陈鹏 开源多集群应用治理项目 Clusternet 在多点生活的云原生实践 陈鹏 多点生活 平台架构-基础架构工程师 个人简介 • 开源项目 MOSN 核心 Committer • 主要负责容器服务整体架构的设计与开发 • 主导 ServiceMesh 落地相关工作 目录 多集群管理现状 Operator 迭代 反思&重构 整体架构 • 多单元 • 多集群 • 多分组

(邹佳), VMware主任工程师/Harbor 核心维护者和架构师 Harbor-助你玩转云原生 关于我 Steven(佳) Zou(邹)，VMware中国研发中心主任工程师， Harbor开源项目架构师及核心维护者，拥有十多年软件研发及 架构经验，获得PMP资格认证及多项技术专利授权。曾在HPE、 IBM等多家企业担任资深软件工程师和架构师，专注于云计算及 云原生等相关领域的研究与创新。著有《Harbor权威指南》等 •访问控制与管理的节点 初识Harbor [1] 官方网站：goharbor.io CNCF毕业项目 落地在很多企业级 产品中 Apache 2.0协议下 开源 GitHub代码库: https://github.com/goha rbor/harbor/ 一个开源可信的云原生制品仓库项目用来存储、签名和管理相关内容。 Harbor社区 有来自于5家公司的14位维护者 整体架构 截止：v2.0 初识Harbor [4] – 功能 … 项目N 制品管理 访问控制(RBAC) Tag清理策略 Tag不可变策略 P2P预热策略 缓存策略 机器人账户 Webhooks 项目配置 项目1 项目标签管理 项目扫描器设置 项目级日志 系统设置（鉴权模式等） 内容复制 垃圾回收(GC)

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 写调试代码，可团队协作。 安全代码仓库托管 统一的安全代码仓库，按项目级别分级管 理，落盘加密，云IDE防护，显示水印等多 重防护。 云原生虚拟化开发集群 利用虚拟化技术实现开发集群，分钟级交 付，突破有限资源开发集群供给。 原生使用模式，开发组件一键部署 安全漏洞统一修复 全面云原生安全 支持代码安全扫描、镜像安全扫描、开源 协议扫描、依赖漏洞扫描。并可给出修复 建议。支持开源风险持续治理。 108 48 78 6 84 1 1 16 14 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 提交代码、构建、部署总次数，其中x86构建16.42万次，arm构建1.59万次 企业级超大规模实践—推动中移数字化转型 中国移动集团范围内推广使用磐舟，截止2022年10月30日，平台已入驻项目356个。其中IT公司208个，涉及 14个部门，省公司（含直投省）141个，涉及30个省，专业公司及直属单位7个。4.7万人次登录，月活2077人。 科技创新成果 中国移动作为国家级高新技术

、 Tengine 开源项目核心成员，目前专注于云原生 ServiceMesh、 Nginx、Envoy、Istio 等相关领域。 喜欢开源，乐于分享。 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 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 源，进行 Cloud Native 生态融合，在实践的道路上一步步的走向云原生。 2018年3月 MOSN 诞生 支持 Service Mesh 核心支付链路覆 盖 MOSN 宣布独立运营 CNCF 2019年双11 2019年12月 2020年6月 2020年7月 2020年12月 2021年 MOSN 简介 — 开源社区 Committer 非蚂蚁 蚂蚁 定位：云原生网络代理平台 开源理念  社区是开源软件发展的动力  借力开源，反哺开源  持续向云原生演进 Star: 3100 Committer: 10 Contributor: 78 Corporate

About Me 王发康 蚂蚁集团 可信原生技术部，技术专家 蚂蚁集团技术专家，专注于高性能网络服务器研发，MOSN、Tengine 开源项目核 心成员，目前关注云原生 ServiceMesh、Nginx、Envoy、Istio 等相关领域。 喜欢开源，乐于分享。 https://github.com/wangfakang 目 录 MoE 背景介绍 01 MoE 方案介绍 02 MoE 解决方案无论在当前阶段还是未来都具备一定优势 NanoVisor Cilium NginxUnit Dragonboat Badger Go with OpenCV etc CGO 是 Go 官方出品 用到 CGO 的一些项目 社区 CGO 维护频度 Go 1.16 Release Notes Go 1.15 Release Notes Go 1.13 Release Notes Go 1.12 Release Notes 交互协议优化，如减少 CGO 交互次数等 MoE 社区共建 MoE Roadmap Q&A MoE Roadmap 定位：云原生网络代理平台 • 网关场景实践 MoE • 方案调研&设计 • 开源 MoE L7 扩展 • 支持使用 GoLang 扩 展 Envoy 能力 2021.6.18 2021.11.18 • 为 Envoy 社区提供标 准的 GoLang 扩展能 力 • 支持

对异构资源支持不足 传统服务 大数据 人工智能 云原生大数据平台 大数据、AI等批量计算场景 云原生化面临的挑战 Volcano 架构 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 completed when mpiexec completed policies: - event: TaskCompleted action: CompleteJob Volcano部署命令如下，详情参见项目主页：https://github.com/volcano-sh/volcano kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/volcan Queue动态资源共享，DRF、优先级抢占 用户收益： • 大数据作业从Yarn平滑迁移至K8s； • 云原生DAP平台服务于17个国家/地区，1100用户，年增长率8.1%； • DAP平台运行项目450+ Volcano大幅度提高大数据平台资源利用率 Kubernetes + YARN Kubernetes + Volcano 静态划分资源池 统一资源池 Kubernetes + YARN

三个阶段。在云化阶段，云主机是云计算的核心负载之一，云主机安全是云安全 的核心；在云原生阶段，容器和无服务器计算成为核心工作负载，容器安全、 Serverless 安全、DevSecOps 成为云安全的核心。自开源 Docker 容器和 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 规模化复制部署。 由此可见，云原生作为一种新兴的安全理念，是一种构建和运行应用程序的 技术体系和方法论，以 DevOps、持续交付、微服务和容器技术为代表，符合云 原生架构的应用程序应该：采用开源堆栈（k8s+Docker）进行容器化，基于微 服务架构提高灵活性和可维护性，借助敏捷方法、DevOps 支持持续迭代和运维 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 3：编排工具攻击 编排工具的工作依赖于容器及容器镜像技术，所以用户在使用编排工具时， 同样会面临容器及容器镜像的安全风险。在针对编排工具的攻击一节，我们重点 介绍编排工具本身存在的安全风险。目前，常见的开源编排工具包括 k8s[10]、 OpenShift[11]等，其中 k8s 在功能性、通用性以及扩展性方便表现良好，同时 具有较强的社区支持，使其得到广泛的应用。图 8 以 k8s 为例展示了编排工具

拥有国内最大计算平台、顶级实时计算能力。大数据平台批处理单日计算数据量达到1.7EB，实时计算峰值每秒30亿条记录； 云原生PolarDB读写性能提高50%+，计算资源利用率提高60%+。 • 云原生中间件首次实现自研、商用、开源的“三位一体”，通过阿里云服务全球客户。云原生中间件服务框架峰值调用量超百亿 QPS。 • 核心业务规模实践Serverless，弹性伸缩能力会提升10倍，大幅提升压测支撑效率和稳定性。 • 云原生 Ingress Service A Service B Service C k8s-ETCD ConfigMap Zipkin EFK prometheus • 适合新项目上云，如果是已经存在的项目就需要修改代码 • 注册中心、配置中心、跟踪链、日志分析、性能分析、流量网 关等都是平台提供的，也需要碎片化适配，并与微服务框架直 接关联，治理能力也必须委托给微服务框架。 有没有可能集 Serverless 技术并没有冲突的地方，可以结合使用。 事实上目前业界也开始出现这个趋势，而融合的方式有两种： • 在 Serverless 中引入 Service Mesh：典型如 Knative 项目和 Knative 的 Google Cloud 托管版本 Google Cloud Run，通过引入对容器的支持和使用 Istio， Knative 将 Serverless 的支持扩展到 Function

个人介绍 秦晓辉，常用网名龙渊秦五、UlricQin，山东人，12年 毕业自山东大学，10年经验一直是在运维研发相关方向， 是Open-Falcon、Nightingale、Categraf 等开源软件 的核心研发，快猫星云联合创始人，当前在创业，为客 户提供稳定性保障相关的产品 个人主页：https://ulricqin.github.io/ 大纲 • 云原生之后监控需求的变化 • 从Kubernetes架构来看要监控的组件 oyment，调度了多 少副本，可用的副本有多少，多少个Pod是running、stopped、 terminated状态，等等 • 资源对象的监控使用 kube-state-metrics，这个开源项目是基于 client-go 开发，轮询 Kubernetes API，并将 Kubernetes 的结构 化信息转换为 metrics • 支持右侧罗列的相关资源对象的指标 • 比如Pod的指标，会有

么简单，它使得统一通用PaaS成为可能 组件市场|仓库 平台运维特性 应用编排 运维特性编排 版本化 应用 • 两端解耦之后，两端方面都可以形成一个没有 私有PaaS特征依赖的市场，而强大的开源社区 比平台提供商自己还要强大，利用容器底座的 承载能力和OAM抽象化编排能力，可以不等排 期的构建各种特征的Paas。业务应用由于不依 赖于运维特性，也实现了标准化，也可以加入 组件市场，此时开放PaaS+开放应用市场可以 比如要使用AWS的块存储 后续如果某个应用需要存储，可以直接引用。 而不需要关心底层到底是如何管理存储的。 OAM让应用本身从研发 的视角来声明“我是谁”、 “我要使用什么样的云 服务”，至于背后的实 现交个各个开源项目和 厂商去实现，譬如： 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