专场：云原生下的DevOps
从研发角度，云原生是以虚拟化和软件定义基础设施的技术为基础 以容器化，微服务，和Kubernetes技术为助推器实现系统开发，交付和运维的速度和敏捷。云原生下的DevOps结合DevOps的理念和云原生平台的能力，涉及至到低代码，自动化部署、容器化管理、自动化测试、服务网格、微服务/API治理、监控工具、日志管理、可观测等方方面面，目的都是让软件研发团队对底层应用基础服务设施开箱即用，快速从开发到部署，轻松管理应用程序;从而赋能企业IT部门，提高运维及开发效率率，提升交付质量。云原生DevOps在面对多云资源整合和跨云安全等新挑战的同时，未天来DevSecOps，业研一体(BizDevOps)，服务网格技术，云边端一体、混合云及行业云平台等都是值得探索和讨论的技术发展趋势。
专场出品人：金新明
平安科技 首席架构师
毕业于英国曼彻斯特大学计算机系和华南理工大学自动化学院，分别获得软件工程和自动控制博士学位，曾任职于多家国际银行。2021年9月加入平安，协助在集团层面推动技术架构的建设和优化，负责平安集团的研发和架构领域，推动平安集团技术规划和架构的迭代优化以及研效提升。曾参与开发广东省银联第一个POS跨行集成系统，负责设计多个大型企业和金融核心系统以及银行的整体企业架构。
张志勇
小米 效能研发团队负责人
2018～至今，在小米管理效能研发团队，负责云原生中间件、可观测性、容器化、serverless等产品的架构设计及开发工作；
2014～2018先后在京东、阿里从事中间件架构及研发；
Apache Dubbo Committer
擅长领域：云原生可观测性、中间件、容器化、mesh、serverless等领域
待定
待定
云原生时代的应用可观测性平台
1. 服务稳定性保障(1-5-10)面临严重的挑战：服务质量度量指标缺失、接入效率低、依赖复杂、链路无法串联、定位周期远远大于预期。
2. 结合上述实际问题，我们的想法是打造一款这样的可观测性平台：
效率高、侵入性低、指标丰富、链路完整、排查问题不依赖高级工程师
2. 结合上述实际问题，我们的想法是打造一款这样的可观测性平台：
效率高、侵入性低、指标丰富、链路完整、排查问题不依赖高级工程师
1. 主要考虑是要解决业务的实际问题，一个是观测要准（比如和业务code码打通），一个是观测要快(符合1\5\10标准)；
2. 技术选型主要遵循CNCF云原生规范、OpenTracing标准及prometheus\grafana规范等；
3. 目前这套可观测平台已经成为了小米集团的可观测事实标准，目前已开源（外部企业用户2+）；
4. 收益体现在两个方面，质量上潜在风险识别并消灭了近100+处，效能上识别定位问题准确度和快捷度各提升了50%+和100%+；
2. 技术选型主要遵循CNCF云原生规范、OpenTracing标准及prometheus\grafana规范等；
3. 目前这套可观测平台已经成为了小米集团的可观测事实标准，目前已开源（外部企业用户2+）；
4. 收益体现在两个方面，质量上潜在风险识别并消灭了近100+处，效能上识别定位问题准确度和快捷度各提升了50%+和100%+；
1. 可直接复制该可观测方案和产品在企业内部落地，代码和产品整体已经开源；
2. 交流云原生可观测系统在电商、线上/线下融合业务场景下的落地经验
2. 交流云原生可观测系统在电商、线上/线下融合业务场景下的落地经验
内容大纲
听众收益
邱骞
字节跳动 研发工程师
字节跳动SRE平台高级研发工程师，先后就职于百度，京东，21年加入字节，8年+互联网经验，目前负责字节BKE（bytedance kubernetes engine）平台，构建K8S底层系统的产品化能力(Kubernetes as a Service)
，规范化、标准化全公司K8S系统管理平台。
，规范化、标准化全公司K8S系统管理平台。
待定
待定
字节基础架构云原生K8S运维平台实践
面对字节跳动K8S集群规模快速扩张，运维平台如何平衡业务需求和保障稳定性会是一个巨大的挑战。本次将重点讲述云原生K8S运维平台在平台自身建设和集群稳定性两个方向上的实践。在自身平台建设上，从不同视角抽象底层模型，满足业务不同需求；针对超大规模下集群运维，我们将分享在大规模集群运维情况下，如何自动化处理机器故障，减少人力投入；在稳定性方面，我们将从线上故障分析和历史故障数据入手，对历史数据进行模型训练以提升变更异常发现率，减少故障影响范围，提升客户体验。
1. 云原生运维现状&面临的挑战
2. 云原生运维平台建设
-不同视角模型抽象
3. K8S集群稳定性建设
-容量保持与自愈
-变更风险控制
4. 展望
2. 云原生运维平台建设
-不同视角模型抽象
3. K8S集群稳定性建设
-容量保持与自愈
-变更风险控制
4. 展望
1. 了解云原生运维平台设计理念
2. 了解通过机器学习方案提升变更场景下稳定性
2. 了解通过机器学习方案提升变更场景下稳定性
内容大纲
听众收益
刘真
平安DevOps平台产品团队负责人
平安科技DevOps领域产品团队负责人，DevOps、数字化领域专家。负责平安DevOps领域整体产品规划及能力搭建，主导了包括平安集团、招商证券,在内的多家大型金融集团的研发管理变革及实施落地。
擅长领域：擅长多业务协同的DevOps、BizDevOps等本地化解决方案及工具平台化建设，尤其在生态建设及商业化运作方面有较多的心得及经验。
待定
待定
由浅入深-解析BizDevOps演进之路
在数字化时代下，随着Dev与Ops的融合互通，Devops体系实践⽅法及经验度逐渐完备；IT与业务之间的关系也在不断的变化，IT的任务将不再仅限于从明确的业务需求到产品软件设计交付；业务的不断发展与创新实践，带来了更多不确定性的增加。同时业务对于产品迭代，反馈和持续交付的诉求也越来越⾼；业务与IT之前存在的各种隔阂与⽭盾问题越发迫切，如业务流程与IT研发的数据关联性缺失，业务需求价值评估规范定义不清，投产过程中的资源投向模糊等，BizDevOps将是业务与IT技术关系重塑的必然结果；本议题将解析业务与IT之间所⾯临的挑战和问题，从这些问题出发由浅⼊深的解析如何构建BizDevOps的数字化模型和实践体系。
平安基于多年DevOps/敏捷等研发实践经验，总结和推演出「BizDevOps业产研⼀体化运作体系」模型，通过从业务组织变⾰到拉通业务与IT之间的研发交付流程，透明化上下游信息数据，将业务流程全⽅位落地研发管理⼯具，为研发效能画像，资源投产等补充企业经营模型缺⼝，助力集团IT/业务经营效能整体提升。本次分享平安从BizDevOps产⽣的背景，解决的核⼼问题，基本解法，实践体系等⽅⾯，在需求协作，技术⼯程，研效度量，由浅⼊深-解析平安BizDevOps演进实践之路。
1. 如何从分析业务需求及需求价值管理⽅法，确保⾼质量源头输⼊，为⾼效，⾼质量的交付价值提供创造的前提？
• 通过业务需求产品地图式管理业务需求的提出路径，提供需求⽬标对象的准确性核验，缩短从业务到研发的流程距离；
• 通过打破职能竖井，建⽴“业，产，研”协同价值机制，⾃上⽽下，有效进⾏价值传递，价值有效溯源；
• 通过多维度需求价值模型，⾃动化价值分析结论，多⽅⾯价值评估测算，价值排序参考，减少需求价值试错率，确保⾼质量源头输⼊；
• 通过三层关系联动及信息透明，建⽴问题与阻碍的易识别性；通过“管⼀层看⼀层“的管理⽅式，确保⾼效业务交付；
2. 如何建⽴⾼效的业务探索，调整交付和反馈机制，赋能数字化产品的业务创新与发展？
• 通过组织管理变⾰，改变业务协同机制，重塑业务与技术关系；调整组织管理认同度，优化反馈机制与链路管理；
• 通过业务价值驱动，打通业，产，研等价值交付链路，价值传递与价值跟踪的⽅式促进业务发展，激发业务创新；
• 通过统⼀的数字化交付模型，打通业务协同与⼯程交付，共享底层数据，重构上下游交付流程，提升交付效率；
• 通过业务创新提升，建⽴从源头-过程-发布的⾼效产业交付⽣态，不断赋能数字化产品的创新与发展；
• 通过业务需求产品地图式管理业务需求的提出路径，提供需求⽬标对象的准确性核验，缩短从业务到研发的流程距离；
• 通过打破职能竖井，建⽴“业，产，研”协同价值机制，⾃上⽽下，有效进⾏价值传递，价值有效溯源；
• 通过多维度需求价值模型，⾃动化价值分析结论，多⽅⾯价值评估测算，价值排序参考，减少需求价值试错率，确保⾼质量源头输⼊；
• 通过三层关系联动及信息透明，建⽴问题与阻碍的易识别性；通过“管⼀层看⼀层“的管理⽅式，确保⾼效业务交付；
2. 如何建⽴⾼效的业务探索，调整交付和反馈机制，赋能数字化产品的业务创新与发展？
• 通过组织管理变⾰，改变业务协同机制，重塑业务与技术关系；调整组织管理认同度，优化反馈机制与链路管理；
• 通过业务价值驱动，打通业，产，研等价值交付链路，价值传递与价值跟踪的⽅式促进业务发展，激发业务创新；
• 通过统⼀的数字化交付模型，打通业务协同与⼯程交付，共享底层数据，重构上下游交付流程，提升交付效率；
• 通过业务创新提升，建⽴从源头-过程-发布的⾼效产业交付⽣态，不断赋能数字化产品的创新与发展；
3. 如何从技术和⼯程实践⽅法将⾼校交付转化为持续高效？
• 通过提⾼资产可复⽤性和可维护性，提升⻓期效率，避免局部效率与短期⾼效；
• 通过研发资产沉淀，建⽴共建共享⽣态，提升资产复⽤率，提升⼯程相应速度的可持续性
• 通过聚合和管理资产及⼯程实践，有效的资产管理⽅式，不断演进迭代，影响⼯程认知场景范围；
• 通过场景化适配落地⼯程交付流程，从⼯程交付与业务响应层⾯，形成有效的发布闭环，建⽴持续发布能⼒；
4. 如何通过从BizDevOps的实践应⽤中建⽴从度量体系，改进业务组织效能的提升？
• 通过全流程⾏为路径监控管理，全要素分析验证，数据驱动持续改进交付与业务价值质量；
• 通过全链路的系统级度量及信息化管理，实时洞察分析，助力企业及组织经营管理可持续化；
• 通过效能分析报告及投产资源过程可视化，驱动技术投产精准化；
• 通过提⾼资产可复⽤性和可维护性，提升⻓期效率，避免局部效率与短期⾼效；
• 通过研发资产沉淀，建⽴共建共享⽣态，提升资产复⽤率，提升⼯程相应速度的可持续性
• 通过聚合和管理资产及⼯程实践，有效的资产管理⽅式，不断演进迭代，影响⼯程认知场景范围；
• 通过场景化适配落地⼯程交付流程，从⼯程交付与业务响应层⾯，形成有效的发布闭环，建⽴持续发布能⼒；
4. 如何通过从BizDevOps的实践应⽤中建⽴从度量体系，改进业务组织效能的提升？
• 通过全流程⾏为路径监控管理，全要素分析验证，数据驱动持续改进交付与业务价值质量；
• 通过全链路的系统级度量及信息化管理，实时洞察分析，助力企业及组织经营管理可持续化；
• 通过效能分析报告及投产资源过程可视化，驱动技术投产精准化；
• 通过场景化⽬标建⽴可靠的度量体系，⽀撑保障对各⽅⾯的牵引落地，提⾼组织效能；
了解如何通过拉通业务（Biz）-开发（Dev）-运维（Ops）等职能⻆⾊，建⽴客户价值驱动的数字化研发⼯程体系，重塑业务与IT之间的关系，建⽴BizDevOps模型体系，并从BizDevOps的实践应⽤中建⽴从度量体系，改进业务组织效能的提升。
内容大纲
听众收益
鲁四喜
腾讯 支付与金融线 金融综合测试负责人
有超过17年软件研发经验，5年以上的技术团队管理经验，从事过多种ToB和ToC行业，包括网络安全，互联网音乐，互联网家装，区块链，AI算法及产品，金融科技等，职场上待过日企、美企、创业公司、BAT大厂。目前在腾讯支付与金融线负责金融应用的质量保障及团队管理工作，致力于通过技术手段来保障产品质量、提升研发效率。
擅长领域：后台测试，AI算法测试，技术管理。
擅长领域：后台测试，AI算法测试，技术管理。
待定
待定
微服务架构下的测试体系建设
随着云原生和微服务架构技术的普及，越来越多的业务采用这类架构来开发，对测试人员来说，也带来了一定的测试挑战，传统的面向单体的测试体系已经无法应对这些挑战。本次分享主要围绕着微服务架构的特点以及其带来的挑战，和大家分享应对之道，如何构建一个面向微服务架构的测试体系。
1. 微服务的基本概念，包括：云原生及微服务等
2. 微服务架构下的测试挑战和应对之道
1) 单服务API接口的测试
2) 微服务架构下的服务的生命期管理测试(服务发现/注册流程验证，服务失败，实例漂移等)
3) 微服务的配置测试(如何保证多个实例配置的一致性，服务上下游的timeout配置等)
4) 微服务越来越多，服务链路更长，定位问题难，服务日志采集及调用链路的可视化.
5) 服务调用链路异常，服务间的强弱依赖链路，服务降级测试，服务的中断重入测试。
6) 服务间的消息异常测试：如：并发和消息时序，重复消息(幂等)，消息丢失，防篡改等
7) 服务间的数据一致性测试(如：pb协议之间,底层多db之间，pb协议兼容性，时钟的一致性等)，以及契约测试等。
8) 微服务架构下的分布式事务的设计及测试思路
9) 多实例分布式部署下的测试，如：多set路由机制，容灾测试等.
10) ...
3. 总结--微服务架构下的测试体系
2. 微服务架构下的测试挑战和应对之道
1) 单服务API接口的测试
2) 微服务架构下的服务的生命期管理测试(服务发现/注册流程验证，服务失败，实例漂移等)
3) 微服务的配置测试(如何保证多个实例配置的一致性，服务上下游的timeout配置等)
4) 微服务越来越多，服务链路更长，定位问题难，服务日志采集及调用链路的可视化.
5) 服务调用链路异常，服务间的强弱依赖链路，服务降级测试，服务的中断重入测试。
6) 服务间的消息异常测试：如：并发和消息时序，重复消息(幂等)，消息丢失，防篡改等
7) 服务间的数据一致性测试(如：pb协议之间,底层多db之间，pb协议兼容性，时钟的一致性等)，以及契约测试等。
8) 微服务架构下的分布式事务的设计及测试思路
9) 多实例分布式部署下的测试，如：多set路由机制，容灾测试等.
10) ...
3. 总结--微服务架构下的测试体系
了解微服务架构下的常见的测试难题，并掌握对应的测试策略，对基于微服务架构的业务的测试将更加的全面。
内容大纲
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