演讲主题一：Service Mesh在游戏行业大规模落地实践

服务网格作为云原生时代的网络基础设施，实现了应用和流控的关注分离，并显著提升系统的安全和可观测性。

本次演讲将结合腾讯云服务网格大规模生产实践，深度解析服务网格的典型落地挑战，分享腾讯云服务网格性能调优和最佳实践。包括如何实现 Istio 控制面负载平衡，如何提供 xDS 懒加载能力，将 Envoy 内存降低50%以上，实现对十万 Pod 规模网格的支持。

演讲提纲：

1. 服务网格现状和发展趋势
   • 服务网格概念、现状和趋势
   • 企业服务网格落地挑战
2. 服务网格性能优化实践
   • 服务网格性能挑战
   • 数据面性能优化
   • 控制面负载平衡
   • 大规模场景下 xDS 优化
3. 腾讯云服务网格落地实践
   • 架构介绍
   • 典型案例
   • 最佳实践

你将获得：

1. 了解服务网格现状，发展趋势和落地挑战
2. 了解腾讯云服务网格全托管架构和性能优化实践
3. 了解服务网格典型落地案例和调优策略

演讲主题二：1000+企业云原生改造成本优化总结

不同企业上云成本节省程度不一，从 IT 资源成本上来说，成本节省低的不到10%,高的可达60%-70%。是什么造成了这么大的差异？从运维成本上看，有什么组织管理手段和产品技术手段可以降低运维成本？

本次演讲主要介绍腾讯云云原生团队通过大范围的客户调研和访谈，解答企业如何借助云原生进行更深层次的成本优化，以及腾讯内部和腾讯容器服务客户在容器化过程中进行成本优化的最佳实践。

演讲提纲：

1. 企业上云成本节省分析
   • IT 资源成本：降低 IT 资源成本关键点在哪里？有哪几个维度可以帮助降低 IT 成本的？各个维度有什么降低IT成本的产品和技术点？
   • 运维成本：如何衡量运维成本的降低？降低运维成本的关键点在哪里？有什么组织管理手段和产品技术手段可以降低运维成本？
2. 企业上云成本节省路径
   • 理解成本：在 Kubernetes 上分析成本组成的可选方法
   • 控制成本：在 Kubernetes 上控制预算的可选方法
   • 优化成本：在 Kunermetes 上优化成本的可选方法
3. 腾讯云原生内外客户成本优化实践
   • 腾讯自研上成本优化实践
   • 腾讯云原生客户成本优化实践客户案例

你将获得：

1. 了解容器化带来的 IT 运营成本带来的优势
2. 了解将业务如何通过容器化并通过 Kunermetes 进行成本优化
3. 了解腾讯云云原生降本工具应用场景和实现原理
4. 了解腾讯内外客户成本优化最佳实践

演讲主题一：破解 Kubernetes 应用开发低效之困:一键调试，实时热加载

Kubernetes 的强大与复杂是把双刃剑，一方面解决了资源和架构的抽象，一方面又给开发者带来了使用的困扰，复杂的概念和配置会让开发者不知所措，庞大的微服务架构又对开发环境和测试环境提出了更高的要求。高效的开发和测试一直也是云原生领域被忽略的板块，本次将给大家一一剖析这些难题和对应的解法，也将为大家解析测试提效，开发提效在基于 Kubernetes 下的实践。

演讲提纲：

1. Kubernetes 上的程序和传统程序的区别
   • 松耦合系统的封装套娃：进程、容器、工作负载、负载均衡、服务网格
   • 容错性：负载均衡，监控，自愈性，终态控制
   • 易于管理：工作负载，配额，隔离
2. 微服务架构的开发之困
   • 200个微服务居然要两周才能搭建起来？
   • 写完代码要10分钟才能看到运行结果？
   • 请问i9+64G内存够不够跑开发环境？
3. 代码与 Kubernetes 之间需要一座桥梁
   • 从 Kubernetes 概念抽离应用定义
   • 直通套娃核心：把代码直接送给进程
   • 用云上基础设施为开发减负为测试提效
4. 用3000核的云上开发环境释放开发者战斗力
   • 实现环境一致、按需所得的规范环境
   • 把开发环境操作塞进 PyCharm
   • 基于 Service Mesh 的环境复用

你将获得：

1. Kubernetes 用户群体可了解开发环境如何规范化
2. 提升开发基于 Kubernetes 的应用的编码效率
3. 实现按需所得的开发和测试环境，实现开发测试效率提升

演讲主题二：解决万千节点可观测性数据压力腾讯内部实践

云原生场景下的高效运维极度依赖好的可观测性，而一个好的观测系统后台，又伴随着严峻的数据处理挑战。而新一代云原生消息队列 Pulsar，兼具强一致性和极为灵活的可扩展性，便是为此种场景而生。

演讲提纲：

1. 用户容器化、微服务化、Mesh 化后的可观测性挑战。
   • 可观测性实现挑战
   • 可观测性成本挑战
   • 业务需要什么样的工具
2. 如何结合 Pulsar 流计算应对挑战
   • Pulsar 在云原生可观测平台的实践
   • 存算分离，分区 vs 分片，Pulsar 优势分析
   • PulsarFunction 做流处理对应的挑战
3. 可观测性的现在和未来
   • Opentracing 与监控、日志、调用链大一统需求的挑战
   • Opentelemetry 时代的挑战

你将获得：

1. 了解云原生可观测性手段。
2. 了解存算分离架构和 Pulsar，PulsarFucntion
3. 了解云上消息队列如何针对不同场景做调优，统一选型
4. 可观测性的现状与未来方向

演讲主题一：正本清源：你真的了解 Serverless吗？

随着云原生架构的逐渐普及，对于计算、存储、中间件等能力逐渐托管给了云厂商，利用云的弹性来支撑业务的快速增长，减少无差别的任务，集中精力于扩大企业的核心竞争力，但是当开发者把视角转向自身业务的时候，应用设计的结果和云原生的理念却相去甚远；微服务大行其道离不开 DDD 方法论的复兴」。但当围绕云原生进行 DDD 落地的时候，在实践层面却也遇到很多「阻抗不匹配」的地方；Serverless 更进一步把云的弹性推到了极致，但在应用设计方法论方面却略显停滞，本次分享将主要围绕云原生架构的演进趋势，探讨云原生和 Serverless 应用的设计的理念和方法。

演讲提纲：

1. 从云的弹性看云原生的价值
2. 架构演进趋势和应用设计方法
3. 领域驱动设计落地痛点
   • 上下文边界识别：领域逻辑vs业务逻辑
   • 模块边界识别：上下文边界vs弹性边界
   • 组织结构设计：成果驱动vs活动驱动
4. Serverless 的理念和极致弹性的挑战
5. Serverless 应用设计方法
   • 事件驱动的架构风格和设计方法
   • 从微服务/单体到 FaaS+BaaS
   • Serverless 架构的持续治理
6. Serverless 应用落地案例和成效
7. 对于 Serverless 应用设计方法的展望

你将获得：

1. 了解云原生应用的价值
2. 掌握 Serverless 的概念和价值
3. 理解 Serverless 架构的本质
4. 掌握 Serverless 应用的架构设计方法

演讲主题二：百万级大规模容器平台的设计与实践

云原生相关技术，包括 Kubernetes、Prometheus 等在越来越多的云厂商和企业中落地，有更多的业务将其作为基础平台，承接海量业务的同时，容器平台的规模也将随之扩大，在这个过程中不可避免的碰到一系列的问题，这里将分享我们在平台和业务同步增长的过程中碰到的问题，以及解决这些问题的相关思考。

演讲提纲：

1. 大规模容器平台的现状和问题
   • 简述业务规模:单集群数千 Node、数十个集群统一管理
   • 各种复杂的业务类型:游戏、会议、AI、QQ、直播、爬虫等产品
   • 多样的业务需求:有状态、长连接、固定 IP、本地升级、快切升级
   • 平台经历的困难和问题:规模大、业务多、场景复杂
2. 业务中的一些最佳实践
   • 极其复杂的更新需求，需要自定义工作负载类型
   • 大量的业务实例，需要支撑海量的监控数据
   • 业务多且敏感，需要优化 Pod 的稳定性和好的自愈系统
   • 资源多，节点多，需要提高资源利用率，Descheduler、Hpa、Hna 等
3. 继续演进
   • 业务画像
   • Eks 和服务网格

你将获得：

1. 大规模容器平台的现状和问题
2. 腾讯内部的优化方向和一些具体优化措施

随着微服务、容器、编排等云原生技术的发展，让用户越来越聚焦业务，使得资源使用效率也越来越高，Serverless 技术孕育而生。Serverless 是对云原生技术的进一步抽象、解耦、集成，借助 Serverless 能力，开发者可以将绝大多数精力投入在业务逻辑的开发整合上，大大缩短开发周期。

企业内部如何落地 Serverless？有哪些典型的应用场景？对企业内研发模式有哪些冲击？如何更进一步提效延展到产研过程中？如何极致的凸现出资源利用率？本次分享将一起来解答。

演讲提纲：

1. Serverless 现状和发展趋势
   • Serverless 发展历程与发展趋势
   • 贝壳内部业务痛点剖析
2. 贝壳内部典型引用场景
   • 为什么 Serverless 适合贝壳的业务场景。
   • 研发如何快速上手
3. 贝壳在 Serveless 流程上探索
   • 对研发流变化
   • 对数据流变化
4. 挑战&未来
   • 对内部挑战
   • 未来规划

你将获得：

1. Serverless 场景下，贝壳对 DevOps 优化流程思考；
2. Serverless 场景下，Kubernetes 原生用户如何获得更好的迭代体验。