如计算路口交通事故预警，给予司机及时提示等，所 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 的技术，如 RPA、BPM、 微流逻辑等串联在一起， 实现端到端的智能自动 化。是种生态型平台。 高级能力-混合云（资源角度） 控制力 服务、位置、规则可控 高安全 安全自主可控 高性能 硬件加速、配置优化 固定工作负载 私有云 混合云 SLB 工作负载可迁移 敏捷 标准化、自动化、快速响 应 低成本 按需伸缩、按需使用付费 弹性 可弹性无限拓展 弹性工作负载 公有云 ETCD ETCD 但是通过监控、日志分析、跟踪链等发 现问题根因所在周期长，依靠人的经验 （并且人的经验无法数据化沉淀），而 得到问题根因后，只能通过人工去修复 或者管理 • 而大数据或者基于监督的AI技术的成熟、 运维领域模型趋于完整、云原生底座也 更成熟的基础上，利用大数据分析根因 （关联性分析）和利用AI进行基于根因分 析的自动化处理成为可能。 • 在精细化的基础上，完整较为成熟的自 动化能力，节约了人力成本同时提高了

敏感信息泄露攻击................................................................................22 2.2.5 针对镜像不安全配置的攻击................................................................ 22 2.3 路径 2：容器攻击.............. 着越来越重要的作用。云计算的普遍应用和相关技术发展，使其已经经历了云计 算 1.0 虚机时代、云计算 2.0 原生时代，目前正在朝着云计算 3.0 智能时代迈进。 因此，在当前云计算 2.0 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。 年发布的中国联通云原生安全实践白皮书中[2]，对比 分析了不同的组织和企业对云原生安全理念的理解，其中包括 CNCF 认为云原 生安全是一种将安全构建到云原生应用程序中的方法[3]、k8s 提出的云原生 4C 安全模型[4]、腾讯所理解的云原生安全指云平台安全原生化和云安全产品原生化 [5]，并给出我们对于云原生安全的理解，即云原生安全是云原生理念的延伸，旨 在解决云原生技术面临的安全问题。 CSA 发布的

云原⽣技术在2B软件交付的实践 曾庆国 北京好⾬科技有限公司 技术负责⼈ ⽬ 录 2B软件交付的困局 01 云原⽣与云原⽣应⽤ 02 ⾯向交付的应⽤模型 03 2B交付版本的DevOps 04 2B软件交付的困局 第⼀部分 SaaS 服务模式⾼速发展，但⽬前⼤多数2B领域的软件 交付，依然以传统交付模式为主。 产业互联⽹升级使得2B软件服务市场需求旺盛 什么是2B软件交付 云原⽣技术概要 02. 云原⽣与云原⽣应⽤ 云原⽣四要素 微服务 容器化 DevOps 持续交付 云原⽣发展的热点就是解决交付问题 云原⽣主要实践⽅式 模型化驱动 资源模型定义 模型使⽤定义 模型驱动器 模型关联 抽象化 申明式 ⽣命周期 上下游联动 按照云原⽣技术规范设计研发的业务应⽤，覆盖了应⽤ 运维、交付等层⾯的要求。 云原⽣应⽤ 云原⽣应⽤定义 02. 云原⽣与云原⽣应⽤ （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 K8S资源的模型定义 03. ⾯向交付的应⽤模型 Deployment

• 云原生网络平台建设 • 升级 Xprotocol 框架 • 支持 WASM • 区块链网络框架 • 代码热更新 • 高性能网络层扩展 • fastGRPC • 协程收敛 epoll 模型 • CGO 性能优化 • 支持 zipkin，Jaeger 等 • 支持 ZK，Nacos 等 • 支持 Dubbo 3.0 • 支持 thrift， kafka 等 协议 • 支持 Istio 扩展 L4/L7 filter • 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 WASM、Lua，MoE 内存 Zero Copy MOE 方案介绍 — 阻塞操作如何处理 对于纯计算(非阻塞)或请求链路 中的旁路阻塞操作，按照正常流 程执行即可 Envoy 是异步非阻塞事件模型， 那 MOSN(GoLang) filter 中存在阻 塞操作需要如何处理？ 对于阻塞操作，通过 GoLang 的 groutine（协程） 结合 Envoy 的 event loop callback

可观测性的成熟度模型 2. 构建内生的可观测性能力 3. 在混合云、边缘云中的实战 4. Talk is cheap, show me the demo! 目录 simplify the growing complexity © 2021, YUNSHAN Networks Technology Co., Ltd. All rights reserved. 可观测性的成熟度模型 1.0 基础支柱 simplify the growing complexity © 2021, YUNSHAN Networks Technology Co., Ltd. All rights reserved. 可观测性的成熟度模型 1.0 基础支柱 2.0 统一服务 3.0 ? simplify the growing complexity © 2021, YUNSHAN Networks Technology Co., simplify the growing complexity © 2021, YUNSHAN Networks Technology Co., Ltd. All rights reserved. 可观测性的成熟度模型 1.0 基础支柱 2.0 统一服务 3.0 内生原力 simplify the growing complexity © 2021, YUNSHAN Networks Technology Co

差 异 安全问题左移一个研发阶段，修复成本就将 提升十倍，所以将安全自动化检查和问题发 现从运行态左移到研发态，将大大提高效率 和降低成本 默认安全策略，可以天然的规避大部分 安全问题，使得人员配置和沟通工作大 量减少，提高了整体效率! 安全右移是为了恰到好处的安全，一些非严 重安全问题，没有必要堵塞主研发流程，可 以交于线上安全防御系统。提高了整体实施 效率！ 安全编排自动化和响应作为连接各个环 对于数据存储的高性能、高稳定性、高拓展、资源成本 等等都需要同时满足（和传统CAP相悖） • 接入层需要能够根据规则的路由，以及兼容各类协议接 口以及数据模型，并能根据应用的规模来自动拓展。 • 实现HTAP(OLTP+OLAP)，将在线事务|分析混合计算模型 基础上，实现多模数据模型，使得集成成本经一步降低。 • 计算层，与存储彻底剥离开来，实际是微服务化架构， 可以自由伸缩，并自动故障转移，采用读写分离，适应 高 需求表现在： • 云盘挂载、卸载效率提高：可以灵活的将块设备在不同节点进行快速的挂载切换； • 存储设备问题自愈能力增强：提供存储服务的问题自动修复能力，减少人为干预； • 提供更加灵活的卷大小配置能力。 2. 监控能力需求 • 多数存储服务在底层文件系统级别已经提供了监控能力，然后从云原生数据卷角度的监控能力仍需要加强，目前提供的PV监控数据维度较 少、监控力度较低； 具体需求：

扩展 L4/L7 filter • 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 WASM、Lua, MoE 内存 Zero Copy MoE 方案介绍 — 阻塞操作如何处理 对于纯计算(非阻塞)或请求链路中的旁 路阻塞操作，按照正常流程执行即可 Envoy 是异步非阻塞事件模型，那 MOSN(GoLang) filter 中存在阻塞操作 需要如何处理？ 对于阻塞操作，通过 GoLang 的 groutine（协程） 结合 Envoy 的 event loop callback机制： 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 • access_log

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 如何做配置标准化 如何帮助业务快速排障 如何提供方便便捷的性能分析 调优能力 … 4 多Beats/Logstash接入 管控 提供多产品接入管理，多beats标准 化、界面化、自动化的日志接入方案 日志热数据保存七天 历史数据冷备一个月 其他诉求 日志上报不能影响核心业务 数据上报延时可感知 准备ES 安装Filebeat 编写Filebeat配置文件 测试并下发配置 全网重启filebeat 检测数据是否上报 传统Beats接入流程 配置更改 现网配置是否全部一致？ 日志上报是否有延时？ Filebeat是否资源消耗过多？ Filebeat异常退出如 何处理？ 如何做上报性能调优？ Agent-N Agent-1 Agent-N 数据流 配置监听 Agent注册 配置下发 Web-UI Api-server1 HostGroup HostGroup MasterCluster Opsd Monitord Syncd … … 腾讯云产品 … Docker 云内网 ES 7 数据模型 Kafka ES HostGroup Auth DataSource

DEV BUILD TIME OPS RUN TIME 上线即安全（安全左移）+ 自适应安全（持续监控&响应） SEC 安全需求 业务需求进来以后从五个维度对业务需求进行安全分析 威胁分析模型 威胁资源库 安全需求基线 威胁情报库 病例库 安全开发-安全需求分析 安全需求分析通过将安全策略左移至软件开发生命周期的初始阶段，着重在需求设计环节确定关键安全要求，旨在降低风险暴露 并增强 通过将IAST集成到CI/CD流水线，在测试环境的构建过程中自动部署IAST检测逻辑，可以实现与功能测试同步进行的自动化 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 产生 告警处置 人工安全标记 响应处置 内置风险策略 木马病毒上传 恶意命令执行 容器逃逸 其他风险策略 已 知 威 胁 监 控 进程 网络连接 系统调用 文件 配置 安全容器模型 在业务上线后，容器安全工具基于内置检测规则+行为学习+自定义策略，多维度保障容器运行时的安全。 已知威胁方面，通过丰富的内置安全策略，对业务容器行为进行实时监测，及时发现风险。 未知

steven-zou >> Slack: steven zou 目录 - 开场：云原生与制品管理 - 初识Harbor：云原生制品仓库服务 - 使用Harbor搭建私有制品仓库服务 - 资源隔离与多租户管理模型 - 制品的高效分发(复制、缓存与P2P集成) - 制品的安全分发(签名、漏洞扫描与安全策略) - 资源清理与垃圾回收 - 构建高可用(HA)制品仓库服务 - Harbor集成与扩展 - 路线图 - 功能 … 项目N 制品管理 访问控制(RBAC) Tag清理策略 Tag不可变策略 P2P预热策略 缓存策略 机器人账户 Webhooks 项目配置 项目1 项目标签管理 项目扫描器设置 项目级日志 系统设置（鉴权模式等） 内容复制 垃圾回收(GC) 配额管理 扫描管理 用户管理 系统标签管理