字節(jié)跳動云原生技術歷程與K8s應用實踐
2016 年 6 月，字節(jié)跳動啟用 Kubernetes 技術棧，開始對業(yè)務進行大規(guī)模容器化改造，2017、2018 年進入階段性上量階段，到 2018 年這一年部署的容器單集群已經達到了上萬個節(jié)點。截至 2021 年 12 月，字節(jié)跳動已經實現(xiàn)每天新增 1500 個 AB 實驗和 2 萬次線上變更，3 周完成設計和上線新 App，27 天備戰(zhàn)春晚紅包項目，超過 95% 的應用實現(xiàn)了云原生化。
從最開始的面向容器部署，過渡到面向服務的階段，不僅用上了容器編排工具，更是在這之上建立了比較完善的微服務治理體系，再加上字節(jié)跳動獨特的 AB 測試風格、敏捷開發(fā)的理念與業(yè)界獨到的推薦算法，字節(jié)跳動形成了一套自己的云原生落地實踐體系。
在由稀土掘金技術社區(qū)主辦，即將于 7 月 22、23 日召開的第二屆稀土開發(fā)者大會上，由火山引擎云原生產品負責人鄧德源出品的《字節(jié)跳動云原生實踐與開源》 專場，將從字節(jié)跳動云原生技術歷程說起，講透包括輕量級 K8s 多租戶方案、高性能 K8s 元信息存儲方案以及大規(guī)模集群下的請求治理等關鍵問題。
大會除了《字節(jié)跳動云原生實踐與開源》專場，還設置了包括大前端、低代碼、數據庫、開源與商業(yè)化、業(yè)務架構等十數個干貨專場，免費報名進行中！大家可點擊文末閱讀原文或掃描下圖二維碼，為字節(jié)跳動云原生實踐打 Call~
演講主題：字節(jié)跳動云原生技術歷程
以 Kubernetes 為代表的云原生技術底座支撐了字節(jié)跳動業(yè)務的快速發(fā)展。從微服務場景開始，Kubernetes 逐漸演化統(tǒng)一支撐了字節(jié)內部的大數據、機器學習以及存儲服務等多種形態(tài)基礎設施。本次分享旨在介紹字節(jié)跳動云原生技術發(fā)展的動機與思路，分享發(fā)展過程中遇到的系列技術問題，并探討下一代的技術體系演進思路。
演講大綱
發(fā)展思路 演進歷程 主要挑戰(zhàn) 技術體系展望
演講嘉賓：向武 字節(jié)跳動基礎架構調度團隊負責人
主導推進字節(jié)的服務體系、大數據、ML 和存儲系統(tǒng)全面云原生化改造和落地，并基于并池彈性、混合部署等項目提升數據中心利用率。
演講主題：字節(jié)跳動輕量級 Kubernetes 多租戶方案探索與實踐
伴隨云原生技術的發(fā)展和推廣，多個租戶共享 Kubernetes 集群資源的業(yè)務需求應運而生，社區(qū)現(xiàn)有方案各有側重，但是在海量小租戶的場景下仍然存在改進空間。本次分享會對現(xiàn)有多租戶方案進行總結和對比，然后提出一種基于協(xié)議轉換的輕量級 Kubernetes 網關服務，該方案能夠顯著降低多租戶控制面帶來的資源和運維成本，同時提供安全可靠的租戶隔離性。
演講大綱
現(xiàn)有 Kubernetes 多租戶方案簡述 輕量級多租戶方案 KubeZoo 核心原理 KubeZoo 關鍵技術細節(jié)
演講嘉賓：任靜思 字節(jié)跳動基礎架構云原生工程師
專注于云原生領域，負責大規(guī)模集群聯(lián)邦系統(tǒng)的構建，云原生多租戶方案的設計和實踐。
演講主題：字節(jié)跳動高性能 Kubernetes 元信息存儲方案探索與實踐
Kubernetes 整體是一個事件驅動的分布式系統(tǒng)，通過 List 和 Watch 進行數據同步保證多層組件的最終一致性，集群規(guī)模很大程度上受限于存儲元信息的 ETCD 性能。KubeBrain 是字節(jié)跳動內部研發(fā)的替代 ETCD 的 Kubernetes 集群元信息存儲的系統(tǒng)，基于強一致的分布式 KV 數據庫的接口實現(xiàn)了 Kubernetes 中使用的所有存儲接口，提供了數倍于 ETCD 的并發(fā)讀寫性能，支撐字節(jié)跳動內部超大規(guī)模集群的維護和在離線混合部署。
演講大綱
背景介紹 系統(tǒng)設計思路 性能優(yōu)化方案 整體落地效果 未來演進計劃
演講嘉賓：薛英才 字節(jié)跳動基礎架構云原生工程師
負責大規(guī)模集群的高性能元數據存儲系統(tǒng)與核心管控系統(tǒng)的構建。
演講主題：Kubernetes 大規(guī)模集群下的請求治理
隨著 Kubernetes 集群規(guī)模變大和數量增多，并且由于 Kubernetes apiserver 流量的特點，傳統(tǒng)的四層負載均衡器無法很好的滿足我們對 kubernetes apiserver 流量治理的需求，本次分享提出一種專為 kube-apiserver 流量特征定制的七層負載均衡器，用于管理海量的集群流量并且為大集群提供靈活的流量。
演講大綱
背景 設計思路 流量治理 落地效果 演進計劃
演講嘉賓：章駿 字節(jié)跳動基礎架構云原生工程師
專注于云原生領域，負責維護集群核心管控系統(tǒng)的拓展性和穩(wěn)定性，提升集群的性能和規(guī)模。