27-云原生赋能 AIoT 和边缘计算、云形态以及成熟度模型之道-高磊高级能力-自动化-AIoT以及赋能业务-边缘计算(Edge Cloud )-1 远端控制 云端分析系统 设备端 自动化解决用户使用体验问题,计算量属于窄带范畴, 所以计算算力重点在于云端,云端计算体系架构成熟, 成本较低,在业务上本地的设备根据模式信号反馈一些 动作,比如下雨关窗帘,是自动化范畴,上传云端的数 据都是属性数据,比如谁什么时候干了什么,后续云端 根据个人喜好数据为用户提供比如按照个人喜好调节温 设备端 (现场)边缘计算BOX 业务场景复杂,对算力、通信要求很高,计算放置于 云端时效性差,另外无法现场就对业务进行处理,比 如计算路口交通事故预警,给予司机及时提示等,所 以将算力卸载在距离业务现场、设备最近的地方,就 是边缘计算的场景,它的价值空间远超AIoT,可以更 大范围为客户赋能,IoT和边缘计算一定走向融合。 定位为基于物模型的计算 定位为基于业务的计算 高级能力-自动化-AIoT以及赋能业务-边缘计算(Edge 高级能力-自动化-AIoT以及赋能业务-边缘计算(Edge Cloud )-2 • 为了更好的为客户业 务场景赋能,比如路 口的交通事故识别和 预警等等需要低时延 高算力的场景,需要 实现云边一体纳管, 简化运维,降低成本, 客户专注于业务领域。 • 无论是AIoT还是边缘 计算,核心要素是计 算,计算平台的训练 平台位于云端,而推 理计算位于BOX端,并 且能够适应各类算法 和硬件的要求,形成 一个通用计算平台, 更普遍的为客户场景0 码力 | 20 页 | 5.17 MB | 6 月前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)云原生安全威胁分析与能力建设白皮书 7 前 言 在数字化转型的大潮中,云计算作为实现创新和提高运营效率的关键技术, 成为了新一代信息技术的核心引擎。随着云计算的飞速发展和广泛应用,以及万 千企业数字化转型换挡提速,企业对云计算的使用效能提出新的需求。云原生以 其独特的技术特点,很好地契合了云计算发展的本质需求,正在成为驱动云计算 质变的技术内核。 云原生作为云计算深入发展的产物,已经开始在 5G、人工智能、大数据等 究,致力于推动云原生在通信行业落地实践,全面落实好“大安全”主责主业, 以实际行动践行“国家队、主力军、排头兵”的责任担当。2022 年,我们在“联 通合作伙伴大会”发布了《中国联通云原生安全实践白皮书》,该书系统阐述了 云计算所面临的新型安全问题,介绍了云原生安全防护体系,并给出了云原生安 全防护体系建设实践。 过去一年来,我们持续深耕云原生安全领域,联合多家单位共同编写了《云 原生安全威胁分析与能力建设白皮书》。白皮书从攻击者视角介绍了云原生所面 近年来,云计算技术一直处于高速发展的过程中,并且随着公有云和私有云 的广泛应用,利用云计算作为承载业务运行的基础设施,已经成为了企业的首选。 “十四五”时期,中国的信息化进入加快数字发展、建设数字中国的新阶段,在 数字化转型的浪潮中,云计算作为新型数字基础设施和新一代信息技术的核心引 擎,在推动人工智能、5G、工业互联网、物联网等技术的发展和应用方面发挥 着越来越重要的作用。云计算的普遍应用和相关技术发展,使其已经经历了云计0 码力 | 72 页 | 2.44 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 5 年 就 已 经 存 在 2003年Docker兴起,但云原生架构依然 没有出现,Docker公司还差点死了 1 9 9 6 年 戴 尔 提 出 云 计 算 理 念 2006年亚马逊率先推出 了弹性计算云(EC2) 分水岭 云原生 Docker: 抽象云资源,使 得更容易使用 微服务: 加快业务迭代更新 从支持应用不同维度发展,最终走在了一起 2010年WSO2提出 类云原生的概念 云原生应用相比传统应用的优势 开发运维模式 DevOps 瀑布式开发 部门孤立 服务架构 微服务解耦架构 单体耦合架构 恢复能力 自动化运维 快速恢复 手工运维 恢复缓慢 云原生应用相比传统应用的优势(例子) 来实现计算资源向应用的无缝融合,以极简稳定的、 自动化的方式向上提供业务价值,并直面交付成本问题 企业管理层 业务架构师或者PM 产品|数据|应用|技术架构师 架构咨询团队 企业自己决定 云原生平台+架构咨询团队0 码力 | 42 页 | 11.17 MB | 6 月前3
01. MOSN 高性能网络扩展实践 - 王发康Envoy 和 GoLong 生态打通 维护成本高、可扩展性弱 MoE 背景介绍 — 方案调研 方案名称 优势 劣势 Lua Extension Lua 编写简单业务处理方便 Lua 脚本语言,开发复杂功能不方便 支持的库(SDK)相对较少 WASM Extension 跨语言语言支持(C/C++/Rust)、 隔离性、安全性、敏捷性 处于试验阶段,性能损耗较大; WASM 目前仅对C/C++/Rust Notes …… CGO 一次调用开销在 0.08 ~ 1.626 us,另外 CGO 调用 开销呈线性增长;CGO 中 增加 Go 自身计算逻辑时,其 Go 的计算消耗也呈线性增 长 CGO 开销调研 MoE 方案介绍 MoE 整体架构 MoE 功能职责 MoE TraceID 事例分析 MoE 方案优势 MoE 方案介绍 — 整体架构 GoLang L7 extension filter 同时,我们也会将其剥离出来形成一套 标准的扩展: proxy_golang,类似 proxy_wasm ,方便 Nginx、OpenResty 等也能够支持 GoLang 扩展。 MoE 方案介绍 — 功能职责 Envoy MOSN MoE Data Plane HTTP(L7) HTTP Filter GoLang L7 extension Filter HTTP Filter Stream0 码力 | 29 页 | 2.80 MB | 1 年前3
1.3 MOSN 在云原生的探索及实践和 GoLong 生态打通 维护成本高、可扩展性弱 MoE 背景介绍 — 方案调研 方案名称 优势 劣势 Lua Extension Lua 编写简单业务处理方便 Lua 脚本语言,开发复杂功能不 方便;支持的库(SDK)相对较 少 WASM Extension 跨语言语言支持 (C/C++/Rust)、隔离性、安 全性、敏捷性 处于试验阶段,性能损耗较大; WASM 目前仅对C/C++/Rust Notes Go 1.4 Release Notes …… CGO 一次调用开销在 0.08 ~ 1.626 us,另 外 CGO 调用开销呈线 性增长;CGO 中增加 Go 自身计算逻辑时, 其 Go 的计算消耗也 呈线性增长 CGO 开销调研 MOE 解决方案及实践介绍 MOE 方案介绍 — 整体架构 proxy_golang API spec proxy_golang_request 同时,我们也会将其剥离出来形成 一套标准的扩展: proxy_golang,类 似 proxy_wasm ,方便 Nginx、 OpenResty 等也能够支持 GoLang 扩 展。 MOE 方案介绍 — 功能职责 MOSN 做业务扩展 • 扩展非 xDS 服务发现 • 扩展 L4/L7 filter • 扩展 Xprotocol 支持 • Debug 及 Admin 管理 • Metrics 监控统计0 码力 | 36 页 | 35.61 MB | 1 年前3
consul 命令行consul命令行 ● advertise:广告地址用于将我们通告的地址更改为群集中的其他节点。默认情况下,-bind通告地 。但是,在某些情况下,可能存在无法绑定的可路由地址。此标志允许闲聊不同的地址以支持此功能 如果此地址不可路由,则该节点将处于恒定的振荡状态,因为其他节点将不可路由性视为故障。在Co sul 1.0及更高版本中,可以将其设置为 go-sockaddr 模板。 ● -advertise- 用。此标志需要-server模式。 ● -bind:应绑定到内部群集通信的地址。这是群集中所有其他节点都应该可以访问的IP地址。默认 况下,这是“0.0.0.0”,这意味着Consul将绑定到本地计算机上的所有地址,并将 第一个可用的私有 Pv4地址通告给群集的其余部分。如果有多个私有IPv4地址可用,Consul将在启动时退出并显示错误 如果指定“[::]”,Consul将 通告第一个可用的公 ”。您始终可以通过consul monitor并使用任何日志级 连接到代理。此外,可以在配置重新加载期间更改日志级别。 ● -node:群集中此节点的名称。这在群集中必须是唯一的。默认情况下,这是计算机的主机名。 ● -node-id:在Consul 0.7.3及更高版本中可用,即使节点或地址的名称发生更改,这也是该节点的 一标识符。这必须是十六进制字符串的形式,长度为36个字符,例如 adf0 码力 | 5 页 | 346.62 KB | 1 年前3
Volcano加速金融行业大数据分析平台云原生化改造的应用实践Volcano加速金融行业大数据分析平台 云原生化改造的应用实践 汪 洋, 华为云 Volcano 社区核心贡献者 大数据平台云原生面临的挑战 传统大数据平台云原生化改造成为必然趋势 大数据分析、人工智能等批量计算场景深度应用于金融场景 作业管理缺失 • Pod级别调度,无法感知上层应用 • 缺少作业概念、缺少完善的生命周期的管理 • 缺少任务依赖、作业依赖支持 调度策略局限 • 不支持Gang- 不同框架对作业管理、并行计算等要求不通 • 计算密集,资源波动大,需要高级调度能力 资源规划复用、异构计算支持不足 • 缺少队列概念 • 不支持集群资源的动态规划以及资源复用 • 对异构资源支持不足 传统服务 大数据 人工智能 云原生大数据平台 大数据、AI等批量计算场景 云原生化面临的挑战 Volcano 架构 项目概况: • 业界首个云原生批量计算平台 • 2019年6 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 公平调度、任务拓扑调度、基于SLA调度、作业抢占、回填、弹性调度、 混部等。0 码力 | 18 页 | 1.82 MB | 1 年前3
中国移动磐舟DevSecOps平台云原生安全实践核心价值 核心能力 灵活的低代码能力 实现页面组件、数据组件、功能组件的快 速编排,一线人员也能自助开发功能 双模敏态管理 以敏捷研发为引导,融合瀑布式管理需求, 形成普适、灵活的研发过程管理能力。 多用途制品库 兼容市面绝大多数开发语言制品,提供公 用、内部共享、私有等多种使用方式。兼 容市面上制品管理客户端。 全功能云IDE开发 每个云IDE都是一个云端小笔记本,一人一 本,多人可形成云端小局域网。可独立编 成果,建立了领先和成熟的研发体系。 ü 可信云容器解决 方案认证 ü 2021年云安全守卫者 计划优秀案例 ü DevOps解决方案最高等 级先进级的现场认证 ü 2021年通信行业云计算领域风云团队奖 ü 创新解决方案证书 最高等级认证 优秀案例 专业认证 获奖情况 人 1,00000000000 系统 国家 稳定 发展 健康 财富 安全 创新 安全的重要性 01 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,给出漏洞的实际触发路径并提供实际可落地的修复建议。根据需求阶段提出的安全设计方案,配置IAST中的自定义规 则,基于IAST的扫描结果可以实现安全需求设计的闭环管0 码力 | 22 页 | 5.47 MB | 1 年前3
12-从数据库中间件到云原生——Apache ShardingSphere 架构演进-秦金卫性要求的提升,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。 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 KingShard Vitess ? 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; 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
09-harbor助你玩转云原生-邹佳Zou(邹),VMware中国研发中心主任工程师, Harbor开源项目架构师及核心维护者,拥有十多年软件研发及 架构经验,获得PMP资格认证及多项技术专利授权。曾在HPE、 IBM等多家企业担任资深软件工程师和架构师,专注于云计算及 云原生等相关领域的研究与创新。著有《Harbor权威指南》等 书籍。 >> Email: szou@vmware.com >> GitHub ID: steven-zou >> Slack: 下载* 5K+ *: 数据周期10/02-10/16 (2周) 初识Harbor [2] – 社区 初识Harbor [3] – 整体架构 截止:v2.0 初识Harbor [4] – 功能 … 项目N 制品管理 访问控制(RBAC) Tag清理策略 Tag不可变策略 P2P预热策略 缓存策略 机器人账户 Webhooks 项目配置 基于漏洞严重程度或者签名状态 通过设置不可变规则来避免特定Tag被覆盖或者误删除 制品安全分发-不可变Tag 资源清理与垃圾回收 [1] 通过Artifact保留策略实现资源清理:根据用户设置的保留策略计算得出需要保留的 资源而删除不需要保留的资源 不释放存储空间/释放配额 注意:不可变Tag一定会被保留 资源清理与垃圾回收 [2] 通过垃圾回收可以清理存储空间中的无用数据,V2.1之前为阻塞式GC,V20 码力 | 32 页 | 17.15 MB | 6 月前3
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