Thoughtworks, Inc. All Rights Reserved. 采纳 1. 设计系统 2. 轻量级的 RFCs 方法 试验 3. 具有可访问性意识的组件测试设计 4. 攻击路径分析 5. 自动合并依赖项更新 PR 6. 针对 FAIR 数据的数据产品思维 7. OIDC for GitHub Actions 8. 使用 Terraform 创建监控和告警 9 56 61 45 暂缓 暂缓 评估 评估 试验 试验 采纳 采纳 采纳 1. 设计系统 2. 轻量级的 RFCs 方法 试验 3. 具有可访问性意识的组件测试设计 4. 攻击路径分析 5. 自动合并依赖项更新 PR 6. 针对 FAIR 数据的数据产品思维 7. OIDC for GitHub Actions 8. 使用 Terraform 创建监控和告警 9 4. 攻击路径分析 试验 攻击路径分析是一种分析和评估潜在攻击路径的安全分析方式，黑客可能按照这些来自组织内系统网络的潜在 攻击路径进行攻击。此前的多数安全分析策略或工具主要聚焦在特定分线领域，例如错误的配置，脆弱的容器， 和常见漏洞上。这些孤立的方法意味着团队们不能看到这些风险与技术栈上其他层的弱点组合产生的危险攻击 路径。尽管这一技术已提出一段时间，但是近期安全分析工具的进展能使安全团队更易使用这项技术。Orca

容器与另外主机上的pod 容器能够直接通信。 13 www.h3c.com Confidential 秘密 13 13 K8s基本概念和术语介绍（Pod） Pod： pod分两种：普通pod和静态pod（static pod） 普通pod：一旦被创建，会被放到etcd中存储，随后被k8s master调度到某个具体的node上并进行绑定，随后该pod被 对应的node上的kubelet进程实 ，当pod中的某个容器停止时， K8s会自动检测到这个问题并重新启动这个pod（重启pod里面的所有容器），如果pod所在的node宕机，则会将这个 node上的所有pod重新调度到其他节点上。 静态pod：不存储在etcd中，而是存放在某个具体的node上的一个具体文件中，并只在此node上启动运行。 每个pod可以设置限额，目前可以设置CPU和内存，cpu的单位为core的数量， 是一个绝 组成的 集群实例，Service与其后端Pod副本集群之间是通过Label Selector来实现“无缝对接”的。而RC的作用实际上是保证 Service的服务能力和服务质量始终处于预期的标准。通过分析、识别并建模系统中的所有服务的微服务，最终我们的系 统由多个提供不同业务功能而又彼此独立的微服务单元所组成，服务之间通过TCP/IP进行通信，从而形成了我们强大而 又灵活的弹性网络，拥有了强大的分布式能力、弹性扩展能力、容错能力。

认值、⾃动⽣成的字段或以及auto-sizing或auto-scaling的系统所设置的字段区分开。 构建信息、发布信息或镜像信息，如时间戳、release ID、git分⽀、PR编号、镜像哈希以及注册表地址。 指向⽇志、监控、分析或审计仓库。 ⽤于调试的客户端库或⼯具的信息：例如名称、版本和构建信息。 ⽤户或⼯具/系统来源信息，例如来⾃其他⽣态系统组件的相关对象的URL。 轻量级升级⼯具的元数据：例如配置或检查点。 Pod。 Static Pods（静态Pod） 可通过将⽂件写⼊由Kubelet监视的某个⽬录来的⽅式来创建Pods。 这些被称为 static pods 。 与DaemonSet不同，静 态Pod⽆法使⽤kubectl或其他Kubernetes API客户端进⾏管理。静态Pod不依赖于apiserver，这使其在集群启动的情况 下很有⽤。 此外，静态Pod可能在将来会被废弃。 Deployments 值及其⾏为如下： ClusterIP ：通过集群内部的IP暴露Service，Service只能从集群内部访问。这是默认的 ServiceType 。 NodePort ：在每个Node的IP的静态端⼝上暴露该Service。NodePort Service会路由到 ClusterIP Service。 NodePort类型的集群外的请求可通过 : 与访问⼀个

需要特定版本来对接兼容的 K8s 版本 问题检测 • Kubernetes Conformance-testing（K8s 兼容性检查） • 节点上自定义数据的收集(依赖于自定义插件) 问题上报 • 需要采集和分析结果文件 Kube* CIS Kubernetes Benchmark 集群安全扫描 集群综合检查 执行 bpftrace 检测工具小结 工具 适用场景 局限性 kube-bench 配置安全组后可通过集群巡检功能检测集群安全组配置是否 符合预期 安全组 B Node Node Node 安全组 A Master Master Master X 集群网络 网络配置静态检测 • 集群外部网络安全组、路由表 • 节点 iptables、路由、网卡配置 网络动态异常巡检 • 全链路网络异常收集 • 通过 ebpf 追踪丢包调用栈 Pod Node eth0

openstack kvm docker 镜 像 管 理 弹性伸缩 智能调度 配置管理 健康检查 服务发现 动态dns 负载均衡 容器监控 日志采集 应用监控 节点监控 动态存储 本地存储 网络存储 静态存储 代码检查 代码编译 镜像编译 服务发布 镜像同步 镜像上传 镜像下载 镜像安全 k8s tcp负载 https-http 虚拟主机 服务路由 traefik ingress-nginx flannel kube-proxy kubelet docker flannel kube-proxy kubelet docker flannel node K8S-flanneld网络分析 node2 pod docker pod pod-gw- eth0 eth eth0 eth L2 local-network本地网络 docker内部子网 L3

★k8s的service类型： ClusterIp 只能用于集群内部，iptables,ipvs cluster-ip:port --> real pod ip:port NodePort 通过每个node ip上的静态端口 映射到内部自动创建的一个 cluster ip， NodePort默认的有效端口范围是 30000-32768 LoadBalancer k8s创建NodePort与Cluster-ip；云服务商云上的负载均衡器 支持多维数据模型：由度量名和键值对组成的时间序列数据 内置时间序列数据库TSDB 支持PromQL查询语言，可以完成非常复杂的查询和分析，对图表展示和告警 非常有意义 支持HTTP的Pull方式采集时间序列数据 支持PushGateway采集瞬时任务的数据 支持服务发现和静态配置两种方式发现目标 支持接入Grafana Prometheus Server三个组件 ①Retrieval:

在迭代阶段包含1.需求分析、2.应 ⽤设计、3.开发、4.测试、5.发布、 6.运维、7、迭代回顾7个阶段 u 每个迭代时间固定，⼀般为2-4周 整体过程框架 整体过程框架 开发 单次迭代开发交付过程 单次迭代开发交付过程 需求分析 工程活动 子过程 DevOps整体流程框架 生命周期 概念 迭代0 持续部署 每日站会 可视化管理 需求收集和分析 产品Backlog 产品Backlog （Story验收用 例） 迭代需求列表 工作件 迭代1 迭代2 迭代3 迭代n 2.应用设计 3.开发 4.测试 1.需求分析 6.运维 5.发布 7.迭代回顾 系统总体架构 设计 系统总体架构 系统原型 持续集成 测试报告 版本发布 评审 产品立项 评审 迭代启动 评审 产品立项报告 实践 相关规范：《敏捷开发过程指南》 规范指南设计 规范与指南 规范与指南 GIT分⽀管理规范 4+1共5个分⽀，每个 分⽀具体的⽤途 版本发布规范 版本发布评审流程， ⽣产环境上线流程 缺陷管理规范 缺陷的定义，缺陷报 告，缺陷跟踪，缺陷 分析 ⽤户需求分解指南 ⽤户需求分解法，⽤ 户故事地图 测试指南 测试的各个阶段，测 试阶段依赖的⽂档， 测试的种类，测试类 型 …… …… 产品主 管 开发主 管 开发⼈ 员 运维主

高昂，数据在本地进⾏行行分析和过滤，节省⽹网络带宽。� ➔ 隐私安全：数据涉及到企业⽣生产和经营活动安全，在边缘处理理企业保密信息和个⼈人隐私。� ➔ 本地⾃自治：不不依赖云端的离线处理理能⼒力力和⾃自我恢复能⼒力力。� 低时延 海海量量数据 隐私安全 本地⾃自治 边缘计算应⽤用场景——智慧园区� ➔ 基于边缘计算打造智慧园区，通过视频监控+AI分析实现从⼈人防到技防，提升园区运营效率，提⾼高园区住户体验。� 效率，提⾼高园区住户体验。� ➔ 对监控视频智能分析，实时感知⼊入侵、⼈人流量量⼤大等异常事件，降低园区的⼈人⼒力力成本。� ➔ 端侧⼈人脸抓取，视频分析在边缘侧执⾏行行。云端管理理边缘应⽤用全⽣生命周期，⽆无缝升级。云端AI模型训练，边缘侧推理理。� 端� 边� 云� ⼈人脸 检测 模型� 容器器� ⼈人脸检测� ⼈人流分析� 周界检测� 模型和应⽤用推送、应⽤用管理理、边缘设备托管�

所示：一是应用架构现代化，依据分而治之、开放设计、统一风格 三重设计原则，通过微服务、Serverless、事件驱动和命令职权分离 等先进架构升级应用范式；二是数据架构现代化，以云原生为底座 优化数据摄取、数据存储、数据分析、数据消费、数据治理等能力， 云计算白皮书（2023 年） 16 充分挖掘数据价值等；三是技术架构现代化，从资源管理、运维保 障、研发测试、应用服务等方面构建通用的对上赋能的技术底座； 四 稳定性层面，云上系统稳定性挑战持续存在，系统稳定性保障 云计算白皮书（2023 年） 20 体系不断完善、技术不断创新。云上系统自带“分布式”属性，各 模块之间依赖关系错综复杂，给服务性能分析、故障定位、根因分 析等带来了诸多困难；云上系统故障率随设备数量的增加而呈指数 级增长，单一节点问题可能会被无限放大，日常运行过程中一定会 伴随“异常”发生；同时，节点分布范围更广，节点数量更多，对 厂商对稳定性保障体系的建设均已有较完善的实践，如阿里云的 “1-5-10 机制”、华为云的“确定性运维”、腾讯云的“混沌蓝军机 制”。二是可观测性成系统“中枢神经”。可观测性提供了实时监测 和系统分析的能力，完善的系统可观测性相当于人体的“神经系统”， 感知系统状态、定位系统故障，协助进行容量治理及性能调优，并 通过建立基线模型和监测系统的行为模式，来检测和预测异常情况， 实现自动化运维和

DMS 分布式 数据库 DDM 应用编排引擎 AOS App/PaaS/IaaS 资源一键式创建 应用运维 AOM 应用性能管理 APM 应用拓扑 调用链 SLA指标 日志关联分析 异常预警 故障回溯 软件开发服 务 DevCloud 云性能测试 CPTS PaaS IaaS 开发测试 统一编排 自动化部署、微服务注册发现与治理、中间件运行环境 智能运维 测序SaaS 服务效率提升60% 陕西图灵生物主要面向医院、研究机构等提供基因测 序，人体健康监测，大数据分析等生物健康产品及解决 方案。 挑战： • 全基因测序原始数据约100GB/人，数据分析性能要 求高 • 测序需求多样，测序流程难以灵活自定义 基于容器的生物信息分析平台 • 结合FPGA加速计算可进一 步压缩成本 基因测序（测序仪） 数据上传 源数据 存储 基因拼接/对比/注释