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 Hadoop Spark Cortex ....... 传统交付方式的不足之处 手册文档 配置参数 由于上层所依赖的底层环境在不同交 付环境中是不同的，而传统交付方式 缺乏脚本能“理解”的方式来表达这些 差异，此外由于事后更新OS、三方库 或者系统，这些变更又缺乏校验关系， 升级时很难给予企业信心，这种交付 方式很难被自动化。 标准化能力-微服务PAAS-OAM-万花筒PAAS-1-引子 客户环境交付 制品 • 云应用交付最难的还不是RT的 碎片化，最难的是环境依赖的 碎片化，比如，硬件环境、网 络环境、运维规范等的碎片化。 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 构建镜像 多区域分发 配置 ApplicationConfiguration Component 微服务 数据库 MQ Cache Trait 灰度 监控告警 弹性扩缩容

Chaos Mesh 在网易伏羲私有云自动化故障注入实践 Speaker Name：张慧 网易伏羲 Speaker Title：网易伏羲私有云质量保障负责人、Chaos Mesh 布道师、云原生社区 Stability SIG 发起人 Email：zhangui05@corp.netease.com 云 原 生 学 院 目录  网易伏羲私有云简介  为什么混沌测试  什么是混沌测试

和研发工具支撑。助力企业产品快速创新迭代，进行 数智化化转型、实现业务价值。 • 端到端自动化交付流水线 • 开发过程自主可控 • 一键发布上磐基，实现“乘舟上云，稳如磐基” • 沉淀IT软件资产，核心代码掌控 • 提升开发交付效率 一键 上磐基 构建 打包 容器 化镜 像 自动化 部署 研发安 全扫描 需求 设计 敏捷 开发交付协同 云原生DevSecOps 安全工具链 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 并增强产品安全质量。安全团队针对企业内部的业务流程和场景展开威胁建模与风险识别，同时依据实际生产漏洞的运营情况完 善威胁建模知识库，持续优化和维护内部安全需求知识库以适应不断变化的安全挑战。 ①需求分析阶段，分析业务需求，选择相应的安全需求 分类，并添加至安全需求清单列表 高检出率 集成灵活 只能检测已知 漏洞 优点 可见 100%资产覆盖 可治 90%效率提升 可防 100%流程覆盖 ü 建立资产台账 ü 分类分级标记 ü 关联责任人 ü 关联内外网业务 ü 漏洞及投毒检测 ü 自主可控率分析 ü 许可证合规分析 ü 自动化修复技术 ü 安全可信私有源 ü 供应链准入审查 ü 供应链准出机制 ü 过程持续验证 !"#$%&'(

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 根据个人喜好数据为用户提供比如按照个人喜好调节温 度、或者提送广告内容等 自动化特征 智能家居 智能办公室 智能信号灯... 远端控制 云端分析系统 设备端 (现场)边缘计算BOX 业务场景复杂，对算力、通信要求很高，计算放置于 云端时效性差，另外无法现场就对业务进行处理，比 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 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， 客户专注于业务领域。 • 无论是AIoT还是边缘 计算，核心要素是计

应用架构》，探讨了云原生应用架构的 5 个主要特征：符合 12 因素应用、面 向微服务架构、自服务敏捷架构、基于 API 的协作和抗脆弱性。同一年，Google 作为发起方成立 CNCF，指出云原生应该包括容器化封装、自动化管理、面向 微服务。到了 2018 年，CNCF 又更新了云原生的定义，把服务网格和声明式 API 给加了进来。后来，随着云计算的不断发展，云原生的簇拥者越来越多，这 一体系在反复的修正与探索中逐渐成熟。VMware 原生技术架构的典型特征包括：极致的弹性能力，不同于虚拟机分钟级的弹性响 应，以容器技术为基础的云原生技术架构可实现秒级甚至毫秒级的弹性响应；服 务自治故障自愈能力，基于云原生技术栈构建的平台具有高度自动化的分发调度 调谐机制，可实现应用故障的自动摘除与重构，具有极强的自愈能力及随意处置 性；大规模可复制能力，可实现跨区域、跨平台甚至跨服务的规模化复制部署。 由此可见，云原生作为一种新兴的安全理念，是一种构建和运行应用程序的 DevOps、持续交付、微服务和容器技术为代表，符合云 原生架构的应用程序应该：采用开源堆栈（k8s+Docker）进行容器化，基于微 服务架构提高灵活性和可维护性，借助敏捷方法、DevOps 支持持续迭代和运维 自动化，利用云平台设施实现弹性伸缩、动态调度、优化资源利用率。 云原生安全威胁分析与能力建设白皮书 12 1.1.2 云原生安全 云原生安全作为云原生的伴生技术，旨在解决云原生技术面临的安全问题，

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。 由于云原生DevOps环境追求效率以及运行态的动态治理能力，导致传统安全实施方法、角色、流程、技术 都发生了很多变化，适应这些变化是落地云原生安全的关键！ 标准化能力-承载无忧-E2E云原生纵深安全保障-2-商业价值 腾讯安全战略研究部联合腾讯安全联合实验室近日共同发布《产业互联 的成本大于能够避免的资产损失价值时，变 得毫无意义！ 而传统安全开发周期管理由于角色分离、流 程思路老旧、不关注运维安全等问题严重拖 慢了DevOps的效率！ 所以急需一种新型的基于云原生理念的安全 角色、流程以及技术的方案！ 传 统 安 全 工 作 传 统 由 独 立 安 全 工 程 师 负 责 ， 与 开 发 人 员 沟 通 安 全 问 题 ， 产 生 大 量 沟 通 成 本 传 统 安 全 检 查 编 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 节的桥梁，安全管理人员或者部分由

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 VM/服务 器 VM/服务 器 目 标  支持微服务级别的细粒度资源隔离  支持快速扩缩容  支持热升级，服务更新不影响业务可用性  支持服务的快速地部署、扩展、故障转移  支持更细致、自动化的运维，快速恢复  …… 过去 现在 未来 云原生的业务承载平台？ 什么是云原生->为云而生 • 落地的核心问题：业务微服务的划分和设计(DDD,咨询方案等）、部署困难、维持运行困难、云资源 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 云原生应用相比传统应用的优势(例子) 来实现计算资源向应用的无缝融合，以极简稳定的、 自动化的方式向上提供业务价值，并直面交付成本问题 企业管理层 业务架构师或者PM 产品|数据|应用|技术架构师 架构咨询团队 企业自己决定

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 5 案例:1000+业务10000+台 主机如何快速实现日志接入？ 业务规模 1000+业务、 10000+业务主机、每天百T日志增量 日志需求 收集业务日志文件用于故障分析与告警监控 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？ 6 系统架构 云Kafka Kibana查日 志 集中管理配置 • 规模化自动化部署Agent • 按业务逻辑划分机器组 • 集中配置，关联机器组 • Agent离线实时感知 • 配置一致性离线分析 • 多beats同时管控 11 当前收益 快 稳 准 • 快速接入(5min) • 配置UI化标准化 • 配置变更实时感知 • 部署全自动化 • 多Beats支持 • Beats运行时cpu/mem可控

实践要点——拥抱自动化 ——《The Minimum Elements for an SBOM》，NTIA 实践要点——使用标准化格式 美国国家电信和信息管理局（NTIA）发布的《构建软件 组件透明度：建立通用软件物料清单（SBOM）》第二版 中提出：SBOM 是一个包含软件组件列表和层次依赖信 息且机器可读的规范性清单。 实践要点——固化到流程和体系 围绕SBOM建立管理流程 轻量方案 轻量方案 落地方案 开发测试：将SCA工具对接到 DevOps流程里，对编译构建环节卡 点，保障软件构建时所依赖组件的安 全性，确保不引入存在漏洞的组件； 使用基于插桩技术的IAST工具，在功 能测试的同时，检测是否存在高危漏 洞风险，并展示漏洞触发数据流，便 于修复指导。 源头 检测 积极防御：针对今后随时可能爆发的 未知0DAY漏洞，推荐使用RASP应用 自防御能力，针对该类漏洞的攻击利 Java AS 字 节 码 注 入 + 检 测 算 法 语言覆盖Java、PHP、Python、NodeJS、GO、.Net等 安全防御设备联动 分布式高可用架构 基于SBOM构建云原生应用风险治理流程 SCA+IAST+RASP+漏洞情报 快速获取SBOM——OpenSCA

服务元信息 运行态Ops 开发态Dev 安全态Sec 发布态 高可用 测试态Test • 服务契约管理 • 服务调试 • 服务Mock • 端云互联 • 开发环境隔离 • 服务压测 • 自动化回归 • 流量录制 • 流量回放 • 无损上下线 • 服务预热 • 金丝雀发布 • A/B Test • 全链路灰度 • 服务鉴权 • 漏洞防护 • 配置鉴权 • 离群实例摘除