股份有限公司 专家顾问： 叶晓煜、张建荣、徐雷、潘松柏、冯强、张曼君、傅瑜、葛然、张小梅、徐 积森、滕开清 编写成员： 丁攀、郭新海、王戈、刘安、蓝鑫冲、牛金乐、李安坤、王琦、汤旭、雷新、 浦明、张小勇、白黎明、左伟震、范璟玮、许秀莉 云原生安全威胁分析与能力建设白皮书 9 一、云原生安全概述 近年来，云计算技术一直处于高速发展的过程中，并且随着公有云和私有云 的广泛应用 由此可见，云原生安全可以简要归纳为两个方面，一是面向云原生环境的安 全，其目标是防护云原生环境中的基础设施、编排系统、微服务、无服务和服务 网格等安全。二是具有云原生特征的安全，指具有云原生的弹性敏捷、轻量级、 可编排等特性的各类安全机制。在此基础上，未来云原生环境必将与云原生技术 的安全互相融合，成为统一的整体，并且将经历如下三个发展阶段： （1）安全赋能于云原生体系，构建云原生的安全能力。当前云原生技术发 展 展迅速，但相应的安全防护匮乏，最基础的镜像安全和安全基线都存在很大的安 全风险。因此，应该将现有的安全能力，如隔离、访问控制、入侵检测、应用安 全等，应用于云原生环境，构建安全的云原生系统； （2）安全产品具有云原生的新特性，如轻/快/不变的基础设施、弹性服务 云原生安全威胁分析与能力建设白皮书 14 编排、开发运营一体化等。通过软件定义安全架构，构建原生安全架构，从而提 供弹性、按需、云原生的安全能力，提高“防护—检测—响应”闭环的效率；

的运维细节或者需要协调运维能力！API成了一 种可以交易的商品，可以购买增强自己APP的能力，比如在自己APP里显示天气预报数据，从外部去管理应用平台，形成了一种新PaaS组织方式。 • 逻辑API：已有API的组 合，形成一个新API • 声明API：需要生成代 码框架（任何语言）， 契约驱动研发 • BaaS API:数据库接口、 中间件接口外化成API • API门户：消费者可以 交付人员学习手册文档，需要在客户 环境做“安装配置”和“与遗留系统集成” 两方面工作。 2. 安装配置：在硬件上安装软件，不乏 针对硬件特性的适配、还需要安装OS 等，最后还要在OS上安装应用，并且 还要保证应用软件依赖拓扑结构不会 出错。 3. 集成点：包括新环境的硬件、软件和 应用与遗留系统的集成，比如，监控、 服务注册中心、文件传输、消息集成、 ITSM等系统的部署集成。 4. 由于上层所依赖的底层环境在不同交 K8S没有应用概念，用户面对的是Workload和Pod这样的概念，以及对应的运维概念（比如 HPA),在层次上是靠近对资源的抽象治理层面，对于业务研发人员而言是不友好的。应用 =Workload+运维特性+.......多种东西的集成，也无法在应用级别上进行管理。 ISV研发团队 标准化能力-微服务PAAS-OAM-万花筒PAAS-2 阿里和微软在19年发布了一个叫做OAM的规范，这是基于10年云原生道路锤炼得到的自动化交付方案

问 题 ， 产 生 大 量 沟 通 成 本 传 统 安 全 检 查 编 码 和 测 试 之 后 ， 安 全 工 程 师 才 介 入 ， 如 果 发 现 问 题 ， 又 需 要 研 发 修 复 和 重 新 测 试 ， 严 重 影 响 效 率 传 统 安 全 流 程 强 调 上 线 前 解 决 一 切 问 题 ， 某 一 环 节 堵 塞 影 响 全 局 D e v O p s 效 率 。 依 赖 于 人 用于云原生DB的 JDBC 极少量 改动 修改驱 动包 数据迁 移 • 由于云原生数据库支持多模，所以通过 ETL或者DTC等工具迁移数据是非常方便的 • 应用程序只需要修改JDBC的依赖即可以在 新环境中运行，迁移成本低。 • 或者由于云原生数据库支持多协议能力， 比如原生APP使用MYSQL协议访问传统数 据库，可以不加修改的，还是使用老的 MYSQL协议驱动，依然可以和云原生数据 库进行连接。 较慢，对于集群负载的缓解，不够及时。 • 在离线分离部署及粗粒度调度无法提高资源的利用率：在传统Hadoop架构下，离线作业和在线作业往往分属不同的集 群，然而在线业务、流式作业具有明显的波峰波谷特性，在波谷时段，会有大量的资源处于闲置状态，造成资源的浪 费和成本的提升。在离线混部集群，通过动态调度削峰填谷，当在线集群的使用率处于波谷时段，将离线任务调度到 在线集群，可以显著的提高资源的利用率。然而，Hadoop

“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？ Localhost 时代 在单体应⽤的时代，对于开发者来说是极为友好的，�开发者使⽤本机运⾏应⽤，修改代码后实时⽣效，通过 摆脱每次修改需要重新 build 新镜像以及⻓时间的循环反馈，修改代码⽴即⽣效 ⼀键部署开发环境，摆脱本地环境搭建和资源不⾜的限制 本地 IDE 编辑器和开发环境联动，⽀持远程调试 图形化的 IDE 插件，⽆需熟悉 kubectl 命令即可完成云原⽣环境下的开发 管理⼈员： 统⼀管理微服务应⽤包，降低应⽤的维护成本 统⼀管理开发环境和集群，提⾼集群资源的利⽤率，同时具备隔离特性 为新员⼯快速分配开发环境，分配环境后⽴刻能进⾏应⽤开发

展/收缩所 用资源？ 场景 3 如果业务系统要升级，如何平滑升级？万一升级失败是 否能够自动回滚？整个过程线上业务持续运行不中断。 传统稳态业务环境难以高效承载敏态应用 发现故障 （假死） 创建 新实例 配置 运行环境 部署当前 应用版本 添加 监控 配置 日志采集 测试确认 服务正常运行 实例 加入集群 恢复正常 场景 1 如果生产中一台Web应用服务器故障，恢复这台服务器需要 如果应用负载升高/降低，如何及时按需扩展/收缩所用 资源？ 场景 3 如果业务系统要升级，如何平滑升级？万一升级失败是 否能够自动回滚？整个过程线上业务持续运行不中断。 传统稳态业务环境难以高效承载敏态应用 发现故障 （假死） 创建 新实例 配置 运行环境 部署当前 应用版本 添加 监控 配置 日志采集 测试确认 服务正常运行 实例 加入集群 恢复正常 工作量 成本 新一代架构（微服务）应用的对承载平台提出新要求 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 带来的不稳定因素 5 人员变化：没有知识沉淀导致的 不稳定因素 4 环境变化：因安全、流量、故障、环境崩

经济性和业务支撑两不误 • 可以结合私有云和公有各自的优势，尤 其是数据安全方面，这是客户使用公有 云的最大顾虑 • 在云原生产生之前，混合云架构就存在 了，云原生的混合云，除了具备传统混 合云的属性和特性，也同时具备了支撑 现在应用程序更好在不同云形态部署、 运行的能力。 • 云之间同步服务元数据为相同的服务治 理提供基础，同步镜像，为同一服务拓 展算力提供基础，同步Data，为隔离底 层云分布，在业务上的一致性上提供基 高级能力-多云（资源角度） 调研机构Gartner公司指出，80％的内部部署开发软件现在支持云计算或云原生，不断发展的云计算生态系统使企业能够更快、 更灵活、更实时地运营，从而带来竞争压力。接受云原生和多云方法作为一种新常态，意味着企业可以避免云计算供应商锁定， 可以提供超过5个9的响应率（99．999％），以避免每次停机导致平均数百万美元的损失。企业管理者终于意识到，云计算供 应商锁定会阻碍多云方法所带来的创造力、可用性和流动性。 及 OAM等会得到更广阔空间的提升和发展。 2020年，全球数据存储总量预计为58ZB，平均每年增长 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

新增一个无关的（HPA，Sidecar）功能都需要 Controller 适配是否合理？ • 新增一个公有云类型都需要修改 Controller 是否合理？ • 当新的需求来临应该怎么扩展？ …… 需求 需求： • 最好能兼容现在的逻辑（Helm 发布） • 方便扩展 • 高级特性 …… 社区的力量 https://github.com/clusternet/clusternet • 轻量化部署，不依赖额外的存储和端口

IO不隔离：消费者读Backlog的时候会影响其他⽣产者和消费者 streamnative.io Apache Pulsar 特性 • 云原⽣架构： • 存储计算分离 • 分层 + 分⽚ • ⾼性能 + 强⼀致性 • ⽀持统⼀的 Queue 和 Stream 的接⼝。 • 丰富的企业级特性 • 多租户隔离 — 百万Topics — 跨地域复制 — 鉴权认证 • Pulsar 的根本不同 • Apache Pulsar 简介 • Pulsar 的云原⽣架构 • 企业级流存储： BookKeeper streamnative.io 基础决定上层 streamnative.io 企业级特性 streamnative.io 统⼀消费模型 • Exclusive • Failover • Shared • Key-Shared streamnative.io 统⼀消费模型

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 Pytorch, MPI, Horovod, Tensorflow、Spark等。 2. 丰富的高阶调度策略 B Agent Other Clusters Karmada API Server Volcano Global VG Admission Kubectl / client-go 关键特性: • 开箱即用的多集群管理功能 • 分级调度，保证调度性能 • 多租户公平调度 • 成本感知 Volcano 使用方法 actions: “enqueue, reclaim, preempt

laminar.fun/talks/2021-KCD Serverless 简介 什么是 Serverless ？ Serverless / FaaS 领域开源现状如何？ Serverless 的新愿景？ 什么是 Serverless ？ Serverless / FaaS 领域开源项⽬现状 近年来云原⽣ Serverless 相关领域陆续涌现出了很多优秀的开源项⽬： KEDA、Dapr、Cloud 法 Serverless 新愿景 新⼀代开源函数计算平台 - 契机 云原⽣ Serverless 领域的最新进展为构建新⼀代 FaaS 平台提供了可能 现有开源 Serverless 或 FaaS 平台并不能满⾜构建现代云原⽣ FaaS 平台的要求 - 开放的云原⽣框架 - 涌现的优秀项⽬ - ⽇新⽉异的业务模式 Function Lifecycle 新⼀代开源函数计算平台 - 契机 Function With Dapr 5 种语⾔ x 1 个抽象 Message Queue (⽤ 1 种⽅式即 HTTP/GRPC 对接 10 个 MQ) = 5 种实现 OpenFunction 新⼀代开源函数计算平台 OpenFunction 架构图 ➤ core.openfunction.io Functions | Servings | Builders ➤ events.openfunction