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 类优秀能力较差 集成能力强，多模 态接口，兼容各类 协议 可用性、稳定性 需要强大的旁路运 维能力 简化运维、自动化 据的完整性，并且自动自愈(Serverless)。 • 通过跨域数据同步能力，实现多地域数据多活。 这个例子，也给数据库云原生化上的技术架构演进提 供了一个范本，并不是原封不动的迁移就变成云原生 高级能力-云原生数据库-应用的基石-3-场景 数据源 数据日志 消息数据 订单数据 云原生 DB 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 生DB 统计 分析 物联网数据存储和查询 将车联网数据、设备监控数据、客流分析管控数据、交通数据、传感器数据实时 写入HBase中，分析

与CI/CD流水线集成，常态化检测，研发自行修复 IAST扫描结果提供DevSecOps常态化安全运营指标 通过将IAST集成到CI/CD流水线，在测试环境的构建过程中自动部署IAST检测逻辑，可以实现与功能测试同步进行的自动化 安全测试，给出漏洞的实际触发路径并提供实际可落地的修复建议。根据需求阶段提出的安全设计方案，配置IAST中的自定义规 则，基于IAST的扫描结果可以实现安全需求设计的闭环管理，大幅减少安全漏洞，有效降低风险暴露时间。 容器内行为 实时监控 产生 告警处置 人工安全标记 响应处置 内置风险策略 木马病毒上传 恶意命令执行 容器逃逸 其他风险策略 已 知 威 胁 监 控 进程 网络连接 系统调用 文件 配置 安全容器模型 在业务上线后，容器安全工具基于内置检测规则+行为学习+自定义策略，多维度保障容器运行时的安全。 已知威胁方面，通过丰富的内置安全策略，对业务容器行为进行实时监测，及时发现风险。 码扫描SAST\软件成分分析SCA、灰盒扫描IAST、镜像扫描、APP扫描， 提前预防安全风险。上线后持续进行安全防护：定期进行镜像扫描、基线合规检测、运行时通过容器安全与微隔离软件对容器 运行实时监测。 生产运营 生产上线 UAT测试（验收测试） 发版前测试 自动化集成与部署 应用开发阶段 需求阶段 业务需求输入 需求 分析 用户故事拆 分 开发任务拆 分 迭代 规划

在云原生产生之前，混合云架构就存在 了，云原生的混合云，除了具备传统混 合云的属性和特性，也同时具备了支撑 现在应用程序更好在不同云形态部署、 运行的能力。 • 云之间同步服务元数据为相同的服务治 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。 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

支持全球最大容器集群、全球最大Mesh(ASM)集群，神龙架构和ACK容器的组合，可以实现1小时扩容1百万个容器，混部利用 率提升50%，万笔交易成本4年下降80%。 • 拥有国内最大计算平台、顶级实时计算能力。大数据平台批处理单日计算数据量达到1.7EB，实时计算峰值每秒30亿条记录； 云原生PolarDB读写性能提高50%+，计算资源利用率提高60%+。 • 云原生中间件首次实现自研、商用、开源的“三位一体”，通过阿里云服 etc Spec (K8s Yaml) Custom Resource Spec (K8S yaml) 通过拓展实现自定义控制器来实现对非标准资源的纳 管，比如数据库的自动拓展能力或者自动化数据同步 能力等等。 标准化能力-分布式操作系统核心-容器服务-新发展 由于历史遗留或者软件形态所限制，不可能所有的软件都可以被微服务化或被容器化，那么现在阶段来看，整个 数字化转型的一些困难就是处于在

多Beats/Logstash接入管控 • 多ES搜索编排系统 • 日志AIOps探索 3 背景与挑战 产品数量 人员规模 主机规模 100+ 1000 + 10000 + 如何降低日志接入门槛 如何保证日志实时上报 如何保障日志采集不影响业务 如何做配置标准化 如何帮助业务快速排障 如何提供方便便捷的性能分析 调优能力 … 4 多Beats/Logstash接入 管控 提供多产品接入管理，多beats标准 并向Master发起Agent注册逻辑，获取agent id 配置获取 从Consul中获取当前agent的配置组列表，并 启动多个采集进程 配置变更感知 watch到Consul对应的agent id路径，实时感 知配置变化，并对启动的进程列表做重启清理 等工作 管理多Beats/logstash Beats等以agent子进程启动其管理这些进程的 cpu/内存等资源 Agent Consul Master 集中管理配置 • 规模化自动化部署Agent • 按业务逻辑划分机器组 • 集中配置，关联机器组 • Agent离线实时感知 • 配置一致性离线分析 • 多beats同时管控 11 当前收益 快 稳 准 • 快速接入(5min) • 配置UI化标准化 • 配置变更实时感知 • 部署全自动化 • 多Beats支持 • Beats运行时cpu/mem可控 • Agent监控视图

这有助于组织在应用程序中使用的开源组件的清晰性，以便更好地管理潜在的风 险、合规性和漏洞修复。 开源组件的软件许可检测：软件许可的滥用可能会引发法律风险，需针对应 用程序中使用的开源组件进行周期性或实时性的许可证分析和监测，以确保开源 组件的许可证与应用程序的许可证要求和法律合规性相符。使得组织避免潜在的 法律纠纷和合规性问题，同时维护开源组件的合法使用。 开源组件中的风险检测：开源组件的风险包括安全漏洞、组件可信度、社区 IAST 能力在业务测试时，模拟运行时可能遭遇的真实攻击，同时分析应用 云原生安全威胁分析与能力建设白皮书 53 程序的执行路径和数据流，以检测潜在的漏洞和安全威胁。能够在应用程序运行 时提供实时的安全分析和漏洞检测，减少误报率，帮助开发人员更准确地定位和 修复安全问题，提高应用程序的安全性和稳定性。 交互式应用安全检测能够对业界常见的安全漏洞类型检测，包括但不限于注 入类、失效身份验证和会话管理、敏感信息泄露、XML 应用程 序中，实现防御手段与应用程序融为一体，实时分析和检测 Web 攻击，使应用 程序具备自我保护能力，有效弥补原来防护体系的不足。 依赖 RASP 与现有的纵深多级防御体系相结合，能够补上现网软件应用系 统多级防御体系中的最后一环，让穿透后的攻击无法落地形成危害。另外，RASP 能够实现对应用系统的持续监控，监控应用系统所受到的攻击行为，并实时进行 防护，保证应用系统的安全运行。 （2）WAF

试想⼀下，要开发由 200 个“微服务”组成的云原⽣应⽤，会遇到哪些困难呢？ Localhost 时代 在单体应⽤的时代，对于开发者来说是极为友好的，�开发者使⽤本机运⾏应⽤，修改代码后实时⽣效，通过 浏览器访问 Localhost 实时查看代码效果。 单体应⽤和“微服务”应⽤不同，单体应⽤是 “ALL-IN-ONE” 组织⽅式，所有的调⽤关系仅限于在⾃身的类和函 数，应⽤对硬件的要求⼀般也不会太⾼。 ⽽开 Nocalhost - 重新定义云原⽣开发环境.md 2021/1/20 4 / 7 P. 克隆业务代码或选择本地代码⽬录打开 Q. 进⼊开发模式，本地修改代码并保存，⽆需重新构建镜像，远端开发环境实时⽣效，⽀持远程调试 Nocalhost - 重新定义云原⽣开发环境.md 2021/1/20 5 / 7 快速体验 想要快速体验 Nocalhost ，有以下⼏点前置条件： 准备⼀个 Kubernetes

deployId=287115 level=low layer=service taskEnv=prod 看云网更清晰 Simplify the growing complexity. AutoTagging：自动同步资源和服务属性 资源池 区域 可用区 云平台 租户 云资源 宿主机 云服务器 容器资源 容器集群 容器节点 命名空间 容器服务 Ingress Deployment StatefulSet ReplicaSet deployId ... 网络资源 VPC 子网 CIDR IP地址 NATGW ALB … ~30种资源标签，100+自定义微服务标签 理解云网络，自动标记端到端数据标签 Labels 自动同步云API、K8s apiserver DeepFlow support list 主机名、IP地址、VPC/隧道ID、对等连接、NAT/LB ➔ 资源标签 工作负载、容器服务、命名空间 ➔ 服务标签 ① 采集 ② 存储 ② 存储 ③ 查询 ③ 查询 看云网更清晰 Simplify the growing complexity. Stage-1：采集时的编码 • Controller同步云API、K8s apiserver • 将所有标签编码为Int • Controller向Agent下发编码后的Int标签 • 仅向Agent下发最少的标签 • 标签的“基” • 如何选择基

https://github.com/wangfakang MOSN 开源交流群2 目 录 MOSN 云原生演进历程 01 MOSN 网络层扩展思考和选型 02 对应解决方案和实践介绍 03 MOSN 开源进展同步 04 MOSN 云原生演进历程 MOSN 简介 — 演进历程 MOSN 从 Service Mesh 技术调研，到产品孵化，历经重重困难，最终通过双 11 规模化验证。借力开源、反哺开 实现的网关处理能力具有 4 倍左右性能提升  MOE 相比于 Envoy 性能下降 20%，虽然牺牲部 分性能，但解决了用户在其可扩展性、灵活性、 生态上的痛点，另外对性能方面也有优化空间 开源进展同步 高性能网络扩展层 — MOE GoLang extension proposal 已支持将 MOSN 部分 filter 运行在 Envoy 中， 欢迎试用 https://github

Buildpacks buildah buildkit kaniko Function Serving 4 种函数调⽤类型（CNCF Serverless ⽩⽪书） Function Serving 同步函数: HTTP / blocking / Req & Resp 运⾏时： Knative Serving KEDA + KEDA http-add-on(Beta) + Deployment 使⽤ Tekton、Cloud Native Buildpacks、Shipwright 搭建 OCI 镜像构建流⽔线 使⽤ Knative、Dapr、KEDA 等云原⽣技术驱动具备⾃动伸缩能⼒的同步函数与异步函数 以 Argo Events、Knative Eventing 为参考的轻量级 Serverless 事件框架 K8s 上的图数据库基于 KubeBuilder 的 Operator