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 全 工 程 高级能力-云原生数据库-应用的基石-1-价值和差别 先从一个广告词来看看云原生数据库和一般数据库的差别 项目 传统数据库 Oracle 云原生 数据一体机 存储架构 存算一体: 调整困难、只能满 足一定的吞吐量要 求 存算分离: 自动调整、拓展能 力强，满足更大吞 吐量 存储自动扩缩容 手工填加机器， 手工同步 完全自动化 高性能 存在性能瓶颈 类似日志方式的顺 序写，性能高 易用程度 封闭体系，集成各 计算层，与存储彻底剥离开来，实际是微服务化架构， 可以自由伸缩，并自动故障转移，采用读写分离，适应 高负荷的场景。另外也需要进一步将计算和内存分离出 来，使得计算层彻底变为无状态，可以做到灵活的拓展 能力和故障恢复能力。这样在计算层也实现了Serverless 模式。 • 通过RDMA，绕过CPU，直接和远端内存通信，在计算与 存储分离、计算与内存分离架构上，提升网络利用率和 性能，也能得到传统数据库网络和性能上一样的体验。

绑定到某个节点后，该 pod 永远不会绑定到另一个节点。这意味着，需要一个控制器才能使 pod 在节点失败后存活： 状况 状况 控制器 控制器类 类型 型 重 重启 启策略 策略 应该终止的 Pod（例如，批量计 算） 作业 OnFailure 或 Never 不应该终止的 Pod（例如，Web 服 务器） 复制控制器 Always。 每台机器必须运行一个的 Pod 守护进程集 任意 如果 pod 上的容器失败且重启策略设为 pod 都可被驱除。 注意 注意 根据您的 pod 优先级与抢占设置，可能会无视 pod 中断预算要求而移除较低优先级 pod。 2.3.3.1. 使用 使用 pod 中断 中断预 预算指定必 算指定必须 须在 在线 线的 的 pod 数量 数量 您可以使用 PodDisruptionBudget 对象来指定某一时间必须保持在线的副本的最小数量或百分比。 流程 流程 配置 pod 中断预算： ScalingActive 条件指示 条件指示 HPA 是否已 是否已启 启用（例如，目 用（例如，目标 标的副本数不 的副本数不为 为零），并且可以 零），并且可以计 计算所 算所 需的指 需的指标 标。 。 CreationTimestamp: Wed, 04 Mar 2020 16:31:37 +0530 Reference:

绑定到某个节点后，该 pod 永远不会绑定到另一个节点。这意味着，需要一个控制器才能使 pod 在节点失败后存活： 状况 状况 控制器 控制器类 类型 型 重 重启 启策略 策略 应该终止的 Pod（例如，批量计 算） 作业 OnFailure 或 Never 不应该终止的 Pod（例如，Web 服 务器） 复制控制器 Always。 每台机器必须运行一个的 Pod 守护进程集 任意 如果 pod 上的容器失败且重启策略设为 pod 都可被驱除。 注意 注意 根据您的 pod 优先级与抢占设置，可能会无视 pod 中断预算要求而移除较低优先级 pod。 2.3.3.1. 使用 使用 pod 中断 中断预 预算指定必 算指定必须 须在 在线 线的 的 pod 数量 数量 您可以使用 PodDisruptionBudget 对象来指定某一时间必须保持在线的副本的最小数量或百分比。 流程 流程 配置 pod 中断预算： secret Secret 对象类型提供了一种机制来保存敏感信息，如密码、OpenShift Container Platform 客户端配置文 件和私有源存储库凭证等。secret 将敏感内容与 Pod 分离。您可以使用卷插件将 secret 挂载到容器中， 或者系统可以使用 secret 代表 pod 执行操作。 主要属性包括： Secret 数据可以独立于其定义来引用。 Secret 数据卷由临时文件工具

RocketMQ 官方社区的源码解析直播活动、官方文档审稿等工作，并在社区得到了 不错的反响。 说到这里大家是不是觉得非常奇怪，是不是都认为你只是在写文章，写书，没有真正参 与开源社区呀，没有贡献代码，这个算哪门子参与开源社区？ 其实我一开始连我自己也没有意识到我正在参与一个开源项目，直到我在冯嘉大神为我 写的序言中给了我一个新的称号：RocketMQ 布道师，从而才真正了解到参与开源的另外 一种方 Broker 消息存储服务器，分为两种角色：Master 与 Slave，上图中呈现的就是 2 主 2 从的部 署架构，在 RocketMQ 中，主服务承担读写操作，从服务器作为一个备份，当主服务器存 在压力时，从服务器可以承担读服务（消息消费）。所有 Broker，包含 Slave 服务器每隔 30s 会向 Nameserver 发送心跳包，心跳包中会包含存在在 Broker 上所有的 topic -XX:Metaspa ceSize=128m -XX:MaxMetaspaceSize=320m" 温 馨 提 示 ： 这 里 修 改 J V M 参 数 主 要 目 的 是 个 人 学 习 电 脑 内 存 不 够 ， 默 认 NameServer 会占用 4G。 Step4：启动 nameserver nohup ./mqnamesrv & 查看${user_home}/logs/rocketmqlogs/namesrv

Python 语言、定位底层运算的计算库，Theano 同时支持 GPU 和 CPU 运 算。由于 Theano 开发效率较低，模型编译时间较长，同时开发人员转投 TensorFlow 等原因，Theano 目前已经停止维护。 ❑ Scikit-learn 是一个完整的面向机器学习算法的计算库，内建了常见的传统机器学习算 法支持，文档和案例也较为丰富，但是 Scikit-learn 并不是专门面向神经网络而设计 print(n, gpu_a.device, gpu_b.device) 接下来实现 CPU 和 GPU 运算的函数，并通过 timeit.timeit()函数来测量两个函数的运 算时间。需要注意的是，第一次计算时一般需要完成额外的环境初始化工作，因此这段时 间不能计算在内。通过热身环节将这段时间去除，再测量运算时间，代码如下： def cpu_run(): # CPU 到那时我也会支持机器人的。−克劳德·香农 PyTorch 是一个面向深度学习算法的科学计算库，内部数据保存在张量(Tensor)对象 上，所有的运算操作(Operation，简称 OP)也都是基于张量对象进行的。复杂的神经网络算 法本质上就是各种张量相乘、相加等基本运算操作的组合，在深入学习深度学习算法之 前，熟练掌握 PyTorch 张量的基础操作方法十分重要。只有掌握了这些操作方法，才能随 心所欲地实现各种复杂新奇的网络

集群存储功能 用途 用途 Cluster Storage Operator 为存 存储 储功能提供功能。 Cluster Storage Operator 设置 OpenShift Container Platform 集群范围内的存储默认设置。它确保了 OpenShift Container Platform 集群存在默认存 存储类 储类。它还安装 Container Storage Interface 如果禁用了集群存储功能，集群将没有默认的 storageclass 或任何 CSI 驱动程序。具有管 理员特权的用户可以创建默认存 存储类 储类，并在禁用集群存储功能时手动安装 CSI 驱动程序。 备 备注 注 Operator 创建的存储类可以通过编辑其注解来实现非默认设置，但只要 Operator 运行，这个存 储类就无法被删除。 3.2.3. 控制台功能 用途 用途 Console Operator 为 Console registry for Red Hat OpenShift ： mirror registry for Red Hat OpenShift 并不是一个高度可用的 registry，且只支持本地文件系统存 储。它并不适用于 OpenShift Container Platform 替换 Red Hat Quay 或内部镜像 registry。 mirror registry for Red Hat OpenShift

集群存储功能 用途 用途 Cluster Storage Operator 为存 存储 储功能提供功能。 Cluster Storage Operator 设置 OpenShift Container Platform 集群范围内的存储默认设置。它确保了 OpenShift Container Platform 集群存在默认存 存储类 储类。它还安装 Container Storage Interface storageclass 或任何 CSI 驱动程序。具有管 理员特权的用户可以创建默认存 存储类 储类，并在禁用集群存储功能时手动安装 CSI 驱动程序。 备 备注 注 第 第 3 章 章 集群功能 集群功能 25 Operator 创建的存储类可以通过编辑其注解来实现非默认设置，但只要 Operator 运行，这个存 储类就无法被删除。 3.2.4. 控制台功能 用途 用途 Console Operator registry for Red Hat OpenShift ： mirror registry for Red Hat OpenShift 并不是一个高度可用的 registry，且只支持本地文件系统存 储。它并不适用于 OpenShift Container Platform 替换 Red Hat Quay 或内部镜像 registry。 mirror registry for Red Hat OpenShift

时间服务会读取信息，并可与 NTP 服务器同步时 钟。 1.1.3.3. 最低 最低资源要求 源要求 每台集群机器都必须满足以下最低要求： 机器 机器 操作系 操作系统 统 CPU [1] RAM 存 存储 储 IOPS [2] bootstrap RHCOS 4 16 GB 100 GB 300 Control plane RHCOS 4 16 GB 100 GB 300 Compute RHCOS 架构中 的 OpenShift Container Platform 部 署支持 FIPS 验证 的/Modules in Process 加密库。 注意 注意 如果使用 Azure File 存 储，则无法启用 FIPS 模式。 false 或 true 参数 参数 描述 描述 值 值 第 第 1 章 章 在裸机上安装 在裸机上安装 21 imageContentSource s 27 要在机器上安装 RHCOS，请按照以下步骤使用 ISO 镜像或网络 PXE 启动。 注意 注意 本安装文档中包括的计算节点部署步骤特定于 RHCOS。如果您选择部署基于 RHEL 的计 算节点，您将接管所有操作系统生命周期管理和维护，包括执行系统更新、应用补丁和完 成所有其他必要的任务。RHEL 7 计算机器的使用已弃用，计划在以后的 OpenShift Container Platform

. 70 2.5.2 非标量变量的反向传播 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71 2.5.3 分离计算 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71 2.5.4 Python控制流的梯度计算 learning）。在讨论深度模型 的过程中，本书也将提及一些传统方法。 1.2.3 目标函数 前面的内容将机器学习介绍为“从经验中学习”。这里所说的“学习”，是指自主提高模型完成某些任务的效 能。但是，什么才算真正的提高呢？在机器学习中，我们需要定义模型的优劣程度的度量，这个度量在大多 数情况是“可优化”的，这被称之为目标函数（objective function）。我们通常定义一个目标函数，并希望优 经过最初的快速发展，神经网络的研究从1995年左右开始停滞不前，直到2005年才稍有起色。这主要是因为 两个原因。首先，训练网络（在计算上）非常昂贵。在上个世纪末，随机存取存储器（RAM）非常强大，而计 算能力却很弱。其次，数据集相对较小。事实上，费舍尔1932年的鸢尾花卉数据集是测试算法有效性的流行 工具，而MNIST数据集的60000个手写数字的数据集被认为是巨大的。考虑到数据和计算的稀缺性，核方法

数字化转型的浪潮中，云计算作为新型数字基础设施和新一代信息技术的核心引 擎，在推动人工智能、5G、工业互联网、物联网等技术的发展和应用方面发挥 着越来越重要的作用。云计算的普遍应用和相关技术发展，使其已经经历了云计 算 1.0 虚机时代、云计算 2.0 原生时代，目前正在朝着云计算 3.0 智能时代迈进。 因此，在当前云计算 2.0 时代，云原生技术日趋成熟，并因大语言模型的推 动助力朝着云计算 3.0 智能时 云原生安全威胁分析与能力建设白皮书 12 1.1.2 云原生安全 云原生安全作为云原生的伴生技术，旨在解决云原生技术面临的安全问题， 其作为一种新兴的安全理念，强调以原生的思维实现云上安全并推动安全与云计 算深度融合。我们在 2022 年发布的中国联通云原生安全实践白皮书中[2]，对比 分析了不同的组织和企业对云原生安全理念的理解，其中包括 CNCF 认为云原 生安全是一种将安全构建到云原生应用程序中的方法[3]、k8s 核心网和边缘计算方面，容器化的网元和边缘计算平台越来越普遍， 5G 网元承载的服务和边缘计算平台都可以在编排平台的支撑下，以微服务的模 式提供业务服务。这些基于容器、编排和微服务技术的 5G 核心网网元和边缘计 算平台就面临着云原生安全威胁和风险。 在工业互联网方面，构建 IT 和 OT 融合的全互联、扁平化、灵活化的工业 云原生安全威胁分析与能力建设白皮书 18 网络体系结构是工业网络发展的必然趋势，工业互联网连接了