consul 命令行此选项以加载多个目录。未加载config目录的子目录。有关配置文件格式的详细信息,请参阅“ 配置 件”部分。 ● config-format:要加载的配置文件的格式。通常,Consul会从“.json”或“.hcl”扩展名中检测 置文件的格式。将此选项设置为“json”或“hcl”会强制Consul解释具有或不具有扩展名的任何文 ,以便以该格式进行解释。 原文链接:consul 命令行 ● data-dir:此标志为代 务器模式还是客户端模式。提供时,代理将充当Consul服 器。每个Consul集群必须至少有一个服务器,理想情况下每个数据中心不得超过5个。所有服务器都 与Raft一致性算法,以确保事务以一致,可线性化的方式发生。事务修改集群状态,该状态在所有服 器节点上维护,以确保节点故障时的可用性。服务器节点还与其他数据中心中的服务器节点一起参与 AN八卦池。服务器充当其他数据中心的网关,并根据需要转发流量。0 码力 | 5 页 | 346.62 KB | 1 年前3
24-云原生中间件之道-高磊资源成本 等等都需要同时满足(和传统CAP相悖) • 接入层需要能够根据规则的路由,以及兼容各类协议接 口以及数据模型,并能根据应用的规模来自动拓展。 • 实现HTAP(OLTP+OLAP),将在线事务|分析混合计算模型 基础上,实现多模数据模型,使得集成成本经一步降低。 • 计算层,与存储彻底剥离开来,实际是微服务化架构, 可以自由伸缩,并自动故障转移,采用读写分离,适应 高负荷的场景。另外也需要进一步将计算和内存分离出 CSI / FlexVolume 插件, 和 Kubernetes 的存储卷控制框架进行集成。Agent 处理所有的存储操 作,例如挂载存储设备、加载存储卷以及格式化文件系统等; • Discovers:检测挂接到存储节点上的存储设备。 Rook 将 Ceph 存储服务作为 Kubernetes 的 一个服务进行部署,MON、OSD、MGR 守 护进程会以 pod 的形式在 Kubernetes 进行 部署,而0 码力 | 22 页 | 4.39 MB | 6 月前3
12-从数据库中间件到云原生——Apache ShardingSphere 架构演进-秦金卫摩尔定律失效 分布式崛起 1.数据库框架 随着数据量的增大,读写并发的增加,系统可用性要求的提升,单机 MySQL面临: 1、容量有限,难以扩容 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。 Spanner Aurora GaussDB PolarDB OceanBase TiDB Cockroach DB …… 3.分布式数据库 1.水平扩展性 2.计算存储分离 3.分布式事务 4.多副本机制 5.SQL接入支持 6.云原生支持 容量 性能 一致性 可高用 易用性 伸缩性 代替单机数据库(注意,主要解决容量问题)。 3.分布式数据库 1、需要较多的机器资源; 2、 是一套开源的分布式数据库中间件解决方案组成的生 态圈,它由 JDBC、Proxy 和 Sidecar(规划中)这 3 款相互独立,却又能够 混合部署配合使用的产品组成。 它们均提供标准化的数据分片、分布式事务和 数据库治理功能,可适用于如 Java 同构、异构语言、云原生等各种多样化的 应用场景。 5.数据库解决方案 Level 3:Sharding-Proxy中间件(3.x+) Level 2:Sharding-JDBC框架(10 码力 | 23 页 | 1.91 MB | 6 月前3
中国移动磐舟DevSecOps平台云原生安全实践供应链各个环节的攻击急剧上升,已然成为企业主要的安全威胁。 缺点 低误报率 高检出率 集成灵活 只能检测已知 漏洞 优点 可见 100%资产覆盖 可治 90%效率提升 可防 100%流程覆盖 ü 建立资产台账 ü 分类分级标记 ü 关联责任人 ü 关联内外网业务 ü 漏洞及投毒检测 ü 自主可控率分析 ü 许可证合规分析 ü 自动化修复技术 ü 安全可信私有源 ü 供应链准入审查 过程持续验证 !"#$%&'( !"#$)*+,- !"#$%&' 安全开发-代码扫描SAST 源代码审计针对源代码缺陷进行静态分析检测。它在对目标软件代码进行语法、语义分析的技术上,辅以数据流 分析、控制流分析和特有的缺陷分析算法等高级静态分析手段,能够高效的检测出软件源代码中的可能导致严重 缺陷漏洞和系统运行异常的安全问题和程序缺陷,并准确定位告警,从而有效的帮助开发人员消除代码中的缺陷、 查看工程缺 陷 缺陷审计 派发线下整 改 创建检测工 程 安全测试-灰盒扫描IAST ① ① 灰盒审计与需求安全分析呼应,保障安全设计的落地 与CI/CD流水线集成,常态化检测,研发自行修复 IAST扫描结果提供DevSecOps常态化安全运营指标 通过将IAST集成到CI/CD流水线,在测试环境的构建过程中自动部署IAST检测逻辑,可以实现与功能测试同步进行的自动化 安全测试0 码力 | 22 页 | 5.47 MB | 1 年前3
云原生安全威胁分析与能力建设白皮书(来源:中国联通研究院).......................................................................................50 4.1.4 安全检测............................................................................................... 52 发布的《云原生安全技术规范》中给出了云原生安全框架[6],如图 3 所示。其中,横轴是开发运营安全的维度,涉及需求设计(Plan)、开发(Dev)、 运营(Ops),细分为需求、设计、编码、测试、集成、交付、防护、检测和响 应阶段;而纵轴则是按照云原生系统和技术的层次划分,包括容器基础设施安全、 容器编排平台安全、微服务安全、服务网格安全、无服务计算安全五个部分,二 维象限中列举安全机制(蓝色标注部分)已经基本覆盖全生命周期的云原生安全 原生安全 能力。此外,DevSecOps 涉及的能力范围几乎覆盖了横轴和纵轴的各个阶段, 如图中的紫色部分。最后,云原生安全体系中还包括了一些通用技术能力(黄色 部分),这一部分能力主要体现在检测和响应阶段,并会同时覆盖 DevSecOps 中运营阶段的能力。 云原生安全威胁分析与能力建设白皮书 13 图 3 云原生安全框架 由此可见,云原生安全可以简要归纳为两个方面,一是面向云原生环境的安0 码力 | 72 页 | 2.44 MB | 1 年前3
SBOM 为基础的云原生应用安全治理DevOps流程里,对编译构建环节卡 点,保障软件构建时所依赖组件的安 全性,确保不引入存在漏洞的组件; 使用基于插桩技术的IAST工具,在功 能测试的同时,检测是否存在高危漏 洞风险,并展示漏洞触发数据流,便 于修复指导。 源头 检测 积极防御:针对今后随时可能爆发的 未知0DAY漏洞,推荐使用RASP应用 自防御能力,针对该类漏洞的攻击利 用方式精准有效的防护。它可以通过 应用的函数行为分析、上下文情境感 即分析开 发人员所使用的各种源码、模块、框架和库,以识别和清点开源软件(OSS)的组件及其构成和依赖关系,并精准识 别系统中存在的已知安全漏洞或者潜在的许可证授权问题。 IAST——API安全检测 doubo fosf://xxx.services.id 网关 nginx doubo java java java web /etc/nginx/conf.d/* ciaapi 积极防御插件 运营时威胁与攻击 注入攻击 URL黑名单 跨站脚本攻击 …… 恶意文件访问 反序列化攻击 扫描器攻击 OWASP Top 10 文件读写 数据库访问 表达式执行 本地命令执行 … 检测/响应 虚拟补丁 攻击分析 扫描拦截 威胁出厂免疫 攻击态势分析 安全事件监测 攻击来源回溯 Java Web 积极防御引擎 Tomcat SpringBoot XX Java AS 字0 码力 | 30 页 | 2.39 MB | 1 年前3
基于Consul的多Beats接入管控与多ES搜索编排日志热数据保存七天 历史数据冷备一个月 其他诉求 日志上报不能影响核心业务 数据上报延时可感知 准备ES 安装Filebeat 编写Filebeat配置文件 测试并下发配置 全网重启filebeat 检测数据是否上报 传统Beats接入流程 配置更改 现网配置是否全部一致? 日志上报是否有延时? Filebeat是否资源消耗过多? Filebeat异常退出如 何处理? 如何做上报性能调优? 离线/容量/延时监控 • 分布式集群管理 • 异常快速定位 • 关联公司CMDB • 资源权限管理 • 配置灰度控制发布 • 配置一致性检测 • 日志覆盖率 12 案例:如何管控整个日志数据流相关资源性能与容量? 资源限制 cgroup cpulimit 定时检测 kill nice值 beats优化 缓存设置 工作协程 设置 资源配额 调整 Agent运行时监控 日志延时分析0 码力 | 23 页 | 6.65 MB | 1 年前3
云原生微服务最佳实践阿里微服务产品解法和优势 云原生和微服务简介 微服务的价值和挑战 图片源自:http://www.zyiz.net/ 价值 效率(人越来越贵,算力越来越便宜) • 研发超过 10 人在 1 个代码冲突多 • 系统超过 5 个测试&上线协同代价大 • 数字化升级需要快速迭代 性能 • 单机成为性能瓶颈 可用性 • 单机成为可用性瓶颈 挑战 • 技术复杂度上升 • 运维成本上升 • 可定位性变差0 码力 | 20 页 | 6.76 MB | 1 年前3
22-云原生的缘起、云原生底座、PaaS 以及 Service Mesh 等之道-高磊Serverless 技术的关注点在于服务运维,目标是客户无需关注服务运维,提供 服务实例的自动伸缩,以及按照实际使用付费。 理论上 Service Mesh 技术和 Serverless 技术并没有冲突的地方,可以结合使用。 事实上目前业界也开始出现这个趋势,而融合的方式有两种: • 在 Serverless 中引入 Service Mesh:典型如 Knative 项目和 Knative 的 Google0 码力 | 42 页 | 11.17 MB | 6 月前3
Rainbond安装与运维原理解读什么要留留意的地⽅方,脚本怎么运⾏行行的,都做 了了什什么,安装流程是什什么样的等等安装原理理 以及 安装完成后,服务是怎么运⾏行行起来的,以什什么样的⽅方式,配置怎么修改能⽣生效 健康检测的机制是什什么样的,失败了了会怎么样等等运维问题 RAINBOND 线上培训(第九期) 2019/8/8 1. RAINBOND安装与运维原理理解读 1.1 安装原理理 我除了会详细0 码力 | 12 页 | 311.60 KB | 1 年前3
共 10 条
- 1













