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理，大幅减少安全漏洞，有效降低风险暴露时间。 人信息合规问题，通过自动化方式 提供合规检测手段 l 手机端：解决现行手机端用户便利 性的同时带来的安全问题 l 能力输出：针对自有安全能力可以 增值输出政企客户 安全管控-镜像扫描 在自动、增量、批量进行镜像上线前的扫描后，生产节点拉取安全镜像，运行后提供服务，但漏洞问题日新月异，有很多迭代 速度慢的业务应用随着时间的推移，一些新的漏洞也需及时发现整改。镜像扫描工具会自动、周期性对已上线业务应用的镜像进行

提供多产品接入管理，多beats标准 化、界面化、自动化的日志接入方案 5 案例:1000+业务10000+台 主机如何快速实现日志接入？ 业务规模 1000+业务、 10000+业务主机、每天百T日志增量 日志需求 收集业务日志文件用于故障分析与告警监控 收集主机性能数据做容量分析 日志热数据保存七天 历史数据冷备一个月 其他诉求 日志上报不能影响核心业务 数据上报延时可感知 准备ES 安装Filebeat

配额管理 制品的高效分发-复制 [1] 基于策略的内容复制机制：支持多种过滤器(镜像库、tag和标签）与多种触 发模式（手动，基于时间以及定时）且实现对推送和拉取模式的支持 初始全量复制 增量 过滤器 目标仓库 源仓库 目标项目 源项目 触发器 推送(push)或者拉取(pull)模式 过滤器 策略

deployId=287115 level=low layer=service taskEnv=prod 看云网更清晰 Simplify the growing complexity. AutoTagging：自动同步资源和服务属性 资源池 区域 可用区 云平台 租户 云资源 宿主机 云服务器 容器资源 容器集群 容器节点 命名空间 容器服务 Ingress Deployment StatefulSet ReplicaSet deployId ... 网络资源 VPC 子网 CIDR IP地址 NATGW ALB … ~30种资源标签，100+自定义微服务标签 理解云网络，自动标记端到端数据标签 Labels 自动同步云API、K8s apiserver DeepFlow support list 主机名、IP地址、VPC/隧道ID、对等连接、NAT/LB ➔ 资源标签 工作负载、容器服务、命名空间 ➔ 服务标签 ① 采集 ② 存储 ② 存储 ③ 查询 ③ 查询 看云网更清晰 Simplify the growing complexity. Stage-1：采集时的编码 • Controller同步云API、K8s apiserver • 将所有标签编码为Int • Controller向Agent下发编码后的Int标签 • 仅向Agent下发最少的标签 • 标签的“基” • 如何选择基

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 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。

https://github.com/wangfakang MOSN 开源交流群2 目 录 MOSN 云原生演进历程 01 MOSN 网络层扩展思考和选型 02 对应解决方案和实践介绍 03 MOSN 开源进展同步 04 MOSN 云原生演进历程 MOSN 简介 — 演进历程 MOSN 从 Service Mesh 技术调研，到产品孵化，历经重重困难，最终通过双 11 规模化验证。借力开源、反哺开 实现的网关处理能力具有 4 倍左右性能提升  MOE 相比于 Envoy 性能下降 20%，虽然牺牲部 分性能，但解决了用户在其可扩展性、灵活性、 生态上的痛点，另外对性能方面也有优化空间 开源进展同步 高性能网络扩展层 — MOE GoLang extension proposal 已支持将 MOSN 部分 filter 运行在 Envoy 中， 欢迎试用 https://github

Buildpacks buildah buildkit kaniko Function Serving 4 种函数调⽤类型（CNCF Serverless ⽩⽪书） Function Serving 同步函数: HTTP / blocking / Req & Resp 运⾏时： Knative Serving KEDA + KEDA http-add-on(Beta) + Deployment 使⽤ Tekton、Cloud Native Buildpacks、Shipwright 搭建 OCI 镜像构建流⽔线 使⽤ Knative、Dapr、KEDA 等云原⽣技术驱动具备⾃动伸缩能⼒的同步函数与异步函数 以 Argo Events、Knative Eventing 为参考的轻量级 Serverless 事件框架 K8s 上的图数据库基于 KubeBuilder 的 Operator

t的频率间隔 Kubernetes Node – kube-proxy 监控 • kube-proxy 在 /metrics 暴露监控数据， 可以直接拉取 • kube-proxy 的核心职责是同步网络规则， 修改 iptables 或者 ipvs。所以要重点关 注 sync_proxy_rules 相关的指标 • Categraf 的仓库中 inputs/kubernetes/kube-proxy- 的请求延迟的指标 • rest_client_requests_total 针对 apiserver 的请求量的指标 • kubeproxy_sync_proxy_rules_duration_seconds 同步网络规则的延迟指标 以及通用的进程相关的指标，进程的 CPU 内存 文件句柄等指标 Kubernetes 控制面组 件的监控 Kubernetes控制面 apiserver的监控 • apiserver

传统数据库 Oracle 云原生 数据一体机 存储架构 存算一体: 调整困难、只能满 足一定的吞吐量要 求 存算分离: 自动调整、拓展能 力强，满足更大吞 吐量 存储自动扩缩容 手工填加机器， 手工同步 完全自动化 高性能 存在性能瓶颈 类似日志方式的顺 序写，性能高 易用程度 封闭体系，集成各 类优秀能力较差 集成能力强，多模 态接口，兼容各类 协议 可用性、稳定性 需要强大的旁路运 维能力 简化运维、自动化 存储分离、计算与内存分离架构上，提升网络利用率和 性能，也能得到传统数据库网络和性能上一样的体验。 • 底层Data Chunk，采用去中心存储，单体失败不影响数 据的完整性，并且自动自愈(Serverless)。 • 通过跨域数据同步能力，实现多地域数据多活。 这个例子，也给数据库云原生化上的技术架构演进提 供了一个范本，并不是原封不动的迁移就变成云原生 高级能力-云原生数据库-应用的基石-3-场景 数据源 数据日志 消息数据

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