英特尔作为领先的科技公司，提供包含硬件和软件在内丰富的技术、产品和方案组合，同时赋能生态，助力云原生技术落地。采用英特尔技术的的云原生基础架构，可以获得性能强劲、简单易用的基础设施，降低云原生复杂度，可用于构建基于云原生的统一平台，为各种工作负载提供全面加速，还通过融合自动化和智能化管理特性，助力客户实现云原生基础机构弹性扩展、稳定可靠和降本增效。

在云原生背景下，如何在继续保持 Spring Cloud 传统优势的同时克服 Java 的固有问题？本次演讲将尝试借鉴 Service Mesh 和 Dapr 的思路，探讨在 Spring Cloud 体系中引入 Sidecar 模型的可行性。展示通过与 Dapr 集成从而实现 Java 应用轻量化和云原生化的新思路，并结合 Java 静态编译技术，通过 Dapr 和 Spring Native 项目的集成探索云原生下 Java 应用的全新形态。

Apache Pulsar 天然云原生，采用存储和计算分离的架构。它不仅可以支撑很多 MQ 的关键业务场景，不丢消息，提供强一致性保障，又可以提供流场景下的高带宽、低延迟。Apache Flink 将批流处理统一到计算引擎中，提供了一致化的编程接口。同时支持批流，使得 Pulsar 和 Flink 先天就是契合的伙伴。Pulsar Flink Connector 将 Pulsar 与 Flink 的功能进行整合，创建了一个统一的数据架构，是批流一体的最佳解决方案。 基于数据湖的实时数仓架构实现了存储层的流批统一，以更高的数据准确性和更低成本受到开发者与用户的青睐。随着越来越多的用户寻求更高性能的实时数仓解决方案，Pulsar 存储计算分离架构、高一致性、事务支持等支持数据湖的特性受到开发者的关注，对 Pulsar 搭建实时数仓的需求层出不穷。近期，多个 Pulsar 数据湖 Connector 接连发布，社区已开源 Pulsar-Hudi、Pulsar-Iceberg、Pulsar-Delta Lake Connector。本次分享将结合 Pular-Flink 、Pulsar 与数据湖的大数据生态，并展示相关案例，为大家分享实时数仓的最新解决方案。

云原生社区发展如火如荼，市场需求的快速变化推动了企业加速创新，如何同时保证交付速度和交付质量是大多数数字化转型企业亟需解决的问题。Google 作为 Kubernetes 的创始者和最大的贡献者，正在不断地领导完善云原生生态，帮助全球用户解决软件交付链的一系列关键挑战。从源码到容器镜像，结合安全治理，部署到多环境甚至多云，让用户可以更专注在业务创新和改进最终用户体验，从而适应市场的变化，提高软件交付效率、降低成本。

如今，Kubernetes 正在成为能承载任意应用形态和负载类型的云操作系统，但是相比 Kubernetes 对微服务技术的支撑，在高性能计算领域，如生物信息计算、汽车仿真等应用场景，当前的云原生技术距离最终的“开箱即用”还有很大距离。本次分享将揭开火山引擎在基于云原生技术的生物信息计算方向上的探索，看如何解决垂直应用场景的“最后十公里”问题。