Service Mesh 作为腾讯云微服务平台（TSF）的一部分，从今年8月份发布第一个商业化版本以来，已经陆续在金融领域、工业互联网、以及公司内部业务系统等生产环境进行落地。在落地过程中，团队遇到的一系列技术挑战，如非 Kubernetes 环境的支持、与 SpringCloud 及其他服务框架的互通、海量服务实例下的域名解析、私有协议的支持等，针对这些挑战，通过自研及与社区进行合作，问题最终得到解决。这次的演讲主要从用户的场景，衍生的问题，以及对应的解决方案等实践入手，讲述 Service Mesh 在产品化过程可能面临的挑战及对应的架构演进及实践。

听众收益

1.了解到腾讯云 Service Mesh 的基本架构及相关技术点；

2.了解到 Service Mesh 在落地过程中，可能会面临的技术挑战以及应对策略；

3.了解到针对开源 Istio 进行扩展的切入点以及相关实践。

百度搜索在 2013 年至 2014 年完成了第一代 Servcie Mesh 通信基础设施层的抽取和独立，覆盖海量在线服务节点，支撑业务稳定快速增长。本议题将分享百度搜索对 Service Mesh 的抽象和探索，介绍基于 Service Mesh 构建大规模高可用服务的工程实践，如秒级灰度发布/回滚、实时故障定位、生产环境自动压测等。

演讲大纲

1. 服务可用性设计演进；
2. 百度搜索中的 Service Mesh；
3. 基于 Service Mesh 的高可用实践。

听众受益

1. 了解大规模 Servcie Mesh 面临的挑战；
2. 了解利用 Servcie Mesh 提升服务可用性的思想。 

微服务流行的当下，企业在实施微服务架构的时候，更多的是在技术架构层面发力，却忽略了微服务架构对企业的影响是全方位的。如果不在组织架构、管理策略、研发模式、测试、运维等领域同步采取必要的治理措施，很难保证微服务架构的顺畅落地。 服务化和服务治理一直都是相伴相生的“亲兄弟”。微服务模式下，庞大的服务节点数量、日趋复杂的服务分层、离散的组织协同、扁平化的管理模式让服务治理的广度、深度、难度都达到前所未有的程度。单纯依靠微服务框架层面的治理是远远不够的，需要构建贯穿研发、测试、运维、管理各领域的立体式的深度治理体系。 本专题基于讲师多年微服务治理的实践经验及感悟，全面介绍如何构建完备的微服务治理的指标体系及治理模型，并通过自动化的线上线下一体的“度量”及“管控”这两大能力的构建来综合解决微服务全生命周期的现实治理需求。 

听众受益

1. 了解多维度的微服务治理指标体系构建、指标获取及度量策略；
2. 了解如何构建微服务体系下，贯穿研发、运维、测试、组织、管理的综合服务治理模型； 
3. 了解如何通过对微服务生命周期的自动化“度量”及“管控”来实现治理闭环。 

在数字化建设成为促进社会发展、改善国计民生的重要驱动力的时代背景下，催生了大量支撑规模化分布式应用的技术创新、创造与创业。这样的情形不只是出现在中国，而是漫延于全球。Could Native、Service Mesh、Serverless 等技术词汇在全球范围内引发了大量的解读与讨论。面对那些让人“难以理解”的技术词汇，看清背后的本质与驱动力才能帮助我们更好地把握技术趋势并建立自己的思考逻辑，本演讲试图在这方面给听众提供帮助。

演讲大纲

1. 解决规模软件问题的范式；
2. 从 Cloud Native 的本质去理解 CNCF；
3. Kubernetes、Serivce Mesh 与 Serverless 的关系；
4. Distributionless 的内含及发展思路。

听众收益

帮助听从更好地梳理当下的技术发展趋势，以便更好地迎合发展趋势和找准技术方向。

滴滴在 2016 年完成了第一代服务化改造，随着业务的不断增长，服务化规模也越来越大，服务拓扑调用复杂、管控难度大、容错性差等问题接踵而至。同时滴滴存在 PHP/Golang/Java/C++ 四种主流技术栈、HTTP/Thrift 两种主流协议，由于服务治理启动时间晚，大量存量服务需要改造，治理难度非常之大。

本议题将分享滴滴在异构场景下的微服务治理近 3 年积累的优秀实践，通过「规范、工具、框架、平台」四大抓手，体系化地打通了服务的开发、测试、监控、预案、安全等全生命周期，实现了服务的可感、可控、可追溯。滴滴服务治理目前已经在核心出行等 20+ 业务线的大规模应用，组织上也需要有相应的支撑，保证需求的有效传递和防止方案的走偏，我们将介绍在这个过程中团队需要克服的挑战和应对方案。

听众受益

1、了解实际生产环境下，服务治理领域技术点；

2、了解滴滴服务化和服务治理演进历程；

3、了解复杂业务场景下，搭建公司服务治理体系路线图。

随着微服务架构的流行，服务之间流量的管理变成了新的问题和话题。为了解决这类问题，以 Istio 为代表的开源软件提出了 Service Mesh 的概念，第一次把这个领域的问题、功能、解决办法做了汇总，完成了这个领域概念的标准化和体系化的工作。目前大多数的 Service Mesh 解决的问题都是依赖或者绑定到微服务平台和框架上（比如 Istio 构建在 K8S 之上）。但是现实当中，使用环境往往是复杂的，尤其是企业环境，一般都包含多个版本、多种微服务平台（比如 K8S，Dubbo，Spring Cloud等）；同时部署环境也涵盖了公有云、虚拟机、物理机、容器等；在地域上也有着跨数据中心的需求。如何满足这些需求，本次演讲将分享基于 Kong 的解决方案，该方案已经在国内多家大型企业和金融机构落地，具有很好的实践性。

主要内容

• 分布式环境下服务网络的必要性；
• 关于Kong--Nginx 家族小伙伴；
• As a Service：服务注册、服务发现、负载均衡；
• 全链路：Ingress 与服务间流量；
• 混合环境：跨微服务平台；
• 部署环境：容器、虚拟机、物理机、云；
• 控制平面：多租户与配置分发；
• 数据平面：Sidecar与代理；
• 服务质量：实时监控。

听众受益

如果听众也需要处理混合环境下的服务网络问题，那么通过这个 Session，可以概要的理解这个领域的问题以及可行的解决思路。对于有落地需求的听众，这个 Session 里很多内容可以直接作为参考方案用于实践。同时该方案主体基于常用的开源软件，具有很好的社区支持；另外这些开源软件也都是多年的“老兵”，在稳定性、可靠性、配套工具生态方面都很不错，适合短平快、稳准狠的解决混合环境下的服务网络问题。

高并发分布式交易系统一直是一个技术难题。如果我们再加上低延时强实时的要求，以及传统金融系统的稳定性和一致性，还要 BAT级别的系统吞吐能力和高可用性，这就对系统架构提出了巨大的挑战：如何设计账户系统、如何高效可靠的处理实时清算、如何实现高可用的网关、如何考虑和选择合适的技术框架、如何提升系统的监控和运维效率、如何利用微服务进行交易系统的设计与治理，等等这一系列问题。 本议题从一个亿级订单量的低延迟实时交易系统案例出发，通过阐述高并发分布式系统的架构原则，分析实现过程中的各种尝试和痛点，以及分享实际工作过程的一些实践，特别是在做内存化改造和流式处理技术改造的一些经验心得，从整体到局部、从原理到细节，剖析高并发分布式交易系统的方方面面。  

听众受益

1. 了解高并发实时分布式系统的设计原则； 

2. 了解亿级订单的高性能交易系统的设计经验； 

3. 了解微服务、内存化技术、流式处理等技术。