....................................................................................10 图 2 云原生四要素的基本含义..................................................................11 图 3 云原生安全框架................ 关于云原生的介绍提出了四 个核心要点，包括 DevOps、微服务、容器和持续集成，如图 1、图 2 所示。 图 1 云原生四要素 云原生安全威胁分析与能力建设白皮书 11 图 2 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， 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 部分），这一

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 本地IDC 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 事实标准的K8S容器服务设计 成应用与物理资源（IaaS，虚 拟机、物理，多云）的中间抽 象层，因为应用很复杂，很容 向进行到底 容器云目前也力图兼容老的生态，比如虚拟化场景，也同时在想纳管Serverless类型的容器，RT层面的碎片化，导 致Mesh想做为统一的服务治理界面变得非常困难，UDPA为我们开了一个口子，阿里ASM做出领先业界的尝试 ASM在统一控制面 的基础上，基于 UDPA的原理，为不 同环境(不同类型容 器或者虚拟机)打通 了网络基础设施， 在此基础上定制化 了不同的数据面代 理，并进一步通过

Load 间授权等)、DevSecOps（安全左右移等等，比如代码或者镜像扫描）、 RASP应用安全、数据安全、态势感知与风险隔离 由于云原生托管的应用是碎片化的，环境变化也是碎片化的，而且其业务类型越来越多，比如已经延展到边 缘计算盒子，此时攻击面被放大，在云原生环境下安全是一个核心价值，需要立体纵深式的安全保障。 由于云原生DevOps环境追求效率以及运行态的动态治理能力，导致传统安全实施方法、角色、流程、技术 白盒测试，通过污点跟踪对源代码或者二进制程序（也包括Docker镜像等） 进行静态扫描，尽可能前置，在IDE编写代码或者提交代码时进行，将极 大优化整体效率和成本 可以无视环境随时可以进行，覆盖漏洞类型全面， 可以精确定位到代码段 路径爆炸问题，并一定与实际相符合，误报率较 高。 DAST(动态安全应用 程序安全测试) 黑盒测试，通过模拟业务流量发起请求，进行模糊测试，比如故障注入 或者混沌测试 语言无关性，很高的精确度。 为Mesh打造具备API感知和安全高效的网络层安全解决方案， 克服了Calico SDN安全和性能方面的不足 应用透明，全局管理视角，细粒度安全策略，针 对Node层面构建安全，端到端安全需要和以上安 全方案集成。 说说应用基本依赖的四大件：数据库、存储、中间件和大数据 下单服务 交易支付 支付网关 锁定库存 库存数据库 前台类目 商品查询 BFF 商品数据库 文件存储 logging MQ 交易数据库 大数据 营销分析

• kubelet_running_pods：运行的Pod的数量，gauge类型 • kubelet_running_containers：运行的容器的数量，gauge类型， container_state标签来区分容器状态 • volume_manager_total_volumes：volume的数量，gauge类型，state标签用 于区分是actual还是desired • kubelet otal：通过kubelet执行的各类操作的数量， counter类型 • kubelet_runtime_operations_errors_total：这个指标很关键，通过kubelet执 行的操作失败的次数，counter类型 • kubelet_pod_start_duration_seconds*：histogram类型，描述pod从pending 状态进入running状态花费的时间 • kubelet_pleg_relist_duration_seconds*：histogram类型，pleg是Pod Lifecycle Event Generator， • 如果这个时间花费太大，会对 Kubernetes中的pod状态造成影响 • kubelet_pleg_relist_interval_seconds*：histogram类型，relist的频率间隔 Kubernetes Node – kube-proxy

测试集群 生产集群 https://myapp.io Running Instances 注册 工作负载类型 运维特征 发布/部署 CRD 注册中心 KubeVela 的 Application 对象 镜像与启动参数 多组件 如何扩容 扩容指标，实例数范围 组件类型 可灵活扩展的其 他能力 • 一个完整的应用描述文件（以 应用为中心） • 灵活的“schema”（参数由 通过 vela 的命令行工具可以查看。 3. 用户也可以自己基于 json schema 去 渲染集成进自己的前端。 KubeVela 的能力模板 – 组件类型 抽象封装方式 K8s 对象模板 CUE 模板 工作负载类型 Helm chart 封装 其他封装 使用方式(json schema) KubeVela 的能力模板 – 运维能力 抽象封装方式 可作用的工作负载 中定义一个新的字段 metrics ● 无需系统更新或重启 Platform Builder 模型层能力注册 KubeVela 为什么能对不同 Workload 做统一发布？ 工作负载类型 ① 统一 类型注册和识别 健康检查 ② 统一 状态检查和回流 发布模式 ③ 统一 发布方式 资源模板 ④ 统一 抽象方式 KubeVela 中的渐进式发布实践 第三部分 面向终态模式--渐进式发布

https://github.com/symcn/sym-ops/blob/main/api/v1beta1/advdeployment_types.go 流程 迭代1-Service 需求： • Service 类型是 LB 的时候，需要申请的是内网 IP，而不是公网 IP 迭代2-ServiceMesh 需求： • 使用 OpenKruise 的 SidecarSet 注入/更新 Sidecar（MOSN） 使用情况来自动扩缩容量 • 兼容 HPA 自动修改 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

配置文件”部分。可以 次指定此选项以加载多个配置文件。如果多次指定，则稍后加载的配置文件将与先前加载的配置文件 并。在配置合并期间，单值键（string，int，bool）将简单地替换它们的值，而列表类型将被附加在 起。 ● -config-dir：要加载的配置文件的目录。Consul将使用后缀“.json”或“.hcl”加载此目录中的所 文件。加载顺序是按字母顺序排列的，并且使用与上述config-file选项相同的合并例程 data-dir：此标志为代理程序存储状态提供数据目录。这是所有代理商都需要的。该目录在重新启 后应该是持久的。这对于在服务器模式下运行的代理尤其重要，因为它们必须能够持久化群集状态。 外，该目录必须支持使用文件系统锁定，这意味着某些类型的已安装文件夹（例如VirtualBox共享文 夹）可能不适合。注意：服务器代理和非服务器代理都可以在此目录中的状态中存储ACL令牌，因此 访问可以授予对服务器上的任何令牌以及非服务器上的服务注册期间使用的任何令牌的访问权限。在

by QingCloud 如何开发一个 Helm 应用 • helm create hello-chart: 创建 Chart 目录 chart.yaml: 声明了当前 Chart 的名称、版本等基本信息 values.yaml: 提供应用安装时的默认参数 templates/: 包含应用部署所需要使用的YAML 文件，比如 Deployment 和 Service等 charts/: 当前

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： • Volcano 统一支持AI、数据ETL和离线Batch job • Volcano提供的队列调度、公平调度策略，满足用户的多租户

件形式开发，保证代码的可复用性与质量 配置分级展现 把复杂配置独立成高级选择，并设置默认值， 并在复杂项给出有效帮助 自定义组件 编写大量自定义小组件，比如cmdb设置，时 间设置等组件提高用户体验，尽量减少直接填 文本 前后端强类型 前端采用基于ts 的angular开发所有数据定义 与后端golang数据保持强一致，保证数据一致 性 15 多ES搜索编排系统 提供多ES多索引搜索编排功能，帮助 业务快速定位异常 16