CgroupQuato Actions CMDBs IPs Dockers HostGroup CgroupQuota Cgroup CpuLimit Nice值调整 Kill机制 8 Agent管理 时序图 Agent注册 Agent启动首先向Consul获取Master服务列表， 并向Master发起Agent注册逻辑，获取agent id 配置获取 从Consul中获取当前agent的配置组列表，并 配置UI化开发思路 嵌套式表单 大表单套小表单，所有表单都是以angular组 件形式开发，保证代码的可复用性与质量 配置分级展现 把复杂配置独立成高级选择，并设置默认值， 并在复杂项给出有效帮助 自定义组件 编写大量自定义小组件，比如cmdb设置，时 间设置等组件提高用户体验，尽量减少直接填 文本 前后端强类型 前端采用基于ts 的angular开发所有数据定义 与后端golang数据保持强一致，保证数据一致 覆盖、协议支撑丰富的内网拨测平台 21 案例: 使用ES原生ML能力提供排障效率 深挖日志价值，提高故障感知与异常分析能力 22 技术栈 技术选型 前端 TypeScript、Angular 8、 Ng-zorro 后台 Golang、Iris、Consul、微服务化设计、 Pongo2模板管理 配置 Consul、Elasticsearch Agent Golang、ELK

路径 3：编排工具攻击................................................................................26 2.4.1k8s 组件攻击.........................................................................................27 2 2.4.4 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 攻击过程复现........................................................................................39 3.3k8s 权限提升攻击........................................................................................40 3

2019/8/8 1. Rainbond安装与运维原理理解读 1.1 安装原理理 1.2 集群运维原理理 2. Rainbond安装与运维经验分享 2.1 常⻅见安装问题的排查 2.2 集群运维问题的排查 ⼤大纲 RAINBOND 线上培训（第九期） 2019/8/8 写在前⾯面 RAINBOND 线上培训（第九期） 2019/8/8 我 维问题 RAINBOND 线上培训（第九期） 2019/8/8 1. RAINBOND安装与运维原理理解读 1.1 安装原理理 我除了会详细的讲解这篇⽂档，⽽且会以⼀个资深RAINBOND运维⼯程师的⾓度， 
 随时补充⽂档中没有体现的⼲货哦～～ RAINBOND 线上培训（第九期） 2019/8/8 1. RAINBOND安装与运维原理理解读 ⼲干货列列表 RAINBOND 2019/8/8 1. 同⼀一个节点可以复⽤用哪些属性 2. 服务组件依赖关系 3. rbd-dns 组件使⽤用技巧之下游dns服务器器设置 4. rbd-dns 组件使⽤用技巧之⽆无⽹网环境下解析域名 5. 组件配置如何⽣生效 6. 快速获悉组件⽣生效参数 1. RAINBOND安装与运维原理理解读 RAINBOND 线上培训（第九期） 2019/8/8 先来带领⼤

中的渐进式发布实践 03 云原生时代，应用是怎 么样的？ 以 K8s 资源组合为核心 kubernetes/StatefulSet Kubernetes/Deployment K8s 的原生资源组合 1. 复杂、难懂、门槛高 2. 能力局限，不同场景各不相同 3. 不统一，每一个模式需要重新编 写发布对接 K8s-sigs 的 Application 1. 只描述了应用产品元数据， 黑盒，不明确内部有哪些 资源。 2. 无法使用/对接云资源。 3. 发布能力缺失，使用 helm upgrade 没有灰度 能力。 Helm Chart 基于 CRD 自定义实现 需要大量 K8s 经验才能开发 某游戏公司自定义workload Pinterest 构建一个渐进式发布能力需要解决哪些 问题？ • 版本化 • 分批发布 • 滚动发布/原地发布 • 发布暂停 • 发布回滚 • 一个完整的应用描述文件（以 应用为中心） • 灵活的“schema”（参数由 能力模板自由组合） • 放置于应用代码库中（gitops 友好） • 无需学习 K8s 细节（ 完整的 用户侧抽象 ） • 可自动适配任意 k8s 集群与部 署环境（环境无关） 查看“能力模板”的用法 1. 能力模板注册时，KubeVela 控制器会 自动生成 OpenAPI v3 的 json schema

云原生学院 第 22 期 云原生产品与架构系列：第1讲 曾任阿里巴巴、华为架构师、深信服云原生产品规划主管 10月27日（周三）晚8点-9 点 高磊 主 办 方 ： 互 动 平 台 ： 是 适 合 D o c k e r 这 种 环 境 ， 它 们 一 起 直 接 进 入 云 原 生 领 域 。 M e s o s 、 D o c k e r C o m p o s e 、 K 8 s 等 容 器 编 排 软 件 相 继 出 现 2 0 0 9 年 阿 里 云 飞 天 系 统 诞 生 聚焦于CapEx到OpEx的转变，但是应用依然需要自己解决稳定性问题 企业开始摸索大规模上云的可能性，而同时微服务架构开始出现。 微服务 PAAS 容器云 客户群体与规模 电信 制造 金融 服务业 政府 互联网 350.2亿 云原生采用规模占比与市场总规模 58% 11% 10% 8% 5% 5% 数据来源：中国云原生产业联盟2019 私有云市场规模 645.2亿 投 入 技 术 运 维 纳 管 规 模 9%客户投入占总IT投 入的一半以上 成为主要支出方向 中心集群规模为主

云原⽣图数据库解谜、容器化实 践与 Serverless 应⽤实操 古思为 ⽅阗 Graph DB on K8s Demystified and its Serverless applicaiton in actions. DEVELOPER ADVOCATE @ MAINTAINER OF KCD China 2021 Nov. 6th @Shanghai 古思为 wey-gu OpenFunction 社区 Maintainer ⻘云科技研发⼯程师 Overview 了解 K8s 上的 Serverless 计算平台搭建实践：OpenFunction K8s 上的图数据库基于 KubeBuilder 的 Operator 实现，解谜图数据库的知识与应⽤ 上⼿ K8s 上的云原⽣图数据库、从零到⼀构建 Serverless 架构的智能问答助⼿ siwei.io/talks/2021-KCD err) } } Function Build ⽤ Tekton 管理镜像制作流⽔线 1. 获取源代码 2. 制作镜像 3. 上传镜像 如何管理 Build pipeline？ K8s 弃⽤ Docker 作为 Container Runtime 不能再以 Docker in docker 的⽅式以 Docker build 构建镜像 还有什么选择？ Function Build

作为标签带上去，设置 config.toml 中的 hostname=“$ip” 即可 完整配置可以参考： https://github.com/flashcatcloud/categraf/blo b/main/k8s/daemonset.yaml Kubernetes Node - 容器负载监控 关键指标 CPU使用率，分子是每秒内容器用了多少CPU 时间，分母是每秒内被限制使用多少CPU时间 sum( i ]) * 100 Pod网络出入向流量 irate(container_network_transmit_bytes_total[1m]) * 8 irate(container_network_receive_bytes_total[1m]) * 8 Pod硬盘IO读写流量 irate(container_fs_reads_bytes_total[1m]) irate(container_fs 这些黄金指 标 • apiserver 也会缓存很多数据到内存里，所以进程占用的 内存，所在机器的内存使用率都应该要关注 • 采集方式可以参考 categraf 仓库的 k8s/deployment.yaml，大盘可以参考 k8s/apiserver- dash.json • apiserver_request_total 请求量的指标，可以统计每秒请求数、成功率 • apiserver_requ

排运行 • 所需镜像从Dockerhub 来拉取 2 Helm Chart • 通过Helm来安装 • 目标为K8s集群 • 仅聚焦Harbor组件安装 • goharbor/harbor-helm 3 K8s Operator • 通过K8s CRD实现编排 • 目标为K8s集群 • 专注于HA模式支持 • goharbor/harbor- operator (开发中) 4 资源隔离与多租户管理 构建高可用(HA)仓库服务 [2] 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) Controller Redis Controller Minio Controller External Services K8s Resources K8s Resources K8s Resources K8s Resources K8s Resources Database Service Cache Service Storage Service 构建高可用(HA)仓库服务

在K8s这种环境中，存在两种定制化的手段：其一是Deployment API，但是它却 把研发和运维的描述放在了一起；其二是Operator（CRD），我们不得不为不同 客户开发很多不同特质的Operator，交付成本依然很高。 定制Operator这种解决方案，看似 比较合理,但是强烈依赖于K8S这种 容器调度系统，无法做到通用化， 所以客户必须要求先做针对K8S的 应用改造。 K8S没有应 ess能力加快镜像构建速度、叠加安全左移能力等等。 OAM使得整体PAAS在通用化的情况下，向多种客户环境交付赋能。 OAM应用实例 从基础设施，到容器运行环境，再到应用都可以加入编排，想要在K8s上编排一切并不是容易的事情，通常一个应用，除了本身的容器之外还有许 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。 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 底层的细节和差异，可以整体化 交付到这些组织所在的数据中心 里去 标准化能力-微服务PAAS-OAM交付流程模式-场景流程 • 由于互联网迭代相对于其 他企业业务更新迭代更加