个能够在浏览器里应用的 SQLite 数据库浏览工具，应用了浏览器的原生文件系统 API 来关上 .sqlite 文件，也能够作为 PWA 装置。 FigFig 能够在终端增加 IDE 格调的智能提醒，目前仅在 Mac OS 下可用，集成了 Docker、Kubernetes 等常见的 CLI。 ...

关于云计算:在企业中采用多云战略的最佳实践

当今的企业正站在云反动的终点。向混合/多云架构的转变使企业可能抉择多个云服务提供商，为开发人员提供最佳工具来创立引人注目的用例。它还打消了由单点故障、依赖性和供应商锁定引起的危险。尽管云计算的益处是不言而喻的，但对于刚开始采纳云的公司来说，云架构的类型可能使其感到困惑。例如，多云和混合云之间的差别可能会让企业感到困惑，因为这两个术语常常调换。须要留神的是，这两种架构在目标和定义上都不同，并且有一些要害的不同之处。 1、多云与混合云的次要区别这两个术语均指波及集成多个云平台的企业云部署。这些云部署所具备的基础架构设置也存在显著差别。借助多云架构，企业能够自在利用由多个提供商提供的多种云服务。在此设置中，多个云解决方案通常与多个流程保持一致，以推动最佳后果并缩小供应商锁定的状况。例如，销售和财务职能的需要通常与研发职能的需要截然不同。而且，正是在这里，多云设置能够帮忙公司通过调整独立的云解决方案来提高效率，从而更无效地满足特定流程的要求。这种模式容许企业缩小对单个云提供商的依赖。通过这种形式，能够更容易地管制老本并进步经营灵活性。跨组织的多云策略通常包含多公共云供应商平台的组合，例如亚马逊网络服务(AWS)、微软 Azure、谷歌云平台(GCP) 和 IBM。另一方面，混合云也出于雷同目标联合了公共云和公有云，但它与多云的不同之处在于以下几点：混合云部署利用公共云和公有云。然而，多云的部署策略波及多个私有云以及公有云中的虚构和物理云基础设施。在多云基础架构中，独自的云服务与独自的流程保持一致。然而，在混合云设置中，这些组件通常协同工作。 2、多云基础架构的益处只管无论公司采纳何种基础架构，云计算的益处都是切实可见的，但从久远来看，多云设置在几个方面是无益的。据 Gartner 的数据，到 2021 年底，超过 75% 的中型到大型企业将采纳多云策略。当初，一些关键因素推动了多云的采纳，例如： 1）自由选择多个供应商服务公司不能指望从繁多供应商那里取得同类最佳的云服务。而多云采纳能够帮忙企业为来自多个供应商的特定需要抉择最佳服务。例如，一家企业可能会与特定的云供应商单干运行齐全托管 (PaaS) 工作负载，但利用不同云供应商弱小的 AI 和 ML 服务来推动流程中的独立剖析打算。多云基础架构为云基础架构注入了灵活性，使企业可能更好地优化其剖析工作负载。数据分析波及到粗疏的数据工程过程，例如数据发现、数据集成、数据处理、数据仓库等。采纳多云基础设施为企业提供了抉择特定云工具来治理每一个流程的机会。 2）打消供应商锁定的危险多云基础架构容许企业抉择来自多个供应商的云服务，并帮忙企业依据需要在多个云平台上调配工作负载，同时缩小对供应商的依赖。借助多云，企业能够抉择迁徙到不同的云服务提供商，具体取决于策略、定价模型或服务水平协定 (SLA) 的变动。 3）进步网络性能通过容许企业将其网络扩大到多个云提供商，多云基础设施利用疾速和低提早的连贯来进步应用程序响应工夫并提供令人满意的用户体验。在此设置中，公司能够依据提供商区域间隔来抉择提供商的云服务，以取得最大的速度和网络失常运行工夫。 4）基础设施弹性和弱小的劫难复原机制多云环境使公司更容易跨不同云平台调配冗余工作负载，以无效治理劫难复原。在多云设置中，公司能够跨两个或三个云平台创立工作负载正本。在停机期间，这些正本中的任何一个都能够持续工作。 5）数据主权多云设置使公司更容易恪守数据主权法律和法规，因为它容许将数据存储在整顿数据的同一国家或地区。 3、多云环境的挑战尽管多云环境提供的益处使其备受青眼，但如果治理不当，多云策略可能会变得非常复杂。多云环境带来了一些固有挑战，企业须要为此做好筹备。例如： 1）成本上升对于多个云提供商，公司可能会发现治理长期服务老本、订阅老本等具备挑战性。云服务提供商通常具备不同的计费和订阅模型，这些模式可能变得过于简单而无奈治理。如果没有适当的老本治理和生产打算，公司可能会因资源节约而损失大量资金。 2）简单的治理在多云环境中，公司须要一直监控跨不同云平台的应用程序设置和配置。管理应用程序，尤其是当应用程序组件存储在不同的云中并且工作负载扩散在云资源中时，可能具备挑战性。在数据源扩散的状况下，进行大数据管理和操作数据管道，对于许多企业来说依然是一项艰巨的工作。当初，当要求数据团队在跨多个云和本地平台一直变动的不同数据集的微小集群的环境中保护数据管道时，这是十分困难的。为确保多云基础架构施展其全副后劲，公司须要对 IT 员工进行充沛培训，理解所有已施行的云平台，并在须要时创立必要的集成渠道。多云基础架构的最终胜利治理能够归结为企业如何评估其可摆布的云解决方案的要害属性，并使其合乎特定需要。 3）平安危险随着多云基础设施的复杂性减少，预计平安要求将变得更加严格。云服务提供商通常会提供足够的平安服务，但随着数据和工作负载在云平台上流传，这些服务可能会变得不充沛。为了设计一种有弹性的平安机制，企业须要采纳端到端的平安办法，在正确的接触点施行适当的管制和严格的拜访权限。 4）学习老本较高当先的云服务提供商定期推出新服务和降级，这使得多云空间高度动态化。业务领导者和数据团队须要与这些不断更新放弃同步，以确保最终用户无缝采纳特定的云解决方案。疾速变动的云技术和定期更新以及人才紧缺可能使公司难以从其多云打算中取得最大价值。 5）不合规危险公司须要在多云环境中恪守不同的数据法规，例如 PCI、PII、GDPR 和 HIPAA。如果没有健全的合规机制，企业可能会面临数据被盗和失落的危险。 4、多云采纳策略下的最佳实际有了正确的采纳策略，企业就能更好地应答多云环境的挑战。以下是企业须要遵循的一些最佳实际，以确保其多云基础架构提供最佳后果： 1）数据治理：在制订多云策略时，公司须要专一于创立弱小的数据治理打算。这样，每个最终用户都能够齐全理解数据的地位，而与存储数据的云平台无关。 ...

关于云计算:云管理平台成功要素强大的自动化集成

自动化对于无效的基础设施治理至关重要。当 IT 团队必须治理数百甚至数千个应用程序和服务器时，手动操作不仅效率低下，而且难以完成。弱小的自动化确保了为企业中的 IT 客户提供无缝的用户体验，腾出工夫以便 IT 能够专一于策略打算，并升高人为谬误的危险。简略地说，自动化对于真正的数字化转型至关重要。但自动化不会自行产生。它须要工具和流程的严密集成。不能集成的货色是无奈自动化的。尽管自动化的益处很多，但未能专一于集成意味着自动化工作停滞不前或打算的齐全失败。 1、自定义代码泥潭企业将越来越多的投资用于自动化工具，例如 Terraform、Ansible、VMware vRealize 和 Kubernetes，以优化配置其混合云基础架构。但每个自动化工具都须要与底层平安、备份和网络端点解决方案集成。因为这些解决方案通常来自多个供应商——Solarwinds 的 IP 地址治理 (IPAM)、Microsoft Active Directory、Bluecat 的 DNS 等等——与自动化工具和端点的集成通常波及自定义编码。许多云治理平台 (CMP) 的确为选定的工具提供了预构建的集成，但这些集成通常很浅，并且只有基本功能。例如，每个提供者都有一个开箱即用的命名选项。然而命名是一项简单的工作，一个通用的插件无奈充沛解决它。因而，为了适应特定环境或用例，企业团队最终仍必须应用自定义代码来裁减插件。自定义编码会耗费大量工夫、金钱和资源。通常，企业会破费巨额资金将流程外包，或者更蹩脚的是，让企业本人的 IT 人员编写和保护数千行代码来集成本人的自动化工具。 Standish Group的钻研表明，52% 的自定义编码我的项目最终的老本至多是其最后估算的 189%，而 19% 的自定义编码我的项目从未最终实现。抛开老本不谈，自定义编码会减少复杂性并使治理复杂化，从而导致企业变得不那么麻利并随着工夫的推移积攒技术债权。无论企业团队一开始编写了多少自定义代码，都必须一直更改和更新，以放弃互操作性、安全性和合规性。企业还必须批改代码以适应新的集成并在将来采纳更多尖端技术，这些改良是永无止境的。例如，假如企业想要集成人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 工具来对其 IT 零碎进行剖析、报告或性能治理。这些工具将如何从自定义编码的工作流程中提取数据？AI 不能利用于自定义编写且在业务逻辑中具备独特性的语言。企业不能通过 API 发送专有的自定义代码。IT团队将不得不手动查看数千行代码来确定它是什么、为什么存在以及它背地的业务逻辑。这种担心远非学术上的，许多企业当初正在从 vRealize Automation 7 迁徙到vRA 8。那么他们必须为 vRA 7 构建多少自定义代码？这些公司当初面临着迁徙所有集成的艰巨工作。如果这些公司也投资了 Terraform、Kubernetes 和 Ansible，那么他们的麻烦就会成倍增加。 2、还有其余抉择吗？只管自定义编码既繁琐又低廉，但大多数企业依然认为它是不错的抉择。最佳编排须要弱小的自动化。没有它，混合云部署将无奈满足数字化转型的需要，使公司处于竞争劣势。自定义编码的代替计划是应用繁多的成熟供应商和他们提供的本机工具，这些工具都具备内置集成性能。这仿佛是最平安的抉择，但这种办法有很大的毛病。开箱即用集成的局限性很快就成为一个问题，因为这些集成是无意构建为通用的。如果它们不能提供满足企业所需的性能，那么企业将会面对被动的场面。原生工具不仅限度了企业的集成选项，而且会使企业难以更换不能满足其业务需要的供应商。然而承当低廉、永无止境的自定义编码累赘是不可取的，而且越来越不切实际。企业还有一个更好的抉择，它将极大地扭转当今的云管理模式。 3、自动化中间件：发明无痛苦集成的将来 ...

关于云计算:透析阿里云视频云低代码音视频工厂之能量引擎vPaaS视频原生应用开发平台

简介：撑持15分钟上线高品质专属音视频平台为满足企业用户极速搭建高品质专属音视频业务的需要，阿里云视频云的“低代码音视频工厂”应运而生，但极速而高品质的平台搭建诉求，须要用全新的开发方式能力真正实现，而全新的开发方式背地蕴藏着弱小的能量引擎，这便是“vPaaS视频原生利用开发平台”。什么撑持15分钟上线高品质音视频平台？— vPaaS强调极速下的“高品质”疾速搭建、开箱即用的音视频利用开发产品先例已有，但真正实现“全能力、定制化、高牢靠、多场景”的高品质专属音视频业务平台，vPaaS当属行业之先。近日，阿里云视频云正式公布了“vPaaS低代码音视频工厂”,彻底突破了行业对音视频开发的繁冗零碎和技术壁垒，真正为客户打造了音视频利用开发的最短门路。企业用户通过3步集成，10行代码，最快15分钟即可搭建实现一个场景功能丰富、高灵便可定制、高牢靠高并发的专属高品质音视频业务平台。相比传统的音视频业务平台搭建，企业用户以往须要进行独自原子能力的接入，每个能力的集成工夫均以月计算，且须要大量研发人员投入。“vPaaS低代码音视频工厂”把平台搭建所需工夫从月级降至天级，研发工夫和人员投入也节俭90%以上。低代码音视频工厂可能突破传统音视频开发沉积多年的技术壁垒，源于产品底层的弱小引擎——vPaaS视频原生利用开发平台。该技术底座交融MXDP多重体验开发技术、云原生服务、智能算法，并以此打造凋谢的音视频开发者生态，可实现云端一体、极致弹性，让音视频领有多端统一的体验性。这样的技术平台能力，为企业用户的音视频利用开发，提供更低的接入门槛、更易拓展的能力、更高的灵便度、更多的新场景拓延，从而实现更低的综合老本，更极速的搭建效率、更高的平台品质。 vPaaS视频原生利用开发平台是？—它“全新定义”音视频利用开发vPaaS整体产品的外围逻辑，是1个底座+N个场景，即一个视频原生利用开发平台+N个音视频业务场景，业务层形成电商直播、在线课堂、企业培训、娱乐社交、短视频等泛滥场景状态的产品全景。作为低代码音视频工厂的弱小底座，vPaaS视频原生利用开发平台是翻新而前瞻的。 2 二维码.jpg 针对音视频利用，vPaaS全新定义了开发方式，构建1个技术底座+N个业务场景的大全景，并可在继续翻新过程中，不断丰富技术底座的厚度和业务场景的广度，从而为企业音视频平台的产品层和技术层塑造有限空间，而这个技术底座施展着极其重大的引擎作用。从技术角度，阿里云视频云给vPaaS视频原生利用开发平台的定义是：云原生的、围绕多重体验技术构建的、具备残缺开发生态的音视频利用开发平台，具备云端一体、极致弹性个性的、领有跨核心和跨平台统一体验性的音视频利用开发平台。这是云端一体化的平台架构，云指的是云端的平台服务，端是指客户端的内核和客户端封装的API，两头通过长链接把云和端连贯在一起。平台服务层蕴含业务服务、音视频媒体服务、根底长链接服务、场景应用服务、样板间服务托管平台，具备多核心和弹性伸缩能力来保障服务稳固。客户端的内核是跨终端、跨平台的实现，一套代码，API多端统一，保障各端的对立接入体验，同时，客户端向上会适配各种各样的支流开发框架。围绕这个架构，平台会一直向前做前瞻性的技术演进，并通过与客户的共创，摸索新场景、新能力，一直将新技术产品化后输送给更多的企业用户。 vPaaS蕴藏的技术势能？—它透析音视频平台的“将来演进力”vPaaS视频原生利用开发平台是凋谢的、延展的、深厚的，同时，联合音视频业务的多端多重体验性需要，阿里云视频云在四个方向做平台的技术演进发力：多重体验低代码开发、云原生托管、AI算法场景化、音视频利用工厂。首先，是多重体验低代码开发平台。多重体验的含意是音视频须要在多端的体验上，令使用者的听、看、交互、互动都可能保持一致。简略来说，保障全端、全平台的体验统一，从而叫做多重体验。而多重体验低代码开发的重点在于多重体验技术和低代码开发技术的交融实现。多重体验技术为vPaaS视频原生利用提供跨平台、跨终端统一的体验，因而平台会继续构建各终端能力，包含web网页利用、挪动端、智能设施、乃至更多的VR/AR终端，对这样的多重设施、多平台，打造体验统一的RoomEngine SDK。在多重体验技术根底上，再通过低代码技术来升高开发门槛。首先是产品开明配置，vPaaS通过多产品联动开明，对立控制台、简化繁琐的配置。如果客户是在同一场景中应用多个云产品的状况下，可大幅缩小开明和配置的步骤，从原来的很难实现到几分钟实现。开明配置实现后，通过vPaaS提供的场景样板间产品，10行代码集成即可取得残缺的视频利用体验。把集成的工夫由原来的一周或者一个月，升高到10余分钟。场景样板间产品是vPaaS提供端到端的、带UI的规范样板实现，在规范实现上也提供了丰盛的扩大开发API，实现开发和业务连贯。将来在多重体验低代码技术上会持续演进，以提供更丰盛的场景样板间，以实现降本提效下的高品质平台搭建。进而，这是云原生视频利用平台。客户在低代码音视频工厂，能够抉择组装配置好的场景样板间，其背地的服务其实曾经部署到云原生的集群上，从而进行场景样板间服务的全生命周期托管。对客户而言，所提供的产品是成型的UI的产品，带有SDK并且可能集成到客户本身的APP中，这个SDK背地所有的组装和接入服务，通过场景样板间的服务，在客户组装过程中曾经部署到样板间的云原生平台上，保障端和云齐全符合，并且晦涩的跑通。同时，控制台可视化的性能组装、配置保护，实现最繁难的代码接入、动静组装、配置一体化SDK、微利用/模组化的服务扩大，这都是低代码开发的重要价值。基于阿里云的云原生技术，低代码音视频工厂能够做到服务的一键部署，服务能力的可扩大、可灰度，以及可视化的服务治理和齐备的服务监控。这蕴含云原生技术的全流程保障，成熟的容器产品和运维技术；同时，领有利用部署、资源隔离、监控报警、弹性扩容的特点，可能升高将来音视频业务服务的经营老本，这就是产品的云原生音视频利用平台。再者，这是音视频场景的AI智能底座，是全媒体AI智能平台。当平台具备云端一体的架构之后，能够把生态内其余各种各样的算法能力、加强能力，都对立集成到客户端的底座上，也能把云端的集成算法集成在服务里，通过云和端全链路加持，晋升音视频利用的全链路体验。此前，很多算法的集成都须要客户本人实现，但在明天，低代码音视频工厂能够把所有的算法进行产品化封装，整合为开箱即用的能力提供给客户。举个例子：不管电商直播还是在线课堂，智能助理这个性能能够在端上和服务侧同时提供智能算法，还能够让智能助理主动帮忙客户做问题答复、聊天弹幕管控，还有实时语音交互，比方直播时让智能助理翻页PPT，它都能够智能化的实现。最初，这也是一个宏大的音视频场景的利用工厂。音视频场景利用工厂是阿里云在云端利用最佳实际积淀出的利用基层底座。为什么这么讲？在云端一体的云原生利用引擎加持下，平台能够帮忙客户有能力构建利用基础设施，搭建残缺的云端一体技术底座，而且可能成为没有研发能力、利用得最优良的底座。以长连贯的根底打造为例，在利用工厂上可能凋谢出业务长连贯的API，让业务数据也能在长连贯上进行流转，同时提供高效的音视频媒体连贯，以供稳固传输音视频数据。在利用开发中，须要思考客户端与服务端的RPC调用技术计划，当客户的技术研发人力无限的时候，往往都会采纳简略的技术计划，比方应用最简略的http/https调用。vPaaS平台提供了阿里云云端一体最佳实际的长连贯技术，基于vPaaS平台的利用，能够使平台SDK凋谢长连贯的RPC接口，进行RPC调用，比一般的http/https形式更稳固、也能实现出更好体验的产品。将来，阿里云视频云会将利用开发构建、灰度管制、数据稳定性保障等等，都在该平台上实现，为客户提供音视频利用的全新开发方式。作为低代码音视频工厂的能量引擎，“vPaaS视频原生利用开发平台”给音视频业务疾速搭建带来五大劣势：低接入门槛、强拓展能力、高灵便可定制、高牢靠高并发、多场景反对，这些劣势可能助力企业用户以最低的综合老本，极速构建专属的高品质音视频业务平台。原文链接本文为阿里云原创内容，未经容许不得转载。

关于云计算:企业在2022-年应避免这-6-大云成本优化问题

在企业倒退过程中，寰球大量工程团队会将工夫和精力投入到云优化上，但钻研表明大多数企业无奈跟上飙升的云老本。产生这种状况的起因有很多，如果企业不制订解决方案，这种状况还会持续产生。起因包含低成本的可见性、辣手的云定价以及确定将来需要的问题。因为这些火烧眉毛的问题，企业会节约云资源、工夫和金钱。在本文中，咱们将介绍：为什么云老本优化势在必行？2022 年要解决的 6 个顶级云老本优化问题1、为什么云老本优化如此具备挑战性？公共云的按应用付费模式给工程团队带来了自在，但事实证明这种自在是比拟低廉的。钻研表明，大多数企业难以应答一直上涨的云老本。传统的公共云收入均匀超出预算 24%。这种状况依然产生的起因有很多。这些通常归结为低成本可见性、简单的云定价以及预测将来需要的问题。所有这些问题都可能会影响企业的业务收入的金额。云提供商曾经理解到这一点，他们也无奈提供帮忙。对于大多数企业来说，解码云账单可能会让人手足无措。这可能会让一些工程团队望而生畏，但抉择疏忽云账单并不能真正解决问题。 2、2022 年要解决的 6 大云老本优化问题 1）被预订和储蓄打算所吸引思考升高云老本的第一个解决方案是为企业团队以后应用的服务领取更少的费用。与按需定价模式相比，企业会抉择储蓄打算或预订，因为它们具备较大的折扣。事后领取可预测的云账单的确令人感到高兴。然而，企业团队会发现并没有解决问题，企业只是失去了折扣而已，这里有什么问题？上面一起理解 Pinterest 升高云老本的故事，Pinterest 已提前为 AWS 服务领取了 1.7 亿美元，但仍需额定领取 2000 万美元购买额定资源。这超过了 10%。Pinterest 可能不介意这种规模的额定老本，但守业公司可能会被这些额定的老本所捣毁。要害是，Pinterest 的故事让咱们明确，预测企业在 1 到 3 年内须要多少容量是很艰难的。长期致力于繁多提供商，没有灵活性，企业的业务会被锁定，并且企业可能须要为一直变动的业务需要付出昂扬的代价。如何应答储蓄打算？最好的解决方案是尽可能防止储蓄打算。尽量不要提前购买资源，同时思考解决云收入的不同抉择，包含：主动定量调整大小资源调度装箱2）屈服于适度配置的陷阱当企业抉择的资源大于运行工作负载所需的资源时，就会产生适度配置。这能够使团队取得一种平安心态，因为没有团队心愿在要害我的项目的中途呈现中断。在某些企业中，团队习惯于领有比“备份”所需的更多资源。只管在性能方面这个选项对工程师来说是完满的，但它会减少云节约，从而对企业的经营老本造成侵害。适度配置有什么问题？最简略的答案是，适度配置会导致云资源节约和不必要的开销，这些开销很快就会达到顶点。在企业的团队中激励适度配置在将来会导致蹩脚的后果。如果团队习惯于取得比工作负载要求更大的实例，则需思考在扩大业务时这是如何工作的。云老本将占企业业务收入的很大一部分。把这笔钱花在一些对企业有长期帮忙的实质性的事件上会更好。例如，对于品牌和营销，以便企业能够将其业务建设一个牢靠的业务起源。如何解决适度配置？典型的办法是花钱购买定制监控和老本治理解决方案。通过调整倡议大小，企业能够帮忙缩小团队对适度配置资源的依赖。然而，企业依然须要手动实现它们。另一种解决方案是自动化。主动调整大小能够抉择最可能满足企业的应用程序要求的实例类型和大小，同时管制老本。当集群须要额定的节点时，人工智能驱动的实例抉择算法会主动抉择驱动最终性能的资源。企业团队无需破费工夫和精力进行分类，因为它是自动化的。因为适度配置嵌套在业务文化中，因而创立老本优化例程以进步性能、可靠性和降低成本至关重要。自动化可能是企业改革的第一个重要步骤。 3）受到未应用的云资源的影响企业团队很容易忘记为我的项目创立的实例。大多数团队都在致力解决没有工作但仍在持续减少老本的未应用资源。Adobe就曾犯过此类谬误，他们每天在 Azure 的计划外费用高达8万美元。这些是企业无奈接受的谬误类型。这个问题特地实用于同时产生各种事件、不足资源可见性的大型企业。在 IT 团队的畛域之外的额定老本可能占企业所有 IT 开销的 40%。此外，统计数据显示，影子云的使用量能够达到已知云使用量的 10 倍。未应用的云资源有什么问题？未应用和未治理的云资源会减少老本，导致简单的可持续性后果。数据中心应用大量电力和硬件，次要影响企业的碳脚印。因而，缩小云节约对于缩小不必要的收入和相干的碳脚印十分重要。 4）解决需要降落和顶峰的效率低下 ...