软件组件 运行环境 部署平台 …… …… 应用丰富及架构演进带来的开发和运维复杂性 本地IDC 虚拟化 超融合 公有云 …… 测试环境 生产环境 复杂的应用软件架构，在开发、测试、运维 团队之间建成了认知的“墙”，团队间配合效 率低，故障排查慢，阻碍了软件价值的流动 无法满足用户对于业务快速研发、 稳定交付的要求 做哪些事情？ 场景 2 如果应用负载升高/降低，如何及时、按需扩展/收缩所 用资源？ 场景 3 如果业务系统要升级，如何平滑升级？万一升级失败是 否能够自动回滚？整个过程线上业务持续运行不中断。 传统稳态业务环境难以高效承载敏态应用 发现故障 （假死） 创建 新实例 配置 运行环境 部署当前 应用版本 添加 监控 配置 日志采集 测试确认 服务正常运行 实例 加入集群 恢复正常 要 做哪些事情？ 场景 2 如果应用负载升高/降低，如何及时按需扩展/收缩所用 资源？ 场景 3 如果业务系统要升级，如何平滑升级？万一升级失败是 否能够自动回滚？整个过程线上业务持续运行不中断。 传统稳态业务环境难以高效承载敏态应用 发现故障 （假死） 创建 新实例 配置 运行环境 部署当前 应用版本 添加 监控 配置 日志采集 测试确认 服务正常运行 实例 加入集群 恢复正常

rkLoad 间授权等)、DevSecOps（安全左右移等等，比如代码或者镜像扫描）、 RASP应用安全、数据安全、态势感知与风险隔离 由于云原生托管的应用是碎片化的，环境变化也是碎片化的，而且其业务类型越来越多，比如已经延展到边 缘计算盒子，此时攻击面被放大，在云原生环境下安全是一个核心价值，需要立体纵深式的安全保障。 由于云原生DevOps环境追求效率以及运行态的动态治理能力，导致传统安全实施方法、角色、流程、技术 助力夯实产业互联网的安全底座。 《趋势》认为，2021年将进一步完善个人信息保护体系，企业对个人信息利用规范化，数字安全合规管理将成为企业的必备能力。与此同时，企业还 应将安全作为“一把手工程”，在部署数字化转型的同时，推进安全前置。 前沿的数字化技术也让产业安全有了更多内涵。5G、AI、隐私计算等技术在构筑数字大楼的同时，不仅带来了全新的安全场景，也成为网络安全攻防 当中的利器;2020年井喷的 路径爆炸问题，并一定与实际相符合，误报率较 高。 DAST(动态安全应用 程序安全测试) 黑盒测试，通过模拟业务流量发起请求，进行模糊测试，比如故障注入 或者混沌测试 语言无关性，很高的精确度。 难以覆盖复杂的交互场景，测试过程对业务造成 较大的干扰，会产生大量的报错和脏数据，所以 建议在业务低峰时进行。 IAST(交互式应用程序 安全测试) 结合了上面两种的优点并克服其缺点，将SAST和DAST相结合，通过插桩

从Kubernetes架构来看要监控的组件 • Kubernetes所在宿主的监控 • Kubernetes Node组件监控 • Kubernetes控制面组件监控 • Kubernetes资源对象的监控 • Pod内的业务应用的监控 • 业务应用依赖的中间件的监控 云原生之后监控需求的 变化 云原生之后监控需求的变化 •相比物理机虚拟机时代，基础设施动态化，Pod销毁重建非常频繁 •原来使用资产视角管理监控对象的系统不再适用 Server、Scheduler、 Controller-Manager、ETCD l 工作负载节点，最核心就是监控Pod容器和节点本 身，也要关注 kubelet 和 kube-proxy l 业务程序，即部署在容器中的业务程序的监控，这 个其实是最重要的 随着 Kubernetes 越来越流行，几乎所有云厂商都提供 了托管服务，这就意味着，服务端组件的可用性保障交 给云厂商来做了，客户主要关注工作负载节点的监控即 Kubernetes apiserver 的 proxy 接口，抓取各个node（即kubelet）的 /metrics/cadvisor 接口的 prometheus 协议的数据 • 这个抓取器只需要部署一个实例，调用 apiserver 的接口即可，维护较为简单，采集频率可以调的稍大，比 如30s或60s • 所有的拉取请求都走 apiserver，如果是几千个node的大集群，对 apiserver

1 云原生安全威胁分析与 能力建设白皮书 中国联通研究院 中国联通网络安全研究院 下一代互联网宽带业务应用国家工程研究中心 2023 年 11 月 版权声明 本报告版权属于中国联合网络通信有限公司研究院，并受法 律保护。转载、摘编或利用其他方式使用本报告文字或者观点的， 应注明“来源：中国联通研究院”。违反上述声明者，本院将追 究其相关法律责任。 云原生安全威胁分析与能力建设白皮书 2 服务对外暴露攻击................................................................................27 2.4.3 业务 pod 攻击...................................................................................... 28 2 浦明、张小勇、白黎明、左伟震、范璟玮、许秀莉 云原生安全威胁分析与能力建设白皮书 9 一、云原生安全概述 近年来，云计算技术一直处于高速发展的过程中，并且随着公有云和私有云 的广泛应用，利用云计算作为承载业务运行的基础设施，已经成为了企业的首选。 “十四五”时期，中国的信息化进入加快数字发展、建设数字中国的新阶段，在 数字化转型的浪潮中，云计算作为新型数字基础设施和新一代信息技术的核心引 擎，在推

协同服务和研发工具支撑。助力企业产品快速创新迭代，进行 数智化化转型、实现业务价值。 • 端到端自动化交付流水线 • 开发过程自主可控 • 一键发布上磐基，实现“乘舟上云，稳如磐基” • 沉淀IT软件资产，核心代码掌控 • 提升开发交付效率 一键 上磐基 构建 打包 容器 化镜 像 自动化 部署 研发安 全扫描 需求 设计 敏捷 开发交付协同 云原生DevSecOps 统一的安全代码仓库，按项目级别分级管 理，落盘加密，云IDE防护，显示水印等多 重防护。 云原生虚拟化开发集群 利用虚拟化技术实现开发集群，分钟级交 付，突破有限资源开发集群供给。 原生使用模式，开发组件一键部署 云原生CI持续集成 使用Dockerfile进行云原生方式的CI构建， 拓展形成ARM、x86双架构流水线，底层 安全漏洞统一修复 全面云原生安全 支持代码安全扫描、镜像安全扫描、开源 本单位 省公司 省公司（直投） 专业公司 入驻项目数 工程类 研发类 新业务开发 87055条/个 平台管理的需求、任务、缺陷、文档、镜像等数字资产 10.43亿 平台管理的业务或应用代码行数 215.87万 平台进行代码质量扫描、代码安全扫描、镜像安全扫描、整体安全扫描量 183.81万 提交代码、构建、部署总次数，其中x86构建16.42万次，arm构建1.59万次 企业级超大规模实践—推动中移数字化转型

高级能力-自动化-AIoT以及赋能业务-边缘计算(Edge Cloud )-1 远端控制 云端分析系统 设备端 自动化解决用户使用体验问题，计算量属于窄带范畴， 所以计算算力重点在于云端，云端计算体系架构成熟， 成本较低，在业务上本地的设备根据模式信号反馈一些 动作，比如下雨关窗帘，是自动化范畴，上传云端的数 据都是属性数据，比如谁什么时候干了什么，后续云端 根据个人喜好数据为用户提供比如按照个人喜好调节温 (现场)边缘计算BOX 业务场景复杂，对算力、通信要求很高，计算放置于 云端时效性差，另外无法现场就对业务进行处理，比 如计算路口交通事故预警，给予司机及时提示等，所 以将算力卸载在距离业务现场、设备最近的地方，就 是边缘计算的场景，它的价值空间远超AIoT，可以更 大范围为客户赋能，IoT和边缘计算一定走向融合。 定位为基于物模型的计算 定位为基于业务的计算 高级能力-自动化-AIoT以及赋能业务-边缘计算(Edge 简化运维，降低成本， 客户专注于业务领域。 • 无论是AIoT还是边缘 计算，核心要素是计 算，计算平台的训练 平台位于云端，而推 理计算位于BOX端，并 且能够适应各类算法 和硬件的要求，形成 一个通用计算平台， 更普遍的为客户场景 赋能。 • 一切围绕如何将算力 输送到业务场景为中 心思想，构建技术体 系。 高级能力-业务双引擎循环驱动-业务数据化、数据业务化 互联网业务、万物互联业务等等造就了海量数

拓扑流量图：是不是按预期运行 分布式跟踪:哪些调用 故障或者拖慢了系统 监控与告警： 主动告诉我 问题发生了！ 微服务部署后就像个黑盒子，如何发现问题并在 远端运维是主要的课题，那么就需要从宏观告知 研发人员，并且提供日志、跟踪、问题根因分析 等工具进一步从微观帮助研发人员定位和解决问 题，这是这里在业务上的价值-稳定性赋能。 标准化能力-微服务PAAS-从监控到可观测-研发人员的第五感-2 可观察性 等，最后还要在OS上安装应用，并且 还要保证应用软件依赖拓扑结构不会 出错。 3. 集成点：包括新环境的硬件、软件和 应用与遗留系统的集成，比如，监控、 服务注册中心、文件传输、消息集成、 ITSM等系统的部署集成。 4. 由于上层所依赖的底层环境在不同交 付环境中是不同的，而传统交付方式 缺乏脚本能“理解”的方式来表达这些 差异，此外由于事后更新OS、三方库 或者系统，这些变更又缺乏校验关系， 升级时很难给予企业信心，这种交付 容器调度系统，无法做到通用化， 所以客户必须要求先做针对K8S的 应用改造。 K8S没有应用概念，用户面对的是Workload和Pod这样的概念，以及对应的运维概念（比如 HPA),在层次上是靠近对资源的抽象治理层面，对于业务研发人员而言是不友好的。应用 =Workload+运维特性+.......多种东西的集成，也无法在应用级别上进行管理。 ISV研发团队 标准化能力-微服务PAAS-OAM-万花筒PAAS-2

2、读写压力，QPS过大，特别是分析类需求会影响到业务事务 3、可用性不足，宕机问题 1.数据库框架 1.数据库框架 计算机领域的任何问题都可以通过增加一个中间层来解决。 数据库框架技术：在业务侧增强数据 库的能力。 直接在业务代码使用。 支持常见的数据库和JDBC。 轻量级，不需要额外的资源和机器。 1.数据库框架 1、改造对业务系统具有较大侵入性； 2、对于复杂的SQL，可能不支持； 数据库框架使用的约束： 2.数据库中间件 2.数据库中间件 作为中间件，独立部署，对业 务端透明。 任何语言平台的系统都可以接 入，可以使用mysql命令或者 IDE操作。 对业务系统侵入性小。 透明化的引入中间件，像一个数据库一样提供服务能力。 2.数据库中间件 1、框架本身的一些问题； 2、需要单独的资源部署，以及维护； 3、接入端需要实现数据库协议，对非开源数据库无法支持。 数据库中间件使用的约束： 是一个基础设施层，用于处理服务间通信。云原生应用有着复杂的服 务拓扑，Service Mesh 保证请求可以在这些拓扑中可靠地穿梭。在实际应用当中， Service Mesh 通常是由一系列轻量级的网络代理组成的，它们与应用程序部署在一 起，但应用程序不需要知道它们的存在。 -- Willian Morgan / Linkerd CEO 4.数据库网格 数据面板+数据能力 存储面板+存储能力 控制面板+治理能力

complexity © 2021, YUNSHAN Networks Technology Co., Ltd. All rights reserved. 问题2：重复建设 业务团队A 业务团队B 业务团队C 业务团队D simplify the growing complexity © 2021, YUNSHAN Networks Technology Co., Technology Co., Ltd. All rights reserved. 2.0 服务：统一的可观测性平台 可观测性平台（Metrics、Tracing、Logging） 基础设施团队 业务团队A 业务团队B 业务团队C 业务团队D …… 存储、检索服务 观测数据 观测数据 观测数据 观测数据 simplify the growing complexity © 2021, YUNSHAN Networks Technology Co., Ltd. All rights reserved. 问题1：团队耦合 开发团队100%驱动力 运维团队100%驱动力 服务 数据 ??团队??%驱动力 谁来承担业务稳定的职责？ 谁来承担业务交付的职责？ 谁来升级“观测Library”？ 谁来观测“观测Library”？ simplify the growing complexity © 2021, YUNSHAN Networks

技术复用度差、治理体系不统一等。 MoE 背景介绍 — 为什么做 用户痛点 • east-west、north-south Gateway 技术栈不统一， 维护成本高 • Envoy C++ 编写，对于 业务方来说开发门槛高 技术趋势 • Lua extension • WASM extension • External-proc extension 可扩展性、灵活性、生态 价值意义 • 技术共享，融合 GoLang 社区生态粘性 MoE Envoy 和 GoLong 生态打通 维护成本高、可扩展性弱 MoE 背景介绍 — 方案调研 方案名称 优势 劣势 Lua Extension Lua 编写简单业务处理方便 Lua 脚本语言,开发复杂功能不方便 支持的库（SDK）相对较少 WASM Extension 跨语言语言支持（C/C++/Rust）、 隔离性、安全性、敏捷性 处于试验阶段，性能损耗较大； filter 能力， 改造成本低； 研发效率高，灵活性高； GoLang 支持的库比较多（Consul、 Redis、Kafka etc），生态较好 引入 GoLang 扩展后,有一定性能损 耗,业务场景可接受，另外有优化 空间 扩展方案调研 MoE 背景介绍 — 方案分析 方案名称 稳定性 性能 成本 生态 Lua Extension 高 高 高 较低 WASM Extension ES