日程安排

09:00-09:40

Teaclave Java:为Java应用打造安全金钟罩 下载PPT

机密计算通过提供硬件级的系统隔离以保障数据安全,但是被保护的可信执行环境(TEE)只支持运行native程序,并不能直接运行Java程序。如果将Java应用和整个JVM部署在TEE中,会产生攻击面(TCB)过大的问题,从而削弱TEE的安全性。我们通过Java静态编译技术自动将Java应用划分为安全敏感和非敏感两部分,把安全敏感部分静态编译为native库,然后部署在TEE中与TEE之外的非敏感部分交互运行,由此获得由硬件提供的安全保障。这种技术具有对既有Java程序改造少、自动化程度高、TCB小的特点,正在Apache社区开源孵化,并且获得了ICSE 2023杰出论文奖。

09:40-10:20

RISC-V云计算软件开源现状及中国电信探索 下载PPT

1)云计算开源软件的RISC-V适配、支持现状。包含开源操作系统、编译器、虚拟机、云原生、云存储、云网络、数据库、可信计算的RISC-V适配、支持现状。 2)中国电信研究院首次发布RISC-V云计算开源软件供应链名录,名录地址为:https://gitee.com/risc-v-cloud/rvchain。该名录针对支持RISC-V指令集的开源云计算软件提供了分类汇总,并持续征集RISC-V云计算开源软件相关开发者和供应商的参与,以推动RISC-V云计算生态建设。 3)中国电信研究院开源RISC-V轻量级虚拟机TeleVM相关的RISC-V适配工作,包含BootLoader、CPU虚拟化、内存虚拟化、中断虚拟化等适配工作。

10:20-11:00

从 OpenCloudOS 的演进之路,看开源操作系统的突围与演进 下载PPT

在云原生浪潮席卷的行业大背景下,伴随着各种业务架构的快速迭代,业务的容器化、微服务化、Serverless 化,对底层的基础设施 (包括核心的 OS) 提出了新的挑战和要求,仅仅只是为上云场景做操作系统适配或优化已经无法满足新的业务需求。那么国产操作系统如何针对云原生场景和需求来进行重构设计,全面拥抱云原生?这里将以 OpenCloudOS 为案例来为大家介绍。

11:00-11:40

Apache RocketMQ 事件驱动引擎 下载PPT

从RocketMQ 5.0开始,我们给RocketMQ带来了一个新的标签:事件。从消息到事件,RocketMQ带来了哪些新的变化?事件与消息有什么区别?什么时候我们适合使用事件?让我们一起一探究竟。 PPT大纲: ● 消息与事件:基于之前summit的分享,再次反复强调和深化消息与事件的关系。 ● 应用场景分析:跟之前分享的不同是,这里抓住核心场景“事件推送”进行详细展开。同时详细解释 “拉”和“推”两种方式有什么区别?“拉”和“推”并不用来区分“消息”与“事件”。但为什么事件更适合推送?什么场景下适合使用事件推送?他有什么优势和局限性? 实现上,为什么“推”比“拉”更难?(引出第3部分EventBridge的实现) ● EventBridge 的解决方案:除了交代EB的基本框架,重点突出开源EB如何做好“推”,包括异常处理、重试策略、死信、全链路追踪,API管理等(涉及到我们最近开源研发的内置Runtime)。 ● 开源EB未来的一些规划:包括流控、反压、监控报警等。

13:30-14:10

从 C++ 新特性的实现与实践谈起:C++ 生态的发展趋势及其影响 下载PPT

工业界编程语言的老大哥 C++ 曾一度被人们誉为屠龙宝刀,虽然深不可测但无龙可屠。但近年来,随着硬件增速放缓、对算力的要求不断提高与 C++ 自身长久以来稳步的发展,曾被许多人断言过气的 C++ 竟又慢慢红火了起来,在去年更是一度拿下了 TIOBE 年度编程语言。 其实 C++ 语言与编译器一直都在持续演进,出现了许多令人振奋的新特性。例如 Coroutine、Module 等语言特性与 AutoFDO、ThinLTO 等编译器特性。同时还有许多新特性在孵化阶段,例如 SIMD、Network、Static Reflection 等特性。除此之外,还有许多小更改以提高运行效率与编程效率。 然而对于许多工业级 C++ 项目的开发者与管理者而言,虽然理解新的语言标准与编译器能带来收益,但因为无法确定升级过程中会遇到的问题与风险,也无法做出升级的决定,导致许多工业级 C++ 项目依然用着较老的编译器版本与语言标准。从而无法享受到新语言标准和新编译器所带来的红利。 与此同时,以安全高性能著称的 Rust 语言日渐成熟,号称下一个 C++ 的 Carbon 语言来势汹汹,已过了不惑之年的 C++ 将怎样面对新生代的冲击? 本次议题将从在 Clang/LLVM 开源社区实现 C++ 新语言特性与在企业中大规模应用 C++ 新特性两方面谈起,结合在 C++ 生态演化的上下游中所得到的体验,讲述对 C++ 语言生态发展趋势的观察与预测及其与之相对应的影响。

14:10-14:50

Apache HugeGraph 分布式存储与计算开源演进之路 下载PPT

HugeGraph 加入 Apache 社区一年之后发布了正式的1.0版本,今年我们朝着全新的2.0版本继续演进,推动内部版本与开源版的融合,这次分享给大家介绍一下目前分布式存储与计算部分的设计与实现,以及如何更好的参与开源社区,最后是未来的规划。

14:50-15:30

实时数据集成架构演进:从 ESB 到 Kafka 到 DaaS 下载PPT

早期系统设计,不考虑数据互通,传统的 ERP、OA、CRM……每个系统都是独立的,不同架构之间具有天然的层级,数据库也多为单体式,在数据指数级增长的今天,陷入性能无法扩展的窘境,数据孤岛问题对企业而言将会“越来越痛”。同时,针对一些交互式 APP 或者运营分析的场景,传统的大数据平台由于其对实时数据支持度有限,无法予以有效支撑。 但对数据实时性要求更高的交互型业务场景(OLTP 或 Operational Applications),例如电商行业常见的统一商品或订单查询、金融行业的实时风控、服务行业的客户 CDP 等,这些场景对企业来说往往都是关键任务类型。此外,很多新一代的运营型分析(Operational Analytics)也在逐渐成为主流数据应用,运营分析的特点是同样需要来自业务系统的最新的实时数据,以帮助客户做一些较为及时的业务响应。 当数据孤岛叠加非实时痛点,我们该如何解? 常见的实时集成数据架构有:ESB 和 Kafka ETL。以及最新崭露头角的 DaaS 架构,本议题将围绕这些架构方案深入剖析,并试图得出在“实时打通数据孤岛”场景下谁更能“打”的结论。分享要点将包括: - 数据孤岛现状与痛点 - 实时数据集成的业务场景 - 常见的实时集成数据架构介绍: - ESB - Kafka - Kafka ETL 的技术痛点 - DaaS 架构是什么 - DaaS 的架构及其特性、优点 - 一个实时链路场景的实现对比: Kafka ETL vs DaaS - 代码量 - 开发时间 - 可排查性 - 结论和建议

15:30-16:10

文件存储在AI时代的实践与演进 下载PPT

在大模型、大数据的今天,大规模的分布式训练成为加速模型训练的必需条件。然而,随着企业GPU的使用量越来越大、对文件容量的需求增长迅猛等诸多因素,使得使得提升底层存储的性能与效率成为挑战。 文件系统诞生于上个世纪 80 年代,伴随着数据需求的爆发式增长,经历了从单机到分布式的演进;同时,云计算也推动着存储的发展,越来越多的企业开始使用云进行备份和存档。 一些传统在本地机房进行的高性能计算场景以及很多AI场景,也开始向云端迁移。因此,文件系统也在向云原生的架构进行演进。 JuiceFS 是一款开源分布式文件系统产品,专为云环境设计,与对象存储结合。 目前,JuiceFS 已经应用在多个行业的 AI 应用实践,包括生命科学、无人驾驶、量化投资等等。 本次分享将介绍 JuiceFS 在 AI 存储领域的设计与实践,同时以自动驾驶领域百亿小文件管理,和量化金融高吞吐模型训练场景的案例分享。

16:10-16:50

基于 Dubbo 打造一站式 Go 微服务生态

Go 语言作为最流行的云原生语言,近些年拥有很高的热度,众多企业也在近年来转型 Go 语言技术栈。而在 Go 语言生态成日益蓬勃发展之势下,其生态的完备性,相比于其他生态依然有着很大的差距,对中小型企业来说,依然需要类似于 Spring 的 Go 框架来支撑日常业务开发,渴望具备 Dubbo生态的易用性和稳定性,在这样的诉求之下,Dubbo-go 服务框架应运而生。Dubbo-go从单体架构到云原生架构的一步步发展,都在努力将业务代码与中间件解耦,尽可能提供统一的编程接口,通过AOP的思路将服务调用抽象化,将接口标准化,将基础设施的实现下沉化。Dubbo-go 也是在原有保证网络通信的高可用、稳定性的前提下,整合了一批常用开源组件,提供一致的编程接口可供扩展和调用,但是我们的“野心” 不会止步于已有的用户使用场景和基础框架能力,我们选择追求高可用、多语言、跨生态的优点,打造新一代微服务基础设施,实现 “Bridging The Gap Between X And Go”,在扩展 Go 生态的同时,也简化 Go 微服务开发并提供丰富服务治理能力。

16:50-17:30

openKylin开源操作系统的技术创新与实践

openKylin开源操作系统创立于2022年,截至目前在全球已拥有数十万活跃用户。本次报告将基于openKylin的开源实践历程,介绍麒麟团队在内核、桌面环境、关键应用等领域的开源创新成果,分享麒麟团队在开源技术研发、开源社区建设、开源人才培养等方面的实践经验。
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