传统交付方式的不足之处 手册文档 配置参数 应用 应用 配置参数 应用 应用 软件环境 硬件环境 遗留系统 安装配置点 安装配置点 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 容器调度系统，无法做到通用化， 所以客户必须要求先做针对K8S的 应用改造。 K8S没有应用概念，用户面对的是Workload和Pod这样的概念，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 从基础设施，到容器运行环境，再到应用都可以加入编排，想要在K8s上编排一切并不是容易的事情，通常一个应用，除了本身的容器之外还有许 多的依赖，常见的依赖有RDS，LB，MNS（SNS，SQS）等这类非容器资源。OAM在使用一体的“编排”语言即可将容器资源和非容器资源定义在一起。 比如要使用AWS的块存储 后续如果某个应用需要存储，可以直接引用。 而不需要关心底层到底是如何管理存储的。 OAM让应用本身从研发 的视角来声明“我是谁”、

原生架构的应用程序应该：采用开源堆栈（k8s+Docker）进行容器化，基于微 服务架构提高灵活性和可维护性，借助敏捷方法、DevOps 支持持续迭代和运维 自动化，利用云平台设施实现弹性伸缩、动态调度、优化资源利用率。 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 采用容器集群技术的等级保护对象要求，包括第一级至第四级的安全要求。 3 云原生能力成 熟度模型 第 1 部分：技术架构 由中国信息通信研究院牵头编写，规定了基于云原生技术的平台架构的能力 成熟度评估模型，从服务化能力、资源弹性能力、可观测性、故障自愈能力、 自动化能力、无服务器化能力以及安全性等方面对技术架构进行评估。 4 云原生能力成 熟度模型 第 2 部分：业务应用 由中国信息通信研究院牵头编写，规定了基于云原生构建的业务应用的能力 束。如果用户为不完全受控的容器 提供了某些危险的配置参数，就为攻击者提供了一定程度的逃逸可能性。 需要特别强调的是，当用户通过 Privileged 参数运行特权容器时，容器将 具备访问宿主机资源的权限，同时可以修改 AppArmor 或 SELinux 的配置。该 场景下，攻击者可以通过多种手段实现容器逃逸，例如可以直接在容器内部挂载 云原生安全威胁分析与能力建设白皮书 25 宿主机磁盘，然后通过切换目录实现容器逃逸。

写调试代码，可团队协作。 安全代码仓库托管 统一的安全代码仓库，按项目级别分级管 理，落盘加密，云IDE防护，显示水印等多 重防护。 云原生虚拟化开发集群 利用虚拟化技术实现开发集群，分钟级交 付，突破有限资源开发集群供给。 原生使用模式，开发组件一键部署 云原生CI持续集成 使用Dockerfile进行云原生方式的CI构建， 拓展形成ARM、x86双架构流水线，底层 安全漏洞统一修复 全面云原生安全 BUILD TIME OPS RUN TIME 上线即安全（安全左移）+ 自适应安全（持续监控&响应） SEC 安全需求 业务需求进来以后从五个维度对业务需求进行安全分析 威胁分析模型 威胁资源库 安全需求基线 威胁情报库 病例库 安全开发-安全需求分析 安全需求分析通过将安全策略左移至软件开发生命周期的初始阶段，着重在需求设计环节确定关键安全要求，旨在降低风险暴露 并增强产品安全质 断、忽略操作，防止危险 镜像通过发版。 安全测试-APP扫描 移动应用安全检测和个人信息合规检测能力，基于磐舟平台，容器化部署，紧邻租户业务系统，支持浏览器 访问及API。已对接磐舟CI/CD流程，资源可弹性管理，可满足高可用、高扩展、高容错等特征。 待检测APP APP自动化检测 APP安全检测报告 APP安全检测 个人信息保护专项检测 按照安全检测报告对APP进行整改 人工辅助 包含的服务

云原生时代的应用与发布挑战 01 KubeVela 简介 02 KubeVela 中的渐进式发布实践 03 云原生时代，应用是怎 么样的？ 以 K8s 资源组合为核心 kubernetes/StatefulSet Kubernetes/Deployment K8s 的原生资源组合 1. 复杂、难懂、门槛高 2. 能力局限，不同场景各不相同 3. 不统一，每一个模式需要重新编 写发布对接 K8s-sigs 无人维护、缺乏活跃度。 3. 信息不足以对接发布。 kubernetes-sigs/application 几乎成为事实标准的应用打包工具 helm 1. 黑盒，不明确内部有哪些 资源。 2. 无法使用/对接云资源。 3. 发布能力缺失，使用 helm upgrade 没有灰度 能力。 Helm Chart 基于 CRD 自定义实现 需要大量 K8s 经验才能开发 某游戏公司自定义workload 可灵活扩展的其 他能力 • 一个完整的应用描述文件（以 应用为中心） • 灵活的“schema”（参数由 能力模板自由组合） • 放置于应用代码库中（gitops 友好） • 无需学习 K8s 细节（ 完整的 用户侧抽象 ） • 可自动适配任意 k8s 集群与部 署环境（环境无关） 查看“能力模板”的用法 1. 能力模板注册时，KubeVela 控制器会 自动生成 OpenAPI

无法满足用户对于业务快速研发、 稳定交付的要求 场景 1 如果生产中一台Web应用服务器故障，恢复这台服务器需要 做哪些事情？ 场景 2 如果应用负载升高/降低，如何及时、按需扩展/收缩所 用资源？ 场景 3 如果业务系统要升级，如何平滑升级？万一升级失败是 否能够自动回滚？整个过程线上业务持续运行不中断。 传统稳态业务环境难以高效承载敏态应用 发现故障 （假死） 创建 新实例 配置 运行环境 服务正常运行 实例 加入集群 恢复正常 场景 1 如果生产中一台Web应用服务器故障，恢复这台服务器需要 做哪些事情？ 场景 2 如果应用负载升高/降低，如何及时按需扩展/收缩所用 资源？ 场景 3 如果业务系统要升级，如何平滑升级？万一升级失败是 否能够自动回滚？整个过程线上业务持续运行不中断。 传统稳态业务环境难以高效承载敏态应用 发现故障 （假死） 创建 新实例 配置 运行环境 传统实践中，主要采用虚机/物理机+SpringCloud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。

Protocol&Storage Serverless Data Chunk Data Chunk Data Chunk • 云原生的本质在于为云这种弹性资源下能够为应用提供 稳定的基础架构，所以云原生数据库相对于传统数据库 最大的不同也在这个方面：弹性 • 对于数据存储的高性能、高稳定性、高拓展、资源成本 等等都需要同时满足（和传统CAP相悖） • 接入层需要能够根据规则的路由，以及兼容各类协议接 口以及数据模型，并能根据应用的规模来自动拓展。 高并发写入 用户 MR 云DB 用户 日志消息类数据实时分析 支持企业低成本、大容量存储和查询各类日志、消息、交易、用户行为、画像等 结构化/半结构化数据，支持高吞吐量实时入库及数据实时查询，实现数据资源 智慧化运营。 优势 低成本存储： 支持PB级数据存储 高并发： 千亿数据实时分析 数据源 设备监控 传感器 轨迹数据 车联网 业务集群 物联网套件写入 云原生 DB 轨迹查 询|实时 监测 MR 云原 式部署、管理方案，且和容器服务生态深 度融合，提供适配云原生应用的各种能力。 从实现上，可以认为 Rook 是一个提供了 Ceph 集群管理能力的 Operator。其使用 CRD 方式来对 Ceph、Minio 等存储资源进 行部署和管理。 Ceph文件存储 MiniO对象存储 • Operator：实现自动启动存储集群，并监控存储守护进程，并确保存储 集群的健康； • Agent：在每个存储节点上运行，并部署一个 CSI

scheduling 领域框架支持不足 • 1:1的operator部署运维复杂 • 不同框架对作业管理、并行计算等要求不通 • 计算密集，资源波动大，需要高级调度能力 资源规划复用、异构计算支持不足 • 缺少队列概念 • 不支持集群资源的动态规划以及资源复用 • 对异构资源支持不足 传统服务 大数据 人工智能 云原生大数据平台 大数据、AI等批量计算场景 云原生化面临的挑战 Volcano 架构 Tensorflow、Spark等。 2. 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。 • 多用户公平分配资源，快速响应高优先级作业 解决方案: • K8s + Volcano 统一调度所有工作负载； • Queue动态资源共享，DRF、优先级抢占 用户收益： • 大数据作业从Yarn平滑迁移至K8s； • 云原生DAP平台服务于17个国家/地区，1100用户，年增长率8.1%； • DAP平台运行项目450+ Volcano大幅度提高大数据平台资源利用率 Kubernetes

3. 降低资源开销：MultistageCodec 4. 统一数据平台的落地思路及案例 构建统一的云原生应用可观测性数据平台 看云网更清晰 Simplify the growing complexity. 统一的可观测性数据平台 telegraf 看云网更清晰 Simplify the growing complexity. 挑战：数据孤岛、资源开销 数据 孤岛 资源消耗 telegraf telegraf 1. 可观测性数据平台的挑战 2. 解决数据孤岛：AutoTagging 3. 降低资源开销：MultistageCodec 4. 统一数据平台的落地思路及案例 构建统一的云原生应用可观测性数据平台 看云网更清晰 Simplify the growing complexity. OpenTelemetry的方法 统一的上下文 以追踪为核心 看云网更清晰 Simplify 混合云环境下的资源属性还有哪些 HOST KVM KVM VM L2GW、OvS iptables、ipvs POD POD envoy 应用进程 HOST KVM KVM VM L2GW、OvS iptables、ipvs POD POD envoy 应用进程 Gateway L4~L7 GW 资源池 区域 可用区 云平台 租户 云资源 宿主机 云服务器

将业务沉淀抽象化(比如 中台化),向上呈现。 • 低代码平台可以把不同 部门的系统、不同类型 的技术，如 RPA、BPM、 微流逻辑等串联在一起， 实现端到端的智能自动 化。是种生态型平台。 高级能力-混合云（资源角度） 控制力 服务、位置、规则可控 高安全 安全自主可控 高性能 硬件加速、配置优化 固定工作负载 私有云 混合云 SLB 工作负载可迁移 敏捷 标准化、自动化、快速响 应 低成本 按需伸缩、按需使用付费 理提供基础，同步镜像，为同一服务拓 展算力提供基础，同步Data，为隔离底 层云分布，在业务上的一致性上提供基 础。 • SLB会根据算力资源需要进行切流。 • 混合云本质是一种资源运用形式，资源 使用地位不对等，以私有云为主体。 控制台 控制台 高级能力-多云（资源角度） 调研机构Gartner公司指出，80％的内部部署开发软件现在支持云计算或云原生，不断发展的云计算生态系统使企业能够更快、 更 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 资源分布和费用组合，更加灵活。 • 中心云统一纳管运维和输出服务。 • 是一种以资源视角的云交付形式， 不同于混合云，底层云的资源使用 地位等同。 AWS Aliyun Azure 云中立 高级能力-分布式云(交付角度） 分布式云（Distributed

编写Filebeat配置文件 测试并下发配置 全网重启filebeat 检测数据是否上报 传统Beats接入流程 配置更改 现网配置是否全部一致？ 日志上报是否有延时？ Filebeat是否资源消耗过多？ Filebeat异常退出如 何处理？ 如何做上报性能调优？ 6 系统架构 云Kafka Api-server2 Consul 云ES Agent-1 Agent-N cpu/内存等资源 Agent Consul Master 获取master列表 向master发起Agent注册逻辑 返回agent id 增删改策略 获取策略列表 启动管控收集进程 watch配置变化 9 Agent运行时 10 日志接入 购买云ES 录入ES 创建主机组 添加主机 配置日志主题 选择主机组 日志配置 权限管理 资源设置 提交策略 分布式集群管理 • 异常快速定位 • 关联公司CMDB • 资源权限管理 • 配置灰度控制发布 • 配置一致性检测 • 日志覆盖率 12 案例:如何管控整个日志数据流相关资源性能与容量？ 资源限制 cgroup cpulimit 定时检测 kill nice值 beats优化 缓存设置 工作协程 设置 资源配额 调整 Agent运行时监控 日志延时分析 Beats