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巨大的挑战带来的必然是巨大的技术成就和机会。

2020 年 4 月，我们开始尝试实现 go 语言的分布式事务框架 Seata-Golang。众所周知，Seata AT 模式以无业务代码侵入的特点，被广大开发者推崇。Java 版 Seata AT 模式通过对 DataSource 数据源进行代理，在 sql 语句执行时，对 sql 拦截解析，获取数据库对应数据在 sql 语句执行前后的副本，序列化后保存起来，在 TC 协调回滚时用来回滚对应数据。

做过微服务开发的开发者相信对 Dubbo 都不陌生，Dubbo 是一款能帮助我们快速解决微服务开发、通信以及流量治理的框架。相比于之前只限定在 Java 语言范围内，Dubbo 的多语言版本在这两年呈现了良好的发展势头，其中，Dubbo Go 语言版本在功能、稳定性各个方面都已非常完备，其它几种主流的多语言版本在社区也有提供。

OpenKruise 是阿里云开源的云原生应用自动化管理套件，也是当前托管在 Cloud Native Computing Foundation (CNCF) 下的 Sandbox 项目。它来自阿里巴巴多年来容器化、云原生的技术沉淀，是阿里内部生产环境大规模应用的基于 Kubernetes 之上的标准扩展组件，也是紧贴上游社区标准、适应互联网规模化场景的技术理念与最佳实践。

容器镜像因其颠覆式创新成为云原生时代应用部署格式的事实标准。头部云厂商 FaaS (Function-as-a-Service) 服务如阿里云函数计算、AWS Lambda 也相继在 2020 年支持使用容器镜像部署函数，全面拥抱容器生态。

为了解决大数据、AI 等数据密集型应用在云原生场景下，面临的异构数据源访问复杂、存算分离 I/O 速度慢、场景感知弱调度低效等痛点问题，南京大学PASALab、阿里巴巴、Alluxio 在 2020 年 6 月份联合发起了开源项目 Fluid。

RocketMQ 作为业务消息的首选，在消息和流处理领域被广泛应用。而微服务生态 Spring 框架也是业务开发中最受欢迎的框架，两者的完美契合使得 RocketMQ 成为 Spring Messaging 实现中最受欢迎的消息实现。本文展示了 5 种在 Spring 生态中文玩转 RocketMQ 的方式，并描述了每个项目的特点和使用场景。文末可以直达在线体验。

传统软件开发过程中，开发和运维是极其分裂的两个环节，运维人员不关心代码是怎样运作的，开发人员也不知道代码是如何运行的。

云原生的火热带来了企业基础设施和应用架构等技术层面的革新，在云原生的大势所趋下，越来越多的企业选择拥抱云原生，在 CNCF 2020 年度的调研报告中，已经有83% 的组织在生产环境中选择 Kubernetes，容器已经成为应用交付的标准，也是云原生时代计算资源和配套设施的交付单元。显然，容器已经成为应用交付的标准，也是云原生时代计算资源和配套设施的交付单元。

OpenKruise 是阿里云开源的云原生应用自动化管理套件，也是当前托管在 Cloud Native Computing Foundation (CNCF) 下的 Sandbox 项目。它来自阿里巴巴多年来容器化、云原生的技术沉淀，是阿里内部生产环境大规模应用的基于 Kubernetes 之上的标准扩展组件，也是紧贴上游社区标准、适应互联网规模化场景的技术理念与最佳实践。

公司有个渠道系统，专门对接三方渠道使用，没有什么业务逻辑，主要是转换报文和参数校验之类的工作，起着一个承上启下的作用。最近，在优化接口的响应时间，优化了代码之后，但是时间还是达不到要求；有一个诡异的 100ms 左右的耗时问题，在接口中打印了请求处理时间后，和调用方的响应时间还有差了 100ms 左右。

据信通院《中国 DevOps 现状调查报告（2020年）》显示，63% 的企业已经实践落地 DevOps，采用持续交付流水线打通开发、测试、部署和运维多个环节。但是依然有 20% 的企业反馈实践 DevOps 复杂，自建 Jenkins 需要自部署及插件运维，而 SaaS 化 CI/CD 工具又配置繁琐，希望有更轻量便捷的工具加速其转型落地。

目前 KubeNode 已经覆盖了阿里巴巴集团的所有的 ASI 集群，接下来，将随着阿里巴巴集团“统一资源池”的项目，推进 KubeNode 覆盖更大的范围、更多的场景，让云原生的容器基础设施运维架构发挥更大的价值。

杭州开课啦教育科技有限公司是一家致力于为中小学生提供学习辅导的在线教育公司，目前公司后端服务基础设施主要依托于阿里云原生，其中包含计算、网络、存储以及 Kubernetes 服务。

在业务初期，因人手有限，想要快速开发并上线产品，很多团队使用单体的架构来开发。但是随着公司的发展，会不断往系统里面添加新的业务功能，系统越来越庞大，需求不断增加，越来越多的人也会加入到开发团队，代码库也会增速的膨胀，慢慢的单体应用变得越来越臃肿，可维护性和灵活性逐渐降低，维护成本越来越高。

人工智能是近几年非常火热的技术领域，而推动这个领域快速演进的原动力包括以英伟达 GPU 为代表的异构算力，以 TensorFlow，Pytorch 为代表的的机器学习框架，以及海量的数据集。

欲善其事，先利其器。对于研发同学，在日常的开发工作中，我们与之打交道最多的便是编程的 IDE。能否高效和灵活的使用 IDE，将对我们的工作效率起着举足轻重的作用。

本文将介绍如何使用 ORAS 客户端将具有允许的媒体类型的 Wasm 模块推送到 ACR 注册库（一个 OCI 兼容的注册库）中，然后通过 ASM 控制器将 Wasm Filter 部署到指定工作负载对应的 Pod 中。

本文将通过剖析一个个具体的场景案例，以期望给相关的游戏开发同学带来共鸣，同时也希望能给非游戏行业的同学带来一些启发。

本文整理自阿里云容器技术专家、OAM 规范主要制定者之一、KubeVela 作者和负责人孙健波（天元）在阿里云开发者社区“周二开源日”的直播分享，将剖析当前 Kubernetes 应用交付体系存在的问题详细介绍如何基于 OAM 和 KubeVela 体系赋能 PaaS，构建开放可扩展又易用的能力。