Rainbond服务日志管理RAINBOND服务⽇日志管理理 好⾬雨交付⼯工程师-郭逊 RAINBOND 线上培训(第⼋八期) 2019/7/31 1.Rainbond⾃自身的⽇日志管理理机制 2.对接 Elasticsearch 3.演示示例例 ⼤大纲 RAINBOND 线上培训(第⼋八期) 2019/7/31 1.RAINBOND⾃自身⽇日志管理理机制 1.1 ⽇日志界⾯面 RAINBOND 2019/7/31 1.RAINBOND⾃自身⽇日志管理理机制 1.1 ⽇日志界⾯面 RAINBOND 线上培训(第⼋八期) 2019/7/31 1.RAINBOND⾃自身⽇日志管理理机制 1.1 ⽇日志界⾯面 RAINBOND 线上培训(第⼋八期) 2019/7/31 1.RAINBOND⾃自身⽇日志管理理机制 1.2 Rainbond⽇日志收集原理理 RAINBOND 线上培训(第⼋八期) 2019/7/31 1.RAINBOND⾃自身⽇日志管理理机制 1.3 ⽇日志来源,以及相关原理理 node服务功能与⻆角⾊色 rbd-eventlog组件功能与⻆角⾊色 NODE服务会监视DOCKERD进程,观察其创建与销毁容器。获取⽂件系统中容器⽇志的路径, 监视来⾃容器标准输出和标准错误输出,并以UDP协议分发到RBD-EVENTLOG组件。 接收0 码力 | 11 页 | 1.62 MB | 1 年前3
云原生图数据库解谜、容器化实践与 Serverless 应用实操云原⽣图数据库解谜、容器化实 践与 Serverless 应⽤实操 古思为 ⽅阗 Graph DB on K8s Demystified and its Serverless applicaiton in actions. DEVELOPER ADVOCATE @ MAINTAINER OF KCD China 2021 Nov. 6th @Shanghai 古思为 wey-gu Knative: ⾮常杰出的 Serverless 平台,Knative Serving 仅仅能运⾏应⽤,不能运⾏函数,还不能称之为 FaaS 平台 Knative Eventing: ⾮常优秀的事件管理框架,但设计有些过于复杂,⽤户⽤起来有⼀定⻔槛 OpenFaaS� ⽐较流⾏的 FaaS 项⽬,但是技术栈有点⽼旧,依赖于 Prometheus 和 Alertmanager 进⾏ Autoscaling,也并⾮最专业和敏捷的做法 log.Fatalf("Failed to register: %v\n", err) } } Function Build ⽤ Tekton 管理镜像制作流⽔线 1. 获取源代码 2. 制作镜像 3. 上传镜像 如何管理 Build pipeline? K8s 弃⽤ Docker 作为 Container Runtime 不能再以 Docker in docker 的⽅式以0 码力 | 47 页 | 29.72 MB | 1 年前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)22 2.2.5 针对镜像不安全配置的攻击................................................................ 22 2.3 路径 2:容器攻击....................................................................................... 23 2.3.1 守护进程攻击........................................................................................23 2.3.2 容器提权和逃逸攻击............................................................................24 2.3.3 拒绝服务攻击 ...................................................................25 云原生安全威胁分析与能力建设白皮书 2 2.3.4 容器网络攻击........................................................................................26 2.40 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1、信息管理 MIS、ERP… 2、流程规范 BPM、EAI… 3、管理监控 BAM、BI 4、协作平台 OA、CRM 5、数据化运营 SEM、O2O 6、互联网平台 AI、IoT 数据化运营 大数据 智能化管控 互联网平台 跨企业合作 稳态IT:安全、稳定、性能 oud等微服务框架的方式承载微服务应用。但在一个虚机/服务器上 部署多个微服务会产生如下问题—— • 资源预分配,短时间内难以扩展 • 缺乏隔离性,服务相互抢占资源 • 增加环境、网络(端口)和资源管理的复杂性,治理成本高 • 监控粒度难以满足微服务应用运维的需要,线上问题难以排查定位,往往需要研发介入 我们需要一种新型的、为云而生的业务承载平台,去应对上述问题。 微服务应 用 大型 单体 应用 VM/服务器 未来 云原生的业务承载平台? 什么是云原生->为云而生 • 落地的核心问题:业务微服务的划分和设计(DDD,咨询方案等)、部署困难、维持运行困难、云资源 管理与应用管理视角分离导致复杂性等 • 传统方案:仅仅考虑了一部分变化而引起的不稳定,如通过基于人工规则的服务治理保护链路、如时 延体验较差的部署策略等 • 云原生是告诉我们:能够适应业务变化的微服务+能够适0 码力 | 42 页 | 11.17 MB | 6 月前3
中国移动磐舟DevSecOps平台云原生安全实践• 端到端自动化交付流水线 • 开发过程自主可控 • 一键发布上磐基,实现“乘舟上云,稳如磐基” • 沉淀IT软件资产,核心代码掌控 • 提升开发交付效率 一键 上磐基 构建 打包 容器 化镜 像 自动化 部署 研发安 全扫描 需求 设计 敏捷 开发交付协同 云原生DevSecOps 安全工具链 国产化 双平面调度 敏捷开 发过程 统一代 码仓库 依赖制 品仓库 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 0 50 100 150 200 250 本单位 省公司 省公司(直投) 专业公司 入驻项目数 工程类 研发类 新业务开发 87055条/个 平台管理的需求、任务、缺陷、文档、镜像等数字资产 10.43亿 平台管理的业务或应用代码行数 215.87万 平台进行代码质量扫描、代码安全扫描、镜像安全扫描、整体安全扫描量 183.81万 提交代码、构建、部署总次数,其中x86构建160 码力 | 22 页 | 5.47 MB | 1 年前3
24-云原生中间件之道-高磊NetWorking PaaS 硬件与虚拟化厂商提供,如果是HCI架构, 作为总体集成方,会降低安全集成成本 可信计算环境:OS安全、TPM加密、TEE可信环境 云原生安全:镜像安全、镜像仓库安全、容器加固隔离、通信零信任 (Istio零信任、Calico零信任、Cilium零信任、WorkLoad鉴权、WorkLoad 间授权等)、DevSecOps(安全左右移等等,比如代码或者镜像扫描)、 R 从政策法规、安全技术、安全理念、安全生态、安全思维等维度为产业互联网的安全建设提供前瞻性的参考和指引,助力夯实产业互联网的安全底座。 《趋势》认为,2021年将进一步完善个人信息保护体系,企业对个人信息利用规范化,数字安全合规管理将成为企业的必备能力。与此同时,企业还 应将安全作为“一把手工程”,在部署数字化转型的同时,推进安全前置。 前沿的数字化技术也让产业安全有了更多内涵。5G、AI、隐私计算等技术在构筑数字大楼的同时, 的基石;云上原生的安全能力让成本、效率、安全可以兼得,上云正在成为企业解决数字化转型后顾之忧的最优解…… 安全是为了预防资产损失,所以当安全投入 的成本大于能够避免的资产损失价值时,变 得毫无意义! 而传统安全开发周期管理由于角色分离、流 程思路老旧、不关注运维安全等问题严重拖 慢了DevOps的效率! 所以急需一种新型的基于云原生理念的安全 角色、流程以及技术的方案! 传 统 安 全 工 作 传 统 由 独 立 安0 码力 | 22 页 | 4.39 MB | 6 月前3
23-云原生观察性、自动化交付和 IaC 等之道-高磊全生命周期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 API文档:每一个API有 一个活档,指导集成。 形成市场,能力 互补 全生命周期API管理-2-Azure API Management 配置Http Header, 比如CORS等 配置入站协议转 换等 配置后端治理策略 等,比如限流规则 定义API或者导入 API 全生命周期API管理-3-Azure API Management • 把自己关在小黑 屋里面,自己就 可以自助的从API 比较合理,但是强烈依赖于K8S这种 容器调度系统,无法做到通用化, 所以客户必须要求先做针对K8S的 应用改造。 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0 码力 | 24 页 | 5.96 MB | 6 月前3
27-云原生赋能 AIoT 和边缘计算、云形态以及成熟度模型之道-高磊地艰难! 业务沟通、需求分析与设计的交流平台 低代码平台表达的是业务逻辑。低代码平台的作用是将业务需求中的逻辑关系理清楚,帮助企业实现这个逻辑。 好的低代码平台要能适应企业的需求变化,提供需求变更管理 如果组件的实现方式依旧是 coding,依旧是别人熬夜,你来拖拉拽,这不叫低代码,这叫劳动力外包。国内这类 伪低代码产品,靠着模板走量批发的模式。客户买的是人工,不是技术 • 低代码平台与企业技术 更灵活、更实时地运营,从而带来竞争压力。接受云原生和多云方法作为一种新常态,意味着企业可以避免云计算供应商锁定, 可以提供超过5个9的响应率(99.999%),以避免每次停机导致平均数百万美元的损失。企业管理者终于意识到,云计算供 应商锁定会阻碍多云方法所带来的创造力、可用性和流动性。 • 云原生PaaS可以屏蔽多云的差异, 统一的不分何种云上的一致的运行 同一服务或者应用。 • 避免厂家锁定,客户可以自由选择 高级能力-精益化运维-云原生AIOps • 传统云原生的运维,虽然依赖于度量, 但是通过监控、日志分析、跟踪链等发 现问题根因所在周期长,依靠人的经验 (并且人的经验无法数据化沉淀),而 得到问题根因后,只能通过人工去修复 或者管理 • 而大数据或者基于监督的AI技术的成熟、 运维领域模型趋于完整、云原生底座也 更成熟的基础上,利用大数据分析根因 (关联性分析)和利用AI进行基于根因分 析的自动化处理成为可能。 • 在精细化的基础上,完整较为成熟的自0 码力 | 20 页 | 5.17 MB | 6 月前3
36-云原生监控体系建设-秦晓辉Pod内的业务应用的监控 • 业务应用依赖的中间件的监控 云原生之后监控需求的 变化 云原生之后监控需求的变化 •相比物理机虚拟机时代,基础设施动态化,Pod销毁重建非常频繁 •原来使用资产视角管理监控对象的系统不再适用 •要么使用注册中心来自动发现,要么就是采集器和被监控对象通过sidecar模式捆绑一体 指标生命周期变短 •微服务的流行,要监控的服务数量大幅增长,是之前的指标数量十倍都不止 •新一代监控系统更加关注应用侧的监控,没有维度标签玩不转,每个指标动辄几个、十几个标签 指标维度更为丰富 •Kubernetes体系庞大,组件众多,涉及underlay、overlay两层网络,容器内容器外两个namespace,搞懂需要花些时间 •Kubernetes的监控,缺少体系化的文档指导,关键指标是哪些?最佳实践是什么?不是随便搜索几个yaml文件能搞定的 平台侧自身复杂度变高, 监控难度加大 l 服务端组件,控制面:API Server、Scheduler、 Controller-Manager、ETCD l 工作负载节点,最核心就是监控Pod容器和节点本 身,也要关注 kubelet 和 kube-proxy l 业务程序,即部署在容器中的业务程序的监控,这 个其实是最重要的 随着 Kubernetes 越来越流行,几乎所有云厂商都提供 了托管服务,这就意味着,服务端组件的可用性保障交0 码力 | 32 页 | 3.27 MB | 6 月前3
2.2.7 云原生技术在2B交付中的实践交付,依然以传统交付模式为主。 产业互联⽹升级使得2B软件服务市场需求旺盛 什么是2B软件交付 01. 2B软件交付的困局 ⾯向企业⽤户交付软件价值的过程 (1)产品研发流程管理 (2)产品版本管理 (3)概念验证,POC 管理 (4)客户个性化定制(价值最⼤化的关键) (5)客户应⽤的持续交付 (6)客户应⽤⽣产稳定性保障 (SLA) 追求价值最⼤化 A. ⾼效的产品交付模式; B. ⽬前云原⽣技术很⼴泛,All IN 云原⽣; 它是⼀个指导思想、实践思路和⾏为⽅式; 我们仅从2B软件交付领域来谈云原⽣技术; 云原⽣技术 云原⽣技术概要 02. 云原⽣与云原⽣应⽤ 云原⽣四要素 微服务 容器化 DevOps 持续交付 云原⽣发展的热点就是解决交付问题 云原⽣主要实践⽅式 模型化驱动 资源模型定义 模型使⽤定义 模型驱动器 模型关联 抽象化 申明式 ⽣命周期 上下游联动 云原⽣与云原⽣应⽤ ⾯向开发 单个服务 云原⽣ 12 因素应⽤规范 基础规范 云原⽣应⽤定义 02. 云原⽣与云原⽣应⽤ ⾯向交付的 “三级” 云原⽣应⽤定义 L1: 基础云原⽣应⽤ (1)容器化运⾏ (2)计算与数据分离 (3)满⾜12 因素 (4)可伸缩性 (5)可配置性 (6)基础可观测性 L2: 具备远程交付能⼒ (1)完全的模版化定义 (2)模版⾃动实例化 (3)数据⾃动初始化0 码力 | 31 页 | 6.38 MB | 1 年前3
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