Ltd. All rights reserved. 构建统一的云原生应用 可观测性数据平台 DeepFlow在混合云中的实践总结 向阳@云杉网络 2022-04-09 1. 可观测性数据平台的挑战 2. 解决数据孤岛：AutoTagging 3. 降低资源开销：MultistageCodec 4. 统一数据平台的落地思路及案例 构建统一的云原生应用可观测性数据平台 看云网更清晰 Simplify complexity. 统一的可观测性数据平台 telegraf 看云网更清晰 Simplify the growing complexity. 挑战：数据孤岛、资源开销 数据 孤岛 资源消耗 telegraf 1. 可观测性数据平台的挑战 2. 解决数据孤岛：AutoTagging 3. 降低资源开销：MultistageCodec 4. 统一数据平台的落地思路及案例 构建统一的云原生应用可观测性数据平台 version env group owner stage commitId deployId Level ... 网络资源 VPC 子网 CIDR IP地址 NATGW ALB … 1. 可观测性数据平台的挑战 2. 解决数据孤岛：AutoTagging 3. 降低资源开销：MultistageCodec 4. 统一数据平台的落地思路及案例 构建统一的云原生应用可观测性数据平台 看云网更清晰 Simplify

高弹性的传统场景，最终成为无处不在的安全。 1.2 云原生安全发展 云原生在改变了企业上云及构建新一代基础设施的同时，作为一项新兴技术 也带来了一系列新的问题，对企业原有的信息安全防护模式提出了新的挑战，例 如，微服务、容器运行时的短生命周期、CI/CD 全流程监控缺失、镜像及供应链 的复杂性等。另外，云原生技术生态涵盖基础设施到 DevOps 开发多个维度， 这打破了原有的信息安全视角。在 的安全治理模式通常是基于静态的规则和策略，针对云原生 DevOps 安全治理 需要采用持续安全集成和交付的实践，结合自动化的安全测试、漏洞扫描和合规 性检查等工具，以确保安全策略和控制的持续有效性。 面对这些新的挑战，国内外都开展了云原生安全技术的研究和相关标准规范 的制定完善工作，CNCF、CSA 等组织以及行业联盟等纷纷提出云原生安全标 准及参考技术规范。同时，主要经济体国家的标准也在制订和完善过程中，使得 显示针对微服务可能存在 的攻击手段，包括：API 攻击、API 网关攻击和微服务应用攻击。 路径 5：针对 Serverless 发起攻击，无服务器架构颠覆性的变化，给应用 服务开发商和拥有者带来了全新的安全挑战。路径 5 显示了攻击者利用 Serverless 存在的安全风险进行攻击的路径，可能存在的攻击手段包括：事件 注入攻击、敏感数据泄露攻击、身份认证攻击、权限滥用攻击、拒绝服务攻击和 针对函数供应链的攻击。

微服务的价值和挑战 • 阿里微服务产品解法和优势 云原生和微服务简介 微服务的价值和挑战 图片源自：http://www.zyiz.net/ 价值 效率（人越来越贵，算力越来越便宜） • 研发超过 10 人在 1 个代码冲突多 • 系统超过 5 个测试&上线协同代价大 • 数字化升级需要快速迭代 性能 • 单机成为性能瓶颈 可用性 • 单机成为可用性瓶颈 挑战 • 技术复杂度上升

simplify the growing complexity © 2021, YUNSHAN Networks Technology Co., Ltd. All rights reserved. 获得原力的挑战 SLB / APIGW/ … KVM switch VM iptables POD envoy 服务 KVM switch VM iptables POD envoy 服务 端点：eBPF内核依赖 the growing complexity © 2021, YUNSHAN Networks Technology Co., Ltd. All rights reserved. 云原生时代的机遇和挑战 交换机 防火墙 负载均衡 服务器 单体应用 SLB / NAT SLB 云 原 生 传统网络 连接服务器 (#IP) 服务器上架 (数天) 交换-路由 (物理) 云原生网络 连接微服务 应用连接方式的变化 应用监控的变化 传统的方法： 开发人员埋点， 标准SDK/JavaAgent， 流量分光镜像。 云原生下的难题： 微服务迭代快， 侵入式监控效率低； 云网络虚拟化， 东西向流量监控难。 挑战/必要性：网络的动态性和复杂性，不监控流量谈何应用可观测 机遇/有效性：云网络连接API/函数，监控流量可零侵入实现应用可观测 è 云原生应用可观测“原力”，流量监控能力是机遇、基石 simplify

barryliang@tencent.com 基于Consul的多Beats接入 管控与多ES搜索编排 2 拥抱开源、释放云原生的力量 • 背景与挑战 • 多Beats/Logstash接入管控 • 多ES搜索编排系统 • 日志AIOps探索 3 背景与挑战 产品数量 人员规模 主机规模 100+ 1000 + 10000 + 如何降低日志接入门槛 如何保证日志实时上报 如何保障日志采集不影响业务

⽤关系就像跨部⻔协作，也变得 越来越复杂，问题在想要新增需求时尤为突出。 “微服务”带来便利的同时，对开发⼈员⽽⾔，还带来了额外的挑战：如何快速启动完整的开发环境？开发的 需求依赖于其他同事怎么联调？如何快速调试这些微服务？ ⽽对于管理⼈员来说，也同样带来了⼀系列的挑战：如何管理开发⼈员的开发环境？如何让新⼊职的同事快 速进⾏开发？ 试想⼀下，要开发由 200 个“微服务”组成的云原⽣应⽤，会遇到哪些困难呢？

Volcano加速金融行业大数据分析平台 云原生化改造的应用实践 汪 洋, 华为云 Volcano 社区核心贡献者 大数据平台云原生面临的挑战 传统大数据平台云原生化改造成为必然趋势 大数据分析、人工智能等批量计算场景深度应用于金融场景 作业管理缺失 • Pod级别调度，无法感知上层应用 • 缺少作业概念、缺少完善的生命周期的管理 • 缺少任务依赖、作业依赖支持 调度策略局限 资源规划复用、异构计算支持不足 • 缺少队列概念 • 不支持集群资源的动态规划以及资源复用 • 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

Open Application Model (https://oam.dev/) • KubeVela (http://kubevela.io/) 微信-欢迎交流 目 录 云原生时代的应用与发布挑战 01 KubeVela 简介 02 KubeVela 中的渐进式发布实践 03 云原生时代，应用是怎 么样的？ 以 K8s 资源组合为核心 kubernetes/StatefulSet

风险暴露 并增强产品安全质量。安全团队针对企业内部的业务流程和场景展开威胁建模与风险识别，同时依据实际生产漏洞的运营情况完 善威胁建模知识库，持续优化和维护内部安全需求知识库以适应不断变化的安全挑战。 ①需求分析阶段，分析业务需求，选择相应的安全需求 分类，并添加至安全需求清单列表 ②根据安全需求清单选择安全设计要求，整理为安全设 计清单 ③编码阶段，研发人员基于安全设计文档，落实与本次

续性，在技术上向统一化的PAAS的迈进。 但是，目前无论是多运行时还是ASM想做的事情依然在这个道路上困难重重，想向完全自动化低成本交付的方向去 走，面对企业极其碎片化的环境运维属性依然是一个巨大的挑战！ ServiceMesh-6-新发展-ServiceMesh与Serverless融合 Service Mesh 技术和 Serverless 技术是工作在不同纬度的两个技术： • Service