周末和老婆一起包了顿饺子，“老公，我去买瓶醋，你把饺子先煮一下吧”。我笨手笨脚准备半天，还没煮完，老婆就回来了。我看着这一锅饺子问道：“老婆，你说这 饭店是怎么煮饺子的啊？ 每个人口味不一样，饭量也都不一样啊，想想都头疼！”
例如我的虚拟机虚拟出50g的硬盘，实际上我的本机的磁盘空间只用了5g。其余的都是虚拟出来的。
非常感谢允许我在这儿跟大家说话，而且用我的语言在你的国家去说话，非常感谢翻译，整个活动我们现在有的活动是移动合作伙伴关系，还有ONF整个推广的活动，开放式的平台，这是把中国还有海外搭建了一个桥梁。整个世界其他的一些部分能够搭建起来，连接起来，确保我们能够理解现在在中国发生了什么事情。同时很多事情我们加入了进来。也在中国的内部我们做的事情，也为人所知，而且很多的一些国家，现在做更多的SDNFV的工作，比中国做的更多。所以非常高兴能够来到这儿庆祝，不管是正式的还是非正式的方式庆祝大家一起取得的成果还有今天做的事
大家好！我是阿里云容器服务团队的冬岛，2016 年阿里巴巴开始全面容器化，我负责双十一链路应用的容器化 CAAS 平台。承担双十一应用的扩容、缩容、升级以及灰度发布等所有和容器相关的平台支撑。2017 年开始基于 Kubernetes 在公有云上做相关的产品，直到今天在做 Knative。本次分享分为四部分：
我自己手上拿一了份英文版的PPT，我们现在程序进行有点晚了，想我讲10分钟的请举手？20分钟的请举手。好，大家都要20分钟，我就讲20分钟好了。大家好，我叫Colin Dixon。我是OpenDaylight技术委员会主席。也就是说我要复杂我们所有的技术的发展，我是没有什么权利来说的，我只是做技术的，如果大家有兴趣的话我们之后再来谈一谈，我们看一下我们今天会聊到4个问题，我可能会要简单的跳跃一些问题，我将会谈到开源的概述以及OpenDaylight的现状，我主要会谈到其中一篇论文。我觉得网络不仅仅关于SDN
一：为何选择云计算/云计算之前遇到的问题 一、有效解决硬件单点故障问题 单点故障是指某个硬件的故障造成网站某个服务的中断。要真正解决这个问题，需要为每个硬件准备冗余，这不仅大大增加了硬件购置成本，而且部署与维护成本也不容小视。 而云计算平台是基于服务器集群，从设计之初就考虑了单点故障问题，并在建设时有效地解决了这个问题。如果一家云服务商出现单点故障问题，就如同存在银行的钱丢了。 二、按需增/减硬件资源 自己托管服务器，增/减硬件一直是头疼的问题。 1. 增加服务器的时候，购买服务器需要时间，而且这
有老铁问我，买电脑thinkpad还是mac，我强烈用建议使用mac，安装个docker环境，随时安装各种的容器，方便自己用，自己写写shell，美滋滋比windows10，老更新开心多了，100g的C盘过几天就没了。
导读：在数字化革命和AI赋能的大背景下，推荐场景逻辑越来越复杂，推荐细分场景越来越丰富，对业务迭代和效果优化的效率有了更高的要求。推荐系统业务和技术在传统架构支撑下自然堆砌，变得越来越臃肿，开发维护困难，推荐系统在应用架构上正面临新的挑战。本文就第四范式在智能推荐系统架构方面的探索实践，聊一聊在应用架构治理方面提升推荐服务开发维护效率，增强系统灵活性和扩展性的新探索。重点探讨在开发推荐系统乃至智能系统领域时遇到的问题，解决方法及未来的发展趋势。
原作者 William Belk 编译 CDA 编译团队 本文为 CDA 数据分析师原创作品，转载需授权 2017 年哪些开源项目值得关注？让我们来看看 2017 年的 6 大热门开源项目。以下列表显示了开放源码社区在过去十年的发展程度。这里所有提及的项目（Lab41除外）均于 2014 年之后发布，而且每个项目都已在各自的社区中发挥重要作用。 TensorFlow Google 的 TensorFlow 于 2015 年发布，是一个可扩展的神经元机器学习库。使用TensorFlow，我们可以通过构建管
1. Docker作为一定意义上早期容器技术的代名词，对于Linux容器，对于kubernetes的普及都起到了重要的作用，如果仅仅把docker当作一个容器运行时、镜像构建管理、本地开发测试容器工具套件的使用功能上来说（而且实际上，绝大部分开发者目前也就是这么干的），跟kubernetes做编排在功能上是相辅相成的，Docker负责制作相关的软件构建并将其运行起来，Kubernetes用来控制如何运行这些容器。
云函数 (Serverless Cloud Function，SCF ）或称为函数即服务 （Function as a Service）。Serverless 是典型且完全的云原生的架构、产品或应用。云函数是现有计算资源的最小单位，具有完全自动、一键部署、高度可扩展等特点，是轻量级服务部署非常好的选择。
2006年8月9日，当时的谷歌首席执行官埃里克·施密特（Eric Schmidt）在搜索引擎大会（SES San Jose 2006）上，首次提出了“云计算”（Cloud Computing）的概念。
2021 年，Netflix 会将大部分的工作负载从 Reloaded 转移到 Cosmos 平台。Cosmos 是一个计算平台，它将微服务的最佳特性与异步工作流以及 Serverless 结合在一起。
集成是微服务相关技术中最重要的一个。做得好的话，你的微服务可以保持自治性，你也可以独立地修改和发布它们；但做得不好的话会带来灾难 ---- 4.1 寻找理想的集成技术 4.1.1 避免破坏性修改 如果一个微服务在一个响应中添加了一个字段，那么已有的消费方不应该受到影响 4.1.2 保证API的技术无关性 保证微服务之间通信方式的技术无关性是非常重要的 4.1.3 使你的服务易于消费方使用 消费方应该可以使用任何技术来实现，从另一方面来说，提供一个客户端库也可以简化消费方的使用 让我们考虑一下，如何让消费方
微服务是一把双刃剑，在让我们提升开发效率的同时，也会让运维难度加大，尤其是 Serverless，其微服务器的粒度更小，随着数量的增长，缺乏配套设施的架构会变得一发不可收拾，而治理和运维的难度也随之呈现级数性增长。本次分享主要讨论如何对 Serverless 进行更有效的服务治理。本文由 MegaEase 创始人、腾讯云 TVP 陈皓在 Techo TVP 开发者峰会 ServerlessDays China 2021 上的演讲《Serverless 的服务治理》整理而成，向大家分享，本次分享完整视频请见文末。
| 导语 自从容器技术大热后，编排这个词也被大家日日所见。到底什么是编排？它跟K8S到底有什么关系？这篇文章我们来一起讨论研究下。
IT 就像是个巴别塔，建的人多了，讲不清楚的概念也多了。于是，天天挂在嘴边的概念，不同人却能讲出不同的说法。结果就是侃侃而谈了半天，发现是鸡同鸭讲。本文就讲一个词——服务。
日渐成熟的数字技术和网络技术，让人类可以对世界上的一切信息都进行采集、传输、存储，这些由0和1组成的，大量、在线、可随时调用的信息就是大数据。而对这些大数据用不同的工具和算法进行计算统计、归类加工，挖掘出其中的规律、结论，并用以指导人类的活动，就是大数据的应用。 一句话，大数据的应用这将彻底改变人类的生存方式。 传媒本身就是用来进行传播信息的，它的采集、存储早已实现了数字化，它本身就已经是大数据，所以，理所当然的会受到这场信息革命的冲击，以至于重新构架、沉淀出新的产业业态。今天我们就来探讨大数据环境下的视
其实，严格说来，容器编排Kubernetes，简称K8S，是CNCF（云原生计算基金会）的最核心的项目。几乎其它所有技术都是建立在K8S基础之上，丰富与扩展K8S的能力。
众所周知，Kubernetes 是一个容器编排平台，它有非常丰富的原始的 API 来支持容器编排，但是对于用户来说更加关心的是一个应用的编排，包含多容器和服务的组合，管理它们之间的依赖关系，以及如何管理存储。
译自 The Pillars of Platform Engineering: Part 5 — Orchestration 。
腾讯游戏经过十多年的高速增长，目前覆盖了全球数亿玩家，诞生了全球首个“亿”级日活手游，后台运行着数十万台服务器。
关注 TencentServerless 公众号，回复「PPT」，即可领取本届大会演讲 PPT。 微服务是一把双刃剑，在让我们提升开发效率的同时，也会让运维难度加大，尤其是 Serverless，其微服务器的粒度更小，随着数量的增长，缺乏配套设施的架构会变得一发不可收拾，而治理和运维的难度也随之呈现级数性增长。本次分享主要讨论如何对 Serverless 进行更有效的服务治理。本文由 MegaEase 创始人、腾讯云 TVP 陈皓在 Techo TVP 开发者峰会 ServerlessDays China
本文将重点介绍Docker容器编排模式中的Sidecar、Ambassador等常见模式，探讨它们在容器编排中的应用。通过从社区角度、市场角度、领域角度、资源角度、生态角度、层面角度和技术领域应用等多个角度进行分析，帮助读者深入了解这些容器编排模式的原理和使用场景。
随着容器技术的普及，Docker 编排工具成为管理容器化应用的重要工具。本文将重点比较三种主流的 Docker 编排工具：Kubernetes、Docker Swarm 和 Mesos。通过从社区角度、市场角度、领域、层面和技术领域应用等多个角度的分析，帮助读者全面了解这些工具的特点、优势和适用场景，以便选择最适合自己的容器编排解决方案。
云原生和容器编排是两个不同的概念，但它们之间有着密切的联系。下面将分别介绍这两个概念，并探讨它们之间的关系。
在云计算的早期，我们曾花费大量时间教客户关于云是什么，如何使用它，为什么它是好的，更重要的是，云不是什么。
容器技术诞生后，成为云计算领域的绝对主角，但容器本身价值并不大，任何互联网领域都涉及到部署，容器编排才重要。创造docker 的dotCloud 的公司并没有获取到云计算领域的红利，虽然之后也推出的自家的 docker swarm 应用于容器编排，相比设计理念更为先进的 kubernetes，存在更多的问题，事实上 k8s 已经成为容器编排领域的领头羊。几乎所有的互联网公司，云计算公司都使用 k8s 用于容器编排。
云上运维，那就是和云上资源和产品打交道，无疑会涉及到一系列的资源部署。比如简单地使用一台云服务器，就需要运维人员依次创建 VPC、VSwitch、安全组和云服务器实例，如果想创建一个集群，那还要进一步创建负载均衡、数据库和多个云服务器实例。
前面讲了一些关于自动扩展的理论知识，但如何实现自动扩展，并不是三言两语就能够说得清楚的。特别是为了实现前面提到的那些自动扩展的模式及策略，在操作系统级别方面会需要大量的执行脚本。在自动扩展方面，SpringCloud框架也并没有给出确切的答案。
kubectl 是操作k8s集群的命令行工具，安装在k8s的master节点，kubectl 通过与 apiserver 交互，将用户输入转化为api server能够识别的信息，可以实现对k8s集群中各种资源的增删改查。
本次分享主要是三个部分，第一部分就是动机，为什么需要引入云原生，第二个部分就是我们的云原生的一个实践架构是什么样的，最后是编排能力是什么。
近年来，企业在实践数字化转型升级的过程中遇到了很多困难和挑战，如何提升企业IT效能，将IT投入快速转化为业务价值，已成为目前数字化浪潮中面临的最大问题。
pod及service等各种K8S资源文件，其中字段及取值非常多，仅凭手工输入繁琐且效率低下，可以能过在IDEA中安装K8S插件来快速编写资源文件。
PaaS平台型IT运维和运维模式是指：将通用的运维能力与具体的运维场景解耦合，将能够复用的，具备独立功能的通用能力纳入PaaS体系，并在PaaS体系基础之上针对多种多样的运维场景构建对应的运维工具APP。
NFV自动化和NFV编排具有重叠和相互关联的功能，这对于部署虚拟网络服务至关重要。自动化和编排是关键的管理、自动化和编排功能（MANO）的一部分，缺乏MANO标准阻碍了领先服务提供商部署网络功能虚拟化
编排能不能被视为交付和配置管理方案的替代品是值得商榷的，在云原生应用程序的前提下尤为明显。我们可以从各个角度来看这个问题：与数据中心解决方案进行比较，区分基础设施（云端和云外）与容器（主要关注云）的编
最近在对监控告警系统的架构设计进行调研。今天中午做饭的时候，突然有个脑洞：为什么告警系统在展示时——不论是实时告警还是历史告警——不能在每条告警后面加一个按钮，叫「一键Google」呢。
最近 IT 行业有很多围绕云编排的议论，而且许多人想知道云编排到底是怎么回事。本文将探索云编排的概念，以及它将如何融入云计算的大发展趋势中。我将分析各种编排工具并介绍它们之间的区别，使您能够更好地了解有哪些可用的选择。
关于在裸金属上运行Kubernetes与在虚拟机上运行Kubernetes的争论往往过于简单化。虚拟机的相对易管理性和裸金属的性能优势，这不仅仅是一种折衷。
针对大规模云边协同的容器集群，为了解决云边资源协同优化与服务质量保障的相关挑战，PPIO边缘云首席科学家王晓飞（天津大学教授，国家级青年人才）和PPIO边缘云联合创始人王闻宇（原PPTV联合创始人）陆续合作提出了两套云边资源优化框架，“KaiS”和“EdgeMatrix”，解决了资源调度、服务编排与请求指派的联合优化问题，并在真实数据集和场景展开了测试，成果收录至IEEE INFOCOM2021与2022（CCF-A网络领域顶会，录取率19%）
ASW 应用与服务编排工作流是腾讯云服务的编排工具，用户可以将多个云服务编排到业务场景相关的应用程序中，可以通过 ASW 工作流编排分布式任务，管理执行任务的顺序、错误处理、重试逻辑和状态，从而显著减轻团队的研发负担。 通过 ASW Map 并发能力编排调用云函数，完成批量数据的处理，并将结果写回存储，提供开箱即用、灵活便捷、高弹性高可用的数据处理系统模型。尤其适合证券交易数据统计，电商系统商品订单数据分析，微博热点分析等大数据分析场景。本文为您介绍如何使用 ASW 编排云函数，快速搭建一个高可用的数据
作者 | Rajesh Bhojwani 译者 | 明知山 策划 | 褚杏娟 几十年来，应用程序一直使用单体架构构建。现在，许多应用程序正在转向微服务架构。微服务架构为我们提供了更快的开发速度、可伸缩性、可靠性，以及使用最佳技术栈开发每个组件的灵活性，等等。微服务架构依赖独立部署的微服务，每个微服务都有自己的业务逻辑和数据库，它们由特定的领域上下文组成。每个服务的测试、增强和伸缩都独立于其他微服务。 然而，微服务架构也有其自身的挑战和复杂性。为了解决最常见的挑战和问题，已经发展出了一些设计模式。在本
运维在当代企业的IT管理中处于非常重要的位置，下至机房环境、服务器和网络等硬件，上至业务应用，都需要运维参与管理维护。运维人员通过正确的流程、工具和团队组织，确保对应的IT资源始终处于可用状态，或者短暂宕机后能够快速修复故障，又或者新的IT资源和应用能够快速安全上线，满足企业的业务和发展的需求。
无论是互联网应用或者企业级应用，都充斥着大量的批处理任务。我们常常需要一些任务调度系统来帮助解决问题。随着微服务化架构的逐步演进，单体架构逐渐演变为分布式、微服务架构。在此背景下，很多原先的任务调度平台已经不能满足业务系统的需求，于是出现了一些基于分布式的任务调度平台。
网络功能虚拟化（NFV）提供了一种设计、部署和管理网络服务的全新方式，NFV将网络功能如网络地址转换（NAT）、防火墙、入侵检测、域名服务和缓存等功能从专有硬件中分离出来，并通过软件加以实现。NFV能够整合和交付完全虚拟化基础设施所需的网络组建，包括虚拟服务器、存储等。 NFV具备以下优势： ☘降低CAPEX：减少企业对专有硬件的需求，并且提供了按需付费的模式 ☘降低OPEX：简化网络服务的推出和管理 ☘加快服务投入市场的时间：减少部署新服务的时间，能够有效应对不断变化的业务需求，抓住市场机遇提高投资回报
作者 | 中国工商银行金融科技研究院云计算实验室 工商银行早在 2018 年便启动了 Serverless 技术的研究，通过将业界主流 Serverless 技术栈与行内“云计算 + 分布式”体系融合，建设了具备极致弹性伸缩能力的全托管 Serverless 平台，并在 AI 模型、批量任务、接口聚合等多个场景落地，有效提升了云上资源利用率和业务迭代效率。我们在这篇文章里分享了工商银行 Serverless 实践至今的经过、效果和经验，希望对大家有所帮助。 1 Serverless 的发展历程和业界现状
服务治理（SOA governance），按照Anne Thomas Manes的定义是：企业为了确保事情顺利完成而实施的过程，包括最佳实践、架构原则、治理规程、规律以及其他决定性的因素。服务治理指的是针对SOA的建设和实施的过程。当然现在也适用于微服务的建设和实施过程。
Kubernetes 已经成为容器编排领域的王者，它是基于容器的集群编排引擎，具备扩展集群、滚动升级回滚、弹性伸缩、自动治愈、服务发现等多种特性能力。
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