高级能力-自动化-AIoT以及赋能业务-边缘计算(Edge Cloud )-1 远端控制 云端分析系统 设备端 自动化解决用户使用体验问题，计算量属于窄带范畴， 所以计算算力重点在于云端，云端计算体系架构成熟， 成本较低，在业务上本地的设备根据模式信号反馈一些 动作，比如下雨关窗帘，是自动化范畴，上传云端的数 据都是属性数据，比如谁什么时候干了什么，后续云端 根据个人喜好数据为用户提供比如按照个人喜好调节温 以将算力卸载在距离业务现场、设备最近的地方，就 是边缘计算的场景，它的价值空间远超AIoT，可以更 大范围为客户赋能，IoT和边缘计算一定走向融合。 定位为基于物模型的计算 定位为基于业务的计算 高级能力-自动化-AIoT以及赋能业务-边缘计算(Edge Cloud )-2 • 为了更好的为客户业 务场景赋能，比如路 口的交通事故识别和 预警等等需要低时延 高算力的场景，需要 实现云边一体纳管， 简化运维，降低成本， 理计算位于BOX端，并 且能够适应各类算法 和硬件的要求，形成 一个通用计算平台， 更普遍的为客户场景 赋能。 • 一切围绕如何将算力 输送到业务场景为中 心思想，构建技术体 系。 高级能力-业务双引擎循环驱动-业务数据化、数据业务化 互联网业务、万物互联业务等等造就了海量数据，而海量数据应该也必须能够提炼出价值为业务反向赋能，形成正向业务价值循环 云原生平台(PaaS+Caas+IaaS) 业务系统连

说说应用基本依赖的四大件：数据库、存储、中间件和大数据 下单服务 交易支付 支付网关 锁定库存 库存数据库 前台类目 商品查询 BFF 商品数据库 文件存储 logging MQ 交易数据库 大数据 营销分析 业务赋能 典型微服务应用 云原生应用 下单服务 交易支付 支付网关 锁定库存 库存数据库 前台类目 商品查询 BFF 商品数据库 文件存储 logging MQ 交易数据库 大数据 营销分析 云原生PaaS平台 先从一个广告词来看看云原生数据库和一般数据库的差别 项目 传统数据库 Oracle 云原生 数据一体机 存储架构 存算一体: 调整困难、只能满 足一定的吞吐量要 求 存算分离: 自动调整、拓展能 力强，满足更大吞 吐量 存储自动扩缩容 手工填加机器， 手工同步 完全自动化 高性能 存在性能瓶颈 类似日志方式的顺 序写，性能高 易用程度 封闭体系，集成各 类优秀能力较差 集成能力强，多模 态接口，兼容各类 活的拓展 能力和故障恢复能力。这样在计算层也实现了Serverless 模式。 • 通过RDMA，绕过CPU，直接和远端内存通信，在计算与 存储分离、计算与内存分离架构上，提升网络利用率和 性能，也能得到传统数据库网络和性能上一样的体验。 • 底层Data Chunk，采用去中心存储，单体失败不影响数 据的完整性，并且自动自愈(Serverless)。 • 通过跨域数据同步能力，实现多地域数据多活。

5G、人工智能、大数据等各个技术领域得到广泛应用。云原 生技术的广泛应用，带来了一系列云原生安全问题，因此，要保障云原生的安全， 云原生安全威胁分析与能力建设白皮书 10 使云原生技术更好的赋能企业数字化发展，需要明确云原生和云原生安全。 1.1.1 云原生 2015 年，Pivotal 的高级产品经理 Matt Stine 发表新书《迁移到云原生 应用架构》，探讨了云原生应用架构的 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 云企业评估自身云原生平 台和应用的 API 安全防护能力水平，定位问题、指导能力建设，适用于规范 云服务商、安全企业提供的产品及服务的能力水平。 7 云原生应用保 护平台 （CNAPP）能 力要求 由中国信息通信研究院牵头编写，为了云原生应用保护平台（CNAPP）的 框架并对每个功能模块提出了能力要求，内容包含制品管理、基础设施配置 管理、运行时保护、双向反馈机制与环境适配能力，覆盖云原生应用的开发

微服务部署后就像个黑盒子，如何发现问题并在 远端运维是主要的课题，那么就需要从宏观告知 研发人员，并且提供日志、跟踪、问题根因分析 等工具进一步从微观帮助研发人员定位和解决问 题，这是这里在业务上的价值-稳定性赋能。 标准化能力-微服务PAAS-从监控到可观测-研发人员的第五感-2 可观察性是云原生特别关注的运维支撑能力，因为它的主动性，正符合云原生对碎片变化的稳定性保障的思想 数据的全面采集 数据的关联分析 线图来表示整体分布式应用的各维度情况，使得开 发人员可以清晰的观测到整体分布式应用的详细运 行情况，为高精度运维提供可视化支撑 人工发展阶段：符合人分析问题的习惯 宏观->微观 精细化发展阶段：依靠数据赋能，加强可视化能力，进一步简化运维 监控告警 分布式跟踪链 日志查询 根因分析 响应动作 自动化 高端观察性 各维度统计分析 观察性 Prometheus Skywalking EFK 交付的方式都是一致的。 DevOps是一种文化，是一种组织赋能，在无所不在，OAM除了在交付过程中提供了基于应用的 交付方案，同时将CICD与底层实现解耦，可以插接无限制的工具组件，使得可以对应不同交付 场景所要求的不同工具链。比如叠加serverless能力加快镜像构建速度、叠加安全左移能力等等。 OAM使得整体PAAS在通用化的情况下，向多种客户环境交付赋能。 OAM应用实例 从基础设施，到容器运行环

v o t a l 、 C N C F 同 时 提 出 云 原 生 是 一 种 充 分 利 用 云 计 算 优 势 构 建 和 运 行 应 用 的 方 式 。 D o c k e r 被 认 为 是 能 够 适 应 于 云 原 生 理 念 的 技 术 ， 而 微 服 务 被 认 为 是 适 合 D o c k e r 这 种 环 境 ， 它 们 一 起 直 接 进 入 云 原 生 领 域 。 M e 聚焦于CapEx到OpEx的转变，但是应用依然需要自己解决稳定性问题 企业开始摸索大规模上云的可能性，而同时微服务架构开始出现。 2 0 0 0 年 F r e e B S D 提 出 容 器 ， 而 资 源 隔 离 能 力 早 在 1 9 7 5 年 就 已 经 存 在 2003年Docker兴起，但云原生架构依然 没有出现，Docker公司还差点死了 1 9 9 6 年 戴 尔 提 出 云 计 算 理 念 2006年亚马逊率先推出 云边一体 生态与竞争格局分析 云原生赋能平台建设维度划分 微服务应用架构治理平台、 DevOps平台、 数据建模与大数据分析平台 用好云原生 容器云平台、边缘计算平台 建好云原生 容器安全、统一多云纳管、融合告 警、APM、云监控、中间件纳管.... 管好云 数 采 数 算 数 用 云原生赋能平台 标准化能力-分布式操作系统核心-容器服务 向上提供抽象化自愈IT运营视角

托管运维 交 付 难 度 越 ⾼ 商 业 价 值 越 ⼤ 2B软件交付的愿景 01. 2B 软件交付的困局 像安装⼿机APP⼀样； 在任意环境之上； 实现快速、灵活地交付； 和智能的运维能⼒。 云原⽣与云原⽣应⽤ 第⼆部分 ⽬前云原⽣技术很⼴泛，All IN 云原⽣； 它是⼀个指导思想、实践思路和⾏为⽅式； 我们仅从2B软件交付领域来谈云原⽣技术； 云原⽣技术 云原⽣技术概要 （2）计算与数据分离 （3）满⾜12 因素 （4）可伸缩性 （5）可配置性 （6）基础可观测性 L2: 具备远程交付能⼒ （1）完全的模版化定义 （2）模版⾃动实例化 （3）数据⾃动初始化 （4）业务⾼容错性 （5）业务⾼可⽤性 L3: 具备持续升级能⼒ （1）⾼容错化数据升级 （2）⾼容错化版本升级 （3）版本可回滚 （4）业务⾼观测性 ⾯向交付的应⽤模型 第三部分 Ingress ServiceMonitor Logger Workload Type/ Controller Type 能⼒模型 平台开发者/运维 应⽤模型 业务员开发者 容器模型 K8S模型 业务组件 业务组件 业务组件 流量治理 服务治理 运维能⼒ 应⽤ 应⽤模型定义⽤例 03. ⾯向交付的应⽤模型 应⽤模型 PaaS平台 Kubernetes模型 K8S控制器

能力， 多进程管理复杂 MOSN(GoLang) Extension 可复用 MOSN 现有的 filter 能 力，改造成本低；研发效率高， 灵活性高；GoLang 支持的库比 较多（Consul、Redis、Kafka etc），生态较好 引入 GoLang 扩展后,有一定性 能损耗,业务场景可接受，另外 有优化空间 MoE 背景介绍 — 方案分析 方案名称 稳定性 性能 成本 生态 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 解决方案无论在当前阶段还是未来都具备一定优势 L4 扩展支持 在 MOE 支持 L4 扩展后，可方便使得 Envoy 集成 Layotto 或 Dapr 能力，从而同时具备 service mesh 与 application runtime 能 力。 定位：云原生网络代理平台 理念：通用能力回馈社区，同社区共建标准 来吧，提个 PR 就是 gopher Q ? A : E MOSN 官网 http://mosn.io

微服务应⽤开发，都会将每⼀个组 件打包成 Docker 镜像，并以⼯作负载的形式对其进⾏部署。利⽤ DevOps 流⽔线中的持续集成和持续部署， 配合 Kubernetes 探针、HPA、应⽤⾃愈的能⼒，彻底解放了微服务应⽤的部署和运维环节。 但我们忽略了⼀个关键节点：开发阶段 微服务应⽤使⽤ Kubernetes ⼯作负载封装后，解决了开发过程应⽤的快速启动问题，开发⼈员只需要在本地 安装单节点的 7 快速体验 想要快速体验 Nocalhost ，有以下⼏点前置条件： 准备⼀个 Kubernetes 集群（1.16+），⽀持 TKE、Mnikube、Kind 等 已配置好 kubectl 且能访问 Kubernetes 集群 集群开启了 RBAC 安装 Visual Studio Code（1.52+） 和 Nocalhost 插件 安装 nhctl cli ⼯具（https://nocalhost Nocalhost - 重新定义云原⽣开发环境.md 2021/1/20 7 / 7 落地案例 ⽬前，CODING 部分应⽤（100+微服务）正在使⽤ Nocalhost 进⾏开发，实践验证 Nocalhost 能极⼤提⾼开 发的循环反馈效率。 开源与社区共建 Nocalhost ⽬前是 100% 开源的，代码托管在 Github：https://github.com/nocalhost/nocalhost.git，并遵循

效果1：服务访问关系全自动展现 DeepFlow：零侵入、零重启，全景访问关系+全息知识 图谱，无论业务如何迭代，自动呈现实际应用架构。 开发语言、开发框架百花齐放，现有APM高度依赖代 码插桩的监控方式能满足业务高速迭代的需求吗？ simplify the growing complexity © 2021, YUNSHAN Networks Technology Co., Ltd. All rights 全栈链路追踪能力 快速故障定位，缩短MTTR 效果2：服务间调用全栈链路追踪 1 2 3 5 6 7 服务间通过sidecar、 iptables、linux bridge、 NFV网关等相连， 传统APM能追踪得上吗？ simplify the growing complexity © 2021, YUNSHAN Networks Technology Co., Ltd. All rights reserved ������� ������� ������� � �� ����� ����� ����� � �� ����� ������ ���� � 应用故障？ 网络故障？ 系统故障？ 当网络建连失败时，现有的APM能监控到异常吗？当容器Service导致高时延时，现有APM能知晓原因吗？ © 2021, YUNSHAN Networks Technology Co., Ltd. All rights reserved

以上两点都是 BULL SHIT! 最重要的是： 我们认为，我们应该把我们产品的原理、使⽤经验技巧、遇到问题排查思路全部
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 真正掌控RAINBOND这款产品。 1. RAINBOND安装与运维原理理解读 1.1 安装原理理 Rainbond安装与运维原理理解读⽂文档 https://www.rainbond 不不同⻆角⾊色节点上运⾏行行什什么服务，有什什么要留留意的地⽅方，脚本怎么运⾏行行的，都做
 了了什什么，安装流程是什什么样的等等安装原理理 以及 安装完成后，服务是怎么运⾏行行起来的，以什什么样的⽅方式，配置怎么修改能⽣生效
 健康检测的机制是什什么样的，失败了了会怎么样等等运维问题 RAINBOND 线上培训（第九期） 2019/8/8 1. RAINBOND安装与运维原理理解读 1.1 安装原理理