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如何运用「云、端融合的数智化安全体系」高效护航数据安全

左手AI，右手安全 —— 一汽丰田数字化转型之路

「人与人之间的如何高效协同？」这是一个伴随人类诞生以来，从未停止过追求更高目标的课题。从原始社会的集体狩猎、语言的创造和改进、农耕文化的协作耕种、工业革命后的协作生产再到现代文明中公司的团队协同，从始至终，「协同」在创造和生产中起到至关重要的作用。

8 年产品经验，我总结了这些持续高效研发实践经验 · 协同篇

前言：在产研全链路流程上，协同最大的目标就是团队信息的透明化，即在清晰目标的指引下进行团队信息透明的日常研发工作，助力项目/产品成功发布。基于此，研发过程是否行之有效就成为我们关注的另一重点要素。通常「研发过程」是指：代码到制品再到部署上线的全链路，这个过程是持续集成的重中之重。

8 年产品经验，我总结了这些持续高效研发实践经验 · 研发篇

在 Erda 的技术架构中，我们使用了 kong 作为 API 网关的技术选型。因其具备高并发低延时的特性，同时结合了 Kubernetes Ingress Controller，基于云原生的声明式配置方式，能够实现丰富的 API 策略。

我们被一个 kong 的性能 bug 折腾了一个通宵

Erda 是一个 PaaS 平台，底层用到的技术曾经从 marathon + mesos 切换到现在的 K8s，它们一般被认为是“容器层”。Erda 在“容器层”之上又堆叠了 CI/CD Pipeline、集群和部署管理、应用监控、自动化测试等等能力，这样分层的体现非常像网络的分层，每一层各司其职，不过我更喜欢将其比喻为「编程语言」。

终极套娃 2.0 | 云原生交付的封装

在 Erda 2.1 版本中，围绕研发全流程自动化的主线路，我们重点发布了协同事项信息自动化同步、流水线自动发现归类等研发自动化的特性。研发自动化是个大而复杂的内容， Erda 产品将会围绕此目标，会通过多个迭代版本来稳步推进。

事项研发工作流全面优化｜Erda 2.2 版本如“七”而至

现代软件工程逐渐向持续集成、持续交付演进，软件一次性交付了事的场景逐渐无法满足复杂多变的业务需求，“如何高效地进行软件版本控制”成为我们面临的挑战。同时，软件也不是仅仅部署到某一套环境中，而是需要部署到开发、测试、生产以及更多的客户环境中，“如何一套代码适应不同的环境”也成为我们要思考的问题。

这么强？！Erda MySQL Migrator：持续集成的数据库版本控制

在分布式、微服务架构下，应用一个请求往往贯穿多个分布式服务，这给应用的故障排查、性能优化带来新的挑战。分布式链路追踪作为解决分布式应用可观测问题的重要技术，愈发成为分布式应用不可缺少的基础设施。本文将详细介绍分布式链路的核心概念、架构原理和相关开源标准协议，并分享我们在实现无侵入 Go 采集 Sdk 方面的一些实践。

一文详解｜Go 分布式链路追踪实现原理

在 Erda 2.0 版本中，我们完成了应用研发过程主体框架的构建，在后续版本（包含本次发布的版本）会逐步去完善和丰富研发全流程中的“毛细血管”，真正构建一个研发全流程可视化、自动化的有机结合体。这将会是一个持续丰富和改进的过程，为此 Erda 产品也围绕此目标，本次迭代就已经在路上。

Erda 2.1 版本来了！四大新亮点功能齐上阵～

通常而言，集群的稳定性决定了一个平台的服务质量以及对外口碑，当一个平台管理了相当规模数量的 Kubernetes 集群之后，在稳定性这件事上也许会“稍显被动”。

用更云原生的方式做诊断｜大规模 K8s 集群诊断利器深度解析

Erda Pipeline 是一款自研、用 Go 编写的工作流引擎。作为基础服务，它在 Erda 内部支撑了许多产品：

深入探索云原生流水线的架构设计

某个周一上午，小涛像往常一样泡上一杯热咖啡 ☕️，准备打开项目协同开始新一天的工作，突然隔壁的小文喊道：“快看，用户支持群里炸锅了 …”

终极套娃 2.0｜云原生 PaaS 平台的可观测性实践分享

引言：伴随着基础设施技术升级，应用研发环境也从最初的传统 IT 架构、虚拟化 & 容器化架构演变到现在的云原生多云架构。“应用研发新模式”本身就是一个比较大的话题，我们也不敢说一个人或者一个团队就能把这个话题聊透彻。但随着应用研发基础架构环境的演进，应用研发模式一定是在不断地调整和创新。

深度好文｜探寻云原生时代应用研发新模式

本次版本升级也意味着 Erda 在技术层面不断提升的同时，在用户体验上也投入了大量精力。界面作为人机交互的重要“桥梁”，我们希望用户感受到的不仅仅是 Erda 的强大功能，更希望给大家呈现优雅、舒适的操作体验！那么下面我们一起来看看本次新版本将会有哪些亮点和大家见面～

低调不了！最佳体验尽在 Erda 2.0 版本

在大型网站系统设计中，随着分布式架构，特别是微服务架构的流行，我们将系统解耦成更小的单元，通过不断的添加新的、小的模块或者重用已经有的模块来构建复杂的系统。随着模块的不断增多，一次请求可能会涉及到十几个甚至几十个服务的协同处理，那么如何准确快速的定位到线上故障和性能瓶颈，便成为我们不得不面对的棘手问题。

极速体验｜使用 Erda 微服务观测接入 Jaeger Trace

早些时候 Erda Show 针对微服务监控、日志等内容做了专场分享，很多同学听完后意犹未尽，想了解更多关于日志分析的内容。Erda 团队做日志分析也有一段时间了，所以这次打算和大家详细分享一下我们在做的一些事情，希望对大家有所帮助。

终极指南：企业级云原生 PaaS 平台日志分析架构全面解析

众所周知，对于一个云原生 PaaS 平台而言，在页面上查看日志与指标是最为基础的功能。无论是日志、指标还是链路追踪，基本都分为采集、存储和展示 3 个模块。

云原生下的指标与日志采集

甘特图（Gantt chart）又称为横道图、条状图（Bar chart）。其通过条状图来显示项目、进度和其他时间相关的系统进展的内在关系随着时间进展的情况。一条线条图，横轴表示时间，纵轴表示问题项，线条表示期间计划和实际完成情况。甘特图可以用来追踪研发计划完成的进度。还可以方便 TL 直观展示各成员的任务的分布情况，方便自己和管理人员对于人员任务的安排。

项目经理都说好｜小工具让工作效率再翻倍！

拓扑图用来描述平台各服务之间的依赖关系，也可以理解为平台服务的整体结构。拓扑图上的每个节点表示服务组件或服务的依赖项，且节点上标注有服务的运行状态和请求信息，点击后可获取详细的观测图表。

化繁为简，这波全局拓扑图相当可！

资源是影响 Spark 应用执行效率的一个重要因素。Spark 应用中真正执行 task 的组件是 Executor，可以通过spark.executor.instances 指定 Spark 应用的 Executor 的数量。在运行过程中，无论 Executor上是否有 task 在执行，都会被一直占有直到此 Spark 应用结束。

「Spark从精通到重新入门(二)」Spark中不可不知的动态资源分配

火焰图（Flame Graph）由性能优化大师 Brendan Gregg 发明，和所有其他的 profiling 方法不同的是，火焰图以一个全局的视野来看待时间分布，列出所有可能导致性能瓶颈的调用栈。

跨越可观测性鸿沟｜高手们都在用的“火焰图”是什么

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