Raft协议版本兼容性。 ● -raft-snapshot-threshold：这可以控制保存到磁盘的快照之间的最小筏提交条目数。这是一个很 需要更改的低级参数。经历过多磁盘IO的非常繁忙的群集可能会增加此值以减少磁盘IO，并最大限度 减少所有服务器同时拍摄快照的机会。由于日志将变得更大并且raft.db文件中的空间在下一个快照之 无法回收，因此增加此值将替换磁盘空间的磁盘空间。如果需要重播更多日志，服务器可能需要更长 设置为8192。 ● -raft-snapshot-interval：它控制服务器检查是否需要将快照保存到磁盘的频率。他是一个很少需 改变的低级参数。经历过多磁盘IO的非常繁忙的群集可能会增加此值以减少磁盘IO，并最大限度地减 所有服务器同时拍摄快照的机会。由于日志将变得更大并且raft.db文件中的空间在下一个快照之前无 回收，因此增加此值将替换磁盘空间的磁盘空间。如果需要重播更多日志，服务器可能需要更长的时

AppRevision v2 AppRevision v3 ① 创建 ② 第一次更新 ③ 第二次更新 发布状 态机 发布单模式下 Application 的更新不 再实际操作资源，只生成版本快照 AppRollout-1 开始 暂停 继续 成功 AppRollout-2 新的发布使用新的发布单对象 K8s Resource v1 -> v2 cluster2 cluster1 AppRevision v1 AppRevision v2 AppRevision v3 ① 创建 ② 第一次更新 ③ 第二次更新 多版本模式下 Application 的更新不 再实际操作资源，只生成版本快照 控制器 循环 Application Deployment K8s Resource v1 K8s Resource v2 K8s Resource v3 指定不同版本的流量配比 多环境/多集群/多版本 --渐进式发布 AppRevision v1 AppRevision v2 AppRevision v3 多环境模式下 Application 的更新不 再实际操作资源，只生成版本快照 控制器 循环 Application Deployment K8s Resource v1 K8s Resource v2 K8s Resource v3 Application

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技术上的碎片化，为云原生彻底发挥对极端变化的适应性价值还有很多障碍。 在统一的K8s管理面下， 通过一种代理容器(内置 了管理虚拟机的逻辑） 来启动虚拟化Pod， 此时可以同时在统一的 容器云平台下运行微服 务化容器化或者未容器 化的传统软件了； 另一个方向是，将底层计 算、存储和网络进行超融 合，提供极其简单的底层 运维能力，进一步简化云 原生+资源层整体运维和 提升资源利用质量。 标准化能力-按需调度-Serverless 业务价值 架构 • 彻底消除传统服务端基础设施依赖，降低研发复杂性和运维难度 • 按实际调用量进行自动的容量扩缩 • 专注业务逻辑开发，无须关心基础设施 • 只需要将视频存入存储，接入极其简单，达到极致业务体验 • 按需加载资源，使用时调度，不使用时自动回收，达到极致 成本的体验。 • 并行执行，可以同时出产不同维度业务结果，达到极致性能 常重要的作用 现在 Node A 业务逻辑 熔断器 服务发现 网络堆栈 Node B 业务逻辑 熔断器 服务发现 网络堆栈 Node A 业务逻辑 网络堆栈 Node B 业务逻辑 网络堆栈 熔断器 服务发现 熔断器 服务发现 SideCar SideCar Node A 业务逻辑 网络堆栈 Node B 业务逻辑 网络堆栈 熔断器 服务发现 熔断器 服务发现

务研发和运行一体的平台，其内部实现并不容易，想落地更不容易，关键在于人们现在存在巨大的误区！工具思维导致落地艰难！ 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 降本增效是最初级的成 果，如果能够深入企业 业务当中，低代码平台 可以带来的东西会更多。 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 合约进行支付费用。 • （当然需要考虑竞争对手的策略，以以上为基础的考虑竞争对手的价格策略） • （针对可以给客户提供何种服务模式,比如超市、专卖还是便利店，也会影响到价格策略，但是还是 以上面主干逻辑作为基础来做出调整）

的业务功能，这些函数组合完成整体业务逻辑。一些函数可能会公开其 Web API， 需要进行身份认证，另一些则可能只允许内部调用，所以不用进行身份认证，这 就使 Serverless 应用的整体身份认证变得复杂，你要为每个函数及事件源提供 合理的身份认证机制，一不小心就会出错。 如果一个函数提供了公开的 API 给用户使用，并且该 API 也有正确的身份 认证逻辑，用户访问函数后，函数内部首先会从云存储读文件，然后将读取后的 适的身份认证，攻击者可能直接向云存储注入数据进行攻击。 2.6.4 权限滥用攻击 一个无服务器应用程序可以由数百个微服务组成。不同的功能、资源、服务 和事件，所有这些都被编排在一起，以创建一个完整的系统逻辑。无服务器体系 云原生安全威胁分析与能力建设白皮书 36 结构的无状态特性要求对每个资源进行仔细的访问控制配置，未遵循最小化权限 的配置原则，配置了不适当的权限，将会增加事件驱动无服务器计算架构中的攻 虽然开发者的钱包受到了保护， 但攻击者也可以通过攻击频次达到设定上限实现了对开发者账户拒绝服务的目 的。 2.6.6 针对函数供应链的攻击 无服务器计算的函数通常是功能单一的微服务，随着功能逻辑的复杂度提升， 代码量也会随之增加，随之而来的供应链风险也愈发严重。例如利用基础镜像中 已经存在的安全漏洞进行攻击、利用应用程序引入第三方依赖库的漏洞进行攻击 等。 云原生安全威胁分析与能力建设白皮书

Sidecar（MOSN） • Controller 兼容自动注入逻辑 迭代3-Multi Runtime 需求： • 使用 Containerd 之后、根据不同业务场景使用不同的 Runtime • 兼容 EKS 和 IDC（Kata） 迭代4-HPA 需求： • 根据 CPU 使用情况来自动扩缩容量 • 兼容 HPA 自动修改 replica 数量的逻辑 反思 • 新增一个无关的（HPA，Sidecar）功能都需要 需要 Controller 适配是否合理？ • 新增一个公有云类型都需要修改 Controller 是否合理？ • 当新的需求来临应该怎么扩展？ …… 需求 需求： • 最好能兼容现在的逻辑（Helm 发布） • 方便扩展 • 高级特性 …… 社区的力量 https://github.com/clusternet/clusternet • 轻量化部署，不依赖额外的存储和端口

CpuLimit Nice值调整 Kill机制 8 Agent管理 时序图 Agent注册 Agent启动首先向Consul获取Master服务列表， 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 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 Kibana查日 志 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 •

地 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 T 控 制 台 4 收 集 请 求 （ 主 动 插 桩 补 充 测 试 ） 5 发 送 P a y l a o d , 执 行 检 测 6 展 示 漏 洞 低误报率 高检出率 可实现逻辑漏洞检测 可实现个人隐私合规检测 检测探针语言强相关 漏洞覆盖度依赖测试覆盖度 对测试环境性能有一定影响 优点 缺点 污点变量1 污点变量a 污点变量4 污点变量b 变量c 污点变量2

Serverless最核心的理念是“按需”，云原生消息Serverless化主要是从两个维度落地按需的概念。一方面根据业务规模 自动化扩缩容实例规格、队列数等逻辑资源；另一方面，根据服务端负载自动化扩缩容计算、存储等物理资源。 2W TPS 10W TPS 根据业务流量自动升降配 .... 逻辑资源按需扩缩容 MQ集群 MQ集群 根据Load等Metrics做 出扩容决策 PV1 Broker1 PV2 Broker2 PV3

Application ComponentDefinition WorkloadResource Deployment Service Ingress ServiceMonitor Component 模版化 逻辑化 应⽤模型定义⽤例 03. ⾯向交付的应⽤模型 type RainbondApplicationConfig struct { AppKeyID string