视频将介绍如何在Alibaba CLoud Linux 2上使用Aliyun CLI管理阿里云资源。

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。讲师及内容介绍阿里云操作系统系统安全团队主管张佳分享技术《 Inclavare Containers机密容器技术》。Inclavare Containers是云原生领域的机密计算容器运行时和服务，旨在把机密计算做为一种容器化的通用计算资源基础设施，在为云用户隐私保护和敏感数据保护的同时，还能提供与普通容器一致的使用体验。Inclavare Containers技术栈中的rune组件已经成为OCI Runtime参考实现之一，并支持docker和containerd。使用者可以基于Inclavare Containers技术栈轻松搭建K8s机密计算集群。

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！

了解开源文化，探索异构并行计算生态的发展与机遇。

Livetrace 作为一种先进的操作系统级性能分析方法，能够通过不断地监测操作系统、容器运行环境以及应用程序等多个层次的性能指标，深入揭示整体性能瓶颈。借助 Livetrace，软件的性能管理更加稳健，性能表现的可预测性得到显著提升。

龙蜥社区系统运维联盟主席冯富秋表示龙蜥社区系统运维联盟作为运维技术创新的前沿阵地，承载着双重使命：第一通过强化联盟与各成员单位间的协同合作，打造出运维能力跃升新引擎；第二，致力于制定并推广运维产业标准，为用户提供一盏明灯，让他们清晰洞悉市场运维水准的现状与未来趋势。同时，他也详细介绍了联盟当前的工作进展，强调通过联盟，牵引国内系统运维健康、有序、领先的发展。

在Arm成熟的软硬件生态支持下，Arm架构处理器走进数据中心。应用的跨平台迁移及处理器设计研发均依赖于处理器微体系结构的性能数据，准确、可靠的性能测量是性能工程的重要基础。本次演讲围绕性能测量，着重分享了两项工作。第一项工作是关于如何高效地复用硬件性能计数器进行可靠测量，此项工作主要针对现有工具在复用硬件性能计数器测量时存在的低效行为，通过研究Linux内核性能事件的调度机制，提出一种自适应的性能事件分组方法提高性能计数器的复用效率。第二项工作是关于Arm架构处理器实时内存带宽的通用测量方法，Arm架构的灵活性赋予了各硬件厂商定制处理器的能力。此项工作探索了Arm架构下实时内存带宽测量通用方案的可能性。

开源软件供应链非常复杂，存在大量的攻击点，谷歌和微软分别给出了开源供应的 SLSA 框架和 S2C2F 框架，里面存在着漏洞攻击、投毒、过程篡改等风险，加之代码开源漏洞更加透明且容易获取。本次分享聚焦供应链漏洞治理，通过成分分析建立 BOM 体系，识别社区研发过程各个环节风险，通过工程能力提升社区漏洞感知、漏洞可达、漏洞修复，E2E 处理漏洞能力。

云原生是新一代云计算的主要形态，其中用户应用具有低延迟响应的核心需求，云平台具有高密度部署的核心需求。为满足上述需求，面临着复杂工作流调度、高密高并发启动、低冲突混合部署、动态瓶颈消除的技术难题。该报告介绍了微服务工作流高效调度、容器运行时及启动优化、共享资源隔离管控、QoS 快速恢复等方面所进行的系列研究，有效地解决了上述难题。

CentOS系统停更，给各行业现有业务系统的稳定持续运行带来了巨大的不确定性。为应对CentOS的停更，保障各行业业务系统的持续运行，统信软件可为用户提供远程支持、现场支持、培训服务、顾问咨询、系统定制等一系列服务支持。不仅能够满足用户快速响应、及时处理和修复问题的要求，还可以按照用户的个性化需求提供订制服务，满足不同用户在各种复杂业务场景下的需求。

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。

本次大会上，Intel 开设了专区，值得一提的是，Intel 等 3 家企业凭借对社区开源生态建设的卓越贡献，升级为龙蜥社区“新晋副理事长单位”，Intel 技术总监杨继国博士等 3 位新晋副理事长上台接受授牌，共同开启“同心共行·共建龙蜥”的新里程道路。

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。

在云智融合的跨时代浪潮下，阿里云坚持 1+4 开源战略，坚持核心技术的攻关，鼎力支持龙蜥操作系统社区发展，携手产业力量，共同打造中国操作系统的黄金时代。

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

介绍 Arm 架构下常用性能分析工具，结合龙蜥操作系统分享软件移植的注意事项和实际优化案例，从而帮助大家了解 Arm 架构下软件移植、优化过程中的常见问题和优化思路。

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。

Gartner 2023 可观测性魔力象限解读和启示

了解 eBPF 的当前和未来技术趋势，了解 eBPF 技术探索的下一步规划。

分享云原生容器镜像分发 Dragonfly 基于 P2P 的镜像加速系统，原理以及效果等。

hybridnet 是一款面向混合云场景的 Kubernetes 容器网络解决方案。它可以帮助用户在物理机和虚拟机的异构环境之上，构建一层 underlay + overlay 的统一网络平面。

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。

龙蜥社区欢迎广大开发者积极贡献软件包到 Anolis OS 中，集成过程需要遵循相应的软件包仓库结构和规则。本次直播帮助龙蜥社区软件开发人员熟悉新增软件包的集成流程。

Nydus 是阿里云和蚂蚁集团合作开发的容器镜像加速服务。此次分享介绍 Nydus 的下一代镜像加速方案，同时也是 Linux 主线内核首个原生支持、开箱即用的容器镜像分发方案。该方案相对于用户态方案具有更优的性能和稳定性表现，为容器镜像终态的高密、高性能、高可用和易用性提供坚实保障。此次分享包含技术原理介绍、方案优势等。

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。

AI 计算力的指数增长意味着，为了解决越来越复杂的用例，即使是 1000 倍的计算性能增长也很容易被消耗。因此，需要通过软件生态系统的助力，才能达到更好的性能。我们相信，构建 AI 软件生态系统，是将人工智能和数据科学项目推向生产的关键。

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。

中国软件行业协会常务副秘书长陈宝国为龙蜥峰会致辞：“随着计算能力的发展，器件、计算无处不在，由计算所带来的操作系统的演化和进化也在不断地生成。”他说到：“桌面、服务器、移动端、智能设备大量涌现，操作系统应运而生，操作系统怎么发展？龙蜥为操作系统的发展提供了一条解决的方案，也给操作系统的业界带来一个启示。”

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。”

72期-SysOM 2.0 网络相关诊断功能

基于Anolis OS部署Intel® SGX-based 端到端安全解决方案

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。

高密度可拓展负载均衡器HDSLB性能加速实践

从开源中来，到开源中去！15分钟带你了解龙蜥社区的开源之路

6 月 11 日 ～ 12 日，龙蜥社区联合 Linux 中国，在北京召开的开放原子全球开放峰会现场组织 LUG 线下沙龙活动，与大家一同聊聊开源、聊聊 Linux 、聊聊社区当中的那些最新的技术。

直播主题：libvirt 虚拟机热迁移流程简介 直播时间：2023 年 05 月 31 日（周三）16：00-17：00 直播内容： libvirt 是用于管理虚拟机的开源项目，是各大基于 OpenStack 二次开发的云平台管理底层 qemu-kvm 虚拟机的核心组件，而热迁移作为虚拟机管理中较为常用的功能，其在稳定性和效率关乎云平台的整体使用体验，本次分享主要讲解虚拟机热迁移在 libvirt 项目中的主要流程及迁移参数作用和影响。 听众受益： 了解 libvirt 虚拟机热迁移整体流程，迁移方式及关键迁移参数作用及影响。 适合人群： 云计算研发人员。 讲师介绍： 李东世，浪潮数据云计算高级研发工程师，负责浪潮数据云平台核心功能开发及维护，主导底层虚拟化相关功能开发、问题定位处理。

如何查看Linux内核错误？

视频介绍Linux系统中常用的磁盘管理命令。

视频如何使用Linux系统中的文本编辑工具Vim以及文本处理命令。

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。讲师及内容阿里云技术专家关尔昱与蚂蚁金服高级技术专家高级技术专家彭涛联合做《Nydus容器镜像加速技术及实践》技术分享。彭涛介绍，nydus容器镜像服务，是一个在CNCF dragonfly项目中孵化的子项目。相比目前的OCI镜像标准，nydus具有按需加载镜像数据、安全增强等特性。nydus能够大大增加容器和应用启动的速度。它的安全相关的特性是提供安全的金融服务和企业级云服务的关键。根据关尔昱的分享，nydus在阿里云上的实践可以将镜像拉取的时间缩短为原来的十分之一。

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。讲师及内容介绍Intel 系统软件部云原生基础设施软件研发经理朱江云介绍Cloud Hypervisor诞生的缘起，从其架构和特性的介绍，我们可以看到Cloud Hypervisor是一款为云原生打造的虚拟机管理器。Clou Hypervisor技术委员会成员刘奖分享了云原生基础设施对于Kata Containers和Cloud Hypervisor在理论和实践上的根本诉求，给了大家进一步的思考和启发。

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 。讲师及内容介绍阿里云高级技术专家郁磊分享《Alibaba Dragonwell：如何基于Anolis的企业级Jave应用规模化实践？》。郁磊表示，选择阿里巴巴 Dragonwell、Eclipse Temurin 两款发行版，有专业团队，超大规模的十年服务经验，帮助大家进行 Java 企业计算。有 7×24 小时的电话/钉钉支持应急支撑，还有定期的升级推送、迁移服务、根因定位和交付。

课程讲师：吴忠杰（储道）课程纲要：a) Linux存储软件概述b) 内核存储软件堆栈c) 用户态存储软件栈下载PPT链接：https://yq.aliyun.com/download/2999

介绍 AMD 在 x86 上 TEE 相关的技术介绍和原理讲。

联科集团加入龙蜥社区多年，一直与龙蜥保持深度合作，其超智融合算力管理平台 CHESS 与 Anolis OS 的完成了兼容适配认证。联科集团联席合伙人付鸿雁结合联科集团 25 年深耕高性能计算的经验，系统化解析超智融合算力中心的搭建路径，实现整套集群从芯片、存储、网络到操作系统、算力调度、系统运维完成超算和智算真正的融合。

指出在泛在智算场景下，实时推理等业务对系统时延敏感，影响体验与收益，且随着AI技术发展，推理服务下沉为基础设施，时延稳定性决定上层应用可靠性。然而，传统观测工具难以兼顾精确性、完整性和低开销，导致生产环境时延问题难定位优化。分享了全景低侵扰系统时延观测技术的实践：构建轻量化、可部署的时延分析框架，覆盖CPU调度到网络IO的全栈追踪，为系统性降低非预期时延干扰提供观测依据。实践表明该方案在性能损耗可控前提下，显著提升运维效率，为泛在智算提供高稳定、低抖动的OS支撑。

探讨了具身智能系统，其核心在于构建紧密耦合的“感知-融合-决策-执行”闭环，使机器能实时理解并作用于物理世界。指出实现面临的主要挑战：需达成高实时性、强鲁棒性的多模态感知融合，并进行高效动态决策与控制。该演讲以智能机器人为核心示例，聚焦基于Ubuntu + ROS2构建的主流机器人操作系统生态，探讨了OS在具身智能中的关键角色及其面临的端到端确定性问题。

针对AI在医疗、金融等敏感领域应用带来的数据隐私与模型安全推理问题，介绍了基于机密计算技术的Confidential AI解决方案。解析了如何在机密计算环境中实现端到端安全推理，涵盖加密模型部署、端到端通信安全、系统数据落盘加密保护等关键技术，旨在为行业提供可复用的安全推理框架。

探讨了AI技术应用于复杂任务时，传统大语言模型（LLM）在动作决策和多步推理上的局限性。构建具备自主规划与动态纠偏能力的智能体系统成为关键挑战。中兴通讯介绍了其Co-Sight框架，该框架通过多Agent协同架构（Plan-Actor-Memory）实现任务降维，结合实时上下文精炼消除冗余，并依托分层反思系统生成奖惩信号以动态优化DAG执行路径。其核心创新在于关注点分离与闭环反思机制。在GAIA评测中，Co-Sight以72.73%综合得分超越Google DeepMind与OpenAI，在复杂多步任务（L2级）中稳定性显著领先。