数据库中间件：从框架技术到分布式的数据库中间件技术 3.分布式数据库：从数据库中间件技术发展到分布式数据库 4.数据库网格：数据库与微服务、云原生的发展关系 5.数据库解决方案：如何基于 ShardingSphere 生态创建数据库解决方案 1.数据库框架 1.数据库框架 摩尔定律失效 分布式崛起 1.数据库框架 随着数据量的增大，读写并发的增加，系统可用性要求的提升，单机 服务网格 ServiceMesh 数据库网格 DatabaseMesh 云原生 Cloud-Native 5.数据库解决方案 Apache ShardingSphere 5.数据库解决方案 Apache ShardingSphere 是一套开源的分布式数据库中间件解决方案组成的生 态圈，它由 JDBC、Proxy 和 Sidecar（规划中）这 3 款相互独立，却又能够 混合部署配合使用的产品组成。 混合部署配合使用的产品组成。 它们均提供标准化的数据分片、分布式事务和 数据库治理功能，可适用于如 Java 同构、异构语言、云原生等各种多样化的 应用场景。 5.数据库解决方案 Level 3：Sharding-Proxy中间件（3.x+） Level 2：Sharding-JDBC框架（1.x+） Level 1：MySQL数据库提供的能力 Level 4：Sharding-Scaling（4.x+）

交互式服务、常驻服务、离线分析业务统一平台调度； • Job级别的调度管理，包括生命周期、依赖关系等； • 支持业界主流计算框架，如Spark、TensorFlow等； • 多用户公平分配资源，快速响应高优先级作业 解决方案: • K8s + Volcano 统一调度所有工作负载； • Queue动态资源共享，DRF、优先级抢占 用户收益： • 大数据作业从Yarn平滑迁移至K8s； • 云原生DAP平台服 要求调度系统提供公平机制，满足公司内多团队资源共享，保 证各自业务的SLA • 要求系统提供Gang-scheduling解决基本死锁问题 • 要求调度系统统一支持AI、大数据、Batch Job 解决方案： • Volcano 统一支持AI、数据ETL和离线Batch job • Volcano提供的队列调度、公平调度策略，满足用户的多租户 资源共享的诉求 用户收益： • 使用 Volcano，生产环境稳定支持30w task Pending task 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

喜欢开源，乐于分享。 https://github.com/wangfakang MOSN 开源交流群2 目 录 MOSN 云原生演进历程 01 MOSN 网络层扩展思考和选型 02 对应解决方案和实践介绍 03 MOSN 开源进展同步 04 MOSN 云原生演进历程 MOSN 简介 — 演进历程 MOSN 从 Service Mesh 技术调研，到产品孵化，历经重重困难，最终通过双 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 NanoVisor Cilium NginxUnit Dragonboat Badger Go with OpenCV etc CGO 是 Go 官方出品 一次调用开销在 0.08 ~ 1.626 us，另 外 CGO 调用开销呈线 性增长；CGO 中增加 Go 自身计算逻辑时, 其 Go 的计算消耗也 呈线性增长 CGO 开销调研 MOE 解决方案及实践介绍 MOE 方案介绍 — 整体架构 proxy_golang API spec proxy_golang_request • params headers body trailers

件著作权等研发成果，建立了领先和成熟的研发体系。 ü 可信云容器解决 方案认证 ü 2021年云安全守卫者 计划优秀案例 ü DevOps解决方案最高等 级先进级的现场认证 ü 2021年通信行业云计算领域风云团队奖 ü 创新解决方案证书 最高等级认证 优秀案例 专业认证 获奖情况 人 1，00000000000 系统 国家 稳定 发展 健康 财富 安全 创新 安全的重要性

总体而言就是下面这几个方面的事情： • 生命周期（Lifecycle） • 网络（Networking） • 状态（State） • 捆绑（Binding） 每种需求存在的问题和局限性，导致传统解决方案如企业服 务总线（ESB）及其变体（如消息中间件，轻量级的集成框架 等）不再适用。随着微服务的发展，以及容器和 Kubernetes 的普及和广泛使用，云原生开始影响这些需求的实现方式。 未来趋 Service A Service B API API 外部访问哪一个？ 如果仅仅从GW作为唯一路口，由于没有经过Istio GW,那么流 量跟踪是不完整的，在平台上显示的可观察性是缺少数据的。 解决方案 GW Istio GW GW不访问微服务直接转发流量给Istio GW Istio GW Istio Envoy 另一种办法，干脆直接用Istio GW替代 Ingress GW，但是不是所有微服务都需要

险 应用透明，全局管理视角，细粒度安全策略，针 对Node层面构建安全 采用IpTables，有一定的性能消耗 Cilium零信任 采用eBPF,为Mesh打造具备API感知和安全高效的网络层安全解决方案， 克服了Calico SDN安全和性能方面的不足 应用透明，全局管理视角，细粒度安全策略，针 对Node层面构建安全，端到端安全需要和以上安 全方案集成。 说说应用基本依赖的四大件：数据库、存储、中间件和大数据 方式接入消息服务，且能轻易地满足云边端一体化、跨IDC、跨云等互 通需求，真正成为应用层的通信基础设施。 多样性 云原生消息服务将致力于建设大而全的消息生态，来涵盖丰富的业务场景，提供各式各样的解决方案，从而满足不同用户的多样性需求。云原生 消息队列要求建设多个子产品线来支撑丰富的业务需求，比如消息队列RocketMQ，Kafka，微消息队列等。 标准化 容器镜像这项云原生的核心技术轻易地实现

使用Helm Chart和外部高可用服务（数据库，缓存和存储）部署HA的仓库服务 构建高可用(HA)仓库服务 [3] Harbor Operator提供基于K8s集群的all-in-one HA解决方案(也支持使用外部共享服务) Kubernetes Cluster User Defined Namespace Operator Namespace(s) CR: HarborCluster

过度的数据暴露 API4 资源缺失和速度限制 API5 功能级别授权已损坏 API6 批量分配 API7 安全性错误配置 API8 注入 API9 资源管理不当 API10 日志和监控不足 解决方案： • API资产梳理（暴露面、风险分析） • API链路调用威胁阻断 • OWASP 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

Lua 生态好、能复用现有的 SDK，对于上层 业务处理更合适 扩展方案评估 Envoy 社区讨论 MoE 背景介绍 — 方案分析 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 NanoVisor Cilium NginxUnit Dragonboat Badger Go with OpenCV etc CGO 是 Go 官方出品

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