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。 任何语言平台的系统都可以接 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；

中，“应用”是由多个概念共同组合而成。第一个概念是： 应用组件（Components），它是整个应用的重要组成部分。应用组件既可以包括 应用运行所依赖的服务：比如 MySQL 数据库，也包括应用服务本身：比如拥 有多个副本的 PHP 服务器。开发者可以把他们写的代码“打包”成一个应用组件。 • Trait描述了应用在具体部署环境中的运维特征，比如应用的水平扩展的策略和 Ingress 规则，它们在不同的部署环境里却往往有着截然不同的实现方式。 如果没有做好配置更改记录，可能带来另外一些重复性操作的风险。另外，随着 虚拟化和云平台的引入，企业的基础设施变得很复杂，也引入了很多工具和平台， 虽然能在基础设施的提供和管理上增加部分效率，但是对于环境的一致性保证以 及在数分钟内实现特定场景下基础设施就绪是很难实现的。因此需要一种全新的 管理方法，而IaC借助了软件开发中的代码管理经验，通过代码描述基础设施的配 置及变更，再执行代码完成配置和变更。 K8S

标准化能力-分布式操作系统核心-容器服务 向上提供抽象化自愈IT运营视角 高效稳定应用资源供给 价值主张 架构 云原生底座=控制器+调度器的组合+Docker=根据环境的变化而动+基于封装 一致性的大规模分发 服务编排基本原理： • 以度量为基础，以NodeSelector算法来 决定在哪儿部署容器服务 • 运行时以期望与实际的差别进行动态调 整到期望的状态 标准化能力-分布式操作系统核心-容器服务-基本技术原理 据、AI、运维场 景等等。 标准化能力-工程能效-DevOps-研发平台和应用传送带 • 提高协作效率和质量(关注的不是部署效率、而是协作研发效率) • 减少变更带来的风险:制品一致性、配置一致性、环境一致性 • 打通研发与运维:谁定义谁负责，平台提供业务OPS工具，减少研发和运维视角割裂带来的高成本 • 可以作为研发人员的唯一工作台，将底层技术收敛到统一平台上，减少企业研发管理成本。 运行态

kube-state-metrics • 所谓的资源对象，就是指Deployment、StatefulSet、Secret等，比 如针对Deployment，我们希望知道有多少Deployment，调度了多 少副本，可用的副本有多少，多少个Pod是running、stopped、 terminated状态，等等 • 资源对象的监控使用 kube-state-metrics，这个开源项目是基于 client-go 开发，轮询 ksm的镜像：k8s.gcr.io/kube-state-metrics/kube-state-metrics • kube-state-metrics 也是部署到 Kubernetes 集群中即可，通常作为一个单副本的 Deployment • 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

资源设置 提交策略 Kibana查日 志 集中管理配置 • 规模化自动化部署Agent • 按业务逻辑划分机器组 • 集中配置，关联机器组 • Agent离线实时感知 • 配置一致性离线分析 • 多beats同时管控 11 当前收益 快 稳 准 • 快速接入(5min) • 配置UI化标准化 • 配置变更实时感知 • 部署全自动化 • 多Beats支持 • Beats运行时cpu/mem可控 Beats运行时cpu/mem可控 • Agent监控视图 • 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

此标志用于控制服务器是否处于“引导”模式。重要的是，在此模式下，每个数据中 只能运行一台服务器。从技术上讲，允许自举模式的服务器作为Raft领导者自行选举。重要的是只有 个节点处于这种模式; 否则，无法保证一致性，因为多个节点能够自我选择。在引导群集后，建议不 使用此标志。 ● -bootstrap-expect：此标志提供数据中心中预期的服务器数。不应提供此值，或者该值必须与群 中的其他服务器一致。提供 -server：此标志用于控制代理是处于服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。

合云的属性和特性，也同时具备了支撑 现在应用程序更好在不同云形态部署、 运行的能力。 • 云之间同步服务元数据为相同的服务治 理提供基础，同步镜像，为同一服务拓 展算力提供基础，同步Data，为隔离底 层云分布，在业务上的一致性上提供基 础。 • SLB会根据算力资源需要进行切流。 • 混合云本质是一种资源运用形式，资源 使用地位不对等，以私有云为主体。 控制台 控制台 高级能力-多云（资源角度） 调研机构Gartn

特征匹配的模式下，可能对风险有所遗漏。所以可对业务行为建立模型，在一定 周期内，形成业务行为基线，从而发现模型外的异常行为，进一步发现未知漏洞 攻击等行为。并可将行为模型关联业务镜像，使得模型可复用，减少容器多副本 时学习的多余资源开销。 （5）历史数据留存 事后溯源是安全的重要组成部分，但容器在消逝后，未做持久化的数据将会 丢失，且容器在运行过程中的行为也不会被记录，使得溯源极为困难。基于此， 组