RAINBOND服务⽇日志管理理 好⾬雨交付⼯工程师-郭逊 RAINBOND 线上培训（第⼋八期） 2019/7/31 1.Rainbond⾃自身的⽇日志管理理机制 2.对接 Elasticsearch 3.演示示例例 ⼤大纲 RAINBOND 线上培训（第⼋八期） 2019/7/31 1.RAINBOND⾃自身⽇日志管理理机制 1.1 ⽇日志界⾯面 RAINBOND 2019/7/31 1.RAINBOND⾃自身⽇日志管理理机制 1.1 ⽇日志界⾯面 RAINBOND 线上培训（第⼋八期） 2019/7/31 1.RAINBOND⾃自身⽇日志管理理机制 1.1 ⽇日志界⾯面 RAINBOND 线上培训（第⼋八期） 2019/7/31 1.RAINBOND⾃自身⽇日志管理理机制 1.2 Rainbond⽇日志收集原理理 RAINBOND RAINBOND 线上培训（第⼋八期） 2019/7/31 1.RAINBOND⾃自身⽇日志管理理机制 1.3 ⽇日志来源，以及相关原理理 node服务功能与⻆角⾊色 rbd-eventlog组件功能与⻆角⾊色 NODE服务会监视DOCKERD进程，观察其创建与销毁容器。获取⽂件系统中容器⽇志的路径，
 监视来⾃容器标准输出和标准错误输出，并以UDP协议分发到RBD-EVENTLOG组件。

4.4 集群环境下的横向攻击........................................................................29 2.4.5k8s 管理平台攻击.................................................................................29 2.4.6 第三方组件攻击 ................................ 29 2.5.1API 攻击.................................................................................................30 2.5.2API 网关攻击...................................... .................................................................................53 4.2.1Web 应用和 API 安全...........................................................................54 4.2.2 云原生运行时安全...

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 oud等微服务框架的方式承载微服务应用。但在一个虚机/服务器上 部署多个微服务会产生如下问题—— • 资源预分配，短时间内难以扩展 • 缺乏隔离性，服务相互抢占资源 • 增加环境、网络（端口）和资源管理的复杂性，治理成本高 • 监控粒度难以满足微服务应用运维的需要，线上问题难以排查定位，往往需要研发介入 我们需要一种新型的、为云而生的业务承载平台，去应对上述问题。 微服务应 用 大型 单体 应用 VM/服务器 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 管理与应用管理视角分离导致复杂性等 • 传统方案:仅仅考虑了一部分变化而引起的不稳定，如通过基于人工规则的服务治理保护链路、如时 延体验较差的部署策略等 • 云原生是告诉我们：能够适应业务变化的微服务+能够适

全生命周期API管理-1 服务是从内研发视角来看的，但是对于外部消费者只想找到并集成API而已，并不想了解API背后的运维细节或者需要协调运维能力！API成了一 种可以交易的商品，可以购买增强自己APP的能力，比如在自己APP里显示天气预报数据，从外部去管理应用平台，形成了一种新PaaS组织方式。 • 逻辑API：已有API的组 合，形成一个新API • 声明API：需要生成代 码框架（任何语言）， 码框架（任何语言）， 契约驱动研发 • BaaS API:数据库接口、 中间件接口外化成API • API门户：消费者可以 根据领域-能力查询到 想要的API。 • 自动生成SDK方便集成。 • 发行计划：向下兼容， 对比发布 • API文档：每一个API有 一个活档，指导集成。 形成市场，能力 互补 全生命周期API管理-2-Azure API Management 配置Http Header， Header， 比如CORS等 配置入站协议转 换等 配置后端治理策略 等，比如限流规则 定义API或者导入 API 全生命周期API管理-3-Azure API Management • 把自己关在小黑 屋里面，自己就 可以自助的从API 使用角度定义、 驱动研发、发布 或者实施与自己 APP的集成。 • API作为产品，可 以给订阅、可以 被交易。 标准化能力-微服务PAAS-从监控到可观测-研发人员的第五感-1

监管机构保障成分清单的可信度 软件物料清单 • 软件物料清单（SBOM, Software Bill Of Material）是代码库中所有开放源代码和第三方组件的清单。 • SBOM能够列出管理这些组件的许可证，代码库中使用的组件的版本及其补丁程序状态。 云原生应用安全风险面 第三方组件 开源组件 应用安全 风险面 Web通用漏洞 SQL注入、命令执行、XXE、XSS等OWASP S O A > 微 服 务 代 码 实 现 ： 闭 源 > 开 源 > 混 源 服 务 器 ： 物 理 机 > 虚 拟 化 > 容 器 化 聚焦到应用系 统风险源头 API安全性 失效的用户认证、安全性、错误配置、注入等 闭源组件 软件物料清单的描述 软件物料清单（SBOM, Software Bill Of Material）是云原生时代应用风险治理的基础设施。 可以帮助企业进行漏洞管理、应急响应、资产管理、许可证和授权管理、知识产 权管理、合规性管理、基线建立和配置管理等。 作用示例 SBOM使用场景 1）从广义的分类上看，SBOM有三种不同的使用主体： 〇 软件生产商使用SBOM来协助构建和维护他们提供的软件； 〇 软件采购商使用SBOM来进行采购前参考、协商折扣和制定采购策略； 〇 软件运营商使用SBOM为漏洞管理和资产管理提供信息，管理许可和

External-Proc Extension 跨语言支持、隔离性 需要跨进程通信性能低（UDS vs CGO 1KB Latency 差 8 倍)； 需要扩展具备 gRPC server 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 L7 extension SDK GoLang On High Performance Network Framework CGO Request Response proxy_golang API spec proxy_golang_request • params headers body trailers • returns C.Response{ headers, body, trailers flow xDS Discovery Client Metrics Admin REST API Request Request MOSN 做业务扩展 • 扩展非 xDS 服务发现 • 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

Extension 适合治理能力已经是一个远程服 务，集成进 Envoy 需要跨进程通信性能低（UDS vs CGO 1KB Latency 差 8 倍)； 需要扩展具备 gRPC server 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 External Processing Filter 高 低 中 N 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 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 • returns C.Response{ headers, body, trailers

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 - 参与贡献Harbor社区 云原生与制品管理 [1] 云原生( 微服务、不可变基础设施和声明性API等。 v1.0 by CNCF 容器-更轻量级和灵活的虚拟化 镜像-应用软件打包与分发 OCI: https://opencontainers.org/ OCI制品（artifact）：镜像，Helm Chart，CNAB，OPA bundle等等 云原生与制品管理 [2] Registry: •制品存储仓库 •分发制品的媒介 •访问控制与管理的节点 初识Harbor 落地在很多企业级 产品中 Apache 2.0协议下 开源 GitHub代码库: https://github.com/goha rbor/harbor/ 一个开源可信的云原生制品仓库项目用来存储、签名和管理相关内容。 Harbor社区 有来自于5家公司的14位维护者 GitHub星 13K+ 核心提交者 200+ 数据来源: https://harbor.devstats

从政策法规、安全技术、安全理念、安全生态、安全思维等维度为产业互联网的安全建设提供前瞻性的参考和指引，助力夯实产业互联网的安全底座。 《趋势》认为，2021年将进一步完善个人信息保护体系，企业对个人信息利用规范化，数字安全合规管理将成为企业的必备能力。与此同时，企业还 应将安全作为“一把手工程”，在部署数字化转型的同时，推进安全前置。 前沿的数字化技术也让产业安全有了更多内涵。5G、AI、隐私计算等技术在构筑数字大楼的同时， 的基石;云上原生的安全能力让成本、效率、安全可以兼得，上云正在成为企业解决数字化转型后顾之忧的最优解…… 安全是为了预防资产损失，所以当安全投入 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 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 AIOps组件可以从全局视角观察，动态 调整策略，解决新问题并及时隔离或者 解决！ DevSecOps 标准化能力-承载无忧-E2E云原生纵深安全保障-4-技术建议方案 技术

Volcano 社区核心贡献者 大数据平台云原生面临的挑战 传统大数据平台云原生化改造成为必然趋势 大数据分析、人工智能等批量计算场景深度应用于金融场景 作业管理缺失 • Pod级别调度，无法感知上层应用 • 缺少作业概念、缺少完善的生命周期的管理 • 缺少任务依赖、作业依赖支持 调度策略局限 • 不支持Gang-scheduling、Fair-share scheduling • 不支持多场景的Resource reservation，backfill • 不支持CPU/IO topology based scheduling 领域框架支持不足 • 1:1的operator部署运维复杂 • 不同框架对作业管理、并行计算等要求不通 • 计算密集，资源波动大，需要高级调度能力 资源规划复用、异构计算支持不足 • 缺少队列概念 • 不支持集群资源的动态规划以及资源复用 • 对异构资源支持不足 传统服务 统一的作业管理 提供完善作业生命周期管理，统一支持几乎所有主流的计算框架，如 Pytorch, MPI, Horovod, Tensorflow、Spark等。 2. 丰富的高阶调度策略 公平调度、任务拓扑调度、基于SLA调度、作业抢占、回填、弹性调度、 混部等。 3. 细粒度的资源管理 提供作业队列，队列资源预留、队列容量管理、多租户的动态资源共享。 4. 性能优化和异构资源管理 调度性能优化，并结合