2017 年 10 月 15 日，Kubernetes End User Conference (KEUC) 即将揭开神秘面纱。聚焦 Kubernetes 中国行业应用与技术落地，致力于为业界带来最新 Kubernetes 与容器技术和行业应用案例展示，本次大会邀请到了 Google、VMware、华为、IBM、网易、京东、青云、七牛云、当当网、饿了么等专家；中国移动、中国银联、上汽集团、锦江国际等 Kubernetes 国内行业标杆用户，共同分享交流 Kubernetes 全球应用实践经验和落地案例。
大会设 1 个主论坛、3 个分论坛，跨越各个领域，涉及各行各业，从早到晚干货不停。
KEUC 同时精心准备了 1 场五星级自助餐， 3 场高端茶歇。购买 VIP 票更可以与 CNCF 执行董事 Dan Kohn、演讲嘉宾、巨头行业大咖一同享用私密晚宴，近距离交流、切磋。
演讲主题：
云原生应用的现状和未来
演讲摘要：
回顾当今云原生应用和生态的发展状况，并对 Kubernetes 在今后云原生领域的促进作用做展望。听众将了解 Kubernetes 在云原生应用中的重要作用以及今后发展趋势展望。
演讲主题：
Kubernetes 中应用的管理与实践
演讲摘要：
引入一些 Kubernetes 中核心设计理念，例如，声明型的配置（Declarative configuration）。基于这些理念介绍不同类型的 kubectl 的命令，以及针对不同经验的用户的最佳使用方法。再深入介绍管理应用的推荐方法和流程，以及对未来改进的展望。
演讲主题：
All Things You Should Know After Kubernetes 1.8
演讲摘要
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9 月 27 日发布
Kubernetes 1.8 Release
之后，Kubernetes 开始正式走向了成熟和标准化的道路。与此同时，大量的新特性和标准化方案开始加入到了 Kubernetes 技术体系当中，比如已经成熟的 CNI，CRI， 也包括正在火热开发中的 CSI，Device Plugin 等等。
在这些应接不暇的特性里，有哪些“蚌中之珠”特别值得我们关注呢？本次演讲将从 1.8 Release 出发，侧重从功能设计与技术实现的角度，梳理最新三个 Release 之中 Kubernetes 最具价值的特性。同时，以 Kubernetes 独有“容器设计模式”理念为基础，阐述 Kubernetes 1.8 之后的 API 设计思路与实践案例。并且着重分析 Kubernetes 1.8 之后重点推出的可扩展性设计和插件实现，从而帮助开发者实现高自由度的定制能力。
演讲主题：
十年后的 Kubernetes
演讲摘要：
通过对当前 Kubernetes 社区及系统设计方面的分析，对将来 Kubernetes 生态及社区中可能出现的一些工具、产品、交互形态做大胆的预测和推演。
具体包括：
1. 从通用系统角度分析 Kubernetes 还缺少什么；
2. 从用户交互角度讨论可改进的方向；
3. 从云计算及互联网产品角度分析产品形态。
演讲主题：
快速部署高可用的 Cloud Native 技术栈
演讲摘要：
介绍如何通过 YAML 格式的部署模板，在云、裸机等环境中快速部署高可用的 Cloud Native 技术栈并 live demo；介绍 cncf.build 项目，及目前 Cloud Native 基金会内项目的集成状况；介绍如何构建 CI/CD 工作流，实现 cncf.build 项目的持续部署。
演讲主题：
在 Kubernetes 上采用 Harbor 实现高效安全的镜像运维
演讲摘要：
随着容器技术的广泛使用，镜像管理成为实际运维中的重要问题。本演讲以 Harbor 企业级开源镜像仓库为例，介绍如何在 Kubernetes 的实际开发运维中，高效安全地部署镜像仓库并管理容器镜像的方法，并结合用户案例加以说明。
内容包括： 开发和生产环境中镜像仓库的权限和镜像版本控制；多数据中心镜像远程同步（复制）的应用；大规模应用镜像快速发布方式，镜像来源的验证，镜像漏洞扫描、镜像删除和空间回收；用分布式存储实现 Registry 高可用性设计等。
演讲主题：
kube-arbitrator: 使 Kubernetes 为大数据与 AI 应用提供资源共享及资源管理
演讲摘要：
Kubernetes 开始作为一个通用的编排框架，在开始的阶段，重点工作是提供服务类作业的支持。 但当它日趋成熟并被广泛的使用时，越来越多的用户希望在 Kubernetes 上运行 BigData 和 AI 框架，例如 Spark，TensorFlow 等。在这样的多租户系统中运行这些批处理框架时，诸如公平分享调度等高级调度功能显的更为重要。 2017 年，我们开始了一个名为 kube-arbitrator 的孵化项目，为 BigData 和 AI 框架提供基于策略的资源调度，以满足这些高级调度和资源共享要求。 在这个议题中，将会介绍 kube-arbitrator 项目的应用场景，设计细节及开发计划。
演讲主题：
七牛 AI 训练业务的 Kubernetes 实践
演讲摘要：
本次演讲将介绍七牛 AI 平台如何使用 Kubernetes 解决机器学习训练任务中部署管理，资源规划，数据存储等诸多痛点；同时也会和大家分享七牛在 Kubernetes 生产实践过程中收获的一些经验教训。
演讲主题：
基于 Kubernetes 平台的研发实践
演讲摘要：
