From ebb2644d7cea27474278138ae7285582cc8f72c6 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: faweizhao26 Date: Fri, 2 Dec 2022 16:45:14 +0800 Subject: [PATCH] update the page of conference and video Signed-off-by: faweizhao26 --- content/zh/conferences/_index.md | 44 +++- content/zh/conferences/fluent-operator-2.md | 33 +++ content/zh/conferences/fluent-operator.md | 35 +++ content/zh/conferences/fluentbit.md | 225 ++++++++++++++++++++ content/zh/conferences/serverless.md | 35 +++ data/zh/video.json | 32 +++ 6 files changed, 400 insertions(+), 4 deletions(-) create mode 100644 content/zh/conferences/fluent-operator-2.md create mode 100644 content/zh/conferences/fluent-operator.md create mode 100644 content/zh/conferences/fluentbit.md create mode 100644 content/zh/conferences/serverless.md diff --git a/content/zh/conferences/_index.md b/content/zh/conferences/_index.md index 22b24a67c..9f8638bb1 100644 --- a/content/zh/conferences/_index.md +++ b/content/zh/conferences/_index.md @@ -5,6 +5,42 @@ css: "scss/conferences.scss" viewDetail: 查看详情 list: + - name: KubeCon 北美 2022 + content: KubeSphere 社区在 KubeCon + CloudNativeCon 北美 2022 上的技术主题分享。 + icon: images/conferences/kubecon.svg + bg: images/conferences/kubecon-bg.svg + bgColor: linear-gradient(270deg, rgb(101, 193, 148), rgb(76, 169, 134)) + children: + - name: 使用 Fluent Bit 实现云边统一可观测性 + summary: 随着云原生边缘计算技术的兴起，越来越多的组织开始使用 Kubernetes 结合边缘计算框架来管理边缘的资源和工作负载。其中一些边缘计算框架（如 KubeEdge）将边缘节点作为云端 K8s 集群的一部分进行管理，这对于用户管理边缘节点和边缘应用是个巨大的挑战。 + author: 霍秉杰 + link: fluentbit/ + image: https://pek3b.qingstor.com/kubesphere-community/images/kubecon-a-2022-ben.png + + - name: KubeCon EU 2022 + content: KubeSphere 社区在 KubeCon + CloudNativeCon EU 2022 上的技术主题分享。 + icon: images/conferences/kubecon.svg + bg: images/conferences/kubecon-bg.svg + bgColor: linear-gradient(270deg, rgb(101, 193, 148), rgb(76, 169, 134)) + children: + - name: 使用云原生 Serverless 技术为自动驾驶赋能 + summary: 对于自动驾驶平台来说，复杂的用例和众多的模块给整个架构带来了巨大的挑战。以数据存档为例，车辆和云端每秒钟都会产生大量的时间敏感数据，分散在各种设备和集群中。各种类型的存储介质、不均匀的数据大小、混合的异步操作、陡峭的资源开销曲线等挑战都促使我们需要一个更灵活、更有弹性、更节省成本的架构。 + author: 霍秉杰，卢修明 + link: serverless/ + image: https://pek3b.qingstor.com/kubesphere-community/images/kubecon-eu-2022-ben-lu.png + + - name: 深入浅出 Fluent Operator + summary: 在新增 Fluentd 的支持后，Fluent Bit Operator 现已被重新命名为 Fluent Operator。在本次分享中，Fluent Operator 的 Maintainer 将会详细介绍 Fluent Operator 的主要功能及其设计原则和架构. + author: 霍秉杰，朱晗 + link: fluent-operator/ + image: https://pek3b.qingstor.com/kubesphere-community/images/kubecon-eu-2022-fluent-operator.png + + - name: 使用 Fluent Operator 在边缘端构建云原生日志管道 + summary: 在本次分享中，周鹏飞将给大家介绍 Fluent Operator 的架构和全新设计，并通过一个 Demo 来演示如何在 K3s 上使用 Fluent Operator 来处理边缘和 IoT 场景的日志。 + author: 周鹏飞 + link: fluent-operator-2/ + image: https://pek3b.qingstor.com/kubesphere-community/images/kubecon-eu-2022-fluent-operator-2.png + - name: KubeCon 大会 2021 content: KubeSphere 社区在 KubeCon + CloudNativeCon 2021 上的技术主题分享。 icon: images/conferences/kubecon.svg @@ -14,7 +50,7 @@ list: - name: 基于 RBAC 和 Kubefed 的 Kubernetes 多集群和多租户管理 summary: 软隔离是一种没有严格隔离不同用户、工作负载或应用程序的隔离形式。就 Kubernetes 而言，软隔离通常由 RBAC 和命名空间隔离。当集群管理员跨多个 Kubernetes 集群实现隔离时，会遇到许多挑战，如身份验证和授权、资源配额、网络策略、安全策略等。 author: 万宏明 - link: rbac/ + link: rbac/ image: https://pek3b.qingstor.com/kubesphere-community/images/kubecon2021-hongming.png - name: 用统一的方式分发 Helm 和 Operator 应用 @@ -26,13 +62,13 @@ list: - name: 用云原生无服务器技术构建现代 FaaS（函数即服务）平台 summary: 作为无服务器的核心，FaaS（函数即服务）越来越受到人们的关注。新兴的云原生无服务器技术可以通过用更强大的云原生替代方案替换 FaaS平台的关键组件，从而构建一个强大的现代 FaaS 平台。 author: 霍秉杰，雷万钧 - link: openfunction/ + link: openfunction/ image: https://pek3b.qingstor.com/kubesphere-community/images/kubecon2021-ben.png - name: 去哪儿网 Kubernetes 多集群和金丝雀部署最佳实践 summary: 随着云原生时代的到来，学习和拥抱云原生不可避免，因为其可以使业务运营更加敏捷。容器化是将应用转移到 Kubernetes 之前的第一步。如何将数以千计的应用程序高效、顺畅地从基于内核的虚拟机 (KVM) 迁移到容器已成为去哪儿网基础设施团队面临的一个巨大挑战。 author: 邹晟，陈靖贤 - link: qunar/ + link: qunar/ image: https://pek3b.qingstor.com/kubesphere-community/images/kubecon2021-qunar.png - name: KubeCon 大会 2020 @@ -44,7 +80,7 @@ list: - name: 基于云原生系统通用模型的计量计费系统 summary: 云原生服务比传统云服务更具弹性和可定制性。计算能力、存储和网络能力应该按需求实时分配，指标计量和计费参数复杂，产品定价策略将依靠许多参数不仅包括资源指标，和不同的资源提供者将使用不同的程序创建和释放资源，所以硬编码的计量/计费系统不能满足快速增长的需求。 author: Anne Song，马丹 - link: metering/ + link: metering/ image: https://pek3b.qingstor.com/kubesphere-community/images/kubecon2020-metering.png - name: 多租户环境中的 Kubernetes 事件导出、过滤和警报 diff --git a/content/zh/conferences/fluent-operator-2.md b/content/zh/conferences/fluent-operator-2.md new file mode 100644 index 000000000..c588cac32 --- /dev/null +++ b/content/zh/conferences/fluent-operator-2.md @@ -0,0 +1,33 @@ +--- +title: '使用 Fluent Operator 在边缘端构建云原生日志管道' +author: '周鹏飞' +createTime: '2022-05-17' +snapshot: 'https://pek3b.qingstor.com/kubesphere-community/images/kubecon-eu-2022-fluent-operator-2.png' +--- + +## 议题简介 + +Fluent Operator 的前身是 Fluentbit Operator，在构建基于 Fluent Bit 和 Fluentd 的日志层时提供了极大的灵活性。它由 KubeSphere 社区创建，旨在解决以下几个问题： + +- 通过像 Fluent Bit 这样的轻量级代理收集 K8s 日志； +- 通过 Kubernetes API 控制 Fluent Bit； +- 可以在不重启 Fluent Bit 和 Fluentd Pod 的情况下更新配置； +- 多租户日志隔离； +- 自动部署和销毁 Fluent Bit DaemonSet 与 Fluentd StatefulSet。 +- Fluent Operator 已逐渐成熟，目前已经发布了 v1.0.0，支持 Fluentd 和最新插件，并且几个月前就已经成为了 Fluent 社区的子项目。 + +在本次分享中，周鹏飞将给大家介绍 Fluent Operator 的架构和全新设计，并通过一个 Demo 来演示如何在 K3s 上使用 Fluent Operator 来处理边缘和 IoT 场景的日志。 + +## 分享者简介 + +周鹏飞是 CNCF 和 CDF 大使，同时也是 KubeSphere Member、Fluent Member 和 InfoQ 编辑，热衷于技术布道和推广。他于 2021 年发起并组织了首届中国 Kubernetes Community Days。 + +## 视频回放 + + + +## 对应文章 + +整理中 \ No newline at end of file diff --git a/content/zh/conferences/fluent-operator.md b/content/zh/conferences/fluent-operator.md new file mode 100644 index 000000000..a6e499bb6 --- /dev/null +++ b/content/zh/conferences/fluent-operator.md @@ -0,0 +1,35 @@ +--- +title: '深入浅出 Fluent Operator' +author: '霍秉杰，朱晗' +createTime: '2022-05-17' +snapshot: 'https://pek3b.qingstor.com/kubesphere-community/images/kubecon-eu-2022-fluent-operator.png' +--- + +## 议题简介 + +在新增 Fluentd 的支持后，Fluent Bit Operator 现已被重新命名为 Fluent Operator。在本次分享中，Fluent Operator 的 Maintainer 将会详细介绍 Fluent Operator 的主要功能及其设计原则和架构，包括： + +- 从 Fluent Bit Operator 到 Fluent Operator； +- Fluent Operator 设计原则； +- Fluent Operator 架构解析； +- 使用 Fluent Bit 作为 Kubernetes 的轻量级日志代理； +- 使用 Fluentd 作为 Kubernetes 的全局日志转发和聚合层； +- 利用 Fluent Bit 和 Fluentd 为 Kubernetes 建立一个灵活的多用户日志处理管道； +- Demo 演示； +- 社区现状与长期发展规划。 + +## 分享者简介 + +霍秉杰是 KubeSphere 可观测性和 Serverless 团队的 Leader，还是 Fluent Operator 和 FaaS 项目 OpenFunction 的创始人，同时也是多个可观测性开源项目的作者和架构师，如 Kube-Events、Notification Manager 等。他热爱云原生和开源技术，是 KEDA、Prometheus Operator、Thanos、Loki、Falco 等项目的贡献者。 + +朱晗是 Fluent Operator 项目的 Maintainer，也是 KubeSphere 和 OpenFunction 项目的 Member，同时还是 KubeEdge 的 Contributor。他对 DevOps、可观测性、Serverless、边缘计算领域的开源和云原生技术比较感兴趣。 + +## 视频回放 + + + +## 对应文章 + +整理中 \ No newline at end of file diff --git a/content/zh/conferences/fluentbit.md b/content/zh/conferences/fluentbit.md new file mode 100644 index 000000000..109d9d19d --- /dev/null +++ b/content/zh/conferences/fluentbit.md @@ -0,0 +1,225 @@ +--- +title: '使用 Fluent Bit 实现云边统一可观测性' +author: '霍秉杰' +createTime: '2022-10-24' +snapshot: 'https://pek3b.qingstor.com/kubesphere-community/images/kubecon-a-2022-ben.png' +--- + +## 议题简介 + +随着云原生边缘计算技术的兴起，越来越多的组织开始使用 Kubernetes 结合边缘计算框架来管理边缘的资源和工作负载。其中一些边缘计算框架（如 KubeEdge）将边缘节点作为云端 K8s 集群的一部分进行管理，这对于用户管理边缘节点和边缘应用是个巨大的挑战。 + +其中一个挑战就是可观测性，例如： + +- 与云端使用相同的方式对边缘节点和应用程序进行监控和告警。 +- 与云端使用相同的方式收集和检索边缘节点和应用程序日志。 +在本次分享中，Fluent Operator maintainers 将讨论以下内容: + +- 使用 Fluent Operator 管理云端和边缘环境中的 FluentBit。 +- 使用 FluentBit 收集边缘节点和应用的日志，并转发到云端。 +- 使用 FluentBit 收集边缘节点和应用程序的监控指标并将其通过 remote write 方式写入云端 Prometheus 长期存储。 +- 集中管理边缘和云端的日志和监控指标。 + +## 分享者简介 + +霍秉杰是 KubeSphere 可观测性和 Serverless 团队的 Leader，还是 Fluent Operator 和 FaaS 项目 OpenFunction 的创始人，同时也是多个可观测性开源项目的作者和架构师，如 Kube-Events、Notification Manager 等。他热爱云原生和开源技术，是 KEDA、Prometheus Operator、Thanos、Loki、Falco 等项目的贡献者。 + +## 视频回放 + + + +## 对应文章 + +> 整理人：米开朗基杨、大飞哥 + +## Fluent Operator 简介 + +2019 年 1 月 21 日，KubeSphere 社区为了满足以云原生的方式管理 Fluent Bit 的需求开发了 FluentBit Operator，并在 2020 年 2 月 17 日发布了 v0.1.0 版本。此后产品不断迭代，一直维护到 v0.8.0，实现了 Fluent Bit 配置的热加载，而无需重启整个 Fluent Bit 容器。2021 年 8 月，Kubesphere 团队将该项目捐献给 Fluent 社区，并从 v0.9.0 一直持续迭代到 v0.13.0。 + +2022 年 3 月，FluentBit Operator 正式更名为 Fluent Operator，因为我们增加了对 Fluentd 的支持，而且把 FluentBit CRDs 定义范围从命名空间扩大到集群级别，并于 2022 年 3 月 25 日发布了里程碑版本 v1.0.0。 + +## 整体架构预览 + +![](https://pek3b.qingstor.com/kubesphere-community/images/202212011544896.jpeg) + +Fluent Operator 可以构建完整的云原生日志采集通道。Fluent Bit 小巧轻量，适合作为 Agent 收集日志；Fluentd 插件丰富功能强大，适合对日志进行集中处理，二者可以独立使用，也可以协作共存，使用方案非常灵活。 + +### 仅使用 Fluent Bit 收集日志 + +Fluent Operator 可以非常便捷地部署 FluentBit Daemonset 服务，运行于各计算节点。当然集群层级的 Fluent Bit CRD 也可以配置各种 Input，Filter，Parser，Output 等。Fluent Bit 支持将日志直接导出到 ElasticSearch，Kafka，Loki，S3 等众多目标服务，这些只需配置 CRD 即可。 + +![](https://pek3b.qingstor.com/kubesphere-community/images/202212011545963.jpeg) + +### 仅使用 Fluentd 收集日志 + +Fluent Operator 可以非常便捷地将 Fluentd 部署为 Statefulset 服务，应用可以通过 HTTP，Syslog 等方式发送日志，同时 Fluentd 还支持级联模式，即 Fluentd 可以接收来自另一个 Fluentd 服务的日志。类比于 Fluent Bit，Fluentd 也支持集群级别的 CRD 配置，可以方便的配置 Input，Filter，Parser，Output 等。Fluentd 内置支持上百种插件，输入输出都非常丰富。 + +![](https://pek3b.qingstor.com/kubesphere-community/images/202212011545688.jpeg) + +### 同时使用 Fluentd 和 Fluent Bit + +Fluentd 和 Fluent Bit 在设计架构上极为相似，都有着丰富的社区插件支持，但二者侧重的使用场景有所差异。Fluent Bit 小巧精致，资源消耗少，更适合作为 Agent 来采集日志，而 Fluentd 相对前者功能更加丰富，作为数据中转站或数据治理服务更为贴切。所以绝大多数场景中，二者配合可以构建出灵活高效且扩展性极强的日志收集流水线。 + +![](https://pek3b.qingstor.com/kubesphere-community/images/202212011614750.jpeg) + + +## v1.0 后的重要更新 + +至 Fluent Operator 发布 v1.0.0 至今，仍然在高速迭代。v1.1.0 版本新增了对 OpenSearch 输出的支持；v1.5.0 新增了对 Loki 输出的支持，同时还增加了对监控指标（Metrics）采集的支持，支持清单如下： + +* Node Exporter 指标采集 +* Prometheus Scrape 指标采集 +* Fluent Bit 指标采集 +* Prometheus 远程写入的输出信息采集 +* OpenTelemetry 输出采集 + +正是基于对监控指标采集的支持，Fluent Operator 才可以完美构建云边统一的可观测性。 + +**以上内容关注的是对云端资源的数据采集，下面我们来看看 Fluent Operator 在边缘计算场景下的支持情况。** + +我们使用的边缘计算框架是 KubeEdge，下面我给大家介绍下 KubeEdge 这个项目。 + +## KubeEdge 介绍 + +KubeEdge 是 CNCF 孵化的面向边缘计算场景、专为边云协同设计的云原生边缘计算框架，除了 KubeEdge 之外还有很多其他的边缘计算框架，比如 K3s。K3s 会在边缘端创建完整的 K8s 集群，而 KubeEdge 只是在边缘端创建几个边缘节点（Edge Node），边缘节点通过加密隧道连接到云端的 K8s 集群，这是 KubeEdge 与 K3s 比较明显的差异。 + +KubeEdge 的边缘节点会运行一个与 Kubelet 类似的组件叫 Edged，比 Kubelet 更轻量化，用来管理边缘节点的容器。Edged 也会暴露 Prometheus 格式的监控指标，而且暴露方式和 Kubelet 保持一致，都是这种格式：`127.0.0.1:10350/metrics/cadvisor`。 + +![](https://pek3b.qingstor.com/kubesphere-community/images/202212011458874.jpeg) + +## 统一可观测性方案架构 + +下面着重讲解**如何使用 Fluent Bit 来实现云边统一的可观测性**。 + +直接来看架构图，云端部署了一个 K8s 集群，边缘端运行了一系列边缘节点。云端通过 Prometheus Agent 从 Node Exporter、Kubelet 和 kube-state-metrics 等组件中收集监控指标，同时还部署了一个 Fluent Operator 用来同时管理和部署云端和边缘端的 Fluent Bit Daemonset 实例。 + +![](https://pek3b.qingstor.com/kubesphere-community/images/202212011453741.jpeg) + +对于边缘节点来说，情况就不那么乐观了，因为边缘节点资源有限，无法部署以上这些组件来收集可观测性数据。因此我们对边缘端的监控指标收集方案进行了改良，将 Prometheus (Agent) 替换为 Fluent Bit，并移除了 Node Expoter，使用更轻量的 **Fluent Bit Node Exporter Metrics 插件**来替代，同时使用 **Fluent Bit Prometheus Scrape Metrics 插件**来收集边缘端 Edged 和工作负载的监控指标。 + +这个架构的优点是只需要在边缘端部署一个组件 Fluent Bit，而且可以同时收集边缘节点和边缘应用的日志和监控指标，对于资源紧张的边缘节点来说，这是一个非常完美的方案。 + +## 统一可观测性方案实践 + +最后给大家演示下如何在边缘端部署 Fluent Bit，并使用它来收集边缘节点的监控指标和日志数据。Fluent Bit 的部署方式通过自定义资源（CR）**FluentBit** 来声明，内容如下： + +```yaml +apiVersion: fluentbit.fluent.io/v1alpha2 +kind: FluentBit +metadata: + name: fluentbit-edge + namespace: fluent + labels: + app.kubernetes.io/name: fluent-bit +spec: + image: kubesphere/fluent-bit:v1.9.9 + positionDB: + hostPath: + path: /var/lib/fluent-bit/ + resources: + requests: + cpu: 10m + memory: 25Mi + limits: + cpu: 500m + memory: 200Mi + fluentBitConfigName: fluent-bit-config-edge + tolerations: + - operator: Exists + affinity: + nodeAffinity: + requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution: + nodeSelectorTerms: + - matchExpressions: + - key: node-role.kubernetes.io/edge + operator: Exists + hostNetwork : true + volumes: + - name: host-proc + hostPath: + path: /proc/ + - name: host-sys + hostPath: + path: /sys/ + volumesMounts: + - mountPath: /host/sys + mountPropagation: HostToContainer + name: host-sys + readOnly: true + - mountPath: /host/proc + mountPropagation: HostToContainer + name: host-proc + readOnly: true +``` + +我们通过 Node Affinity 将 Fluent Bit 指定部署到边缘节点。为了能够替代 Node Exporter 组件的功能，还需要将 Node Exporter 用到的主机路径映射到容器中。 + +接下来需要通过自定义资源 `ClusterInput` 创建一个 **Fluent Bit Prometheus Scrape Metrics 插件**来收集边缘端工作负载的监控指标： + +```yaml +apiVersion: fluentbit.fluent.io/v1alpha2 +kind: ClusterInput +metadata: + name: prometheus-scrape-metrics-edge + labels: + fluentbit.fluent.io/enabled: "true" + node-role.kubernetes.io/edge: "true" +spec: + prometheusScrapeMetrics: + tag: kubeedge.* + host: 127.0.0.1 + port: 10350 + scrapeInterval: 30s + metricsPath : /metrics/cadvisor +``` + +并通过自定义资源 `ClusterInput` 再创建一个 **Fluent Bit Node Exporter Metrics 插件**来收集边缘节点的监控指标（替代 Node Exporter）： + +```yaml +apiVersion: fluentbit.fluent.io/v1alpha2 +kind: ClusterInput +metadata: + name: node-exporter-metrics-edge + labels: + fluentbit.fluent.io/enabled: "true" + node-role.kubernetes.io/edge: "true" +spec: + nodeExporterMetrics: + tag: kubeedge.* + scrapeInterval: 30s + path : + procfs: /host/proc + sysfs : /host/sys +``` + +最后还需要通过自定义资源 `ClusterOutput` 创建一个 **Fluent Bit Prometheus Remote Write 插件**，用来将边缘端收集到的监控指标写入到 K8s 集群的 Prometheus 长期存储中。 + +```yaml +apiVersion: fluentbit.fluent.io/v1alpha2 +kind: ClusterOutput +metadata: + name: prometheus-remote-write-edge + labels: + fluentbit.fluent.io/enabled: "true" + node-role.kubernetes.io/edge: "true" +spec: + matchRegex: (?:kubeedge|service)\.(.*) + prometheusRemoteWrite: + host: + port: + uri: /api/v1/write + addLabels : + app : fluentbit + node: ${NODE_NAME} + job : kubeedge +``` + +基于上述步骤，最终我们通过 Fluent Bit 实现了云边统一的可观测性。 + +## 总结 + +虽然 Fluent Bit 的初衷是收集日志，但最近也开始支持收集 Metrics 和 Tracing 数据，这一点很令人兴奋，这样就可以使用一个组件来同时收集所有的可观测性数据（Log、Metrics、Tracing）了。如今 Fluent Operator 也支持了这些功能，并通过自定义资源提供了简单直观的使用方式，想要使用哪些插件直接通过自定义资源声明即可，一目了然。 + +当然，Fluent Operator 这个项目还很年轻，也有很多需要改进的地方，欢迎大家参与到该项目中来，为其添砖加瓦。 \ No newline at end of file diff --git a/content/zh/conferences/serverless.md b/content/zh/conferences/serverless.md new file mode 100644 index 000000000..d37f7fd95 --- /dev/null +++ b/content/zh/conferences/serverless.md @@ -0,0 +1,35 @@ +--- +title: '使用云原生 Serverless 技术为自动驾驶赋能' +author: '霍秉杰，卢修明' +createTime: '2022-05-17' +snapshot: 'https://pek3b.qingstor.com/kubesphere-community/images/kubecon-eu-2022-ben-lu.png' +--- + +## 议题简介 + +对于自动驾驶平台来说，复杂的用例和众多的模块给整个架构带来了巨大的挑战。以数据存档为例，车辆和云端每秒钟都会产生大量的时间敏感数据，分散在各种设备和集群中。各种类型的存储介质、不均匀的数据大小、混合的异步操作、陡峭的资源开销曲线等挑战都促使我们需要一个更灵活、更有弹性、更节省成本的架构。 + +在本次演讲中，UISEE 研发人员和 OpenFunction Maintainer 将会跟大家探讨以下主题： + +- 为什么自动驾驶领域需要一个由 Dapr、Keda 和 Knative 驱动的现代化 FaaS 平台？ +- 云原生 FaaS 平台 OpenFunction 介绍。 +- 为什么异步函数天然适合自动驾驶？ +- UISEE 是如何在自动驾驶中使用异步函数的？ +- 现代化 FaaS 平台为自动驾驶带来的优势。 +- OpenFunction 的近期更新和长期发展规划。 + +## 分享者简介 + +霍秉杰是 KubeSphere 可观测性和 Serverless 团队的 Leader，还是 Fluent Operator 和 FaaS 项目 OpenFunction 的创始人，同时也是多个可观测性开源项目的作者和架构师，如 Kube-Events、Notification Manager 等。他热爱云原生和开源技术，是 KEDA、Prometheus Operator、Thanos、Loki、Falco 等项目的贡献者。 + +卢修明是 UISEE 的架构师，负责自动驾驶行云平台的系统架构和 DevOps 系统，在云原生 FaaS 和可观测性领域具有非常丰富的经验。 + +## 视频回放 + + + +## 对应文章 + +整理中 \ No newline at end of file diff --git a/data/zh/video.json b/data/zh/video.json index 23e623303..904ac2df9 100644 --- a/data/zh/video.json +++ b/data/zh/video.json @@ -183,6 +183,38 @@ "group": "CIC 用户大会", "tag": "KubeSphere 2.0,峰会论坛" }, + { + "title": "使用云原生 Serverless 技术为自动驾驶赋能", + "link": "https://kubesphere-community.pek3b.qingstor.com/videos/KubeCon-America-2022-ben.mp4", + "createTime": "2022.10.24", + "snapshot": "https://pek3b.qingstor.com/kubesphere-community/images/kubecon-a-2022-ben.png", + "group": "KubeCon", + "tag": "Fluent Bit,峰会论坛" + }, + 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