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 员 个 人 经 验 来 先 验 的 进 行 实 施 ， 而 很 多 入 侵 风 险 是 不 可 预 知 的 ！ 标准化能力-承载无忧-E2E云原生纵深安全保障-3-与传统安全方案的差 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 被入侵 修改时的阻断行为，另外可以将可信启动链的 Hash值上传云端管理，可以做到中心管控验证的 目的。 加密技术 数据的安全生命周期返程三种不同状态：存储中、传输中、使用中，但 是对第三种场景，一直以来缺少保护手段。通过加密技术建立的可信运 行环境TEE（比如IntelSGX，蚂蚁的KubeTEE等）可以保护运行中的数据和 代码，完成了安全闭环。 依赖于硬件和更高阶密码学，可以彻底阻断物理 设备以及软件的攻击，是高级的安全保障技术。 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

会造成镜像仓库和用户双方的安全风险。 2.2.4 敏感信息泄露攻击 当开发人员使用默认的或在容器镜像中保留硬编码的敏感数据，比如密码、 API 密钥、加密密钥、SSH 密钥、令牌等，或者在 Dockerfile 文件中存储了固 定密码等敏感信息并对外进行发布，都可能导致数据泄露的风险。攻击者会使用 扫描工具，比如 SecretScanner 等，探测镜像中存在的敏感信息，发现容器镜 像和文件系统中的敏感数据。 3.3 拒绝服务攻击 由于容器与宿主机共享 CPU、内存、磁盘空间等硬件资源，且 Docker 本 身对容器使用的资源并没有默认限制，如果单个容器耗尽宿主机的计算资源或存 储资源（例如进程数量、存储空间等），就可能导致宿主机或其他容器的拒绝服 务。 计算型 DoS 攻击：Fork Bomb 是一类典型的针对计算资源的拒绝服务攻击 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。 。 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 CGroups 并没有针对 AUFS 文件系统进行单个容器的存 储资源限制，因此采用 AUFS 作为存储驱动具有一定的安全风险。如果宿主机 上的某个容器向 AUFS 文件系统中不断地进行写文件操作，则可能会导致宿主 云原生安全威胁分析与能力建设白皮书 26 机存储设备空间

多的依赖，常见的依赖有RDS，LB，MNS（SNS，SQS）等这类非容器资源。OAM在使用一体的“编排”语言即可将容器资源和非容器资源定义在一起。 比如要使用AWS的块存储 后续如果某个应用需要存储，可以直接引用。 而不需要关心底层到底是如何管理存储的。 OAM让应用本身从研发 的视角来声明“我是谁”、 “我要使用什么样的云 服务”，至于背后的实 现交个各个开源项目和 厂商去实现，譬如： kubevela。 在差异化的环境下运 行，而让业务研发人 员更加关注业务，而 不是基础设施本身。 • OAM本身就是基础设 施即代码的典范设计， 在中间层隔离了用户 使用和底层执行体， 进一步加强了统一性。 标准化能力-微服务PAAS-OAM交付流程模式-抽象流程 • 基于CICD和服务市场，通过OAM 集群镜像式打包的方式向团队、 组织或者公司进行整体化交付， 并通过Docker+SDN+云原生存储 +K8S+OAM彻底隔离了不同环境 标准化能力-微服务PAAS-OAM交付流程模式-场景流程 • SaaS化是一种新型的软件销售模 式，用户需要任何安装，就可以 付费使用。 • SaaS贴近业务化场景，所以具备 行业化特征，那么通过基于OAM 的整体化交付，很好的适应了行 业客户环境的差异，做到了自动 化交付 标准化能力-微服务PAAS-OAM交付流程模式-场景流程 • 大型企业一般会有软件外 部部门或者外包合作厂家， 算是一种合作研发方式。 • 大型企业具备很多分支机

Kubernetes 越来越流行，几乎所有云厂商都提供 了托管服务，这就意味着，服务端组件的可用性保障交 给云厂商来做了，客户主要关注工作负载节点的监控即 可。如果公司上云了，建议采用这种托管方式，不要自 行搭建 Kubernetes，毕竟，复杂度真的很高，特别是 后面还要涉及到升级维护的问题。既然负载节点更重要， 我们讲解监控就从工作负载节点开始。 Kubernetes 所在宿主 的监控 Kubernetes所在宿主的监控 _total：通过kubelet执行的各类操作的数量， counter类型 • kubelet_runtime_operations_errors_total：这个指标很关键，通过kubelet执 行的操作失败的次数，counter类型 • kubelet_pod_start_duration_seconds*：histogram类型，描述pod从pending 状态进入running状态花费的时间 业务 容器 agent 监控服 务端 mtail Pod-002 业务 容器 agent mtail • 指标数据是性价比最高的数据 类型，传输存储成本相对较低 • 日志的处理和存储成本最高， 能用指标解决的尽量就用指标 解决，不要用日志 • 如果是从第三方采购的产品， 我们也尽量要求供应商统一暴 露 prometheus 接口，也别去 处理日志 业务应用依赖的中间件

是未来下一代云，目前云厂商还在摸索阶段 • 有望成为云计算终极形式，云原生ServiceMesh以及 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 这些问题，预计到2022年，每10个字节的数据中，将有 7个字节的数据是没有数据中心的。 综合IDC、麦肯锡报告、华为报告，在2019年，全球中 心化云计算市场规模为2602亿美元，云存储市场为 491.3亿美元；而与之对应的去中心化云存储市场约30 亿美元，去中心化云计算市场约100亿美元。未来，10 年到20年，去中心化云计算、云储存市场有望实现10年 100倍的增长，达到 的规模。 高级能力-精益化运维-云原生AIOps 内部的DevOps流程，实现了应用的“一键安装、多 处运行”的应用编排目标 AIOps精细化运维 依托于K8S和ServiceMesh等度量数据精确性的提升，并给予AI算法从不同维度计算应用架构运 行态势，实现基于响应的自动化运维方案，大大降低了用户使用门槛，更安全更可靠的交付 最终软件产品。 目前的重点在于底座进一步实现应用与底层基础设施解耦，全面提升研发、运维效率，降低应用落地的整体成本

P i v o t a l 提 出 云 原 生 概 念 P i 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 另一个方向是，将底层计 算、存储和网络进行超融 合，提供极其简单的底层 运维能力，进一步简化云 原生+资源层整体运维和 提升资源利用质量。 标准化能力-按需调度-Serverless 业务价值 架构 • 彻底消除传统服务端基础设施依赖，降低研发复杂性和运维难度 • 按实际调用量进行自动的容量扩缩 • 专注业务逻辑开发，无须关心基础设施 • 只需要将视频存入存储，接入极其简单，达到极致业务体验


 
 这篇⽂文档详细说明了了Rainbond是如何安装起来的，各个节点都起到什什么作⽤用，
 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 RAINBOND安装与运维原理理解读 问题的答案： RAINBOND 线上培训（第九期） 2019/8/8 5. 组件配置如何⽣生效： 修改 /opt/rainbond/conf/*.yml ⽂文件后，执⾏行行 node service update 6. 快速获悉组件⽣生效参数: ps -ef | grep 服务组件名称 2. RAINBOND安装与运维经验分享 RAINBOND 线上培训（第九期） Rainbond安装问题排查⽂文档 https://www.rainbond.com/docs/troubleshoot/install-problem/
 
 该阶段⽤用户正在安装⼀一个Rainbond集群，你可能正在执⾏行行如下的命令时报错了了： ./grctl init ··· 或者 grctl node add ··· 或者 grctl node install ··· ⼀一定要来看这篇⽂文档

持久化 - 跨地域复制 • 解除存储计算耦合 • 运维痛点：替换机器、服务扩容、数据 rebalance • 减少⽂件系统依赖 • 性能难保障： 持久化（fsync）、⼀致性（ack: all）、多Topic • 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 的⽣态和社区 • 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 Pulsar： 云原⽣的架构 —— 分层 + 分⽚ • 存储和计算分离 • 节点对等 • 独⽴扩展 • 灵活扩容 • 快速容错 streamnative.io Broker 容错 ⽆感知容错 ⽆感知容错 零数据catchup streamnative.io Bookie容错 应⽤⽆感知 并发可控 数据恢复 streamnative.io 瞬时存储扩容 应⽤⽆感知 数据均匀分布 ⽆re-balance Pulsar： 云原⽣的架构优势 https://jack-vanlightly.com/sketches/2018/10/2/kafka-vs-pulsar-rebalancing-sketch

统一数据平台的落地思路及案例 构建统一的云原生应用可观测性数据平台 看云网更清晰 Simplify the growing complexity. MultistageCodec：采集 ➔ 存储 ➔ 查询 DeepFlow Agent DeepFlow Ingester ClickHouse tagint DeepFlow Controller tagint tagint tagint tagint tagint tagint tagint …… tagint tagint 云API、K8s apiserver GUI Data …… ① 采集 ① 采集 ② 存储 ② 存储 ③ 查询 ③ 查询 看云网更清晰 Simplify the growing complexity. Stage-1：采集时的编码 • Controller同步云API、K8s apiserver complexity. Stage-2：存储时的编码 • Controller同步云API、K8s apiserver • 将所有标签编码为Int • Controller向Ingester下发编码后的Int标签 • 仅向Ingester下发需要持久化存储的标签 • 便于检索 • 如何选择需要随观测数据存储的标签 • 存储系统标签的：资源的标签、K8s的标签 • 不存储自定义标签：K8s label

t 展 示 漏 洞 结 果 编 译 解 释 运 行 1 织 入 检 测 逻 辑 2 处 理 H T T P 请 求 ， 获 取 数 据 流 并 收 集 相 关 信 息 3 检 测 漏 洞 I A S T 控 制 台 4 收 集 请 求 （ 主 动 插 桩 补 充 测 试 ） 5 发 送 P a y l a o d , 执 行 检 测 6 展 示 漏 洞 低误报率 高检出率 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 地融入到工作流中，提升工作 效率 降低业务人员感知 对不同软件检测出来的结果进 行关联分析，从而使结果更准 确。例如 AVC(应用安全漏洞 相关性)，主要是把SAST和 IAST来源的漏洞信息，聚合进 行分析，进一步确认漏洞的真 实性，提供给用户最佳的修复 优先级建议。 加强安全能力融合 引入新技术 引入SBOM提升软件供应链的