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作者 | 郑超 导读： OpenYurt 是阿里巴巴开源的云边协同一体化架构，与同类开源方案相比，OpenYurt 拥有可实现边缘计算全场景覆盖的能力。 在 之前的一篇文章 中，我们介绍了 OpenYurt 是如何在弱网和断网场景下实现边缘自治的。 本文作为 Op enYurt 系列文章的第四篇，我们将着重介绍 OpenYurt 的另一个核心能力——云边通信 ，以及相关组件 Yurttunnel。 使用场景 在应用的部署和运维过程中，用户常常需要获取应用的日志，或直接登录到应用的运行环境中进行调试。在 Kubernetes 环境中，我们通常使用 kubectl log，kubectl exec 等指令来实现这些需求。如下图所示，在 kubectl 请求链路上， kubelet 将扮演服务器端，负责处理由 kube-apiserver(KAS) 转发来的请求，这就要求 KAS 和 kubelet 之间需要存在一条网络通路，允许 KAS 主动访问 kubelet 。 图一：kubectl 执行流程 然而，在边缘计算场景中，边缘节点常位于本地专有网络中，这虽然保证了边缘节点的安全，但也造成位于云端管控节点的 KAS 无法直接访问位于边缘节点的 kubelet。因此，为了支持通过云端节点对边缘端应用进行运维操作，我们必须在云、边之间建立反向运维通道。 反向通道 Yurttunnel 是

作者 | 郑超 导读 ：OpenYurt 是阿里巴巴开源的云边协同一体化架构，与同类开源方案相比，OpenYurt 拥有可实现边缘计算全场景覆盖的能力。在 之前的一篇文章 中，我们介绍了 OpenYurt 是如何在弱网和断网场景下实现边缘自治的。本文作为 OpenYurt 系列文章的第四篇，我们将着重介绍 OpenYurt 的另一个核心能力——云边通信，以及相关组件 Yurttunnel。 使用场景 在应用的部署和运维过程中，用户常常需要获取应用的日志，或直接登录到应用的运行环境中进行调试。在 Kubernetes 环境中，我们通常使用 kubectl log，kubectl exec 等指令来实现这些需求。如下图所示，在 kubectl 请求链路上， kubelet 将扮演服务器端，负责处理由 kube-apiserver(KAS) 转发来的请求，这就要求 KAS 和 kubelet 之间需要存在一条网络通路，允许 KAS 主动访问 kubelet 。 图一：kubectl 执行流程 然而，在边缘计算场景中，边缘节点常位于本地专有网络中，这虽然保证了边缘节点的安全，但也造成位于云端管控节点的 KAS 无法直接访问位于边缘节点的 kubelet。因此，为了支持通过云端节点对边缘端应用进行运维操作，我们必须在云、边之间建立反向运维通道。 反向通道 Yurttunnel 是

最近联邦机器学习越来越火，字节也正式对外宣讲开源了联邦机器学习平台Fedlearner。这次头条开源的 Fedlearner 与我之前分析过得华为、微众的联邦机器学习平台有什么不同呢？主要体现在以下几个方面： 产品化： Fedlearner 的代码里有大量的js、Html模块，也是第一次让我们可以直观的看到联邦机器学习平台大概是什么样的，如果做成产品需要长成什么样。 业务多样化：之前华为、微众更多地强调联邦机器学习在风控业务的落地。头条开始强调联邦学习在推荐、广告等业务中的落地，并且给了很明确的数据，在某教育业务板块广告投放效果增加209% 可输出性：如果说之前的联邦机器学习平台更多地从理论层面做介绍，这一次字节的Fedlearner强调了可输出性，比如为了保持联邦建模双方的环境一致性，通过K8S的部署模式快速拉起和管理集群。这是为ToB对外输出服务做技术准备 下面分别介绍下Fedlearner在这三方面的一些工作。 Fedlearner产品化工作 以推荐广告业务为例，联邦机器学习平台的广告主和平台方应该各自管理一套模型展示服务和模型训练服务。 需要有两套协议保证客户的联邦建模，一套是数据一致性问题。比如在纵向联邦学习场景下，用户在页面上点击了某个广告，平台方和广告主各自会捕获一部分日志。如何能实时的保证这两部分捕获的日志的一致性，并且拼接成训练样本，需要一套实时数据样本拼接协议。

作者 | 郑超 导读 ：OpenYurt 是阿里巴巴开源的云边协同一体化架构，与同类开源方案相比，OpenYurt 拥有可实现边缘计算全场景覆盖的能力。在 之前的一篇文章 中，我们介绍了 OpenYurt 是如何在弱网和断网场景下实现边缘自治的。本文作为 OpenYurt 系列文章的第四篇，我们将着重介绍 OpenYurt 的另一个核心能力——云边通信，以及相关组件 Yurttunnel。 使用场景 在应用的部署和运维过程中，用户常常需要获取应用的日志，或直接登录到应用的运行环境中进行调试。在 Kubernetes 环境中，我们通常使用 kubectl log，kubectl exec 等指令来实现这些需求。如下图所示，在 kubectl 请求链路上， kubelet 将扮演服务器端，负责处理由 kube-apiserver(KAS) 转发来的请求，这就要求 KAS 和 kubelet 之间需要存在一条网络通路，允许 KAS 主动访问 kubelet 。 图一：kubectl 执行流程 然而，在边缘计算场景中，边缘节点常位于本地专有网络中，这虽然保证了边缘节点的安全，但也造成位于云端管控节点的 KAS 无法直接访问位于边缘节点的 kubelet。因此，为了支持通过云端节点对边缘端应用进行运维操作，我们必须在云、边之间建立反向运维通道。 反向通道 Yurttunnel 是

如何快速获得高并发编程经验？PCC性能挑战赛作品简介及源代码 PCC 是 Performance Challenge Championship （性能挑战杯）的缩写，是高可用架构后花园会员在线上组织的一个活动，由于反响热烈，考虑到线下进行可以更好的加深对高并发编程的理解，于是高可用架构在 3 月组织了本次 PCC 活动。 对于工程师来说，参加 PCC 编程挑战赛的部分意义： 体验完成一个技术小目标。高性能系统如何实现应当是每个工程师需要走的路。 学习优秀的架构方法，隔壁老王用的设计思想，可能你坐在办公室永远也无法想到。 有经验评委的点评，了解真实环境的高并发系统的追求目标。 类似主题、有同样级别参赛队员及评委参加的编程活动，可能仅此一次。 比赛方法说明 实现类似 facebook 中的 like 功能，需要： 可以对一个对象（一条feed、文章、或者url）进行 like 操作，禁止 like 两次，第二次 like 返回错误码 有 isLike 接口，返回参数指定的对象有没有被当前用户 like 过 需要看到一个对象的 like 计数 可以看到一个对象的 like 用户列表（类似 QQ 空间）； 上述列表加分项：Like优先显示我的好友列表(social list)。 数据量：每天新增的 like 对象数为 1 千万，每秒 like 计数器查询量为 30 万次 / 秒。 比赛盛况