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 知道 知道的 不知道 不知道的 主动性 被动性 监控 可观察 健康检查 告警 指标 日志 追踪 问题和根因 预警 监控&稳定性 分析&追踪&排错&探索 • 从稳定性目标出发，首先需要有提示应用出问题的手段 • 当提示出现问题后，就需要有定位问题位置的手段，进 一步要有能够指出问题根因、甚至提前就预警的手段。 KPI数值 Tracing 通过TraceId来 标识记录并还 原发生一次分 布式调用的完 整过程和细节 Logging 通过日志记录 执行过程、代 码调试、错误 异常微观信息 数据之间存在很多关联，通过 关联性数据分析可获得故障的 快速界定与定位，辅助人的决 策就会更加精确 根据运维场景和关注点的不同，以不同图表或者曲 线图来表示整体分布式应用的各维度情况，使得开 发人员可以清晰的观测到整体分布式应用的详细运 安装配置点 集成点 集成点 集成点 1. 交付人员学习手册文档，需要在客户 环境做“安装配置”和“与遗留系统集成” 两方面工作。 2. 安装配置：在硬件上安装软件，不乏 针对硬件特性的适配、还需要安装OS 等，最后还要在OS上安装应用，并且 还要保证应用软件依赖拓扑结构不会 出错。 3. 集成点：包括新环境的硬件、软件和 应用与遗留系统的集成，比如，监控、 服务注册中心、文件传输、消息集成、 ITSM等系统的部署集成。

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 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。 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 算，计算平台的训练 平台位于云端，而推 理计算位于BOX端，并 且能够适应各类算法 和硬件的要求，形成 一个通用计算平台， 更普遍的为客户场景 赋能。 • 一切围绕如何将算力 输送到业务场景为中 心思想，构建技术体 系。 高级能力-业务双引擎循环驱动-业务数据化、数据业务化 互联网业务、万物互联业务等等造就了海量数据，而海量数 上下游业务链路，可以支撑快速的组织创新和业务创新。 高级能力-低代码或无代码平台 为了进一步加速业务APP交付速度，而专业业务人员并不熟悉IT领域知识，但是低代码可以使得非IT人员快速构建业务系统成为可能，低代码平台是业 务研发和运行一体的平台，其内部实现并不容易，想落地更不容易，关键在于人们现在存在巨大的误区！工具思维导致落地艰难！ 业务沟通、需求分析与设计的交流平台 低代码平台表达的是业务逻辑。低代码平台的作用是将业务需

处理性能高 （C++） 研发效能高 (GoLang、生态) 高性能、高研发效能、生态打通 MoE = MOSN + Envoy 相互融合，各取所长 在 Service Mesh 领域，Envoy 和 MOSN 作为其数据面 sidecar 之一 ，用于解决传统服务治理体系下的痛点如： 多语言，中间件组件开发适配成本高、SDK 升级困难、 技术复用度差、治理体系不统一等。 MoE 背景介绍 — 为什么做 extension • External-proc extension 可扩展性、灵活性、生态 价值意义 • 技术共享，融合 Envoy 和 MOSN 优势 • 增强 Envoy 和 GoLang 社区生态粘性 MoE Envoy 和 GoLong 生态打通 维护成本高、可扩展性弱 MoE 背景介绍 — 方案调研 方案名称 优势 劣势 Lua Extension Lua 编写简单业务处理方便 Request Rest Http 相关问题点  Envoy 和 MOSN 如何交互(1、2、4、5)  内存如何管理(2、4)  阻塞操作处理(2)  GMP 中 P 资源问题(3)  服务发现如何兼容（1、2）  如何 Debug  recover 失效如何处理 …… MoE 方案介绍 — MOSN 和 Envoy如何交互 proxy_golang API spec

.....................................................................................23 2.3.2 容器提权和逃逸攻击............................................................................24 2.3.3 拒绝服务攻击.... 运行时安全能力建设...................................................................................53 4.2.1Web 应用和 API 安全...........................................................................54 4.2.2 云原生运行时安全 ...... 15 云原生安全威胁分析与能力建设白皮书 7 前 言 在数字化转型的大潮中，云计算作为实现创新和提高运营效率的关键技术， 成为了新一代信息技术的核心引擎。随着云计算的飞速发展和广泛应用，以及万 千企业数字化转型换挡提速，企业对云计算的使用效能提出新的需求。云原生以 其独特的技术特点，很好地契合了云计算发展的本质需求，正在成为驱动云计算 质变的技术内核。 云原生作为云计算深入发展的产物，已经开始在

阿⾥里里云容器器服务Kubernetes 1.10.4⽬目前已经上线，可以通过容器器服务管理理控制台⾮非常⽅方便便地快速创建 Kubernetes 集群。具体过 程可以参考创建Kubernetes集群。 安装和设置kubectl客户端，请参考不不同的操作系统，如果已经安装完成请忽略略： macos 1 2 3 4 curl -LO https://kubectl.oss-cn-hangzhou.aliyuncs kubectl apply -f gateway.yaml 确认所有的服务和 Pod 都已经正确的定义和启动 确认所有的服务已经正确的定义和启动 1 kubectl get services 确认所有的Pod 都已经正确的定义和启动 1 kubectl get pods 确认⽹网关创建完成 1 kubectl get gateway 应⽤用缺省⽬目标规则 1 kubectl apply 等待⼏几秒钟，等待⽬目标规则⽣生效。这意味着上述3个微服务已经都部署在istio的环境中了了。你可以使⽤用以下命令来查看⽬目标规则： 1 kubectl get destinationrules 查看Ingress Gateway的地址 点击左侧导航栏中的服务，在右侧上⽅方选择对应的集群和命名空间，在列列表中找到istio-ingressgateway的外部端点地址。 打开浏览器器，访问http://{GATEWAY-IP}/productpage

⾮常优秀的事件管理框架，但设计有些过于复杂，⽤户⽤起来有⼀定⻔槛 OpenFaaS� ⽐较流⾏的 FaaS 项⽬，但是技术栈有点⽼旧，依赖于 Prometheus 和 Alertmanager 进⾏ Autoscaling，也并⾮最专业和敏捷的做法 Serverless 新愿景 新⼀代开源函数计算平台 - 契机 云原⽣ Serverless 领域的最新进展为构建新⼀代 FaaS 平台提供了可能 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 如何在这些⼯具直接进⾏选择和切换？ Cloud Native Buildpacks buildah buildkit kaniko Function Serving 4 种函数调⽤类型（CNCF Serverless 如何发⾳：[ˈnebjələ]， 它有哪些特点？ Nebula Graph 介绍 了解更多 >>> ⽂档：Nebula 架构 官⽹：⽤户案例 ⼀个可靠的分布式、线性扩容、性能⾼效的图数据库 世界上唯⼀能够容纳千亿顶点和万亿条边，并提供毫秒级查询延时的图数据库解决⽅案 云原⽣时代的图数据库 容器化部署演进 Nebula Docker Nebula K8s Nebula Operator Nebula Operator

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 Kubernetes 提供扩展性、吞吐、网络、运行时的 多项优化，异构硬件支持x86, Arm, GPU, 昇腾，昆仑等。 Volcano Global Kubernetes network relevant info for running, # hosts, headless services etc. svc: [] # restart who job if any pod get evicted policies: - event: PodEvicted action: RestartJob tasks: - replicas: 1 name: mpimaster Kubernetes + Volcano 集群低负载场景 K8s资源池空闲，大数据业务无法使用 大数据业务可以使用集群整体空闲资源， 提高整体资源利用率 集群高负载场景 通过静态划分的资源池保证大数据业务和通用 业务的资源配额 通过Volcano提供的队列保证各类业务资 源配额 资源共享：Queue • 集群级别资源对象，与用户/namespace解耦 • 可用于租户/资源池之间共享资源 • 支持每个队列独立配置Policy，如

Ubuntu 的 apt-get, Centos 的 yum, 用于管理 Charts Helm Chart 是用来封装 Kubernetes 应用程序的一系列 YAML 文件 • 安装 Helm 在 https://github.com/helm/helm 上下载二进制文件 _ by QingCloud Helm 及其应用仓库简介 • 应用仓库: 管理和分发 Helm Charts yaml: 声明了当前 Chart 的名称、版本等基本信息 values.yaml: 提供应用安装时的默认参数 templates/: 包含应用部署所需要使用的YAML 文件，比如 Deployment 和 Service等 charts/: 当前 Chart 依赖的其它 Chart • helm template hello-chart: 渲染 Chart 并输出 • helm install

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《产业互联网安全十大趋势(2021)》(下简称《趋势》)，基于2020年的产业实践和行业风向， 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 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 码 和 测 试 之 后 ， 安 全 工 程 师 才 介 入 ， 如 果 发 现 问 题 ， 又 需 要 研 发 修 复 和 重 新 测 试 ， 严 重 影 响 效 率 传 统 安 全 流 程 强 调 上 线 前 解 决 一 切 问 题 ， 某 一 环 节 堵 塞 影 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

应用数量增长  应用类型丰富  应用需求多变 企业从信息化到数字化的转型带来大量的应用需求 软件组件 运行环境 部署平台 …… …… 应用丰富及架构演进带来的开发和运维复杂性 本地IDC 虚拟化 超融合 公有云 …… 测试环境 生产环境 复杂的应用软件架构，在开发、测试、运维 团队之间建成了认知的“墙”，团队间配合效 gCloud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 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+能够适应制品变化的DevOPS+能够适应技术环境变 化的技术底座=云原生平台；其中变化是以研发循环形式不断出现和累加的，如果不进行治理，那