分享Intel内核测试组开发并维护的LKVS（Linux内核测试套件）,介绍套件的发展、特性、用法以及当前在最新Intel服务器CPU上的热门属性，及其使用和验证方法。

介绍 Intel RDT 发展概述；RDT 与 NRI 在 Koordinator 混部框架中的开发进展与未来规划。

OpenBMC 技术应用与实践。

2023龙蜥操作系统大会浪潮信息分论坛致辞。

随着 CentOS 操作系统的即将停服，云服务器也面临着越来越大的操作系统 EOL 安全隐患挑战。为了应对这个问题，阿里云推出了高效便捷的云上操作系统迁移方案-SMC。本文将以操作系统 EOL 隐患为背景，分享阿里云 SMC 自动化迁移产品方案和云上操作系统迁移最佳实践干货，助力云上客户一键完成操作系统迁移升级。

统信软件服务器操作系统与云计算产线总经理孟杰致辞。

作为专业从事服务器、终端整机产品的研发生产、方案设计及实施服务的科技企业，浪潮与统信软件携手共筑产业生态，双方紧密合作，围绕产品共同助力打造核心竞争力与可持续发展能力。未来，双方将继续在技术研发、生态联合、品牌市场、服务体系等方面深化合作，打造中国基础软硬件生态合作新标杆。

近日，由开放原子开源基金会指导，龙蜥社区主办，阿里云、浪潮信息、Arm、Intel、中兴通讯、统信软件等 24 家理事单位共同承办的，主题为“云智融合·共筑未来”的 2023 龙蜥操作系统大会圆满结束。中央网信办信息化发展局负责同志出席并致辞，中国工程院院士、原副院长陈左宁，中国科学院院士、CCF 理事长、北京大学教授梅宏，中国工程院院士、浙江大学信息学部主任陈纯，清华大学教授、青海大学校长史元春，中国 Linux 先行者宫敏，北航网安学院院长、教授刘建伟，开放原子开源基金会理事长孙文龙，阿里巴巴集团副总裁、阿里云基础设施事业部总经理蒋江伟等一众领导、院士、专家、高管重磅亮相，与现场 300 多家企业，逾千名开发者，分享龙蜥社区在提升中国开源软件影响力和国际贡献率的思考，探讨云智融合浪潮下如何协同打造中国操作系统黄金时代。

论坛将通过一系列深度洞察和探索，依托龙蜥社区及合作伙伴丰富的技术积累和实践经验，包括利用 AI 的智能分析和可观测技术的应用等，构建智能化的运维解决方案来服务广大用户。同时，以推动系统运维技术进步、促进产学研合作为目的的非营利性组织龙蜥系统运维联盟正式成立，并将举行授牌仪式、发布故障演练系统及进行客户邀测。讲师/嘉宾简介技术专家

EasyYitian 是阿里云为支持倚天迁移专门打造的工具平台，包括软件兼容性扫描、环境兼容性分析、跨架构编译构建预制镜像、性能调优分析，是集工具、优化镜像、迁移指南为一体的统一平台，解决倚天迁移过程的难点和痛点，助力客户快速完成业务迁移到倚天，为倚天迁移提供全量支持。

CentOS 停服事件不仅给国内操作系统提供了新机遇和新挑战，同时也极大地提升了龙蜥社区等众多国内开源社区国际影响力。

Linux 中国的硬核老王为刚刚接触开源的爱好者介绍了如何快速成为一名开源贡献者的演讲，并结合实例给出了一条可实践的发展之路。

分享了关于排障北极星指标理论的独到见解。尽管在传统的可观测性领域，涵盖了 tracing、metrics、logging等要素，但依然存在一些无法观测到的盲区。这些盲区的存在使得我们在故障排除过程中常常感到困惑。由于 Linux 内核的复杂性，即使是专家们也常常受限于某一特定领域，例如网络、存储、CPU 调度等。因此，故障排查的挑战在于，虽然问题表面看起来可能出现在某一领域，但根本原因可能却隐藏在另一个领域。这意味着解决故障通常需要集结来自多个领域的专家，而这也导致了 1-5-10 等迅速恢复业务的问题难以解决和实施。 为了解决这一问题，Kindling 社区与龙蜥社区合作，共同推出了排障北极星理论。

coolbpf 的远程编译.

从点点滴滴的迁移适配过程，分享上游社区操作系统内核，在国产化架构系统的适应、变迁与优化路径。

关于 sealer 快速任意场景交付。

分享今年在 ATC 会议上中的 RunD 论文的技术细节，特别在 Serverless 场景下使用的效果；并分享 RunD 在龙蜥社区开源的现状 。

主要向大家介绍 Scalable IOV(SIOV)相关的基本概念和软件框架，并针对现有的 Anolis 中集成的 SIOV out-of-tree 的实现方案展开讨论。与此同时，因为 SIOV 会涉及到 IOMMU、SVA 和 ENQCMD 等技术，所以我们也会分别介绍相关技术在裸机和虚拟机环境的软件实现方式。另外，借此机会也会向大家介绍目前上游社区对 SIOV 相关技术重构的背景和需求，以及新框架的设计思路和现状。

plugsched 是 Linux 内核调度器子系统热升级的 SDK，它可以实现在不重启系统、应用的情况下动态替换调度器子系统，毫秒级 downtime 。plugsched 可以对生产环境中的内核调度特性动态的进行增、删、改，以满足不同场景或应用的需求，且支持回滚。

了解内存被改和泄漏问题产生的原因，以及本解决方案的使用方法。

了解 datop 热点开发初衷，以及对比业界现有内存冷热扫描方案的优势，为参会者对 datop 这种轻量普适性的冷热内存扫描工具使用带来更深入的了解。

作为阿里内部可观测数据采集的基础设施，iLogtail 承载了阿里巴巴集团、蚂蚁的日志、监控、Trace、事件等多种可观测数据的采集工作。iLogtail 运行在服务器、容器、K8s、嵌入式等多种环境，支持采集数百种可观测数据，目前已经有千万级的安装量，每天采集数十 PB 的可观测数据，广泛应用于线上监控、问题分析/定位、运营分析、安全分析等多种场景。

介绍了龙蜥社区发展现状，讲解了 Intel Arch SIG、Anolis 内核 ANCK 以及商业发行版 Alibaba Cloud Linux 内核之间的上下游关系，并分享了阿里云选择 Anolis OS 作为上游的原因。随后，介绍了 Intel Arch SIG 目前的工作进展，对 Intel 主流服务器平台支持的情况。最后，通过解决方案在阿里云应用场景的最佳实践对 Intel Arch SIG 合作成果进行的展示。

eBPF & Linux 稳定性专场是由龙蜥系统运维 SIG 和 eBPF 技术探索 SIG 协办，开场主持人毛文安为大家介绍了这两个 SIG 的情况。为大家分享这两大 SIG 的愿景和目标，以及当前 SIG 的重点项目情况和 SIG 的下一步规划。也欢迎大家在龙蜥官网 SIG 组查看详情。

1）介绍龙蜥社区硬件兼容性认证的步骤和流程。 2）介绍硬件兼容性认证工具 Ancert 的使用方法和步骤。

在圆桌讨论中，笨叔的一番话语引起了在场嘉宾和观众的强烈共鸣，“我有一个感觉，我们都觉得 RISC-V 最近很火，特别是在国内外高校教学和科研方面，国内大部分的 985 高校，还有部分的 211 高校，他们计算机相关的专业的核心课程已经慢慢取代了原来的 mips 和 x86，转向 RISC-V 作为一个教学，所以高校对 RISC-V 的热情为产业界输出大量的人才，那么对国内自研芯片的发展起到一个推动的作用。另外一方面，我观察到国内做芯片的这些厂商，大部分都是采用 Arm 的 IP 来做，但是已经有不少的厂商，他们也在慢慢尝试采用 RISC-V。大家比较一致的观点，虽然 RISC-V 软硬件生态还不是很完善和完美，但是 RISC-V 是一个趋势，现在正处于趋势的起步阶段。” PLCT 实验室吴伟也表示，“RISC-V 不仅仅只是一个趋势，仅去年一年，全球 RISC-V 芯片的出货量就达到了 100 亿颗，在广大的嵌入式领域中，RISC-V 已经是完完全全地占有了自己的一席之地。而且 RISC-V 也正以惊人的速度向我们视线所及的所有领域开始扩张。”

开源软件发展迅速，应用非常广泛，其质量保证在开源社区以及评测机构都面临巨大的挑战，传统的自动化测试平台在运行模式、测试场景上具有非常大的局限。龙蜥社区的开源项目 T-One 一站式质量协作平台，打通了从测试设计、测试计划、用例集成、测试部署、测试执行、结果分析、测试报告等整个测试流程闭环，源于阿里云操作系统团队经过多年的内部业务打磨，支撑了 30 多个团队产品质量保证的通用自动化测试平台，超过 930 万小时的运行时间，具有非常高的稳定性和运行效率。 T-One 在龙蜥社区开源后，通过 T-One SIG 兴趣组，构建了开源版、企业版、机构版三大下游版本，多家合作单位接入社区开源版或者内部独立部署，共同贡献，在社区获得了快速的发展。电子五所于 2021 年 12 月加入龙蜥社区作为合作伙伴，基于T-One SIG 在社区合作开发了 T-One 机构版，在 testlib 组件上进行了非常深入的合作，共同参与测试需求管理、用例管理、设备管理等模块的开发，积极推动评测平台标准化。后续会进一步加深合作，双方基于开源模式，持续完善 T-One 功能，提升评测效率，在 AI 技术引入、下一代质量技术标准的探索上，加深与龙蜥社区的合作，共同把 T-One 打造成为具有广泛影响力的标准化质量平台。

云+操作系统

73期-SysOM 2.0 存储相关诊断功能

63期-关于后摩尔时代“硅-冯”范式下超异构计算系统设计的思考

基于Intel® TDX部署云上人工智能方案

除了在嵌入式和高性能领域的应用，RISC-V 在边缘 AI 领域也正在大放异彩，来自嘉楠科技的技术总监何含分享了主题为《 RISC-V 边缘 AI 芯片的开源生态和应用落地》的主题演讲。 何含介绍了嘉楠科技如何满足边缘计算和 AI 产业的普适计算需求，面对场景多样化、落地难的行业挑战，嘉楠科技在整个芯片技术栈和软件栈坚持全链路自主设计，一方面深耕 RISC-V 的开源、可定制和灵活技术路线，另一方面打造极开放的 AI 核心 IP 和相关工具链，以及软件栈的异构协同。嘉楠的极客风格和开放风格，对于边缘 AI 计算的持续演进、应对多样化、场景化的边缘计算需求，更具备开放性和适应性。何含还分享了嘉楠科技在构建开源生态方面的经验教训，以及如何通过“真开源真开放”，为用户提供差异化价值和更好的体验。同时也将介绍芯片和解决方案在国内和海外市场的广泛落地的应用心法。

上海交通大学计算机系教授陈全带来《Serverless Computing的技术架构》主题分享。Serverless Computing 也称为服务器无感知计算或者无服务器计算，在云原生时代起到了重要作用。在本报告中，陈全从技术特点、分层结构、未来展望等三个方面对其进行了简要介绍。首先，介绍了Serverless Computing在云平台中的定位与技术特色，并讨论了其面临的主要挑战。随后，探讨了现有各类Serverless Computing平台的抽象分层结构，包括：虚拟化层、封装层、系统层等；并对各层现在所采用的的各类技术方案进行了分类与总结。最后，对Serverless Computing未来的通用化、高效化、智能化的发展趋势进行了展望。

英特尔亚太研发有限公司高级应用工程师金钟晖、阿里云智能云原生应用平台高级开发工程师魏嘉带来《Java 云原生能力重磅升级：开启高性能和可观测的新时代》主题分享。 在可观测领域介绍了 Continuous Profiling 对于应用的意义以及价值；系统性能分析和高级语言（JVM）性能分析的差别和性能分析类型分类；JFR 和 Async-Profiling 的优势和优缺点，Arms 和 Dragonwell 团队在 Continuous Profiling 领域的合作以及产品情况；Continuous 带来的难点以及解决办法：利用 SegmentTree 从 O(n) 到O(Log(n)) 的查询优化。 在计算领域介绍了在 Java 领域进行高性能计算，特别是如何充分利用当前硬件进行高效向量化运算面临的挑战，以及阿里巴巴和英特尔应对这些挑战做的努力。目前阿里巴巴和英特尔共同投入了相关的专家，着力于把 VectorAPI 移植到 Dragonwell11 上。不久业界就可以用到 OpenJDK11 兼容增强的 Dragonwell11+VectorAPI 的解决方案。从而在提高 CPU 运算效率的同时有效解决了在 Java 领域使用向量化计算所带来的挑战，极大地提升了 Java 云原生计算能力。

eBPF 给我们带来了更多可能，西安邮电大学教授、 eBPF技术探索SIG Owner陈莉君做了《eBPF 技术的发展与挑战》主题分享。陈莉君教授首先从传统的操作系统模型入手，说明 50 年来操作系统模型和进程模型的现状，并阐述 eBPF 的引入为什么打破了这种模型，然后，通过业界雨后春笋般 eBPF 开源项目的出现，重点介绍了 Linux 内核之旅社区在推动 eBPF 在国内发展所做的相关事情，最后，以 eBPF 在内核可编程化、易用性等方面的发展为抓手，介绍了 eBPF 技术面临的机遇和挑战。

直播主题：超融合产品中的 Kata Containers直播时间：2023 年 05 月 17 日（周三）16：00-17：00直播内容：超融合技术融合基础实施为企业用户提供虚拟化、容器等不同形态的服务。本次直播分享 Kata 虚拟化容器技术，及超融合产品为集成 Kata 容器而进行技术方案演进历程，讲解超融合 Kata 容器技术设计与应用。听众受益：了解 Kata 整体架构，识别云原生现有方案在超融合环境下技术缺陷。适合人群：云原生及 Kata 爱好者，云计算、超融合研发工程师等。讲师介绍：王永超，浪潮数据超融合云原生工程师。负责浪潮信息超融合产品容器方案设计、研发及参与 Kata、Kubernetes 等开源项目贡献等工作。

直播主题：内核内存泄漏原因分析与应对方法直播时间：2023 年 05 月 11 日 16：00-17:00直播内容：讲解内存泄漏的发生的场景和原因，分析当前业界对内存泄漏的排查方式和目前我们 SysAK 工具排查的做法。听众受益：了解 Linux 内核中内存泄漏问题可能发生的场景和原因，介绍目前可以探查内存泄漏的工具。适合人群：研发工程师、运维工程师。讲师介绍：刘馨蔚：龙蜥社区系统运维 SIG Contributor。硕士毕业于北京大学信息工程学院计算机应用技术专业。研究领域为未来基础网络架构、传输控制算法等。目前负责内核宕机检测和自动分析工作，是 SysOM 宕机中心和内存诊断核心开发者。

CentOS系统-安装-任意Python环境

《开源人说》为阿里云开发者社区与InfoQ 联合出品的一档精品开源视频栏目。栏目围绕四大开源领域：云原生、操作系统、数据库、大数据&AI，介绍优秀的开源软件背后的故事，记录传播技术人追求极致和开放共享的精神。第二期主题《从开源中来，到开源中去》，围绕龙蜥操作系统开源故事，以及开放、丰富、多元、健壮的社区生态，讲述龙蜥是如何从Linux开源而来，CentOS替换出发，捐赠开放原子基金会，到开源中去，最后落地千行百业中去产生实际价值的故事。我们希望有更多人了解到开源人背后的故事和付出，也希望可以影响更多人参与到开源的事业中。专题地址：https://developer.aliyun.com/topic/opensourcefolkstalk

使用Linux快速搭建FTP服务

为什么使用Linux桌面版的人这么少

不装虚拟机，如何在线学习Linux命令？

Linux命令太多，记不住怎么办？

视频介绍如何在 Alibaba Cloud Linux 上配置 Zabbix监控。

视频介绍在Alibaba Cloud Linux 上配置 Ansible主要步骤。

2020年11月5日，OpenAnolis社区（Anolis is not just Linux System）联合Open Infrastructure基金会举办了首场线下meetup，围绕「Cloud Native Infrastructures」主题，各路大牛相聚北京阿里中心。本次活动共计8大议题。来自阿里云、蚂蚁集团、Intel、中国移动、红帽等公司的技术专家围绕内核、容器及虚拟化等云原生基础设施技术展开探讨，解析相关开源技术内幕及社区进展，分享企业落地及实践经验。讲师介绍及主题蚂蚁集团资深技术专家、Kata Containers架构委员会成员王旭做《Kata Containers: When Virtualization Meets Cloud-Native》主题分享。

云栖大会龙蜥专场论坛有9大主题、14位大咖亲临现场畅聊、分享，为龙蜥社区打 Call、上手龙蜥 OS 沉浸式体验.......来自开源社区领袖、高校专家学者、社区合作伙伴、开源技术专家等 14 位重磅嘉宾坐而论道，《OpenAnolis 龙蜥操作系统开源社区技术创新白皮书》正式发布！本场论坛特邀嘉宾 SegmentFault 思否 COO，开源社副执行长江波为整场论坛主持。云栖系列视频已经上线，欢迎观看：云栖大会龙蜥专场论坛。讲师及内容介绍龙蜥社区理事长、阿里云研究员、阿里云操作系统团队负责人马涛演讲《龙蜥创新助推产业新发展》。灵魂拷问：如何构建一个好的社区？一个好的社区需要有哪些重要的组成部分？快来听听马涛的见解吧！

云栖大会龙蜥专场论坛有9大主题、14位大咖亲临现场畅聊、分享，为龙蜥社区打 Call、上手龙蜥 OS 沉浸式体验.......来自开源社区领袖、高校专家学者、社区合作伙伴、开源技术专家等 14 位重磅嘉宾坐而论道，《OpenAnolis 龙蜥操作系统开源社区技术创新白皮书》正式发布！本场论坛特邀嘉宾 SegmentFault 思否 COO，开源社副执行长江波为整场论坛主持。云栖系列视频已经上线至龙蜥社区官网，欢迎观看：云栖大会龙蜥专场论坛。活动主题及内容《“芯”有灵“蜥”——英特尔与龙蜥社区共建云原生时代开源全栈生态》分享。杨继国表示，英特尔作为首批14 家理事单位之一参与到社区里去，相关技术专家和运营人员皆全方位参与到龙蜥社区的开发和推广中，是 Intel Arch SIG、AI SIG、商密软件栈 SIG 的创建者和维护者。此外，筹建中的 SIG，包括持久内存，还有 OS 基本库优化。讲师介绍Intel 技术总监——杨继国

直播内容：第17课：Spring Boot2.0实战Docker容器Linux内容摘要：Docker是最流行的开源容器引擎，Go语言开发，在互联网大规模集群、云计算、微服务等架构中广泛使用。本次课程一起学习Docker容器架构原理、如何基于Linux系统实战实战Docker容器，打包、发布、运行Java Spring Boot2.0应用。讲师：徐雷（点击关注专家，掌握一手干货）阿里云栖Java技术专场讲师2018阿里云大学讲师，与阿里P9叶翔主讲《阿里巴巴MongoDB高级实战课程》《阿里巴巴MongoDB认证》讲师阿里巴巴MongoDB大会讲师2017翻译《MongoDB实战》第2版吉林大学计算机学士，上海交通大学硕士直播地址：Java技术进阶群3000人大群进群方式：钉钉扫码入群

Arm作为最为普遍使用的架构，吸引了广大开发者的兴趣。最近阿里巴巴生态核心应用在Arm平台上部署后显示较大的性能差异，通过分析发现主要是CPU前端瓶颈，因此我们在JVM层面进行了针对性优化，提出的代码压缩、热代码集中分配等技术方案在落地后进一步完善性能，给后续更大规模的部署提供了信心；同时，Arm平台也拥有丰富的性能分析工具，比如CoreSight提供了指令流分析的能力，基于这些信息阿里云发现了JVM中编译阈值对profile采集准确性的影响，针对性调整后达到了更佳的性能效果。