阿里云-云原生十大經(jīng)典案例解讀

040203043005360642075008560969694茶百道茶百道成立于2008年，起初，茶百道堅(jiān)持上，存在不小的局限性，例如在運(yùn)維復(fù)雜度、穩(wěn)定性、成本控制等方6茶百道道標(biāo)準(zhǔn)流程。8茶百道適當(dāng)?shù)牟蓸硬呗允墙鉀Q鏈路追蹤工具成本與性能的重要手段。在茶百道的龐大微服務(wù)應(yīng)用本身的性能帶來(lái)一定影響。但開(kāi)源工具在設(shè)定采樣策略的情況下，又會(huì)影成的結(jié)果就是運(yùn)維團(tuán)隊(duì)疲于應(yīng)付五花八門(mén)且數(shù)量龐大的告警信息，非常容易遺漏真正用于性能問(wèn)題，用戶(hù)能夠快速找到性能瓶頸點(diǎn)或故障源。但實(shí)際生產(chǎn)環(huán)境中的很多疑難雜癥，9行業(yè)務(wù)驗(yàn)證及壓測(cè)。為了保證平滑過(guò)度，此時(shí)只遷移系統(tǒng)的接入層和應(yīng)用層，數(shù)據(jù)層和中間生產(chǎn)系統(tǒng)的切換是一個(gè)復(fù)雜的過(guò)程，需要考AR設(shè)備在使用時(shí)，根據(jù)定位服務(wù)，錨定在場(chǎng)景中的位置，根據(jù)位置的不同會(huì)顯示闊的想象空間深深震撼了Rokid創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)。后面雖然因?yàn)槭褂玫膱?chǎng)景和高額的價(jià)格原因，01ECI資源的申請(qǐng)和釋放都依靠使用人員主動(dòng)操作，有時(shí)在使用完畢后會(huì)忘記及時(shí)釋需要一個(gè)系統(tǒng)維持任務(wù)的調(diào)用關(guān)系，在上一個(gè)步驟完成后，拉起下一個(gè)步驟的任務(wù)03在運(yùn)行過(guò)程中，會(huì)存在異常情況，排查下來(lái)，有時(shí)是因?yàn)樯暾?qǐng)的計(jì)算資源規(guī)格過(guò)小導(dǎo)致計(jì)算負(fù)載較高，有時(shí)是存儲(chǔ)異?；虼鎯?chǔ)空間寫(xiě)滿(mǎn)，還有些情況是程序本身性能瓶頸。對(duì)于程序的整體監(jiān)控缺乏，使得出現(xiàn)問(wèn)題時(shí)不能第一時(shí)間發(fā)現(xiàn)，發(fā)現(xiàn)有異常Prometheus，Grafana等組件品，以求徹底的解決使用過(guò)程中的痛點(diǎn)問(wèn)題。此時(shí)，Serverless架構(gòu)的函數(shù)計(jì)算出現(xiàn)在了設(shè)施，只需編寫(xiě)并上傳代碼或鏡像。函數(shù)計(jì)算會(huì)準(zhǔn)備好計(jì)算資維護(hù)調(diào)度，負(fù)載，重試，異步回調(diào)等組件，提供了開(kāi)箱即用，Serverless能力。函數(shù)計(jì)算GPU架構(gòu)如下：）～Serverless理念的函數(shù)計(jì)算確實(shí)給Rokid帶了很多的便利，在高峰期資源的擴(kuò)展性和成本經(jīng)過(guò)展陳展覽項(xiàng)目的實(shí)踐，Rokid相信以函數(shù)計(jì)算為代表的Serverless一定是云計(jì)算的未來(lái)，通過(guò)Serverless，云計(jì)算的使用者不再需要關(guān)注底層的Iaas層運(yùn)維和調(diào)度，在保證成正在大規(guī)模嘗試函數(shù)計(jì)算，Rokid相信以函數(shù)計(jì)算為代表的Serverless架構(gòu)也一定會(huì)在越為了保障好極氪汽車(chē)業(yè)務(wù)的快速發(fā)展和用戶(hù)體驗(yàn)，技云原生浪潮下，Serverless因其全托管免運(yùn)維、成本降低和彈性伸縮等特性正逐步在引領(lǐng)下一代的應(yīng)用架構(gòu)。極數(shù)BI業(yè)務(wù)從立項(xiàng)之初就確定了Serverless化的方向，并基于阿里如何覆蓋和收斂從基礎(chǔ)設(shè)施到業(yè)務(wù)應(yīng)用監(jiān)控的全鏈路告警事件從前臺(tái)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、用戶(hù)體驗(yàn)，到后臺(tái)應(yīng)用服務(wù)性能，再到云服務(wù)及基礎(chǔ)資源，即系統(tǒng)資源層、云服務(wù)應(yīng)用層、業(yè)務(wù)監(jiān)控層，雖然針對(duì)不同的服務(wù)模塊都有對(duì)應(yīng)監(jiān)控，構(gòu)建了相對(duì)完善的指標(biāo)監(jiān)控體系，但由于微服務(wù)化后的服務(wù)模塊眾多、依賴(lài)復(fù)雜，很有可能因?yàn)槟硞€(gè)組件的異?；虿豢捎脤?dǎo)致整條鏈路產(chǎn)生大量冗余告警，形成告警風(fēng)暴，從而造成運(yùn)維團(tuán)隊(duì)疲于應(yīng)付海量告警信息，并且非常容易遺漏真正用于故障排查的重要消息。因此，針對(duì)海量持續(xù)告警信息，如何進(jìn)行告警合并，在保證不錯(cuò)過(guò)系統(tǒng)資源層、云服務(wù)應(yīng)用層、業(yè)務(wù)監(jiān)控層，為了監(jiān)控這些復(fù)雜的IT環(huán)然而多種監(jiān)控系統(tǒng)的并存帶來(lái)的其中一個(gè)顯著問(wèn)題是告警信息的分散，不同的監(jiān)控系統(tǒng)產(chǎn)生不同的告警信息，通過(guò)不一致的方式通報(bào)給告警處理人，而告警的排查通常需要多個(gè)團(tuán)隊(duì)共同合作進(jìn)行處理，縱橫交錯(cuò)的告警處理增加了人員響應(yīng)的復(fù)雜性和工作量，疲于應(yīng)付的程度往往遠(yuǎn)超業(yè)務(wù)可用率是一套業(yè)務(wù)系統(tǒng)可靠性、維修性和維修保障性的綜合反映。），availability系統(tǒng)出現(xiàn)故障的停機(jī)時(shí)間直接反映了業(yè)務(wù)可用率。如何定義一套適用于極氪自身業(yè)務(wù)的故障等級(jí)定義、應(yīng)急處置流程和故障管理體系將是保障極氪對(duì)外承諾的業(yè)務(wù)可用率的重要支撐手段。通過(guò)建立可以有效降低故障發(fā)生的幾率，縮短故障的MTTR，最終使故障造成的如何查看過(guò)去一段時(shí)間系統(tǒng)發(fā)生了哪些告警，哪類(lèi)告警占比較高；制定了值班機(jī)制，但無(wú)法衡量值班人員告警處理的效率，如何確保值班機(jī)制的執(zhí)行效果；一個(gè)服務(wù)在多個(gè)系統(tǒng)中配置了多個(gè)告警，無(wú)法從服務(wù)的維度來(lái)查看告警的處理效率，查看服務(wù)的SLA；在針對(duì)性的系統(tǒng)優(yōu)化后告警占比是否降低，告警的持續(xù)時(shí)間占比是否得到改善。這些都是在日常運(yùn)維過(guò)程中衡量告警的處理效率和服務(wù)的穩(wěn)定性面臨的典型問(wèn)題。這些其中按照極氪現(xiàn)行推廣的應(yīng)急響應(yīng)機(jī)制，全團(tuán)隊(duì)事件接數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來(lái)描述告警。通過(guò)高度可擴(kuò)展的鍵值對(duì)來(lái)描述告警，這樣就可以非常靈活的對(duì)告警內(nèi)容進(jìn)行擴(kuò)展從而接入不同的數(shù)據(jù)源產(chǎn)生的告警。通過(guò)告警集成的字段映射能力，即可將自定義的告警內(nèi)容中的關(guān)鍵信息告警處理人員需要根據(jù)不同的告警等級(jí)執(zhí)行不同的應(yīng)急處理過(guò)程。按照26極氪一份通知對(duì)象、一套通知策略、一致的告警管理模式，滿(mǎn)足極氪統(tǒng)一的ChatOps是一種集成了聊天和自動(dòng)化工具的協(xié)作方法和文化，旨在提高團(tuán)隊(duì)的協(xié)作效率和可見(jiàn)性。ChatOps的目標(biāo)是提高工作流程的效率和可見(jiàn)性，并促進(jìn)團(tuán)隊(duì)成員之間的協(xié)作和通過(guò)認(rèn)領(lǐng)告警的消息廣播可以讓群成員之間明確的知道當(dāng)前告警是誰(shuí)在有些告警觸發(fā)屬于預(yù)期內(nèi)的行為，且不會(huì)造成業(yè)務(wù)影響，但是又不能直關(guān)注告警后，會(huì)將被關(guān)注告警的狀態(tài)變更以短信的形式推送給關(guān)注人。對(duì)于重大故障的情況下，團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人可以通過(guò)關(guān)注告警的能力實(shí)時(shí)訂閱關(guān)閉告警并在群聊中發(fā)送一個(gè)告警關(guān)閉的通知，被關(guān)閉的告警狀態(tài)會(huì)變大數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)目前正在極數(shù)BI業(yè)務(wù)推廣的數(shù)字化穩(wěn)定性治理機(jī)制最核心的部知將逐步升級(jí)。運(yùn)維團(tuán)隊(duì)和應(yīng)急指揮人員要負(fù)責(zé)統(tǒng)籌收集極氪云原生十大極氪云原生十大ARMS智能管理提供排班管理功能，告警通知可以按照運(yùn)維人員的值班郵件或企微消息的方式發(fā)送至對(duì)應(yīng)的值班人員，而不會(huì)打擾到非值班時(shí)間的運(yùn)維人員。告警值班人員再根據(jù)事件管理標(biāo)準(zhǔn)流程進(jìn)行告警接手和通過(guò)設(shè)置通知策略，可以制定針對(duì)告警事件的匹配規(guī)則。當(dāng)匹配規(guī)則被觸發(fā)時(shí)，系統(tǒng)會(huì)以指定的通知方式向通知對(duì)象發(fā)送告警信息，以提醒通知對(duì)象采取必要的問(wèn)題解決措施。通知策略中可以選擇排班表，匹配到通知策略的事件將會(huì)按照排班表中的人員進(jìn)行告警通報(bào)。為了保障告警的接手率，防止值班人員遺漏告警，還可以在配置重復(fù)通知策略，當(dāng)告另外極氪的事件管理流程規(guī)定告警必須值班人員干預(yù)和接手，哪怕告警已經(jīng)自動(dòng)恢復(fù)。ARMS智能告警提供了告警手動(dòng)恢復(fù)的能力，當(dāng)告警事件在告警集成中設(shè)置的自動(dòng)恢復(fù)時(shí)間內(nèi)都沒(méi)有再觸發(fā)，告警不會(huì)自動(dòng)恢復(fù)，必須人工干預(yù)調(diào)整狀態(tài)。滿(mǎn)足極氪對(duì)值班人員接手率考核和度量的對(duì)于長(zhǎng)期未解決的告警，可以選擇升級(jí)通知來(lái)提醒值班人員及時(shí)解決。在通知策略中添加升級(jí)策略后，系統(tǒng)會(huì)以指定的通知方式向處理人發(fā)送告警信息，以提醒處理人采取必要的問(wèn)題解決措施。極氪的事件管理流程規(guī)定長(zhǎng)期未處置的告警需要進(jìn)行兩層升級(jí)，一層到業(yè)務(wù)部門(mén)主管，再一層到應(yīng)急指揮主管。通過(guò)這種方式也是為了盡可能提高告警接手率，整體業(yè)務(wù)的提升就沒(méi)法落到實(shí)處。客觀的數(shù)據(jù)雖然不能替代溝通和觀察，但是通過(guò)數(shù)據(jù)共享和信息的可視化，能夠有效的促進(jìn)共識(shí)的達(dá)成，大家都能夠共同的看到和了解數(shù)據(jù)變化Grafana服務(wù)中配置了自定義的應(yīng)急響應(yīng)度量大盤(pán)，包括值班狀態(tài)、告警概覽、告警接手逐步接入自有品牌設(shè)備。為了實(shí)現(xiàn)全球業(yè)務(wù)，創(chuàng)云產(chǎn)品，降低了云端運(yùn)維人員的運(yùn)維壓力，快速也對(duì)開(kāi)發(fā)人員十分友好，能夠讓創(chuàng)米云服務(wù)在極在自有業(yè)務(wù)研發(fā)開(kāi)始階段，我們選擇了SpringCloud、Eureka和Apollo等技術(shù)棧來(lái)搭建我們的微服務(wù)基礎(chǔ)架構(gòu)。然而，擁抱云原生。我們的目標(biāo)是在滿(mǎn)足穩(wěn)定性和低維主實(shí)現(xiàn)了一些微服務(wù)組件，如frontend業(yè)務(wù)網(wǎng)關(guān)和配置中心，并在小米游消息網(wǎng)關(guān)（消息總線）監(jiān)聽(tīng)，經(jīng)過(guò)多級(jí)過(guò)濾流和產(chǎn)品或特定設(shè)備級(jí)別的白名單等，對(duì)消較長(zhǎng)、打標(biāo)較多，導(dǎo)致實(shí)現(xiàn)全鏈路灰度時(shí)配不同環(huán)境間出現(xiàn)的資源異常導(dǎo)致基線環(huán)境不可用的情況。在多輪的覆蓋及回歸測(cè)試完成后，將服務(wù)部消息總線拆分為控制器和路由器兩部分。控制器監(jiān)聽(tīng)各個(gè)通34創(chuàng)米數(shù)聯(lián)范進(jìn)行了改進(jìn)，并在多個(gè)鏈路追蹤方案中選擇了自定義了可選插件，然后接入了阿里云鏈路追蹤服務(wù)。相比自建ElasticSearch集群，阿里云鏈路追蹤服務(wù)更經(jīng)濟(jì)實(shí)惠且免維護(hù)，鏈路追蹤服務(wù)可以直接將項(xiàng)目度的指標(biāo)信息，除此之外我們依然會(huì)使用阿里CloudGateway業(yè)務(wù)網(wǎng)關(guān)，進(jìn)一致力于幫助企業(yè)獲客、銷(xiāo)售和服務(wù)場(chǎng)景的效率提升。目前，美洽40萬(wàn)家企業(yè)客戶(hù)，覆蓋互聯(lián)網(wǎng)軟件、教育培訓(xùn)、醫(yī)療、電子商歷史架構(gòu)使用多個(gè)流量轉(zhuǎn)發(fā)中間件導(dǎo)致流量路）；通過(guò)對(duì)目前市面上流行的網(wǎng)關(guān)產(chǎn)品進(jìn)行詳細(xì)的橫向?qū)Ρ?，再結(jié)38美洽Controller，要么需要外部的SLB進(jìn)行服務(wù)之間的負(fù)載均衡與網(wǎng)絡(luò)通信。這導(dǎo)致了比容器服務(wù)發(fā)現(xiàn)和服務(wù)治理，以及各個(gè)服務(wù)當(dāng)前的健康狀態(tài)都Console負(fù)責(zé)管理和Gateway負(fù)責(zé)處理請(qǐng)求,靈活可Higress統(tǒng)一網(wǎng)關(guān)的落地實(shí)踐中，也更好的可以和美洽產(chǎn)品的架構(gòu)進(jìn)行配40美洽1.helmrepoadd1.helmrepoaddhigress.io<https://higress.io/helm-charts>2.helminstallhigresshigress.io/higress-nhigress-system--create-namespaceGateway，解決配置更新reload帶來(lái)的斷線重連員來(lái)說(shuō)，這絕對(duì)是一個(gè)杠桿級(jí)別的開(kāi)源產(chǎn)品，另外，在阿里云上又有對(duì)等的SaaS產(chǎn)品，這路由熱更新、無(wú)損升級(jí)、可視化Console、開(kāi)放的插件、基過(guò)去幾年，高德一直在堅(jiān)定、持續(xù)地推進(jìn)應(yīng)用的Serverless化。經(jīng)過(guò)深入的研究和選型，最終選擇阿里云函數(shù)計(jì)算FC作為其應(yīng)用的Serverless計(jì)算平臺(tái)。過(guò)去的一年，更是取得高德在Serverless上的遠(yuǎn)見(jiàn)幫助他們以更加敏捷、經(jīng)濟(jì)的方式應(yīng)對(duì)不確定性以及強(qiáng)勁復(fù)蘇基于之前的Serverless成果，高德相關(guān)業(yè)務(wù)快速完成了春節(jié)出行備戰(zhàn)準(zhǔn)備工作，春節(jié)保障這類(lèi)問(wèn)題，業(yè)界常用bloomfilter進(jìn)行解決。bloomfiltbitmap的組合。優(yōu)點(diǎn)是查詢(xún)效率高，占用空間小。Redis擴(kuò)展版提可能存在的bloomfilter不同實(shí)現(xiàn)導(dǎo)借助Redis來(lái)實(shí)現(xiàn)人群命中功能，就可以去掉算法44高德人群作為主要圈人手段，如果對(duì)實(shí)時(shí)性要求較高，可以為什么要Serverless化通過(guò)重新劃分應(yīng)用和平臺(tái)的界面，Serverless使得業(yè)務(wù)可以專(zhuān)注自身業(yè)務(wù)邏輯，人人都可如何實(shí)現(xiàn)Serverless化Serverless化的問(wèn)題。般是各種后端微服務(wù)。BaaS：BackendasaService，就是不適合以FaaS形態(tài)存在的后Serverless化的系統(tǒng)架構(gòu)對(duì)云存儲(chǔ)提出很高的要求，在可擴(kuò)展性、延遲和IOPS方面，云6000萬(wàn)的QPS。支持調(diào)整實(shí)例的架構(gòu)感擴(kuò)縮容?？梢詽M(mǎn)足引擎服務(wù)Serverless化之后對(duì)存儲(chǔ)的要求。而FaaS是目前后端微服務(wù)Serverless化最常見(jiàn)的技術(shù)選型。阿Forrester測(cè)評(píng)認(rèn)定的全球領(lǐng)先的函數(shù)計(jì)算產(chǎn)品，在公有云和集團(tuán)內(nèi)都積累了Serverless化經(jīng)驗(yàn)，是合適的選擇。量的情況下，將請(qǐng)求處理的系統(tǒng)耗時(shí)（不包括函數(shù)自身執(zhí)行系統(tǒng)Serverless化，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)彈性和免運(yùn)維，加快應(yīng)用迭代速度Partitionmaster通過(guò)移動(dòng)/分裂/合并分片進(jìn)行負(fù)載均衡任何節(jié)點(diǎn)故障，請(qǐng)求會(huì)被路由到其他Partitionworker上，對(duì)可用請(qǐng)求處理的系統(tǒng)耗時(shí)包括前端機(jī)的處理時(shí)間、調(diào)Serverless的場(chǎng)景下，業(yè)務(wù)不再需要關(guān)心資源的管理了，平臺(tái)負(fù)責(zé)資源的管理和調(diào)度。業(yè)由于K8s集群的Pod產(chǎn)出效率很難滿(mǎn)足Serverl相比較K8s分鐘級(jí)以上的資源交付速度要求，Serverless的場(chǎng)景需要將資源的交付速度提48高德）；●實(shí)例增長(zhǎng)速度：超過(guò)突增實(shí)例數(shù)后每分鐘可期望幫助高德在更多的場(chǎng)景去使用Serverless，吃透Serverless給帶來(lái)的技術(shù)紅利！好咖啡全面加速推進(jìn)數(shù)智戰(zhàn)略。但由于Tims天好咖啡部分早期業(yè)務(wù)系統(tǒng)由且架構(gòu)老舊難以維護(hù)，無(wú)法滿(mǎn)足Tims天好咖啡線上業(yè)務(wù)高速增長(zhǎng)但隨著容器化、微服務(wù)化逐漸深入，云原生化帶來(lái)的運(yùn)維挑戰(zhàn)與痛點(diǎn)驅(qū)動(dòng)Tims作為擁有海量客戶(hù)的餐飲品牌，Tims天好咖啡的交易時(shí)間內(nèi)業(yè)務(wù)系統(tǒng)的連續(xù)性與可用性要求非常嚴(yán)苛。在面臨每日布、營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)、突發(fā)熱點(diǎn)事件等情況時(shí)，系統(tǒng)需要在高并發(fā)大用戶(hù)體驗(yàn)順暢。但隨著微服務(wù)數(shù)量逐步增多，鏈路越來(lái)越長(zhǎng)，與困難。如果不能快速且精準(zhǔn)的進(jìn)行故障定位，那么故障定位雖然Tims天好咖啡針對(duì)不同的服務(wù)模塊都有對(duì)應(yīng)監(jiān)控，系，但由于微服務(wù)化后的服務(wù)模塊眾多、依賴(lài)復(fù)雜。很有不可用導(dǎo)致整條鏈路產(chǎn)生大量冗余告警，形成告警風(fēng)暴。告警信息，并非常容易遺漏真正用于故障排查的重要消息鏈路之間無(wú)法關(guān)聯(lián)，多個(gè)告警可能關(guān)聯(lián)的是同一條完整鏈應(yīng)用研發(fā)是一項(xiàng)由團(tuán)隊(duì)共同參與、需要兼顧多方需求的復(fù)雜地交付符合生產(chǎn)環(huán)境質(zhì)量要求的服務(wù)，過(guò)去形式對(duì)代碼質(zhì)量進(jìn)行評(píng)估。但隨著研發(fā)協(xié)作規(guī)模不斷擴(kuò)大，頸，質(zhì)量與效率難以有效保障。隨著團(tuán)隊(duì)規(guī)模、業(yè)務(wù)規(guī)模過(guò)程進(jìn)行回顧，從效率、質(zhì)量、交付速度、穩(wěn)定性、可預(yù)估隨著業(yè)務(wù)規(guī)模愈發(fā)增大，為了提供更穩(wěn)健的服務(wù)與更優(yōu)質(zhì)的用戶(hù)在云原生改造開(kāi)始前，由于各個(gè)服務(wù)系統(tǒng)相對(duì)簡(jiǎn)單，Tims天好咖啡通過(guò)自建無(wú)法再滿(mǎn)足更加豐富的可觀測(cè)需求。Tims天好咖啡結(jié)合現(xiàn)有云原生架針對(duì)運(yùn)行態(tài)，從前臺(tái)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、用戶(hù)體驗(yàn)，到后臺(tái)應(yīng)用服務(wù)性能資源，即系統(tǒng)資源層、云服務(wù)應(yīng)用層、業(yè)務(wù)監(jiān)控層，現(xiàn)、定位、解決影響業(yè)務(wù)與用戶(hù)體驗(yàn)的故障與瓶頸。避免題，浪費(fèi)團(tuán)隊(duì)時(shí)間與精力。同時(shí)，借助鏈路、日志、指標(biāo)等尤其是系統(tǒng)經(jīng)過(guò)云原生改造后，Tims天好咖啡希望借助可觀測(cè)工54建指標(biāo)監(jiān)控體系，并形成統(tǒng)一的可觀測(cè)大屏。通過(guò)阿里云可觀測(cè)監(jiān)控Promethe在建立可觀測(cè)體系過(guò)程中，能夠更早發(fā)現(xiàn)問(wèn)題并提示的告警體系是非常重要的環(huán)節(jié)同時(shí)，對(duì)于Tims天好咖啡的核心業(yè)務(wù)場(chǎng)景和服務(wù)接口，Tims天好咖啡根作為其中優(yōu)秀代表的Tims天好咖啡，正以驚人速度在中國(guó)市場(chǎng)擴(kuò)張。借助的阿里云云原生產(chǎn)品解決方案，Tims天好咖上云，為大型賽事的數(shù)字化普及奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)，杭州亞功。在這次賽事的多個(gè)核心項(xiàng)目中，阿里云原生技術(shù)發(fā)揮了重要浙江政務(wù)云云平臺(tái)在亞運(yùn)期間提供應(yīng)用部署絲滑體驗(yàn)。賽事期間●58杭州亞運(yùn)接入阿里云上的多種亞運(yùn)核心系統(tǒng)應(yīng)用，包括競(jìng)賽視作為統(tǒng)一的業(yè)務(wù)協(xié)同平臺(tái)，亞運(yùn)釘接入了行政審批、氣象服務(wù)、會(huì)如此豐富的功能，均依托于ACKServerless形態(tài)部署。對(duì)ServerlessContainer的支持步能力助力亞運(yùn)釘高質(zhì)量、高效率地交付業(yè)務(wù)應(yīng)用，實(shí)協(xié)同”如何提升影演服務(wù)效率與采用原生Kubernetes非侵入方式增強(qiáng)方式支持邊緣計(jì)算點(diǎn)提供存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)、安全、監(jiān)控、日志等能力；在集群管理方面，APIserver和調(diào)度器內(nèi)置了大量性能優(yōu)化；在云邊網(wǎng)絡(luò)方面，通過(guò)對(duì)網(wǎng)絡(luò)插件Flannel優(yōu)化大幅度降低云邊流進(jìn)行統(tǒng)一管理，比如創(chuàng)建、更新和刪除等操作。提供一個(gè)Deployment或者Statef現(xiàn)場(chǎng)運(yùn)維管理平臺(tái)提供邊緣設(shè)備服務(wù)發(fā)現(xiàn)、邊緣服務(wù)差大型和超大型演出現(xiàn)場(chǎng)驗(yàn)票系統(tǒng)可靠性要高其他類(lèi)型現(xiàn)場(chǎng),