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 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 展迅速，但相应的安全防护匮乏，最基础的镜像安全和安全基线都存在很大的安 全风险。因此，应该将现有的安全能力，如隔离、访问控制、入侵检测、应用安 全等，应用于云原生环境，构建安全的云原生系统； （2）安全产品具有云原生的新特性，如轻/快/不变的基础设施、弹性服务 云原生安全威胁分析与能力建设白皮书 14 编排、开发运营一体化等。通过软件定义安全架构，构建原生安全架构，从而提 供弹性、按需、云原生的安全能力，提高“防护—检测—响应”闭环的效率； 云服务商、安全企业提供的产品及服务的能力水平。 7 云原生应用保 护平台 （CNAPP）能 力要求 由中国信息通信研究院牵头编写，为了云原生应用保护平台（CNAPP）的 框架并对每个功能模块提出了能力要求，内容包含制品管理、基础设施配置 管理、运行时保护、双向反馈机制与环境适配能力，覆盖云原生应用的开发 运营全流程，适用于指导企业云原生应用运维保护能力建设，规范和测评云 原生应用保护产品质量

素进行熵减处理 • 向上站在企业立场上：是要解决微服务体系快速落地的问题，低成本支撑企业创新以及数字疆域规 模扩张 1 技术架构变化：因商业或者演化而 变带来不稳定因素 2 制品变化：代码因商业而变带来新 的功能缺陷 3 配置变化：因环境而变带来的不稳 定性因素 6 外部依赖变化：ERP可用性变化 带来的不稳定因素 5 人员变化：没有知识沉淀导致的 不稳定因素 4 环境变化：因安全、流量、故障、环境崩 溃、底层IT变更而变带来的不稳定因素 务总线（ESB）及其变体（如消息中间件，轻量级的集成框架 等）不再适用。随着微服务的发展，以及容器和 Kubernetes 的普及和广泛使用，云原生开始影响这些需求的实现方式。 未来趋势是通过将所有传统的中间件功能移至其他运行时来 全面发展，最后的目标是在服务中只需编写业务逻辑。 思路大体是：Smart Runtime， Dumb Pipes。 阿里MOSN负责人敖小剑:“业务逻辑在编码开始阶段应该 是“裸 Serverless：典型如 Google Traffic Director 产品，在提 供 Service Mesh 各种能力的同时，支持按照流量自动伸缩服务的实例数量，从 而融入了部分 Serverless 的特性。 对于 Serverless 和 Service Mesh 的结合，我们展望未来形态：应该会出现一种新 型服务模式，Serverless 和 Service Mesh 合二为一。只要将服务部署上来，就自

项目概况： • 业界首个云原生批量计算平台 • 2019年6月开源，2020年进入CNCF，目前是CNCF孵化级项目 • 2.9k star，500+ 全球贡献者 • 50+ 企业生产落地 关键特性： 1. 统一的作业管理 提供完善作业生命周期管理，统一支持几乎所有主流的计算框架，如 Pytorch, MPI, Horovod, Tensorflow、Spark等。 2. 丰富的高阶调度策略 Other Clusters Karmada API Server Volcano Global VG Admission Kubectl / client-go 关键特性: • 开箱即用的多集群管理功能 • 分级调度，保证调度性能 • 多租户公平调度 • 成本感知 Volcano 使用方法 actions: “enqueue, reclaim, preempt, allocate

运行情况展示 应用在多集群运 行状态收集 应用维护，日志 查看，故障排查 应用发布 Operator API • 对使用方屏蔽多单元、多集群的存在 • 提供简单的、无需运维介入的日常维护功能 • 结合监控，可以查看每个实例的运行情况 • 支持离线日志查看，减少对容器的理解 迭代历程 2017～2019 • 基于Helm包管理 • K8S java 客户端 • CI/CD流程耦合 replica 数量的逻辑 反思 • 新增一个无关的（HPA，Sidecar）功能都需要 Controller 适配是否合理？ • 新增一个公有云类型都需要修改 Controller 是否合理？ • 当新的需求来临应该怎么扩展？ …… 需求 需求： • 最好能兼容现在的逻辑（Helm 发布） • 方便扩展 • 高级特性 …… 社区的力量 https://github.com/clusternet/clusternet

单体应⽤和“微服务”应⽤不同，单体应⽤是 “ALL-IN-ONE” 组织⽅式，所有的调⽤关系仅限于在⾃身的类和函 数，应⽤对硬件的要求⼀般也不会太⾼。 ⽽开发“微服务”应⽤则⼤不相同，由于相互间的依赖关系，当需要开发某⼀个功能或微服务时，不得不将所 有依赖的服务都启动起来。随着微服务数量的增加，开发应⽤所需要的本地资源越来越多，最终导致本地⽆ 法满⾜开发的配置需求。 云原⽣解放了部署和运维，开发呢？ Nocalhost 编辑器和开发环境联动，⽀持远程调试 图形化的 IDE 插件，⽆需熟悉 kubectl 命令即可完成云原⽣环境下的开发 管理⼈员： 统⼀管理微服务应⽤包，降低应⽤的维护成本 统⼀管理开发环境和集群，提⾼集群资源的利⽤率，同时具备隔离特性 为新员⼯快速分配开发环境，分配环境后⽴刻能进⾏应⽤开发 弹性的开发环境资源，⽤完销毁，降低开发成本 以 Nocalhost 内置的 Demo：Bookinfo 为例，开发 Productpage 微服务，变成了以下简单的⼏个步骤：

经济性和业务支撑两不误 • 可以结合私有云和公有各自的优势，尤 其是数据安全方面，这是客户使用公有 云的最大顾虑 • 在云原生产生之前，混合云架构就存在 了，云原生的混合云，除了具备传统混 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 、BLB等。 这些资源将按照对应的云服务的计费标准单独计费，不会体现在PaaS的账单中。 • 在使用PaaS的过程中，为了保存您的应用元数据和状态信息、提供应用监控和日志采集、服务注册 和配置中心等功能，PaaS需要消耗公共的计算、存储和数据库等资源为您提供服务，因此PaaS将根据 您使用的工作空间的规格向您收取管理费用，直接体现在PaaS的账单中。 • 服务市场中的业务服务、中间件由于为您减少了

安装配置点 安装配置点 安装配置点 集成点 集成点 集成点 1. 交付人员学习手册文档，需要在客户 环境做“安装配置”和“与遗留系统集成” 两方面工作。 2. 安装配置：在硬件上安装软件，不乏 针对硬件特性的适配、还需要安装OS 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、 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 阿里和微软在19年发布了一个叫做OAM的规范，这是基于10年云原生道路锤炼得到的自动化交付方案 它使得统一通用PaaS成为可能 组件市场|仓库 平台运维特性 应用编排 运维特性编排 版本化 应用 • 两端解耦之后，两端方面都可以形成一个没有 私有PaaS特征依赖的市场，而强大的开源社区 比平台提供商自己还要强大，利用容器底座的 承载能力和OAM抽象化编排能力，可以不等排 期的构建各种特征的Paas。业务应用由于不依 赖于运维特性，也实现了标准化，也可以加入 组件市场，此时开放PaaS+开放应用市场可以

IO不隔离：消费者读Backlog的时候会影响其他⽣产者和消费者 streamnative.io Apache Pulsar 特性 • 云原⽣架构： • 存储计算分离 • 分层 + 分⽚ • ⾼性能 + 强⼀致性 • ⽀持统⼀的 Queue 和 Stream 的接⼝。 • 丰富的企业级特性 • 多租户隔离 — 百万Topics — 跨地域复制 — 鉴权认证 • Pulsar 的根本不同 • Apache Pulsar 简介 • Pulsar 的云原⽣架构 • 企业级流存储： BookKeeper streamnative.io 基础决定上层 streamnative.io 企业级特性 streamnative.io 统⼀消费模型 • Exclusive • Failover • Shared • Key-Shared streamnative.io 统⼀消费模型

较慢，对于集群负载的缓解，不够及时。 • 在离线分离部署及粗粒度调度无法提高资源的利用率：在传统Hadoop架构下，离线作业和在线作业往往分属不同的集 群，然而在线业务、流式作业具有明显的波峰波谷特性，在波谷时段，会有大量的资源处于闲置状态，造成资源的浪 费和成本的提升。在离线混部集群，通过动态调度削峰填谷，当在线集群的使用率处于波谷时段，将离线任务调度到 在线集群，可以显著的提高资源的利用率。然而，Hadoop es，总体改造成本比较高；另一方面， 需要在大数据应用的资源申请层面进行改造，使其具备直接向Kubernetes集群申请资源的特性，也称为Native on Kubernetes。目前Apache Spark、Apache Flink已经从框架内核不同程度的支持了该特性，但整体的完整对依赖于社 区的努力。 迁移风险高：一次变更引入的改动越多，引发故障的几率也越多。在Hadoop领域，大数据应用的资源，由

⾯向业务应⽤不够友好。 • 云服务⽆跨⼚商规范标准。 Crossplane不⾜之处 • 概念复杂，扩展不易。 CNBaaS既需要Terraform IaC架构的简洁强⼤ 还需要有Crossplane跨⼚商的特性 CNBaaS is better CNBaaS Cross Vendor IaC AutoOps BaaS Database MesageQueue Storage Big Data