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； 因此从攻击角度来看，攻击者通过权限提升达到逃逸的目的，一旦有新的内核漏 洞产生，就需要考虑它是否能够用于容器逃逸。 危险配置导致的容器逃逸：Docker 容器基于 Linux 内核中的 Capabilities 特性划分特权集，以便进程可以只分配“执行特定功能”的特权，例如通过使用 privileged 参数获得所有特权集，使用 cap-add 和 cap-drop 参数增减特权集。 然而，无论是细粒度权限

全生命周期API管理-1 服务是从内研发视角来看的，但是对于外部消费者只想找到并集成API而已，并不想了解API背后的运维细节或者需要协调运维能力！API成了一 种可以交易的商品，可以购买增强自己APP的能力，比如在自己APP里显示天气预报数据，从外部去管理应用平台，形成了一种新PaaS组织方式。 • 逻辑API：已有API的组 合，形成一个新API • 声明API：需要生成代 码框架（任何语言）， 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

灵活的调度，这样即需要存储卷也能敏捷的根据 Pod 的变化而调整。 需求表现在： • 云盘挂载、卸载效率提高：可以灵活的将块设备在不同节点进行快速的挂载切换； • 存储设备问题自愈能力增强：提供存储服务的问题自动修复能力，减少人为干预； • 提供更加灵活的卷大小配置能力。 2. 监控能力需求 • 多数存储服务在底层文件系统级别已经提供了监控能力，然后从云原生数据卷角度的监控能力仍需要加强，目前提供的PV监控数据维度较 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

• WASM extension • External-proc extension 可扩展性、灵活性、生态 价值意义 • 技术共享，融合 Envoy 和 MOSN 优势 • 增强 Envoy 和 GoLang 社区生态粘性 MOE 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 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 Dapr Dapr 能力提供底层 gRPC 通道 • 具备硬件加速集成能力 • 内存管理 Zero Copy • MOSN/GoLang 和 Envoy 生态拉通 • 实现多个社区技术共享， 增强 Service Mesh、Dapr 等领域的生态 性能 较高 MOE 实践介绍 — 部署架构 MOE 实践介绍 — 相关采坑记录 MOE 实践介绍 — 相关采坑记录 GoLang 相关 •

extension • WASM extension • External-proc extension 可扩展性、灵活性、生态 价值意义 • 技术共享，融合 Envoy 和 MOSN 优势 • 增强 Envoy 和 GoLang 社区生态粘性 MoE 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 • 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 Dapr 能力提供底层 gRPC 通道 • 具备硬件加速集成能力 • 内存管理 Zero Copy • MOSN/GoLang 和 Envoy 生态 拉通 • 实现多个社区技术共享，增强 Service

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 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；

威胁分析模型 威胁资源库 安全需求基线 威胁情报库 病例库 安全开发-安全需求分析 安全需求分析通过将安全策略左移至软件开发生命周期的初始阶段，着重在需求设计环节确定关键安全要求，旨在降低风险暴露 并增强产品安全质量。安全团队针对企业内部的业务流程和场景展开威胁建模与风险识别，同时依据实际生产漏洞的运营情况完 善威胁建模知识库，持续优化和维护内部安全需求知识库以适应不断变化的安全挑战。 ①需求分

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

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 B Agent 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

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 • 轻量化部署，不依赖额外的存储和端口 • 兼容所有k8s 资源，包括helm chart以及各种CRD