kflows 和更 高级的自动化任务。Kubernetes 具备完善的集群管理能力，包括多层次的安全防护和准入机制、多租户应用支撑能力、透明 的服务注册和服务发现机制、内建负载均衡器、故障发现和自我修复能力、服务滚动升级和在线扩容、可扩展的资源自动调度 机制、多粒度的资源配额管理能力。 Kubernetes 还提供完善的管理工具，涵盖开发、部署测试、运维监控等各个环节。 5 www.h3c.com Confidential 秘密 55 Kubernetes基础结构介绍 Kubernetes特性： 自动装箱：构建于容器之上，基于资源依赖和其他约束自动完成容器部署。 自我修复：容器故障后自动重启、节点故障后重新调度容器，以及容器自我修复机制。 水平扩展：通过简单明了实现水平扩展，基于CPU等资源负载率的自动水平扩展。 服务发现和负载均衡：实现内部负载均衡可以实现服务访问负载。 自动发布和回滚：可以自动实现版本的发布和回滚。 秘钥和配置管理：对于密码等信息，专门提供了Secert对象为其解耦。 存储编排：支持多种不同类型的存储，包括本地存储、云存储、网络存储等。 批量处理执行：除服务型应用，还支持批处理作业CI（持续集成），如有需要，一样可以实现容器故障后修复。 Kubernetes特点： 可移植: 支持公有云，私有云，混合云，多重云（multi-cloud） 可扩展: 模块化, 插件化, 可挂载, 可组合 自动化: 自动部署，自动重启，自动复制，自动伸缩/扩展

集群异常检测闭环 • 集群升级前置检查 • 集群升级 • 集群升级后置检查 Autopilot Engine 诊断任务 前置检查 检测通过 检测未通过 修复 升级 1.12 1.16 后置检查 检测通过 检测未通过 修复 Demo 1 Kubernetes 典型异常 2 检测框架演进 3 生产实践 4 总结 Summary • 基于 DSL 的 Kubernetes 框架具有强通用性和扩展性，适用于多种集群版本、类型、场景 • 框架可实现零代码定制集群检查报告 • 框架可实现低代码扩展、集成多种异常检测能力 Next • 更多异常检测数据源 • 集群配置推荐 • 自动修复

Phrase。我们的团队在使用 Lokalise 方面有很好的体验，建议您评估该平台是否适用于协作翻译工作流程。 30. Orca 试验 Orca 是一个专有的云安全平台，用于识别、优先级排序和修复安全风险和合规问题。它支持主流的云提供商和 混合设置。Orca 拥有广泛的安全查询和规则，以持续监控已部署的工作负载，检测配置错误、漏洞和合规性问 题。它支持云虚拟机、无服务器函数、容器以及已部署工作负载的 础设施代码）以及生产工作负载（容器、虚拟机和云 服务）的错误配置、漏洞和泄漏的机密数据进行检测并发出警报。 它还能将发现的问题置于特定客户的云环境 的上下文中，使响应团队能够更好地了解问题并确定修复优先级。我们的团队在使用 Wiz 时获得了良好的体验。 他们发现 Wiz 正在快速发展并不断增加新的功能。值得称赞的是，由于 Wiz 能持续扫描变化，团队因此能够比 使用一些其他类似工具更快地发现风险和威胁。 已成为我们实施 Python linter 的默认 选择。 45. Snyk 采纳 Snyk 提供静态应用程序安全测试（SAST）和软件组件分析（SCA）测试，以帮助您在软件开发生命周期中寻 找、修复和监控安全问题。其广泛的功能旨在加快反馈循环，倾向于采用“左移”方法，而不是安全三明治反 模式。作为今天可用的最佳安全平台之一，Snyk 之所以脱颖而出，是因为它能够识别更广泛的问题，而这主要

在节点维护 的情况下。 ⼀般来说，⽤户⽆需直接创建Pod。他们⼏乎总是使⽤Controller（例如 Deployment ），即使是创建单个Pod时。 Controller提供集群范围的⾃我修复、复制和升级管理。 集体API作为⾯向⽤户的语⾔的⽅式，在在集群调度系统中相对⽐较常⻅，包括 Borg 、 Marathon 、 Aurora 以及 Tupperware 都采⽤这种⽅式。 Pod被暴露为原始API，以便于： 以上三种类型的Controller都包含⼀个PodTemplate。建议创建适当的Controller，让Controller创建Pod，⽽⾮直接创建 Pod。这是因为单独的Pod在机器故障发⽣时⽆法⾃我修复，⽽Controller可以。 如果Node挂掉或与集群断开，那么Kubernetes应⽤⼀种策略，将故障Node上的所有Pod的 phase 设为Failed。 示例 ⾼级活动探针示例 活 ailable设为1，⽽spec.replicas也为1，因此， 如果您没有关注过这些参数设置，则默认情况下，您的Deployment可能100％不可⽤！这将在未来版本的Kubernetes中 修复。 $ kubectl describe deployment Name: nginx-deployment Namespace: default CreationTimestamp:

Failover/Switchover、多可用区、数据恢复等等。 Security & Compliance 访问控制、审计、安全链接、加密存储等等。 Patching & Upgrades 小版本升级、大版本升级、安全漏洞修复等等。 Data Migrations 迁移、同步、清洗、跨地域、灾备、多活等等。 DB Operator Day-2 Operations Operator 基础模型 第二部分 K8s

保障的建设成效。人工智能和机器学习技术将在系统稳定性保障技 术体系中发挥越来越重要的作用，并进一步提升落地成效。通过对 云计算白皮书（2023 年） 21 数据进行智能分析，可以实现故障预测、自动诊断、场景演练和自 动修复；结合人工智能大模型，指导知识库和专家系统进行更多维 度分析预测，从而提高系统的稳定性和可靠性。 安全层面，云原生革新云上软件架构与应用模式，加速云安全向 云原生安全演进。云原生经过多年发展，已实现全行业高质量规模化