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 the growing 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 看云网更清晰 Simplify the growing complexity. 数据打通并不简单 ① Trace与「非Request scope」的Metrics 例如：响应Request A的实例在一段时间内做了多少次GC？ ① 看云网更清晰 Simplify the growing complexity. 数据打通并不简单 ② 应用、系统、网络的Metrics之间 例如：某个Servi

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 ⻘云科技研发⼯程师 Overview 了解 K8s 上的 Serverless 计算平台搭建实践：OpenFunction K8s 上的图数据库基于 KubeBuilder 的 Operator 实现，解谜图数据库的知识与应⽤ 上⼿ K8s 上的云原⽣图数据库、从零到⼀构建 Serverless 架构的智能问答助⼿ siwei.io/talks/2021-KCD laminar.fun/talks/2021-KCD com/OpenFunction/samples 图数据库简介 什么是图？ 什么是图数据库？ 为什么我们需要⼀个专⻔的数据库？ 什么是图？ "以图结构、图语义来⽤点、边、属性来查询、表示存 储数据的数据库 wikipedia.org/wiki/graph_database 了解更多关于 什么是图数据库 什么是图数据库 为什么需要图数据库？ 传统数据库 图数据库 图模型的结构 图语义的查询 性能

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 计算密集，资源波动大，需要高级调度能力 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 Plugins on demand reclaim Re-construct JobInfo in Cache by PodGroup Job JobSpec 用户案例：荷兰ING银行大数据平台云原生化改造 • Platform Entry-point • Project Management Data Science in a box (Advanced analytics

从【数据库中间件】到【云原生】 ——Apache ShardingSphere 架构演进 Apache Dubbo/ShardingSphere PMC 秦金卫（kimmking） 2020-12-04 20:00 云 原 生 学 院 # 1 2 目录 1.数据库框架：从数据库的性能与容量到数据库框架技术的产生 2.数据库中间件：从框架技术到分布式的数据库中间件技术 3.分布式数据库：从数据库中间件技术发展到分布式数据库 分布式数据库：从数据库中间件技术发展到分布式数据库 4.数据库网格：数据库与微服务、云原生的发展关系 5.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.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。 1.数据库框架 1、改造对业务系统具有较大侵入性； 2、对于复杂的SQL，可能不支持； 3、对于跨库和跨分片的数据，需要额外机制保障一致性；

.......................................................................................34 2.6.2 敏感数据泄露攻击................................................................................34 2.6.3 身份认证攻击 千企业数字化转型换挡提速，企业对云计算的使用效能提出新的需求。云原生以 其独特的技术特点，很好地契合了云计算发展的本质需求，正在成为驱动云计算 质变的技术内核。 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。中国联通研究院一直从事云原生及其安全技术的研 究，致力于推动云原生在通信行业落地实践，全面落实好“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 时代，云原生技术日趋成熟，并因大语言模型的推 动助力朝着云计算 3.0 智能时代迈进的背景下，分析云原生安全的发展情况和面 临的威胁，并研究云原生安全能力，能够为企业整体的云安全防护体系建立提供 帮助，从而保障企业业务和数据更安全的在云上运转。 1.1 云原生及云原生安全 过去十年，企业数字化转型加速推进，相继经历了服务器、云化到云原生化 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

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）、 RASP应用安全、数据安全、态势感知与风险隔离 由于云原生托管的应用是碎片化的，环境变化也是碎片化的，而且其业务类型越来越多，比如已经延展到边 缘计算盒子，此时攻击面被放大，在云原生环境下安全是一个核心价值，需要立体纵深式的安全保障。 程序安全测试) 黑盒测试，通过模拟业务流量发起请求，进行模糊测试，比如故障注入 或者混沌测试 语言无关性，很高的精确度。 难以覆盖复杂的交互场景，测试过程对业务造成 较大的干扰，会产生大量的报错和脏数据，所以 建议在业务低峰时进行。 IAST(交互式应用程序 安全测试) 结合了上面两种的优点并克服其缺点，将SAST和DAST相结合，通过插桩 等手段在运行时进行污点跟踪，进而精准的发现问题。是DevSecOps的一 根据唯一Hash值验 证，可以实现极为简单的边云接入操作，运行态并不会影响性能。 可信根一般是一个硬件，比如CPU或者TPM，将从 它开始构建系统所有组件启动的可信启动链，比 如UEFI、loader、OS、应用等，可以确保在被入侵 修改时的阻断行为，另外可以将可信启动链的 Hash值上传云端管理，可以做到中心管控验证的 目的。 加密技术 数据的安全生命周期返程三种不同状态：存储中、传输中、使用中，但

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 敏态IT：敏捷、弹性、灵活 各行业IT应用系统不断丰富与创新 总部 机关 内部员工 分支 HRM …… BPM MES 稳态IT WEB APP 移动用户 采购 平台 互联网 平台 数字 营销 敏态IT 互联网/物联网应用 创新应用 PC用户 物联网 物联终端 互联网、 大数据 AI、 IoT 数字化转型  应用价值提升  应用数量增长  应用类型丰富  应用需求多变 企业从信息化到数字化的转型带来大量的应用需求 软件组件 运行环境 部署平台 从支持应用不同维度发展，最终走在了一起 2010年WSO2提出 类云原生的概念 云原生应用相比传统应用的优势 低成本 高敏捷 高弹性 云原生应用 传统应用 部署可预测性 可预测性 不可预测 抽象性 操作系统抽象 依赖操作系统 弹性能力 弹性调度 资源冗余多 缺乏扩展能力 开发运维模式 DevOps 瀑布式开发 部门孤立 服务架构 微服务解耦架构 单体耦合架构 恢复能力 自动化运维 快速恢复 手工运维 恢复缓慢

诞生 支持 Service Mesh 核心支付链路覆 盖 MOSN 宣布独立运营 CNCF landscape V0.13.0 发布， 进行云原生组 件生态融合 Istio 官方推荐 数据面 MOSN 和 Envoy、 Dapr、WASM 开始展开生态合作 商业化落地 江西农信 Mesh 阿里云 CDN 2019年双11 2019年12月 2020年6月 2020年7月 研发效能高 (GoLang、生态) 高性能、高研发效能、生态打通 MOE = MOSN + Envoy 相互融合，各取所长 在 Service Mesh 领域，Envoy 和 MOSN 作为 其数据面 Sidecar 之一 ，用于解决传统服务治 理体系下的痛点如：多语言中间件组件开发适配 成本高、SDK 升级困难、技术复用度差、治理体 系不统一等。 MOE 背景介绍 — 为什么做 用户痛点 Filter 高 低 中 N MOSN(GoLang) Extension 高 较高 低 活跃 对比：MOE 相比 ext-proc 无需跨进程 gRPC，性能高，易管理； 相比 WASM 无需网络 IO 操作转换成本；相比 Lua 生态好、能 复用现有的 SDK，对于处理上层业务更合适 扩展方案评估 Envoy 社区讨论 MOE 背景介绍 — 方案评估 结论 综合稳定性、性能、成本、社区生态等因素评估，MOE

研发效能高 (GoLang、生态) 高性能、高研发效能、生态打通 MoE = MOSN + Envoy 相互融合，各取所长 在 Service Mesh 领域，Envoy 和 MOSN 作为其数据面 sidecar 之一 ，用于解决传统服务治理体系下的痛点如： 多语言，中间件组件开发适配成本高、SDK 升级困难、 技术复用度差、治理体系不统一等。 MoE 背景介绍 — 为什么做 用户痛点 Filter 高 低 中 N MOSN(GoLang) Extension 高 较高 低 活跃 对比：MoE 相比 ext-proc 无需跨进程 gRPC，性能高；相比 WASM 无需 网络 IO 操作转换成本；相比 Lua 生态好、能复用现有的 SDK，对于上层 业务处理更合适 扩展方案评估 Envoy 社区讨论 MoE 背景介绍 — 方案分析 结论 综合稳定性、性能、成本、社区生态等因素评估，MoE • 扩展 Xprotocol 支持 • Debug 及 Admin 管理 • Metrics 监控统计 Envoy 复用基础能力 • 复用高效 Eventloop 模型 • 复用 xDS 服务元数据通道 • 复用 L4/L7 filter • 复用 Cluster LB • 复用 State 统计 Proxy-golang 扩展能力 • Proxy-golang API • Filter manager