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 订单数据 云原生 DB 高并发写入 用户 MR 云DB 用户 日志消息类数据实时分析 支持企业低成本、大容量存储和查询各类日志、消息、交易、用户行为、画像等 结构化/半结构化数据，支持高吞吐量实时入库及数据实时查询，实现数据资源 智慧化运营。 优势 低成本存储： 支持PB级数据存储 高并发： 千亿数据实时分析 数据源 设备监控 传感器 轨迹数据 车联网 业务集群 将车联网数据、设备监控数据、客流分析管控数据、交通数据、传感器数据实时 写入HBase中，分析结果输出到用户的监控前端系统展示，实现物联网数据的实时 监控分析。 优势 易接入： 轻松对接消息系统、流计算系统 高并发： 满足千万级并发访问 存算分离： 按需分别订购计算与存储，成本低、故障恢复快 利用HTAP模式，可以将查询和分析合并 起来，更加节约成本，并提高了性能 高级能力-云原生数据库-应用的基石-4-端到端安全 所以云原生数据的安全是要实现“可用但不可见”的能力。 • 可信执行环境（TEE)采用Intel SGX技术实现的密文数据上的计算操作，TEE 中的内存是受保护的，用户查询语句在客户端应用加密后发送给云数据库， 云数据库执行检索操作时进入TEE环境，拿到的结果是密文状态，然后返 回给客户端，数据面从传输、计算到存储全链条都是处于加密的，只有可 信执行环境内才进行明文计算。 • SSL+TDE+TEE=E2E云原生数据库安全方案。

识别污点源 污点传播 污点汇聚点 污点传播阶段 污染过程 处理过程 变量2 污点变量3 如果程序在对输入变 量处理过程中，没有做 好过滤和验证措施，就 有可能导致有害的输入 被传入sink点执行 污点数据是指来自程 序外部的数据，污点数 据有可能包含恶意的攻 击数据 安全测试-镜像扫描 由于云原生“不可变基础设施”的特点，对容器风险的修复必须从镜像上处理才是最有效的。 因此对镜像的安全扫描变得尤其重要。 提供整体修复建议 安全运营-容器入侵检测 未 知 威 胁 监 控 风险事件列表 容器内行为 实时监控 产生 告警处置 人工安全标记 响应处置 内置风险策略 木马病毒上传 恶意命令执行 容器逃逸 其他风险策略 已 知 威 胁 监 控 进程 网络连接 系统调用 文件 配置 安全容器模型 在业务上线后，容器安全工具基于内置检测规则+行为学习+自定义策略，多维度保障容器运行时的安全。 DevSecOps平台的建设只是提供一个工具抓手。真正要 把安全工作做好，离不开管理、流程和团队的建设。 意识为先，警钟长鸣 通过不断的宣贯，让整个团队建立安全 意识 建立规范，严格执行 制定并发布《平台能力中心安全编码规范》 定期演练，检测有效性 定期演练，检验防护措施的有效性 持续运营，持续更新 漏洞规则要更新，病毒库要更新，防御手段也 要更新 乘舟上云 稳如磐基 CMIT云原生公众号

beats优化 缓存设置 工作协程 设置 资源配额 调整 Agent运行时监控 日志延时分析 Beats cpu/mem管控 ES/kafka容量管理 日志覆盖率分析 13 案例:高并发写入场景下Beats与ES性能优化 日志上报是 否有延时？ Filebeat资 源受限？ ES写入性 能不足？ beats性能 调优？ ES写入参 数调整 升级ES配 置 发现延时 ES负载高 日志延时统计 dashboard Beats进程资 源采集分析 日志接入 cpu/mem对比 提升cpu/mem 配额 Beats缓存调大 Beats Worker 并发调大 提高写入并发 单次bulk size 调大 Es性能分析 对比 自建 日志平台接入 上报延时分析 无法实时感知日志积压情况 日志延时dashboard快速定位 Filebeat性能分析 依赖白金版monitor机制

限，威胁宿主机上的其他容器和内网安全。另外，随着各个企业云上业务的快速 发展，越来越多的应用开发深度依赖 API 之间的相互调用。根据 2023 上半年的 攻击数据显示，攻击者利用 API Key、敏感文件执行、敏感信息读取等手段发起 的攻击次数呈明显上升趋势，占总攻击事件的 1.69%。API 滥用已成为导致企 业 Web 应用程序数据泄露的最常见的攻击媒介，通过攻击 API 来达成攻击目的， 已 架构中一个常驻后台的 Docker 守护进程，用 于监听 REST API 请求并相应地执行容器操作，只有信任的用户才能向 Docker Daemon 发起请求。默认情况下，对于 Docker Daemon 的访问请求未经加密 和身份验证，攻击者可能通过伪造请求的方式，来达到欺骗 Docker Daemon 端执行危险的操作。 云原生安全威胁分析与能力建设白皮书 24 除此之外，攻击者可以通过暴露在互联网端且不安全的 作为主机上的根进程运行，攻击者还可能获得主机的完全控制 权。 2.3.2 容器提权和逃逸攻击 攻击者通过劫持容器，获得了容器内某种权限下的命令执行能力，然后利用 这种命令执行能力，借助一些手段进一步获得该容器所在宿主机上某种权限下的 命令执行能力，实现容器逃逸的目的。根据不同的原因，容器逃逸方式包括以下 几方面： 内核漏洞导致的容器逃逸：容器本身是一种受到各种安全机制约束的进程，

。 • SBOM能够列出管理这些组件的许可证，代码库中使用的组件的版本及其补丁程序状态。 云原生应用安全风险面 第三方组件 开源组件 应用安全 风险面 Web通用漏洞 SQL注入、命令执行、XXE、XSS等OWASP TOP10 业务逻辑漏洞 水平/垂直越权、短信轰炸、批量注册、验 证码绕过等 合规需求、安全配置 未能满足安全合规、未建立安全基线、敏 感数据泄漏 开源组件/闭源组件 相关漏洞，分别为任意代码执行漏洞和拒绝服务攻 击漏洞，攻击者可以通过构造特殊的请求进行任意 代码执行，以达到控制服务器、影响服务器执行的 目的。该漏洞已影响超6万个开源软件，涉及相关 版本软件包32万余个,被认为是“2021年最重要的 安全威胁之一” Apache Log4j2 漏洞 2022年3 月 30 日，国家信息安全漏洞共享平台 （CNVD）收录 Spring 框架远程命令执行漏洞 （CNVD （CNVD-2022-23942）。攻击者利用该漏洞，可 在未授权的情况下远程执行命令，该漏洞被称为 “核弹级”漏洞。使用 JDK9 及以上版本皆有可能 受到影响。 Spring 框架漏洞 软件下载投毒、SDK/恶意代码污染、基础开源组件漏洞、商业许可证限制 Equifax信息泄露事件 SBOM概述 SBOM的作用 实施 SBOM 有助于揭示整个软件供应链中的漏洞与弱点，提高软件供应链的透明度，减轻软件供

独⽴扩展 • 灵活扩容 • 快速容错 streamnative.io Broker 容错 ⽆感知容错 零数据catchup streamnative.io Bookie容错 应⽤⽆感知 并发可控 数据恢复 streamnative.io 瞬时存储扩容 应⽤⽆感知 数据均匀分布 ⽆re-balance Pulsar： 云原⽣的架构优势 https://jack-vanlightly

数据库解决方案：如何基于 ShardingSphere 生态创建数据库解决方案 1.数据库框架 1.数据库框架 摩尔定律失效 分布式崛起 1.数据库框架 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

MoE 方案介绍 — MOSN 和 Envoy 内存如何管理 【请求链路】将 Envoy 中的请求信息拷贝一 份传递给 MOSN ? 需要额外内存分配和拷 贝？ 【响应链路】请求到 MOSN 执行一些操作， 其处理结果返回给 Envoy，Envoy 直接使用 GoLang 返回的内存安全吗？ Headers Envoy MOSN CGO Go extension API Alloc 对于纯计算(非阻塞)或请求链路中的旁 路阻塞操作，按照正常流程执行即可 Envoy 是异步非阻塞事件模型，那 MOSN(GoLang) filter 中存在阻塞操作 需要如何处理？ 对于阻塞操作，通过 GoLang 的 groutine（协程） 结合 Envoy 的 event loop callback机制： 当 MOSN 中有阻塞操作则 Envoy 立刻 返回，MOSN 启动一个协程，执行完 阻塞操作后 notify Envoy Http filter CGO 3 cgo response G P M Envoy 线程伪装为 M MOSN 是待运行 G P 从哪来？ Go runtime Envoy 通过 CGO 执行 MOSN(GoLang),此时 P 的数量如何管 理？M 从哪来？ G P M GMP 为 Envoy 每个 work thread 都预留对 应的 P，保证每个 G 都可以立刻找到 P MoE

Metric 是指在多个连 续的时间周期 内用于度量的 KPI数值 Tracing 通过TraceId来 标识记录并还 原发生一次分 布式调用的完 整过程和细节 Logging 通过日志记录 执行过程、代 码调试、错误 异常微观信息 数据之间存在很多关联，通过 关联性数据分析可获得故障的 快速界定与定位，辅助人的决 策就会更加精确 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 kubevela。 OAM实现原理分析 • OAM是更高级的抽象， 执行面打包都是通用 格式，比如HELM，很 好的兼容了现有的基 础设施，无论怎样的 基础设施，都能在高 层保持一致的情况下， 在差异化的环境下运 行，而让业务研发人 员更加关注业务，而 不是基础设施本身。 • OAM本身就是基础设 施即代码的典范设计， 在中间层隔离了用户 使用和底层执行体， 进一步加强了统一性。 标准化能力-微服务PAAS-OAM交付流程模式-抽象流程 虽然能在基础设施的提供和管理上增加部分效率，但是对于环境的一致性保证以 及在数分钟内实现特定场景下基础设施就绪是很难实现的。因此需要一种全新的 管理方法，而IaC借助了软件开发中的代码管理经验，通过代码描述基础设施的配 置及变更，再执行代码完成配置和变更。 K8S OS DB F5 路由器 防火墙 .... Ansible Salt Chef Pupet 实际上云原生平台自己也采用了IaC来管理应用， 比如K8S的Yaml，这种方式有利于隔离实现细节。

需要额外内存 分配和拷贝？ 【响应链路】请求到 MOSN 执行一些 操作，其处理结果返回给 Envoy，Envoy 直接使用 GoLang 返回的内存安全吗？ 相比 WASM、Lua，MoE 内存 Zero Copy MOE 方案介绍 — 阻塞操作如何处理 对于纯计算(非阻塞)或请求链路 中的旁路阻塞操作，按照正常流 程执行即可 Envoy 是异步非阻塞事件模型， 那 MOSN(GoLang) GoLang 的 groutine（协程） 结合 Envoy 的 event loop callback 机制： 当 MOSN 中有阻塞操作则 Envoy 立刻返回，MOSN 启动一个协 程，执行完阻塞操作后 notify Envoy MOE 方案介绍 — GMP 中 P 资源问题 E n v o y 通 过 C G O 执 行 MOSN(GoLang)，此时 P 的数量 如何管理？M 需要显示配置 • 访问日志换行需要自行配置 format 支持 • 异常场景下响应状态码不标准 • 各个 worker 处理请求均衡性问题 • access_log handler 执行顺序不合理 • etc MOE 实践介绍 — 运行效果  MOE 中 MOSN RT 消耗在 0.05 ms 左右  MOE 相比于纯 Go 实现的网关处理能力具有 4 倍左右性能提升