基于Kubernetes和Docker，我们已经搭建了商业云平台，支持无状态服务的构建、部署、运行和监控。同时，我们也一直探索其对有状态服务的支持，以便对MySQL等有状态服务进行容器化，完善商业云平台技术体系，降低运维成本。在有状态服务支持方面，基于Operator的方案被证明是一种有效的方案，我们也基于Operator完成了对MySQL等有状态服务的容器化。本次报告主要分享我们在Kubernetes Operator框架下的设计和实践经验，并以MySQL容器化中的实例，分享我们研发MySQL-Operator时在MySQL容器编排、MySQL存储方式选择、MySQL高可用等方面的实践经验。

主要内容：

1. 商业云平台中MySQL容器化系统架构；
2. 基于MySQL-Operator的Mysql容器编排；
3. 容器化MySQL存储方式选择；
4. MySQL集群高可用实现。

听众收益

1. 掌握Kubernetes Operator框架；
2. 熟悉MySQL容器化的架构设计、高可用等方面的设计和实践；
3. 熟悉Kubernetes Operator实施过程中的关键点及注意事项。

PaddlePaddle（PArallel Distributed Deep Learning）是百度于2016年9月开源的一款深度学习框架，具有易用，高效，灵活和可伸缩等特点，为百度内部多项产品提供深度学习算法支持。但是目前没有一个统一的平台来对Paddle进行运营，各自业务线各自搭建使得资源使用不够合理，接入使用成本也比较高。因此迫切需要在公司内搭建一个统一的Paddle深度学习平台，为公司内外各业务线使用Paddle提供一整套的服务，其中包括模型训练、模型评估、模型预测，对资源进行统一调度，提高资源利用率、提高服务的易用性，安全性等。
本次演讲将重点讲述基于Kubernetes构建PaddlePaddle深度学习平台（PaddleCloud）的实践，主要包括Paddle计算模型在Kubernetes中的建模、容器Runtime适配、容错与弹性伸缩、性能优化与调度等。

主要内容：

1. PaddleCloud介绍；
2. 为什么需要把PaddleCloud运行在Kubernetes上；
3. PaddleCloud技术细节；
4. PaddleCloud在百度的混合云实战；
5. PaddleCloud后续Roadmap。

听众受益：

1. 学习在Kubernetes之上构建深度学习平台的实践；
2. 学习分布式深度学习与容器化平台结合的技术实践与落地。

在Docker + Kubernetes的容器体系加持下，容器技术以一种更加优雅的姿态来到了广大用户面前，不仅解决了DevOps过程中的环境一致性问题而且为应用带来了弹性伸缩、自动调度、健康检查等一系列重要特性，但是如何让这些功能快速、可靠的落地到生产环境则需要不断摸索。
斗鱼从2016年底开始探索容器落地方案，从服务治理到流量控制再到平台化，打造了一套完整的容器支撑体系，目前已支撑数据平台部90%应用的运行。本次分享将介绍斗鱼容器云平台建设过程中做的一些探索及在生产环境上的实践。

主要内容：

1. 介绍K8S在斗鱼的整体使用情况；
2. 介绍K8S在斗鱼落地的具体实施细节（网络、日志、流量接入）、支撑体系、以及应用适配容器环境的过程；
3. 如何快速打造一个容器管理系统，容器平台设计思路，保证未来无限的扩展性。

听众受益：

1. 了解K8S能够在企业中快速落地的整体解决方案；
2. 了解K8S过程中的技术细节以及斗鱼在K8S方向上踩过的坑；
3. 了解K8S在企业落地之后的后续方向。

持久化存储是构建大规模应用程序的基础，目前的Kubernetes容器平台本身支持的存储产品种类有限，无法满足用户对存储多样化的需求。
经过调研发现，CSI是容器平台与存储产品对接的工业标准，Kubernetes从1.9版本开始支持CSI，存储厂商提供基于CSI标准的插件，即可让用户在最新的Kubernetes集群中使用其存储产品。
青云开发了对接青云云平台块存储产品的CSI插件，支持用户在青云云平台搭建的Kubernetes集群中，创建并使用基于青云云平台块存储的Kubernetes持久化存储卷，满足了用户的需求。

听众受益:

1. 理解Kubernetes容器平台中持久化存储卷的作用范围和使用方式；
2. 理解Kubernetes容器平台中CSI插件部署架构和工作原理；
3. 理解如何实现CSI插件。