阿里云Tech Insight,云上技术者的任意门-阿里云开发者社区

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阿里云Tech Insight,云上技术者的任意门

简介: 10月10日,Tech Insight·杭州峰会,在2017杭州云栖大会举办前夕拉开了帷幕。作为“一扇云计算与技术人员的任意门”, 吸引了大量技术决策者,和一线的工程师、运维工程师以及高校学生付费报名参会。

1010日,Tech Insight·杭州峰会,在2017杭州云栖大会举办前夕拉开了帷幕。作为一扇云计算与技术人员的任意门 吸引了大量技术决策者,和一线的工程师、运维工程师以及高校学生付费报名参会。

 

Tech Insight·2017杭州峰会新看点?

1010日上午,阿里云MVP Demo ShowTech Insight首开。由阿里云 MVP 王鹏翰,阿里云 MVP 候选人陈琦,两位带来的“日志服务+开源可视化套件”以及态势感知+DataV”两个产品串联Demo Show

用户日志往往存储了很多信息,如何把这些信息分类,并最合理的展示?如何将看起来杂碎的日志内容,变得有意义,甚至是促进企业的营收增长,给运营带来参考价值?

阿里云MVP Demo Show 基于阿里云日志服务和业界的开源可视化软件 Grafana 实现了对于个人网站基础流量情况的实时大屏数据监控,同时通过模拟数据展现了共享单车数据在一个区域的热力情况和轨迹情况展现,可以基于数据进行调度分析和运营管理,有效的解决企业日常运营问题。

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企业往往面临安全状况捉摸不透,如何才能提前预警并第一时间制止问题恶化呢?

云共享经济的出现,安全问题已逐步成为企业迫切需要解决的问题,使用 DataV 大屏展现态势感知 DNS 会话日志,从而实现交互式安全威胁发现就能有效解决上面的问题。基于阿里云态势感知产品+大数据 DataV 产品,Demo Show实现了网站攻击数据的实时展现和酷炫的可视化展示。Demo模拟的是网站日常遭受攻击的过程中,如何动态的展示攻击源的态势,通过攻击源和目标源显示飞线,清晰的展示攻击和被攻击的态势,帮助企业更好的应对外部的安全威胁。

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用户为什么需要关注业务运行所需要的CPU、内存、网络情况?有没有更好的解决方案?

Serverless架构,让人们不再操心运行所需的资源,只需关注自己的业务逻辑,并且为实际消耗的资源付费。可以说,随着Serverless架构的兴起,真正的云计算时代才算到来了。

 这也是本次Tech Insight安排《阿里云 Serverless实战》课题的核心所在。

阿里云MVP 郭达峰,于2012 年创立了市面上最简易的建站平台 Strikingly,成为第一家进入 YC 孵化器的华人团队。此次他希望通过Serverless架构在“上线了”的应用为场景,帮助更多企业用户找到轻开发、轻运维的智慧方案。解决系统耦合性太强、牵一发而动全身所导致的升级运维困难,提升硬件利用率,提升开发效率,轻松实现实时的弹性扩容,大大降低用户的运维成本。

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Serverless在海外已经非常流行,而在国内的概念还比较陌生,但在企业中的实践如何呢? 

郭达峰介绍说:Serverless的概念虽然比较新,但是也是从传统的IT架构逐渐演变过来的,一些企业应用的场景具备事件触发的特性,且拥有一些特点,如业务场景单一,依赖模块少,并发量较大,高峰期需要动态扩容,计算量适中等,这些都适合Serverless框架。虽然此前公有云服务上缺少对Serverless架构的支持,但是企业在实践中已经初具Serverless的形态,相信在各云平台相关服务逐步上线后,企业应用在Serverless架构的实践将会更具可行性。

那么Serverless到底给开发运维带来了什么?

Serverless的特点是无服务器架构运行,会将传统瀑布式的软件架构转变成散列式的架构,把每个应用都变为独立的函数,应用之间通过这种方式降低耦合度。这样开发者只需要关心业务本身的逻辑即可,业务变更和业务升级的成本从开发和运维双方面降低。开发者不会再动辄牵动整个业务链路,无需管理服务器、网络、存储等,也无需管理软件运行环境,大大提高效率,轻开发、轻运维。

信息化全面发展,安全问题迫在眉睫,网络安全事件频发。全球性网络安全事件—WannerCry病毒爆发,实际在病毒爆发28天前,阿里云安全团队已经将病毒使用的相关漏洞与修复方案告知了客户,但病毒爆发时仍有客户受到影响。虽然我们在9小时内给出了安全指南和修复建议,但我们也意识到,如果客户对网络安全的了解更多一些,很有可能帮助更多的企业避免在此类事件中受到影响。我们意愿将专业的网络安全知识传达出去,让更多人知道面对网络安全威胁时应该如何应对,因此策划了本期《企业级云安全实战》。

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在这场安全论坛中将传达给听众什么样的场景化实践应用?

1、黑客所有的攻击线索都藏在日志中,有足够的分析能力,足够的数据存储和优秀的算法理论上可以让攻击者无处遁形;

2、从网络安全层面对抗Bot的真实案例;

3、应急高危漏洞应急不再束手无策;

4、通过架构演进改变押宝和买保险式的DDOS防御;

5、如何管理员工或应用系统的用户账号,如何给员工或应用系统授权,解决普通应用、移动应用和虚拟机应用等不同场景下的用户和授权管理方法。

有一些企业因为数据安全仍在自建机房,他们该如何降低自己的运维成本呢?

1、线下机房可以使用云Saas化服务,比阿里云waf这类产品现在已经不限制客户业务是否在云上,比如主机安全方面完全可以部署安骑士线下独立版;

2、建立专有云代替自建机房,这样既能满足他们的要求,也能使用一些成熟的专有云安全产品;

3、使用混合云体系,共享大数据大计算的福利。因为云服务商的能提供更为专业的信息安全管理技术和最佳实践方法,因此上云会更加安全。

《企业迁云实战专场》也是首次登录Tech Insight,由来自阿里云团队的顶级技术专家团,针对不同的云使用情况、云切换和云迁移需求,开展了五个演讲主题,向大量来自企业的技术决策者,和一线的工程师、运维工程师以及高校学生,讲解企业应用场景解决方案和实践心得。以期望客户能够在阿里云上构建IT架构的同时,能更加聚焦企业的核心战略,全面提升企业效率。

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如VPCVirtual Private Cloud)作为一种更加安全,更加灵活的网络类型,越来越受客户青睐。

那么原有经典网络类型下的业务系统,如何平稳的迁移到VPC环境中?

阿里云迁云专家睿得从网络、计算、存储,混访混挂ClassicLink等方面,并结合客户真实案例分享迁移VPC的最佳实践,干货满满,带来了经典网络到VPC环境丝般顺滑的迁移体验。

既然VPC能够提供丰富的网络连接方式,轻松实现混合云的部署。那么什么才是混合云的正确使用姿势呢?

阿里云迁云专家墨华通过对IaaS资源层次需求、混合云优势和混合云的最佳实践三方面论述,讲解了基于阿里云VPC与云下IDC构建混合云方案,并就混合云的扩容、切换、高可用性等方面做了深入的阐述。

数据库作为企业级应用的核心,也是迁云工作的最大挑战。该部分沉淀了阿里云在面向传统客户迁云技术服务过程中的各类问题和实践经验,阿里云迁云专家回雁从架构设计、实施部署、容灾方案,到产品选型、性能和可靠性测试数据对比,结合实际客户Oracle上云案例等多方面介绍如何在阿里云上搭建稳定可靠高效的Oracle数据库。特别是随着阿里云产品的丰富和完善,客户可以在云上搭建完全基于阿里云产品的RAC集群,打消了客户上云的重大疑虑。

直寻,通过探究Serverless架构相关技术及其源流,论证了函数计算和Serverless提供了更简洁的抽象模型和更适配分布式编程的特点,使得我们在迁云过程中能够分流、组合、封装各种产品和业务。因此,有必要尝试和采用Serverless架构和函数计算,以利用它们带来的优秀架构、有效方案和领先优势。

本届Tech Insight已落幕,除以上内容外,大数据,Workshop等论坛给大家带来了听觉视觉盛宴的同时,实操课程历来一直备受热捧。

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在现场,很多用户都会问一个问题,Tech Insight与云栖大会分论坛到底有什么区别呢?

据介绍,Tech Insight 作为云栖大会的技术分支,由四个部分组成:

第一个部分是垂直行业技术论坛,内容走精细化的路线,以实际场景的解决方案为主,直接抛出用户痛点进行深度剖析,快速定位并提供最经济的解决方案;

第二个部分是Alibaba Cloud Workshop,手把手带您实操,当场搭建Demo解决业务难题;

第三个部分阿里云MVP Demo Show,看阿里云MVP们如何结合业务玩转阿里云产品,你会感慨:阿里云的产品还能这么玩?;

第四个部分是专家一对一,带着您的业务问题,阿里云专家“坐诊”解决。


云栖大会更偏向于产品线的内容分享,您可以获取更多新品的重磅发布。


客户总是会拿一些场景来求助,所以Tech Insight所有主题包括动手课程的设计都是以场景化的,比如说我是那个要做一个视频网站,它中间可能就要穿插五六个,至少五六个产品以上,互相之间如何去搭配,或者我今天要解决海量的日志数据分析,从你收集日志开始到批处理日志,到分析日志,最后到呈现。

而这些问题在现场,都是以真实的环境提供给大家的,而在未来,我们还会通过阿里云大学,对课程进行公开,推送给用户。

大家会说,原来这个东西比我想象的要简单得多,成本低得多。

本次Tech Insight·杭州峰会是Tech Insight举办以来的第六场,之后还将持续在北京深圳等地举办,也会有更多的阿里云MVP参与进来,以更加立体感的方式及实践方案解决用户场景化的问题。

 

历届 Tech Insight 地址:

1.    2016 深圳

2.    2016 北京

3.    2016 杭州

4.    2017 深圳

5.    2017 成都

6.    2017 杭州

 


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