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@ -9,23 +9,65 @@ section1:
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section2:
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url: ./meetup-chengdu-20231104/
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notice:
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title: 云原生 + AI Meetup 成都站
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title: 云原生 + 可观测性 Meetup 广州站
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tag: 预告
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time: 2023 年 11 月 04 日
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time: 2023 年 11 月 25 日
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base: 线上
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url: ./meetup-chengdu-20231104/
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over:
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title: Meetup 杭州站
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title: Meetup 上海站
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tag: 结束
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url: ./meetup-hangzhou-20230603/
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url: ./meetup-shanghai-20230805/
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section3:
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videos:
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- title: 使用可插拔架构集成多个多集群解决方案
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link: ./chengdu1104-kubesphere-v4.0/
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createTime: 2023.11.04
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group: Meetup
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- title: KubeBlocks RSM:如何让数据库更好的跑在 K8s 上
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link: ./chengdu1104-kubeblocks-rsm/
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snapshot: https://pek3b.qingstor.com/kubesphere-community/images/meetup-chengdu-20231104-5.png
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type: iframe
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createTime: 2023.11.04
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group: Meetup
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- title: KubeBlocks 简介及部署 AIGC 基础设施演示
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link: ./chengdu1104-kubeblocks/
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snapshot: https://pek3b.qingstor.com/kubesphere-community/images/meetup-chengdu-20231104-4.png
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type: iframe
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createTime: 2023.11.04
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group: Meetup
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- title: SOFABoot 4.0-迈向 JDK17 新时代
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link: ./chengdu1104-sofaboot/
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snapshot: https://pek3b.qingstor.com/kubesphere-community/images/meetup-chengdu-20231104-3.png
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type: iframe
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createTime: 2023.11.04
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group: Meetup
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- title: KubeSphere 平台整合多样化云原生网关的设计
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link: ./chengdu1104-gateway/
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snapshot: https://pek3b.qingstor.com/kubesphere-community/images/meetup-chengdu-20231104-2.png
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type: iframe
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createTime: 2023.11.04
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group: Meetup
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- title: DLRover:蚂蚁大模型训练弹性容错与自动优化
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link: ./chengdu1104-dlrover/
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snapshot: https://pek3b.qingstor.com/kubesphere-community/images/meetup-chengdu-20231104-1.png
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type: iframe
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createTime: 2023.11.04
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group: Meetup
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- title: EMQX 云服务的 Serverless 实践
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link: ./shanghai0805-emqx/
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snapshot: https://pek3b.qingstor.com/kubesphere-community/images/20230805-shanghai-meetup-6-cover.png
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@ -1076,6 +1118,10 @@ section4:
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list:
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- year: 2023
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meetup:
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- place: 成都站(11.04)
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img: https://pek3b.qingstor.com/kubesphere-community/images/meetup-chengdu-20231104-cover.png
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meetupUrl: https://kubesphere.io/zh/live/meetup-chengdu-20231104/
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- place: 上海站(08.05)
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img: https://pek3b.qingstor.com/kubesphere-community/images/meetup-shanghai-20230805-cover.png
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meetupUrl: https://kubesphere.io/zh/live/meetup-shanghai-20230805/
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@ -0,0 +1,37 @@
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title: DLRover:蚂蚁大模型训练弹性容错与自动优化
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description: 本次分享将介绍 DLRover 的容错如何提高大规模分布式训练的稳定性和训练的自动优化。
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keywords: KubeSphere, Kubernetes, DLRover
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css: scss/live-detail.scss
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section1:
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snapshot:
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time: 2023-11-04 14:00-18:00
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timeIcon: /images/live/clock.svg
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base: 成都 + 线上
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baseIcon: /images/live/base.svg
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## 分享人简介
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王勤龙,蚂蚁集团技术专家,AI 系统工程师。
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## 议题简介
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介绍 DLRover 云上弹性容错的分布式训练架构。本次分享将介绍 DLRover 的容错如何提高大规模分布式训练的稳定性和训练的自动优化。同时还会介绍 DLRover 分布式训练的资源自动扩缩容功能如何降低分布式训练门槛,提升训练性能和集群效能。
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## 听众受益
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- 了解 DLRover 项目及架构。
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- 了解分布式训练弹性、容错和自动扩缩容的原理。
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- 了解分布式训练自动调优的原理与实现。
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@ -0,0 +1,46 @@
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title: KubeSphere 平台整合多样化云原生网关的设计
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description: KubeSphere 作为平台工程是如何设计开放式的网关集成方式,以满足多样化的需求呢?。
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keywords: KubeSphere, Kubernetes, 网关
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css: scss/live-detail.scss
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section1:
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snapshot:
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time: 2023-11-04 14:00-18:00
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timeIcon: /images/live/clock.svg
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base: 成都 + 线上
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baseIcon: /images/live/base.svg
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## 分享人简介
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魏泓舟,青云科技高级研发工程师。现主要负责 KubeSphere 团队微服务领域相关研发工作,主要涉及云原生网关、Service Mesh、Spring Cloud、应用等模块的集成。曾从事 Spring Cloud 微服务体系的 Java 应用研发与基于云平台落地实践。
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## 议题简介
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随着云原生网关越来越丰富多样化,我们的选择自然也更多。然而,在 KubeSphere 3.x 及之前版本中,只支持使用 Ingress-NGINX 作为云原生网关的实现,不支持其他网关,如 APISIX,Kong, Traefik 等。这在一定程度上限制了 KubeSphere 用户对网关的选择,并且存在耦合度较高、不易扩展改造等问题。
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面对这些挑战,KubeSphere 作为平台工程是如何设计开放式的网关集成方式,以满足多样化的需求呢?这将是我们本次分享和讨论的主题。
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## 议题大纲
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- 云原生网关简介
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- KubeSphere 集成网关的演进过程
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- 整合多样化云原生网关的设计
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- 示例效果展示
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## 听众受益
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- 了解云原生网关
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- 了解 KubeSphere 集成网关的思想
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- 了解平台级项目整合多样化网关的设计思路
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title: KubeBlocks RSM:如何让数据库更好的跑在 K8s 上
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description: KubeBlocks 中设计了 StatefulSet 的增强版本 RSM 以解决上述问题,本次分享讲解 RSM 的核心设计思路和原理。
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keywords: KubeSphere, Kubernetes, KubeBlocks, RSM
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css: scss/live-detail.scss
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section1:
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snapshot:
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videoUrl: //player.bilibili.com/player.html?aid=535532341&bvid=BV1SM411Q79p&cid=1323375006&page=1&high_quality=1
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type: iframe
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time: 2023-11-04 14:00-18:00
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timeIcon: /images/live/clock.svg
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base: 成都 + 线上
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baseIcon: /images/live/base.svg
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## 分享人简介
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吴学强,云猿生数据高级技术专家。原阿里云 PolarDB-X 云原生分布式数据库技术负责人之一,毕业于浙江大学计算机学院,兴趣广泛,对操作系统、密码学、分布式系统等均有涉猎。2017 年加入 PolarDB-X 团队进行高并发低延迟的 MySQL 分布式相关系统开发工作,负责 PolarDB-X 的云原生底座打造、生态系统连接、开源等开放生态构建工作。现为开源数据基础设施 KubeBlocks 核心开发者。
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## 议题简介
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K8s 中管理数据库这种有状态应用的组件是 StatefulSet,但其并不能很好的满足数据库的高可用要求:
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- 数据库通常有读写节点和只读节点,StatefulSet 中该如何支持?
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- 想增加一个只读节点到现有的集群,如何正确搭建复制关系?
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- 发生了主备切换,对外服务的 Service 如何自动感知并切换?
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- 想先升级备库,后升级主库,怎么办?想先将 Leader 切换到别的节点以降低系统不可用时长该怎么做?
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KubeBlocks 中设计了 StatefulSet 的增强版本 RSM 以解决上述问题,本次分享讲解 RSM 的核心设计思路和原理。
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## 议题大纲
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- 数据库的本质
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- 角色抽象与定义
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- 基于角色对外提供服务
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- 基于角色的更新策略
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- 角色探测与更新
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- 成员管理
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- switchover 与 failover
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- 数据副本准备
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## 听众受益
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- 理解数据库的状态复杂在哪里
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- 理解数据库高可用该考虑哪些方面
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- 了解 RSM 的核心设计思路和原理
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- 了解 KubeBlocks 为什么更适合管理数据库
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title: KubeBlocks 简介及部署 AIGC 基础设施演示
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description: 此次分享将介绍 KubeBlocks 新版本的主要特性,包括核心CRD,Controller,扩展机制以及高级运维特性。此外,还将演示如何使用 KubeBlocks 部署 AIGC 基础设施,展示 KubeBlocks 在实际应用中的强大能力。
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keywords: KubeSphere, Kubernetes, KubeBlocks, AIGC
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css: scss/live-detail.scss
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section1:
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snapshot:
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type: iframe
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time: 2023-11-04 14:00-18:00
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timeIcon: /images/live/clock.svg
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base: 成都 + 线上
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baseIcon: /images/live/base.svg
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## 分享人简介
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刘东明,云猿生数据高级技术专家。2015 年加入阿里巴巴,先后从事阿里云云原生数据库 PolarDB-X 和 PolarDB-PostgreSQL 内核研发,负责 PolarDB-PostgreSQL 一写多读架构设计,以及缓冲区管理,查询优化等核心模块研发。现为 KubeBlocks 核心开发者。
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## 议题简介
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随着 Kubernetes 越来越流行,越来越多的无状态应用运行在 K8s 上。然而,对于有状态应用,特别是数据基础设施如数据库服务,迁移到 K8s 上运行仍然是一件充满挑战的事。KubeBlocks 致力于让 K8s 上的数据基础设施管理就像搭乐高积木一样,既高效又有趣,帮助用户轻松构建容器化、声明式的关系型数据库、NoSQL、流计算和向量数据库服务。
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||||
此次分享将介绍 KubeBlocks 新版本的主要特性,包括核心 CRD,Controller,扩展机制以及高级运维特性。此外,还将演示如何使用 KubeBlocks 部署 AIGC 基础设施,展示 KubeBlocks 在实际应用中的强大能力。
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## 议题大纲
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- KubeBlocks 简介
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- KubeBlocks 中的 “Block”
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- KubeBlocks CRDs
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- KubeBlocks Controllers
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- KubeBlocks 扩展机制--Add-on
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- KubeBlocks 高级运维特性
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- 演示:
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- 使用 KubeBlocks 部署 AIGC 基础设施 Jupyter Notebook
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- 简单演示 KubeChat
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## 听众受益
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- 了解 KubeBlocks 核心功能
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- 了解如何使用 KubeBlocks
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- 了解如何基于 KubeBlocks 部署 AIGC 基础设置
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@ -0,0 +1,41 @@
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title: 使用可插拔架构集成多个多集群解决方案
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description: 在本次演讲中,KubeSphere 维护者将分享他们在如何从特定多集群框架解耦方面的经验,以及作为一个平台,我们如何整合不同的多集群解决方案以满足不同客户的需求。
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keywords: KubeSphere, Kubernetes, 可插拔, 多集群
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css: scss/live-detail.scss
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section1:
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snapshot:
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type: iframe
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time: 2023-11-04 14:00-18:00
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timeIcon: /images/live/clock.svg
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base: 成都 + 线上
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baseIcon: /images/live/base.svg
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## 分享人简介
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徐信钊,青云科技高级软件工程师,KubeSphere Maintainer。
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## 议题简介
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Kubernetes 中多集群领域的发展非常迅速,目前有很多多集群解决方案,如 Karmada、OCM 和 Kubefed 等。随着项目的发展,像我们这样的最终用户经常会遇到这样的情况:我们正在使用的多集群框架已经过时,我们必须切换到新的框架。在本次演讲中,KubeSphere 维护者将分享他们在如何从特定多集群框架解耦方面的经验,以及作为一个平台,我们如何整合不同的多集群解决方案以满足不同客户的需求。
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## 议题大纲
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- KubeSphere 4.0 可插拔架构介绍
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- 集成多个多集群方案
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## 听众受益
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- 了解 KubeSphere 4.0 可插拔架构
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- 如何结合可插拔架构集成多个多集群方案以满足不同客户需求
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@ -0,0 +1,38 @@
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title: SOFABoot 4.0-迈向 JDK17 新时代
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description: 本次分享将主要介绍 SOFABoot 4 新版本引入的新特性与变化,包括其设计理念与实现方式。
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keywords: KubeSphere, Kubernetes, SOFABoot
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css: scss/live-detail.scss
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section1:
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snapshot:
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videoUrl: //player.bilibili.com/player.html?aid=833040391&bvid=BV1cg4y1d7WE&cid=1323377652&page=1&high_quality=1
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||||
type: iframe
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time: 2023-11-04 14:00-18:00
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timeIcon: /images/live/clock.svg
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base: 成都 + 线上
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baseIcon: /images/live/base.svg
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## 分享人简介
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胡子杰,蚂蚁集团技术专家,SOFABoot Maintainer。
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## 议题简介
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本次分享将主要介绍 SOFABoot 4 新版本引入的新特性与变化,包括其设计理念与实现方式。
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再者就是介绍 SOFABoot 3 应用如何升级至 SOFABoot 4 版本,并展望 SOFABoot 未来的发展趋势。
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## 听众受益
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- SOFABoot 4 的新特性与变化
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- 已有应用如何升级至 SOFABoot 4 版本
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- 一起探讨 SOFABoot 未来发展的趋势
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## 下载 PPT
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@ -1,7 +1,7 @@
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title: 云原生 + AI Meetup 成都站
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description: 此次 Meetup,我们邀请到了蚂蚁集团、云猿生数据、青云科技等企业专家们,来为大家分享 AI 及云原生主题的技术干货。
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keywords: KubeSphere, Meetup, Chengdu, Kubernetes, DevOps, AI
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keywords: KubeSphere, Meetup, Chengdu, Kubernetes, gateway, AI
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css: scss/live-detail.scss
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section1:
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@ -20,8 +20,6 @@ section1:
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此次 Meetup,我们邀请到了蚂蚁集团、云猿生数据、青云科技等企业专家们,来为大家分享 AI 及云原生主题的技术干货。
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欢迎成都的各位小伙伴报名参与!现在即可报名预约!
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## 活动时间和地点
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- 时间:2023 年 11 月 4 日 14:00-18:00
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@ -37,14 +35,190 @@ section1:
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## 报名方式
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## 分享内容回顾
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扫描上方海报中的二维码,或点击[链接](https://resources.qingcloud.com/p/4f5ccc)报名。
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## 议题 1:DLRover:蚂蚁大模型训练弹性容错与自动优化
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## 互动礼品
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### 讲师
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参与本次活动,即有机会获得 KubeSphere 社区周边礼品一份,礼品种类包括:T恤、马克杯、背包等。
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凡到场的小伙伴,即可获得 KubeSphere 精美贴纸一套。
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王勤龙,蚂蚁集团技术专家,AI 系统工程师。
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此外, KubeSphere 社区将会在现场设置填问卷抽好礼活动,奖品为 KubeSphere 社区周边礼品,如背包、T 恤、马克杯等以及最高奖品(唯一)为 CKA 考试卷。
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### 议题简介
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介绍 DLRover 云上弹性容错的分布式训练架构。本次分享将介绍 DLRover 的容错如何提高大规模分布式训练的稳定性和训练的自动优化。同时还会介绍 DLRover 分布式训练的资源自动扩缩容功能如何降低分布式训练门槛,提升训练性能和集群效能。
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### 听众受益
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- 了解 DLRover 项目及架构。
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- 了解分布式训练弹性、容错和自动扩缩容的原理。
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- 了解分布式训练自动调优的原理与实现。
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## 议题 2:KubeSphere 平台整合多样化云原生网关的设计
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### 讲师
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魏泓舟,青云科技高级研发工程师。现主要负责 KubeSphere 团队微服务领域相关研发工作,主要涉及云原生网关、Service Mesh、Spring Cloud、应用等模块的集成。曾从事 Spring Cloud 微服务体系的 Java 应用研发与基于云平台落地实践。
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### 议题简介
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随着云原生网关越来越丰富多样化,我们的选择自然也更多。然而,在 KubeSphere 3.x 及之前版本中,只支持使用 Ingress-NGINX 作为云原生网关的实现,不支持其他网关,如 APISIX,Kong,Traefik 等。这在一定程度上限制了 KubeSphere 用户对网关的选择,并且存在耦合度较高、不易扩展改造等问题。
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面对这些挑战,KubeSphere 作为平台工程是如何设计开放式的网关集成方式,以满足多样化的需求呢?这将是我们本次分享和讨论的主题。
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### 议题大纲
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- 云原生网关简介
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- KubeSphere 集成网关的演进过程
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- 整合多样化云原生网关的设计
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- 示例效果展示
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### 听众受益
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- 了解云原生网关
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- 了解 KubeSphere 集成网关的思想
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- 了解平台级项目整合多样化网关的设计思路
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## 议题 3:SOFABoot 4.0-迈向 JDK17 新时代
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### 讲师
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胡子杰,蚂蚁集团技术专家,SOFABoot Maintainer。
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### 议题简介
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本次分享将主要介绍 SOFABoot 4 新版本引入的新特性与变化,包括其设计理念与实现方式。
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再者就是介绍 SOFABoot 3 应用如何升级至 SOFABoot 4 版本,并展望 SOFABoot 未来的发展趋势。
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### 听众受益
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- SOFABoot 4 的新特性与变化
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- 已有应用如何升级至 SOFABoot 4 版本
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- 一起探讨 SOFABoot 未来发展的趋势
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## 议题 4:KubeBlocks 简介及部署 AIGC 基础设施演示
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### 讲师
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刘东明,云猿生数据高级技术专家。2015 年加入阿里巴巴,先后从事阿里云云原生数据库 PolarDB-X 和 PolarDB-PostgreSQL 内核研发,负责 PolarDB-PostgreSQL 一写多读架构设计,以及缓冲区管理,查询优化等核心模块研发。现为 KubeBlocks 核心开发者。
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### 议题简介
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随着 Kubernetes 越来越流行,越来越多的无状态应用运行在 K8s 上。然而,对于有状态应用,特别是数据基础设施如数据库服务,迁移到 K8s 上运行仍然是一件充满挑战的事。KubeBlocks 致力于让 K8s 上的数据基础设施管理就像搭乐高积木一样,既高效又有趣,帮助用户轻松构建容器化、声明式的关系型数据库、NoSQL、流计算和向量数据库服务。
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此次分享将介绍 KubeBlocks 新版本的主要特性,包括核心 CRD,Controller,扩展机制以及高级运维特性。此外,还将演示如何使用 KubeBlocks 部署 AIGC 基础设施,展示 KubeBlocks 在实际应用中的强大能力。
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### 议题大纲
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- KubeBlocks 简介
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- KubeBlocks 中的 “Block”
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- KubeBlocks CRDs
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- KubeBlocks Controllers
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- KubeBlocks 扩展机制--Add-on
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- KubeBlocks 高级运维特性
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- 演示:
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- 使用 KubeBlocks 部署 AIGC 基础设施 Jupyter Notebook
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- 简单演示 KubeChat
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### 听众受益
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- 了解 KubeBlocks 核心功能
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- 了解如何使用 KubeBlocks
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- 了解如何基于 KubeBlocks 部署 AIGC 基础设置
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## 议题 5:KubeBlocks RSM:如何让数据库更好的跑在 K8s 上
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### 讲师
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吴学强,云猿生数据高级技术专家。原阿里云 PolarDB-X 云原生分布式数据库技术负责人之一,毕业于浙江大学计算机学院,兴趣广泛,对操作系统、密码学、分布式系统等均有涉猎。2017 年加入 PolarDB-X 团队进行高并发低延迟的 MySQL 分布式相关系统开发工作,负责 PolarDB-X 的云原生底座打造、生态系统连接、开源等开放生态构建工作。现为开源数据基础设施 KubeBlocks 核心开发者。
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### 议题简介
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K8s 中管理数据库这种有状态应用的组件是 StatefulSet,但其并不能很好的满足数据库的高可用要求:
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- 数据库通常有读写节点和只读节点,StatefulSet 中该如何支持?
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- 想增加一个只读节点到现有的集群,如何正确搭建复制关系?
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- 发生了主备切换,对外服务的 Service 如何自动感知并切换?
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- 想先升级备库,后升级主库,怎么办?想先将 Leader 切换到别的节点以降低系统不可用时长该怎么做?
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KubeBlocks 中设计了 StatefulSet 的增强版本 RSM 以解决上述问题,本次分享讲解 RSM 的核心设计思路和原理。
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### 议题大纲
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- 数据库的本质
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- 角色抽象与定义
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- 基于角色对外提供服务
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- 基于角色的更新策略
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- 角色探测与更新
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- 成员管理
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- switchover 与 failover
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- 数据副本准备
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### 听众受益
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- 理解数据库的状态复杂在哪里
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- 理解数据库高可用该考虑哪些方面
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- 了解 RSM 的核心设计思路和原理
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- 了解 KubeBlocks 为什么更适合管理数据库
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## 议题 6:使用可插拔架构集成多个多集群解决方案
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### 讲师
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徐信钊,青云科技高级软件工程师,KubeSphere Maintainer。
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### 议题简介
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Kubernetes 中多集群领域的发展非常迅速,目前有很多多集群解决方案,如 Karmada、OCM 和 Kubefed 等。随着项目的发展,像我们这样的最终用户经常会遇到这样的情况:我们正在使用的多集群框架已经过时,我们必须切换到新的框架。在本次演讲中,KubeSphere 维护者将分享他们在如何从特定多集群框架解耦方面的经验,以及作为一个平台,我们如何整合不同的多集群解决方案以满足不同客户的需求。
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### 议题大纲
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- KubeSphere 4.0 可插拔架构介绍
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- 集成多个多集群方案
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### 听众受益
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- 了解 KubeSphere 4.0 可插拔架构
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- 如何结合可插拔架构集成多个多集群方案以满足不同客户需求
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## PPT 下载
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关注「KubeSphere云原生」公众号,回复关键词 `20231104`,获取 PPT 下载链接。
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> 获取 PPT 下载链接后,若手机无法下载,可在电脑端浏览器打开下载。
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## 现场合照
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## 致谢
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感谢 SOFAStack 社区和 KubeBlocks 社区对本次活动的大力支持!
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感谢各位讲师贡献的精彩演讲和分享!
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感谢 KubeSphere 社区用户委员会成都站站长周正军以及活动志愿者田惠文、周正纬、何绍辉、曾朝俊对本次活动的支持!
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@ -0,0 +1,49 @@
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title: 云原生 + 可观测性 Meetup 广州站
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description: 此次 Meetup,我们邀请到了 KubeSphere、DeepFlow、SkyWalking 等社区的技术专家们,来为大家分享云原生及可观测性主题的技术干货。
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keywords: KubeSphere, Meetup, Guangzhou, Kubernetes, DeepFlow, SkyWalking
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css: scss/live-detail.scss
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section1:
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snapshot:
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time: 2023-11-25 14:00-18:00
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base: 成都 + 线上同步直播
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2023 年,KubeSphere 社区已经在深圳、杭州、上海三个城市各组织了一场线下 Meetup。第四站,我们将走进天府成都。
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11 月 4 日,云原生 + AI Meetup 成都站将正式开启!
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此次 Meetup,我们邀请到了蚂蚁集团、云猿生数据、青云科技等企业专家们,来为大家分享 AI 及云原生主题的技术干货。
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欢迎成都的各位小伙伴报名参与!现在即可报名预约!
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## 活动时间和地点
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- 时间:2023 年 11 月 25 日 14:00-18:00
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- 地点:四川省成都市武侯区天府四街蚂蚁集团 C 空间 101 猎户座
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## 活动组织方
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- KubeSphere 社区
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- DeepFlow 社区
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## 议程海报
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敬请期待。
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## 报名方式
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敬请期待。
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## 互动礼品
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参与本次活动,即有机会获得 KubeSphere 社区周边礼品一份,礼品种类包括:T恤、马克杯、背包等。
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凡到场的小伙伴,即可获得 KubeSphere 精美贴纸一套。
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此外, KubeSphere 社区将会在现场设置填问卷抽好礼活动,奖品为 KubeSphere 社区周边礼品,如背包、T 恤、马克杯等以及最高奖品(唯一)为 CKA 考试卷。
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@ -75,6 +75,12 @@ members:
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activities:
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videos:
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@ -84,8 +90,8 @@ activities:
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- image: https://pek3b.qingstor.com/kubesphere-community/images/hpa-cover.png
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link: https://kubesphere.io/zh/live/meetup-chengdu-20220514/
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link: https://kubesphere.io/zh/live/meetup-chengdu/
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review:
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- text: 马上消费金融基于 KubeSphere 的 AI 平台的开发实践
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Binary file not shown.
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Binary file not shown.
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After Width: | Height: | Size: 173 KiB |
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