手段，其可通过递归方式无限循环调用 fork()系统函数，从而快速创建大量进程。 由于宿主机操作系统内核支持的进程总数有限，如果某个容器遭到了 Fork Bomb 攻击，那么就有可能存在由于短时间内在该容器内创建过多进程而耗尽宿 主机进程资源的情况，宿主机及其他容器就无法再创建新的进程。 存储型 DoS 攻击：针对存储资源，虽然 Docker 通过 Mount 命名空间实现 了文件系统的隔离，但 好的代码，自动准备好相应的计算资源，完成运算并输出结果，从而大幅简化开 发运维过程。无服务器计算作为事件驱动架构，将工作负载分解成多个无缝隔离 的执行环境，每个执行环境都承载着一个特定任务并负责处理一个单独事件，在 时间与空间中各自运行。例如，基于 Knative[21]实现的 Serverless 架构将无服 务抽象为三个关键的组件，分别为构建应用的 build 组件、提供流量的 serving 组件和生产消费事件的 动态应用安全检测能够对业界常见的安全漏洞类型检测，包括但不限于注入 类、失效身份验证和会话管理、敏感信息泄露、弱口令、XML 外部实体注入攻 击、失效的访问控制、安全配置错误、XSS、不安全的反序列化、任意文件上传、 读取及目录遍历、CSRF、未经验证的转发和重定向等。 （2）交互式应用安全检测 IAST 能力在业务测试时，模拟运行时可能遭遇的真实攻击，同时分析应用 云原生安全威胁分析与能力建设白皮书

consul keygen。群集中的所有节点必须共享相同的加密密钥才能进行通信。 供的密钥将自动持久保存到数据目录，并在重新启动代理时自动加载。这意味着要加密Consul的八卦 议，只需在每个代理的初始启动序列上提供一次该选项。如果在使用加密密钥初始化Consul之后提供 则忽略提供的密钥并显示警告。 ● hcl：HCL配置片段。此HCL配置片段将附加到配置中，并允许在命令行上指定配置文件的所有选项 可以多次指定此选项。这是在Consul -retry-join "10.0.4.67" # Using IPv6 $ consul agent -retry-join "[::1]:8301" ● -retry-interval：加入尝试之间等待的时间。默认为30秒。 ● -retry-max- -join：退出返回代码之前尝试的最大尝试次数1.默认情况下，将其设置为0，将其解 为无限次重试。 ● -join-wan：启动时加入另一个万人代理 时重试wan连接。这对于我们知道地址 终可用的情况很有用。从Consul 0.9.3开始，云支持自动加入也是如此。 ● -retry-interval-wan- -join-wan：尝试之间等待的时间。默认为30秒。 ● -retry-max-wan- -join-wan：退出返回代码之前尝试的最大尝试次数1.默认情况下，将其设置为0 将其解释为无限次重试。 ● -log-level：Con

出厂 免疫 安全运营：常态化使用和运营安全可 信的制品库，通过SCA和SBOM持续 为每个应用程序构建详细的软件物料 清单，全面洞察每个应用软件的组件 情况。RASP配合开源漏洞情报，第一 时间发现并处理开源漏洞风险。 持续 运营 SCA——获取SBOM 软件成分分析 SCA 技术是通过对二进制软件的组成部分进行识别、分析和追踪的技术。 SCA 可以生成完整的 SBOM，SBOM API安全 TOP 10（权限控制、注入等） RASP——应用出厂免疫 轻量级探针端 + 统一管控中心 + 积极防御插件 运营时威胁与攻击 注入攻击 URL黑名单 跨站脚本攻击 …… 恶意文件访问 反序列化攻击 扫描器攻击 OWASP Top 10 文件读写 数据库访问 表达式执行 本地命令执行 … 检测/响应 虚拟补丁 攻击分析 扫描拦截 威胁出厂免疫 攻击态势分析 安全事件监测 攻击来源回溯

度标签玩不转，每个指标动辄几个、十几个标签 指标维度更为丰富 •Kubernetes体系庞大，组件众多，涉及underlay、overlay两层网络，容器内容器外两个namespace，搞懂需要花些时间 •Kubernetes的监控，缺少体系化的文档指导，关键指标是哪些？最佳实践是什么？不是随便搜索几个yaml文件能搞定的 平台侧自身复杂度变高， 监控难度加大 从 Kubernetes 架构来 看要监控的组件 raf/blo b/main/k8s/daemonset.yaml Kubernetes Node - 容器负载监控 关键指标 CPU使用率，分子是每秒内容器用了多少CPU 时间，分母是每秒内被限制使用多少CPU时间 sum( irate(container_cpu_usage_seconds_total[3m]) ) by (pod,id,namespace,container,ident,image) container_memory_usage_bytes / container_spec_memory_limit_bytes and container_spec_memory_limit_bytes != 0 CPU被限制的时间比例 increase(container_cpu_cfs_throttled_periods_tota l[1m]) / increase(container_cpu_cfs_periods_total[1m])

安全测试，给出漏洞的实际触发路径并提供实际可落地的修复建议。根据需求阶段提出的安全设计方案，配置IAST中的自定义规 则，基于IAST的扫描结果可以实现安全需求设计的闭环管理，大幅减少安全漏洞，有效降低风险暴露时间。 程 序 源 码 程 序 目 标 码 （ 插 桩 后 ） 平 台 机 器 码 应 用 系 统 I A S T 插 桩 A g e n t 展 示 漏 洞 结 果 编 译 解 释 运 能力输出：针对自有安全能力可以 增值输出政企客户 安全管控-镜像扫描 在自动、增量、批量进行镜像上线前的扫描后，生产节点拉取安全镜像，运行后提供服务，但漏洞问题日新月异，有很多迭代 速度慢的业务应用随着时间的推移，一些新的漏洞也需及时发现整改。镜像扫描工具会自动、周期性对已上线业务应用的镜像进行 多维度深度扫描，及时发现新出现的安全问题，及时修正。 业务 容器 业务 容器 业务 容器 业务 容器 提供“一站式”开发安全平台&工具，工具种类丰富 。 不改变原有开发流程，研发&测试人员轻感知，让安全“悄无声息” 纵深漏洞发现体系，每个阶段做最有效果的安全工作，提供最有效 的安全结果，降低安全人员漏洞验证的难度和时间，提高效率 磐舟一体化安全开发交付平台亮点 安全目前仍然是以卡点或门禁 的方式存在于DevOps流程中， 尽管已经实现了左移，但仍然 对效率造成一定的损耗，所以 我们需要探索如何将安全无缝

新一代架构（微服务）应用的对承载平台提出新要求 传统实践中，主要采用虚机/物理机+SpringCloud等微服务框架的方式承载微服务应用。但在一个虚机/服务器上 部署多个微服务会产生如下问题—— • 资源预分配，短时间内难以扩展 • 缺乏隔离性，服务相互抢占资源 • 增加环境、网络（端口）和资源管理的复杂性，治理成本高 • 监控粒度难以满足微服务应用运维的需要，线上问题难以排查定位，往往需要研发介入 我们需要一种 Spring-Cloud-.... Netfilex OSS • eureka • hystrix • turbine • archaius • atlas • Fegin • Ribbon • Zuul 需要多长时间，才 能使得整个团队掌 握和熟练掌握？ 担心的是：业务团 队在技术上不是长 项 依赖于某一种微服 务框架，可能其服 务治理能力不全、 只能绑定在一种语 言进行研发、升级 怎么办？ 1 2 • 第二个困难已经被Mesh技术架构解决了 iceMesh的功能几乎重叠了! GW API GW API 过去两者的关系很清晰，而且由于当时Service Mesh和API Gateway是不同的产品，两者的重合点只是在功能上。而随着时间的推移，当 Service Mesh 产品和 API Gateway 产品开始出现相互渗透时，两者的关系就开始变得暧昧。基于gloo的思路，其实可以得到更一致的整合，但是目前gloo理念还在l 路

push 推送镜像到仓库 修改 Kubernetes ⼯作负载的镜像版本 等待镜像拉取结束 等待 Pod 重建 查看修改后的代码效果 这直接拖慢了开发的循环反馈过程，每次修改，动辄需要数分钟甚⾄⼗分钟的等待时间。 Nocalhost - 重新定义云原⽣开发环境 Nocalhost 是⼀个云原⽣开发环境，希望让开发云原⽣应⽤像开发单体应⽤原始⼜简单。 Nocalhost 重新梳理了开发过程所涉及到的⻆⾊和资源： 验。 为了快速理解 Nocalhost 重新定义的云原⽣开发环境，让我们⾸先站在不同的⻆⾊来看 Nocalhost 能给他们 带来什么。 开发⼈员： 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

• 不同方式加载 CGO 程序，则 GoLang runtime 运行时机可能不一样 • CGO 交互内存生命周期管理 Envoy 相关 • 默认配置不不支持 HTTP1.0 • Envoy 时间模块使用的是 UTC • upstream 支持 HTTP2 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 work 处理请求均衡性问题 metrics MOSN(GoLang) • Admin API • Debug log • GoLang runtime 指标 Envoy 和 MOSN 交互层 • MOSN（GoLang） 侧执行时间统计 • 交互异常数统计 • GoLang 程序异常场景下的容灾处理 MoE 方案介绍 — 方案总结 研发 效能 双模 支持 生态 丰富 • 将 MOSN 作为 Envoy 动态 so，提

EDA架构提供核心的解耦、异步和削峰的能力，在云原生体系 架构中消息服务还发挥着数据通道、事件驱动、集成与被集成等重要作用。云原生倡导面向性能设计，基于消息队 列的异步调用能够显著降低前端业务的响应时间，提高吞吐量；基于消息队列还能实现削峰填谷，把慢服务分离到 后置链路，提升整个业务链路的性能。 高SLA 云原生应用将对消息这种云原生BaaS服务有更高的SLA要求，应用将假设其依赖的云原生服务具 Pod的形式提供算力，后续执行作业时涉及到的资源调度，依然由Yarn负 责。 • 在镜像和发布周期方面，容器镜像技术精简了应用的运行环境，镜像只需提供应用必须的依赖环境，使其存储空 间得到了极大的减少，上传和下载镜像的时间变的更短，快速启动和销毁变的很容易，总体极大的缩短了应用的 发布周期。 • 在资源利用率方面，借助云原生架构的技术能力，多方位提升系统的资源利用率，如细粒度调度（将CPU和内存 这两个核心资源划分的

Nodes node 1 node 2 node 3 Scheduler user Job-3 Job-4 Job-5 SLA 避免大作业饿死 解决方案：通过SLA配置作业的最长等待时间，降低大作业饿死的可能性 apiVersion: batch.volcano.sh/v1alpha1 kind: Job metadata: name: test-job annotations: