原生技术架构的典型特征包括：极致的弹性能力，不同于虚拟机分钟级的弹性响 应，以容器技术为基础的云原生技术架构可实现秒级甚至毫秒级的弹性响应；服 务自治故障自愈能力，基于云原生技术栈构建的平台具有高度自动化的分发调度 调谐机制，可实现应用故障的自动摘除与重构，具有极强的自愈能力及随意处置 性；大规模可复制能力，可实现跨区域、跨平台甚至跨服务的规模化复制部署。 由此可见，云原生作为一种新兴的安全理念，是一种构建和运行应用程序的 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 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 ，一是面向云原生环境的安 全，其目标是防护云原生环境中的基础设施、编排系统、微服务、无服务和服务 网格等安全。二是具有云原生特征的安全，指具有云原生的弹性敏捷、轻量级、 可编排等特性的各类安全机制。在此基础上，未来云原生环境必将与云原生技术 的安全互相融合，成为统一的整体，并且将经历如下三个发展阶段： （1）安全赋能于云原生体系，构建云原生的安全能力。当前云原生技术发 展迅速，但相应的

-protocol：要使用的Consul协议版本。默认为最新版本。这应该仅在升级时设置。您可以通过运 查看Consul支持的协议版本consul -v。 ● -raft-protocol：这控制用于服务器通信的Raft共识协议的内部版本。必须将其设置为3才能访问自 驾驶仪功能，但会有例外cleanup_dead_servers。Consul 1.0.0及更高版本默认为3（默认为2之前） 有关 详细信息，请参阅 Raft协议版本兼容性。

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留留意的地⽅方，脚本怎么运⾏行行的，都做
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 节点可以复⽤用所有属性，⽽而且根据ETCD集群选举机制，管理理节点可以为1、3、5奇数个
 那么我们可以⽤用⼏几台服务器器搭建⾼高可⽤用集群呢？答案是3 2. 服务组件依赖关系：详⻅见依赖关系列列表
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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； 3、对于跨库和跨分片的数据，需要额外机制保障一致性； 4、缺乏较好的数据平滑迁移和过渡方案； 5、Java Only（或其他）。 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。 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、对于替换数据库技术的公司，代价较大，放弃多年积累；

CgroupQuato Actions CMDBs IPs Dockers HostGroup CgroupQuota Cgroup CpuLimit Nice值调整 Kill机制 8 Agent管理 时序图 Agent注册 Agent启动首先向Consul获取Master服务列表， 并向Master发起Agent注册逻辑，获取agent id 配置获取 从Cons 单次bulk size 调大 Es性能分析 对比 自建 日志平台接入 上报延时分析 无法实时感知日志积压情况 日志延时dashboard快速定位 Filebeat性能分析 依赖白金版monitor机制 不依赖es版本、结合cpu/mem限额配置与实时 指标采集分析 Filebeat性能调优 需要修改配置文件不断尝试 界面提交核心参数并结合延时图对比分析 Filebeat性能管控 日志量太大Cpu飙升影响业务

com/volcano-sh/volcano/master/installer/volcano-development.yaml volcano-scheduler-configmap 示例 vcjob 示例 Volcano 内部机制 kube-apiserver Cache enqueue allocate preempt OpenSession CloseSession DRF plugin Priority 用户案例：锐天投资基于Volcano的分布式计算平台 业务场景： • 金融投资公司，业务场景主要为策略研究开发、AI 训练与推理、 大数据ETL和离线批处理任务 客户诉求： • 要求调度系统提供公平机制，满足公司内多团队资源共享，保 证各自业务的SLA • 要求系统提供Gang-scheduling解决基本死锁问题 • 要求调度系统统一支持AI、大数据、Batch Job 解决方案： •

② 存储 ② 存储 ③ 查询 ③ 查询 看云网更清晰 Simplify the growing complexity. MultistageCodec的性能提升：~10X 标签存储类型 机制 标签长度 CPU 内存 磁盘开销 使用Int Tag 直接存索引 16B 1 1 1 使用LowCard(String) Tag 索引和标签分离 16B 10 1 1.5 (Card.=5000) 构建统一的云原生应用可观测性数据平台 看云网更清晰 Simplify the growing complexity. 落地及推广思路：让开发团队尝到甜头 • 引导开发团队使用标准化的标签标记机制 • 服务上线时，在K8s depoyment中标记丰富label • * 服务注册时，向服务注册中心中注册丰富的信息 • * 处理请求时，在标准协议的Header中增加标签 • 逐步减少需要直接在观测数据中注入的标签

可以为 ksm 分配一个 ClusterIP，当做一个普通服务配置静态目标地址即可，也可以不分配，不分配就是用 PodIP 采集，容器迁移 PodIP 会变，所以只能走 kubernetes 的服务发现机制 • ksm 采集的监控指标数据量很大，请求其 /metrics 接口可能要拉取十几秒甚至几十秒，对于一些不关注的资源， 我们可以不采集，典型的手段是通过 –resources 参数来控制，比如 – sdk 数据流向 • /metrics 接口的抓取，对于大规模集群可以考虑 sidecar 模式，自闭环更灵活，可以自定义认证、过滤规则；对 于小集群，可以直接使用 Kubernetes 服务发现机制，用一个抓取器来抓 Pod-001 业务 容器 agent Pod-002 业务 容器 agent 监控服 务端 Pod-001 业务 容器 Pod-002 业务

management Settings 提供以项目为单位的逻辑隔离，存储共享 不同角色具有不同的访问权限，可以与其它用户系统集成 配额管理 制品的高效分发-复制 [1] 基于策略的内容复制机制：支持多种过滤器(镜像库、tag和标签）与多种触 发模式（手动，基于时间以及定时）且实现对推送和拉取模式的支持 初始全量复制 增量 过滤器 目标仓库 源仓库 目标项目 源项目