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 全 工 程 师 负 责 ， 与 开 发 人 员 沟 标准化能力-承载无忧-E2E云原生纵深安全保障-3-与传统安全方案的差 异 安全问题左移一个研发阶段，修复成本就将 提升十倍，所以将安全自动化检查和问题发 现从运行态左移到研发态，将大大提高效率 和降低成本 默认安全策略，可以天然的规避大部分 安全问题，使得人员配置和沟通工作大 量减少，提高了整体效率! 安全右移是为了恰到好处的安全，一些非严 重安全问题，没有必要堵塞主研发流程，可 以交于线上安全防御系统。提高了整体实施 以交于线上安全防御系统。提高了整体实施 效率！ 安全编排自动化和响应作为连接各个环 节的桥梁，安全管理人员或者部分由 AIOps组件可以从全局视角观察，动态 调整策略，解决新问题并及时隔离或者 解决！ DevSecOps 标准化能力-承载无忧-E2E云原生纵深安全保障-4-技术建议方案 技术 说明 优点 缺点 SAST(静态应用程序 安全测试) 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

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 k8s 编排引擎出现以来，云原生生态不断扩大。当前，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、大数据等各个技术领域得到广泛应用。云原 生技术的广泛应用，带来了一系列云原生安全问题，因此，要保障云原生的安全， 云原生安全威胁分析与能力建设白皮书 10 使云原生技术更好的赋能企业数字化发展，需要明确云原生和云原生安全。 1.1.1 云原生 2015 年，Pivotal 自动化，利用云平台设施实现弹性伸缩、动态调度、优化资源利用率。 云原生安全威胁分析与能力建设白皮书 12 1.1.2 云原生安全 云原生安全作为云原生的伴生技术，旨在解决云原生技术面临的安全问题， 其作为一种新兴的安全理念，强调以原生的思维实现云上安全并推动安全与云计 算深度融合。我们在 2022 年发布的中国联通云原生安全实践白皮书中[2]，对比 分析了不同的组织和企业对云原生安全理念的理解，其中包括

指标 日志 追踪 问题和根因 预警 监控&稳定性 分析&追踪&排错&探索 • 从稳定性目标出发，首先需要有提示应用出问题的手段 • 当提示出现问题后，就需要有定位问题位置的手段，进 一步要有能够指出问题根因、甚至提前就预警的手段。 拓扑流量图：是不是按预期运行 分布式跟踪:哪些调用 故障或者拖慢了系统 监控与告警： 主动告诉我 问题发生了！ 微服务部署后就像个黑盒子，如何发现问题并在 远端运维是主要的课题，那么就需要从宏观告知 远端运维是主要的课题，那么就需要从宏观告知 研发人员，并且提供日志、跟踪、问题根因分析 等工具进一步从微观帮助研发人员定位和解决问 题，这是这里在业务上的价值-稳定性赋能。 标准化能力-微服务PAAS-从监控到可观测-研发人员的第五感-2 可观察性是云原生特别关注的运维支撑能力，因为它的主动性，正符合云原生对碎片变化的稳定性保障的思想 数据的全面采集 数据的关联分析 统一监控视图与展现 Metric 根据运维场景和关注点的不同，以不同图表或者曲 线图来表示整体分布式应用的各维度情况，使得开 发人员可以清晰的观测到整体分布式应用的详细运 行情况，为高精度运维提供可视化支撑 人工发展阶段：符合人分析问题的习惯 宏观->微观 精细化发展阶段：依靠数据赋能，加强可视化能力，进一步简化运维 监控告警 分布式跟踪链 日志查询 根因分析 响应动作 自动化 高端观察性 各维度统计分析 观察性

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 VM/服务 器 支持服务的快速地部署、扩展、故障转移  支持更细致、自动化的运维，快速恢复  …… 过去 现在 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 形式不断出现和累加的，如果不进行治理，那 么这些变化就会积累，稳定性的破坏是熵增的，而云原生基础设施就要做到对变化产生的不稳定因 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

2019/8/8 1. Rainbond安装与运维原理理解读 1.1 安装原理理 1.2 集群运维原理理 2. Rainbond安装与运维经验分享 2.1 常⻅见安装问题的排查 2.2 集群运维问题的排查 ⼤大纲 RAINBOND 线上培训（第九期） 2019/8/8 写在前⾯面 RAINBOND 线上培训（第九期） 2019/8/8 我们的培训课件 我们的培训课件PPT，在未来会越来越短，这是为什么呢？ 1. 我不擅长写PPT 2. 我司升职不靠写PPT 3. 以上两点都是 BULL SHIT! 最重要的是： 我们认为，我们应该把我们产品的原理、使⽤经验技巧、遇到问题排查思路全部
 沉淀在⽂档中。通过引导⽤户阅读⽂档，传输我们的产品理念、复制我们的运维能⼒、让⽤户
 真正掌控RAINBOND这款产品。 1. RAINBOND安装与运维原理理解读 1.1 安装原理理 了了什什么，安装流程是什什么样的等等安装原理理 以及 安装完成后，服务是怎么运⾏行行起来的，以什什么样的⽅方式，配置怎么修改能⽣生效
 健康检测的机制是什什么样的，失败了了会怎么样等等运维问题 RAINBOND 线上培训（第九期） 2019/8/8 1. RAINBOND安装与运维原理理解读 1.1 安装原理理 我除了会详细的讲解这篇⽂档，⽽且会以⼀个资深RAINBOND运维⼯程师的⾓度，

Technology Co., Ltd. All rights reserved. 问题1：数据割裂 数据如何关联？ ? ? simplify the growing complexity © 2021, YUNSHAN Networks Technology Co., Ltd. All rights reserved. 问题2：重复建设 业务团队A 业务团队B 业务团队C 业务团队D Networks Technology Co., Ltd. All rights reserved. 问题1：团队耦合 simplify the growing complexity © 2021, YUNSHAN Networks Technology Co., Ltd. All rights reserved. 问题1：团队耦合 开发团队100%驱动力 运维团队100%驱动力 服务 数据 ??团队??%驱动力 growing complexity © 2021, YUNSHAN Networks Technology Co., Ltd. All rights reserved. SLB / APIGW/ … 问题2：观测盲点 KVM switch VM iptables POD envoy 服务 KVM switch VM iptables POD envoy 服务 开发兄弟们辛苦打桩 全链路到底有多全？

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 长 1倍。当前数据爆炸时代带来了三大问题。一、储存成 本问题： 通过当前的中心化云计算处理和存储海量新 增数据费用高昂；二、隐私和安全问题： 当前的中心 化云计算无法保证个人数据的隐私和安全性；三、数字 资产流动性问题： 数据是一种资产，互联网巨头数据 垄断无法实现数据权益的流动性；因此在面对数字经济 新纪元的到来，需要一个去中心化的云计算平台来解决 这些问题，预计到2022年，每10个字节的数据中，将有 年 100倍的增长，达到 的规模。 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

03 磐舟DevSecOps实践总结 目 录 目录 CONTENT 磐舟DevSecOps平台定位 基于云原生打造一站式DevSecOps平台，致力于解决企业在数字化转型中的研发效能提升问题，提供从 “需求-开发-测试-发布-运维-运营”端到端的协同服务和研发工具支撑。助力企业产品快速创新迭代，进行 数智化化转型、实现业务价值。 • 端到端自动化交付流水线 • 开发过程自主可控 源代码审计针对源代码缺陷进行静态分析检测。它在对目标软件代码进行语法、语义分析的技术上，辅以数据流 分析、控制流分析和特有的缺陷分析算法等高级静态分析手段，能够高效的检测出软件源代码中的可能导致严重 缺陷漏洞和系统运行异常的安全问题和程序缺陷，并准确定位告警，从而有效的帮助开发人员消除代码中的缺陷、 培养安全开发意识，提高安全开发水平、减少不必要的软件补丁升级，为软件的信息安全保驾护航。 发起工程检 测 查看工程缺 陷 安全自查：发现各租户移动应用安 全问题，通过自动化方式提供安全 检测手段 l 合规自查：发现各租户移动应用个 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

随着数据量的增大，读写并发的增加，系统可用性要求的提升，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。 务端透明。 任何语言平台的系统都可以接 入，可以使用mysql命令或者 IDE操作。 对业务系统侵入性小。 透明化的引入中间件，像一个数据库一样提供服务能力。 2.数据库中间件 1、框架本身的一些问题； 2、需要单独的资源部署，以及维护； 3、接入端需要实现数据库协议，对非开源数据库无法支持。 数据库中间件使用的约束： 3.分布式数据库 3.分布式数据库 类库/框架 数据库中间件 分布式数据库 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； 2、对于替换数据库技术的公司，代价较大，放弃多年积累； 1）引入框架，研发人员 2）引入中间件，研发人员+运维人员=》研发团队 3）引入数据库，研发+运维+DBA=》研发中心、CTO/公司管理层 3、一般场景下，不解决性能问题（特别是延迟）。 分布式数据库使用的约束：

了托管服务，这就意味着，服务端组件的可用性保障交 给云厂商来做了，客户主要关注工作负载节点的监控即 可。如果公司上云了，建议采用这种托管方式，不要自 行搭建 Kubernetes，毕竟，复杂度真的很高，特别是 后面还要涉及到升级维护的问题。既然负载节点更重要， 我们讲解监控就从工作负载节点开始。 Kubernetes 所在宿主 的监控 Kubernetes所在宿主的监控 宿主的监控，比较常规和简单，无非就是 CPU、Mem、Di 对象状态，并与期望状态做对比，如果状态不一致则进行 调谐，重点关注的是各个controller的运行情况，比如任 务数量，队列深度 • controller-manager出问题的概率相对较小，进程层面没 问题大概率就没问题 • 采集方式可以参考 categraf 仓库的 k8s/deployment.yaml，大盘可以参考 k8s/cm- dash.json • rest_client_requ k8s/etcd-dash.json • etcd_server_has_leader etcd 是否有 leader • etcd_server_leader_changes_seen_total 偶尔切主问题不大，频繁切主就要关注了 • etcd_server_proposals_failed_total 提案失败次数 • etcd_disk_backend_commit_duration_seconds