APP 移动用户 采购 平台 互联网 平台 数字 营销 敏态IT 互联网/物联网应用 创新应用 PC用户 物联网 物联终端 互联网、 大数据 AI、 IoT 数字化转型  应用价值提升  应用数量增长  应用类型丰富  应用需求多变 企业从信息化到数字化的转型带来大量的应用需求 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 近日，在阿里巴巴双11技术沟通会上，阿里云研究员、阿里云云原生应用平台负责人丁宇表示，今年双11实现了核心系统全面云原生化的重大技术 突破，实现资源效率、研发效率、交付效率的三大提升，万笔交易的资源成本4年下降80%，研发运维效率平均增效10%以上，规模化应用交付效率 提升了100%。阿里巴巴在2020双11完成了全球最大规模的云原生实践。 与2019年全面云化相比，2020年全面云原生化革命性重构了双11“技术引擎”。从 现规模和创新的双重突破，成为从技术能力向业务 价值成果转变的样本： • 支持全球最大容器集群、全球最大Mesh(ASM)集群，神龙架构和ACK容器的组合，可以实现1小时扩容1百万个容器，混部利用 率提升50%，万笔交易成本4年下降80%。 • 拥有国内最大计算平台、顶级实时计算能力。大数据平台批处理单日计算数据量达到1.7EB，实时计算峰值每秒30亿条记录； 云原生PolarDB读写性能提高50%+，计算资源利用率提高60%+。

......................................................................................39 3.3k8s 权限提升攻击........................................................................................40 3.3.1 13 容器逃逸结果展示...........................................................................40 图 14 k8s 权限提升攻击路径................................................................... 41 图 15 利用 CVE-2018-1002105 云原生四要素的基本含义 2020 年，云原生产业联盟发布《云原生发展白皮书》[1]，指出云原生是面 向云应用设计的一种思想理念，充分发挥云效能的最佳实践路径，帮助企业构建 弹性可靠、松耦合、易管理可观测的应用系统，提升交付效率，降低运维复杂度， 代表技术包括不可变基础设施、服务网格、声明式 API 及 Serverless 等。云 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，

基于云原生打造一站式DevSecOps平台，致力于解决企业在数字化转型中的研发效能提升问题，提供从 “需求-开发-测试-发布-运维-运营”端到端的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 需求相关的安全设计要求 安全开发-软件成分分析SCA 开源软件帮助企业快速提升信息化水平，也引入新风险。开源技术应用、国际形势复杂、软件供应链的多样化， 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 地融入到工作流中，提升工作 效率 降低业务人员感知 对不同软件检测出来的结果进 行关联分析，从而使结果更准 确。例如 AVC(应用安全漏洞 相关性)，主要是把SAST和 IAST来源的漏洞信息，聚合进 行分析，进一步确认漏洞的真 实性，提供给用户最佳的修复 优先级建议。 加强安全能力融合 引入新技术 引入SBOM提升软件供应链的 安全性和透明度； 引入BAS技术提升对安全能力

进 行 实 施 ， 而 很 多 入 侵 风 险 是 不 可 预 知 的 ！ 标准化能力-承载无忧-E2E云原生纵深安全保障-3-与传统安全方案的差 异 安全问题左移一个研发阶段，修复成本就将 提升十倍，所以将安全自动化检查和问题发 现从运行态左移到研发态，将大大提高效率 和降低成本 默认安全策略，可以天然的规避大部分 安全问题，使得人员配置和沟通工作大 量减少，提高了整体效率! 安全右移是为了恰到好处的安全，一些非严 来，使得计算层彻底变为无状态，可以做到灵活的拓展 能力和故障恢复能力。这样在计算层也实现了Serverless 模式。 • 通过RDMA，绕过CPU，直接和远端内存通信，在计算与 存储分离、计算与内存分离架构上，提升网络利用率和 性能，也能得到传统数据库网络和性能上一样的体验。 • 底层Data Chunk，采用去中心存储，单体失败不影响数 据的完整性，并且自动自愈(Serverless)。 • 通过跨域数据同步能力，实现多地域数据多活。 架构中消息服务还发挥着数据通道、事件驱动、集成与被集成等重要作用。云原生倡导面向性能设计，基于消息队 列的异步调用能够显著降低前端业务的响应时间，提高吞吐量；基于消息队列还能实现削峰填谷，把慢服务分离到 后置链路，提升整个业务链路的性能。 高SLA 云原生应用将对消息这种云原生BaaS服务有更高的SLA要求，应用将假设其依赖的云原生服务具备跟云一样的可用性，从而不需要去建设备份链 路来提高应用的可用性，降低架构

涵盖所有云，涵盖所有业务形态 • 满足性能、安全要求 • 满足云间通信 • 是未来下一代云，目前云厂商还在摸索阶段 • 有望成为云计算终极形式，云原生ServiceMesh以及 OAM等会得到更广阔空间的提升和发展。 2020年，全球数据存储总量预计为58ZB，平均每年增长 1倍。当前数据爆炸时代带来了三大问题。一、储存成 本问题： 通过当前的中心化云计算处理和存储海量新 增数据费用高昂；二、隐私和安全问题： 动，以时代趋势 为助推，阿里超 前的实现云原生 的落地。 • 企业应该结合自 己的组织、业务、 市场特点来规划 实施云原生。 攘外必先安内 项目 说明 全托管K8S 全托管K8S服务带来了发布和扩容效率的提升、更稳定的容器运行时、节点自愈能力，结合发 布自动化、资源管理自动化等能力可以实现应用与基础设施层的全面解耦 统一化ServiceMesh 将应用的分布式复杂性问题托付给Mesh层的数据面和控制面组件，实现全链路精准流量控制、 处运行”的应用编排目标 AIOps精细化运维 依托于K8S和ServiceMesh等度量数据精确性的提升，并给予AI算法从不同维度计算应用架构运 行态势，实现基于响应的自动化运维方案，大大降低了用户使用门槛，更安全更可靠的交付 最终软件产品。 目前的重点在于底座进一步实现应用与底层基础设施解耦，全面提升研发、运维效率，降低应用落地的整体成本 成熟度评估方法 样例:深信服-整体评估

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。 ● -raft-snapshot-threshold：这可以控制保存到磁盘的快照之间的最小筏提交条目数。这是一个很 需要更改的低级参数。经历过多磁盘IO的非常繁忙的群集可能会增加此值以减少磁盘IO，并最大限度

调优？ ES写入参 数调整 升级ES配 置 发现延时 Cpu/mem充足 Cpu/mcem充足 提升beats资 源配额 Cpm/mem受限 ES负载低 ES负载高 日志延时统计 dashboard Beats进程资 源采集分析 日志接入 cpu/mem对比 提升cpu/mem 配额 Beats缓存调大 Beats Worker 并发调大 提高写入并发 单次bulk

GoLang runtime 指标 CGO 断点调试支持 MOE 方案介绍 — 方案总结 研发 效能 双模 支持 生态 丰富 • 将 MOSN 作为 Envoy 动态 so， 提升编译速度 • 增强 Envoy 扩展能力，复用 MOSN 现有的 filter 能力 • 同时具备云原生 xDS 、 REST API服务元数据管理 通道能力 • 复用 Envoy 高效网络通道，如为 执行顺序不合理 • etc MOE 实践介绍 — 运行效果  MOE 中 MOSN RT 消耗在 0.05 ms 左右  MOE 相比于纯 Go 实现的网关处理能力具有 4 倍左右性能提升  MOE 相比于 Envoy 性能下降 20%，虽然牺牲部 分性能，但解决了用户在其可扩展性、灵活性、 生态上的痛点，另外对性能方面也有优化空间 开源进展同步 高性能网络扩展层 —

混沌工程旨在将故障扼杀在襁褓之中，也就是在故障造成中断之前将它们识别出来。通过主动制 造故障，测试系统在各种压力下的行为，识别并修复故障问题，避免造成严重后果。 混沌工程将预想的事情和实际发生的事情进行对比，通过“有意识搞破坏”来提升系统稳定性。 鲁棒性 故障注入 如何选择混沌测试工具 混沌工具 混沌工具 为什么是 Chaos Mesh 为什么是 Chaos Mesh ● PodChaos:

ShardingSphere 生态创建数据库解决方案 1.数据库框架 1.数据库框架 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