Rainbond服务日志管理RAINBOND服务⽇日志管理理 好⾬雨交付⼯工程师-郭逊 RAINBOND 线上培训(第⼋八期) 2019/7/31 1.Rainbond⾃自身的⽇日志管理理机制 2.对接 Elasticsearch 3.演示示例例 ⼤大纲 RAINBOND 线上培训(第⼋八期) 2019/7/31 1.RAINBOND⾃自身⽇日志管理理机制 1.1 ⽇日志界⾯面 RAINBOND 2019/7/31 1.RAINBOND⾃自身⽇日志管理理机制 1.1 ⽇日志界⾯面 RAINBOND 线上培训(第⼋八期) 2019/7/31 1.RAINBOND⾃自身⽇日志管理理机制 1.1 ⽇日志界⾯面 RAINBOND 线上培训(第⼋八期) 2019/7/31 1.RAINBOND⾃自身⽇日志管理理机制 1.2 Rainbond⽇日志收集原理理 RAINBOND RAINBOND 线上培训(第⼋八期) 2019/7/31 1.RAINBOND⾃自身⽇日志管理理机制 1.3 ⽇日志来源,以及相关原理理 node服务功能与⻆角⾊色 rbd-eventlog组件功能与⻆角⾊色 NODE服务会监视DOCKERD进程,观察其创建与销毁容器。获取⽂件系统中容器⽇志的路径, 监视来⾃容器标准输出和标准错误输出,并以UDP协议分发到RBD-EVENTLOG组件。0 码力 | 11 页 | 1.62 MB | 1 年前3
24-云原生中间件之道-高磊从政策法规、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 应将安全作为“一把手工程”,在部署数字化转型的同时,推进安全前置。 前沿的数字化技术也让产业安全有了更多内涵。5G、AI、隐私计算等技术在构筑数字大楼的同时, 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 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 AIOps组件可以从全局视角观察,动态 调整策略,解决新问题并及时隔离或者 解决! DevSecOps 标准化能力-承载无忧-E2E云原生纵深安全保障-4-技术建议方案 技术0 码力 | 22 页 | 4.39 MB | 6 月前3
云原生安全威胁分析与能力建设白皮书(来源:中国联通研究院)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 1 基础设施即代码安全............................................................................59 4.3.2 权限管理............................................................................................... 60 应用架构》,探讨了云原生应用架构的 5 个主要特征:符合 12 因素应用、面 向微服务架构、自服务敏捷架构、基于 API 的协作和抗脆弱性。同一年,Google 作为发起方成立 CNCF,指出云原生应该包括容器化封装、自动化管理、面向 微服务。到了 2018 年,CNCF 又更新了云原生的定义,把服务网格和声明式 API 给加了进来。后来,随着云计算的不断发展,云原生的簇拥者越来越多,这 一体系在反复的修正与探索中逐渐成熟。VMware0 码力 | 72 页 | 2.44 MB | 1 年前3
09-harbor助你玩转云原生-邹佳开场:云原生与制品管理 - 初识Harbor:云原生制品仓库服务 - 使用Harbor搭建私有制品仓库服务 - 资源隔离与多租户管理模型 - 制品的高效分发(复制、缓存与P2P集成) - 制品的安全分发(签名、漏洞扫描与安全策略) - 资源清理与垃圾回收 - 构建高可用(HA)制品仓库服务 - Harbor集成与扩展 - 路线图 - 参与贡献Harbor社区 云原生与制品管理 [1] 云原生( 云原生与制品管理 [2] Registry: •制品存储仓库 •分发制品的媒介 •访问控制与管理的节点 初识Harbor [1] 官方网站:goharbor.io CNCF毕业项目 落地在很多企业级 产品中 Apache 2.0协议下 开源 GitHub代码库: https://github.com/goha rbor/harbor/ 一个开源可信的云原生制品仓库项目用来存储、签名和管理相关内容。 项目N 制品管理 访问控制(RBAC) Tag清理策略 Tag不可变策略 P2P预热策略 缓存策略 机器人账户 Webhooks 项目配置 项目1 项目标签管理 项目扫描器设置 项目级日志 系统设置(鉴权模式等) 内容复制 垃圾回收(GC) 配额管理 扫描管理 用户管理 系统标签管理 P2P预热管理0 码力 | 32 页 | 17.15 MB | 6 月前3
23-云原生观察性、自动化交付和 IaC 等之道-高磊全生命周期API管理-1 服务是从内研发视角来看的,但是对于外部消费者只想找到并集成API而已,并不想了解API背后的运维细节或者需要协调运维能力!API成了一 种可以交易的商品,可以购买增强自己APP的能力,比如在自己APP里显示天气预报数据,从外部去管理应用平台,形成了一种新PaaS组织方式。 • 逻辑API:已有API的组 API文档:每一个API有 一个活档,指导集成。 形成市场,能力 互补 全生命周期API管理-2-Azure API Management 配置Http Header, 比如CORS等 配置入站协议转 换等 配置后端治理策略 等,比如限流规则 定义API或者导入 API 全生命周期API管理-3-Azure API Management • 把自己关在小黑 屋里面,自己就 可以自助的从API 概念,以及对应的运维概念(比如 HPA),在层次上是靠近对资源的抽象治理层面,对于业务研发人员而言是不友好的。应用 =Workload+运维特性+.......多种东西的集成,也无法在应用级别上进行管理。 ISV研发团队 标准化能力-微服务PAAS-OAM-万花筒PAAS-2 阿里和微软在19年发布了一个叫做OAM的规范,这是基于10年云原生道路锤炼得到的自动化交付方案 构建镜像0 码力 | 24 页 | 5.96 MB | 6 月前3
27-云原生赋能 AIoT 和边缘计算、云形态以及成熟度模型之道-高磊地艰难! 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求中的逻辑关系理清楚,帮助企业实现这个逻辑。 好的低代码平台要能适应企业的需求变化,提供需求变更管理 如果组件的实现方式依旧是 coding,依旧是别人熬夜,你来拖拉拽,这不叫低代码,这叫劳动力外包。国内这类 伪低代码产品,靠着模板走量批发的模式。客户买的是人工,不是技术 • 低代码平台与企业技术 更灵活、更实时地运营,从而带来竞争压力。接受云原生和多云方法作为一种新常态,意味着企业可以避免云计算供应商锁定, 可以提供超过5个9的响应率(99.999%),以避免每次停机导致平均数百万美元的损失。企业管理者终于意识到,云计算供 应商锁定会阻碍多云方法所带来的创造力、可用性和流动性。 • 云原生PaaS可以屏蔽多云的差异, 统一的不分何种云上的一致的运行 同一服务或者应用。 • 避免厂家锁定,客户可以自由选择 是未来下一代云,目前云厂商还在摸索阶段 • 有望成为云计算终极形式,云原生ServiceMesh以及 OAM等会得到更广阔空间的提升和发展。 2020年,全球数据存储总量预计为58ZB,平均每年增长 1倍。当前数据爆炸时代带来了三大问题。一、储存成 本问题: 通过当前的中心化云计算处理和存储海量新 增数据费用高昂;二、隐私和安全问题: 当前的中心 化云计算无法保证个人数据的隐私和安全性;三、数字 资产流动性问题: 数据是一种资产,互联网巨头数据0 码力 | 20 页 | 5.17 MB | 6 月前3
22-云原生的缘起、云原生底座、PaaS 以及 Service Mesh 等之道-高磊1、信息管理 MIS、ERP… 2、流程规范 BPM、EAI… 3、管理监控 BAM、BI 4、协作平台 OA、CRM 5、数据化运营 SEM、O2O 6、互联网平台 AI、IoT 数据化运营 大数据 智能化管控 互联网平台 跨企业合作 稳态IT:安全、稳定、性能 oud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 VM/服务器 未来 云原生的业务承载平台? 什么是云原生->为云而生 • 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0 码力 | 42 页 | 11.17 MB | 6 月前3
带给你“一份应用需求定义,到处交付”的云原生交付体验Anywhere 交付同学的烦恼 !"#$A 我们还是个创业公司运维 经验少,产品所有依赖的中 间件服务资源都想⽤阿⾥公 共云上的 %$B 我们⾃⼰的商业经营数据 必须存储在公司⾃建机房,其 他的数据为了节约运维管理成 本,还能享受云上的弹性能⼒, 可以考虑⽤云上服务 '()*#$C 我们主要服务国外客户, 根据当地政府的监管要求,我 们必须使⽤aws⼚商提供的中 间件服务 主角:工程师小明负责公司XX系统的客户交付 Plugins⽣ 态⼒量 Crossplane优势 • Kubernetes:使⽤Kubernetes add-on 将集群打造为通⽤控制平⾯。 • 跨⼚商:⽀持多个⼚商基础设施资源 的管理· Terraform不⾜之处 • ⾯向业务应⽤不够友好。 • 云服务⽆跨⼚商规范标准。 Crossplane不⾜之处 • 概念复杂,扩展不易。 CNBaaS既需要Terraform IaC架构的简洁强⼤ (hcl / cuelang) AutoOps Service Upgradle Service Monitoring … CNBaaS:我们致力于站在面向业务应用友好的角 度,在云厂商之上,统一定义和管理Backend Service。 云产品 规格自 动匹配 服务自 适配云 厂商 服务支 持多种 生产方 式 CNBaaS使命 One definition can be delivered0 码力 | 16 页 | 30.13 MB | 1 年前3
36-云原生监控体系建设-秦晓辉Pod内的业务应用的监控 • 业务应用依赖的中间件的监控 云原生之后监控需求的 变化 云原生之后监控需求的变化 •相比物理机虚拟机时代,基础设施动态化,Pod销毁重建非常频繁 •原来使用资产视角管理监控对象的系统不再适用 •要么使用注册中心来自动发现,要么就是采集器和被监控对象通过sidecar模式捆绑一体 指标生命周期变短 •微服务的流行,要监控的服务数量大幅增长,是之前的指标数量十倍都不止 议),在 /stats/summary 暴露的是容 器的概要监控数据(普通json协议), 在 /metrics 暴露的是自身的监控数据 (prometheus协议) • Kubelet 的核心职责就是管理本机的 Pod 和容器,典型的比如创建 Pod、销 毁 Pod,显然我们应该关注这些操作的 成功率和耗时 • Categraf 的仓库中 inputs/kubernetes/kubelet-metrics- 业务 容器 agent 监控服 务端 mtail Pod-002 业务 容器 agent mtail • 指标数据是性价比最高的数据 类型,传输存储成本相对较低 • 日志的处理和存储成本最高, 能用指标解决的尽量就用指标 解决,不要用日志 • 如果是从第三方采购的产品, 我们也尽量要求供应商统一暴 露 prometheus 接口,也别去 处理日志 业务应用依赖的中间件0 码力 | 32 页 | 3.27 MB | 6 月前3
12-从数据库中间件到云原生——Apache ShardingSphere 架构演进-秦金卫KingShard Vitess ? Spanner Aurora GaussDB PolarDB OceanBase TiDB Cockroach DB …… 3.分布式数据库 1.水平扩展性 2.计算存储分离 3.分布式事务 4.多副本机制 5.SQL接入支持 6.云原生支持 容量 性能 一致性 可高用 易用性 伸缩性 代替单机数据库(注意,主要解决容量问题)。 3.分布式数据库 1、需要较多的机器资源; 2、对于替换数据库技术的公司,代价较大,放弃多年积累; 1)引入框架,研发人员 2)引入中间件,研发人员+运维人员=》研发团队 3)引入数据库,研发+运维+DBA=》研发中心、CTO/公司管理层 3、一般场景下,不解决性能问题(特别是延迟)。 分布式数据库使用的约束: 4.数据库网格 4.数据库网格 Service Mesh 是一个基础设施层,用于处理服务间通信。云原生应用有着复杂的服 通常是由一系列轻量级的网络代理组成的,它们与应用程序部署在一 起,但应用程序不需要知道它们的存在。 -- Willian Morgan / Linkerd CEO 4.数据库网格 数据面板+数据能力 存储面板+存储能力 控制面板+治理能力 4.数据库网格 微服务 MicroServices 服务网格 ServiceMesh 数据库网格 DatabaseMesh 云原生 Cloud-Native0 码力 | 23 页 | 1.91 MB | 6 月前3
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