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  • pdf文档 MOSN 高性能网络扩展实践 - 王发康

    MOSN 高性能网络扩展实践 王发康 2021 Gopher Meetup HZ About Me 王发康 蚂蚁集团 可信原生技术部,技术专家 蚂蚁集团技术专家,专注于高性能网络服务器研发,MOSN、Tengine 开源项目核 心成员,目前关注云原生 ServiceMesh、Nginx、Envoy、Istio 等相关领域。 喜欢开源,乐于分享。 https://github.com/wangfakang 实践效果 03 MoE Roadmap 04 MoE 背景介绍 MoE 是什么 为什么做 MoE 方案调研与分析 MoE 背景介绍 — 什么是 MoE 处理性能高 (C++) 研发效能高 (GoLang、生态) 高性能、高研发效能、生态打通 MoE = MOSN + Envoy 相互融合,各取所长 在 Service Mesh 领域,Envoy 和 MOSN 作为其数据面 sidecar 跨语言语言支持(C/C++/Rust)、 隔离性、安全性、敏捷性 处于试验阶段,性能损耗较大; WASM 目前仅对C/C++/Rust 友好, 对 GoLang Runtime 还未完全支持; 不能复用已有的 SDK,需要做网络 IO 适配改造 External-Proc Extension 跨语言支持、隔离性 需要跨进程通信性能低(UDS vs CGO 1KB Latency 差 8 倍); 需要扩展具备
    0 码力 | 29 页 | 2.80 MB | 1 年前
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  • pdf文档 24-云原生中间件之道-高磊

    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 全 工 程 师 负 责 , 与 开 发 人 员 沟 标准化能力-承载无忧-E2E云原生纵深安全保障-3-与传统安全方案的差 异 安全问题左移一个研发阶段,修复成本就将 提升十倍,所以将安全自动化检查和问题发 现从运行态左移到研发态,将大大提高效率 和降低成本 默认安全策略,可以天然的规避大部分 安全问题,使得人员配置和沟通工作大 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 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 说明 优点 缺点 SAST(静态应用程序 安全测试) 白盒测试,通过污点跟踪对源代码或者二进制程序(也包括Docker镜像等) 进
    0 码力 | 22 页 | 4.39 MB | 5 月前
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  • pdf文档 25-云原生应用可观测性实践-向阳

    Pw © 2021, YUNSHAN Networks Technology Co., Ltd. All rights reserved. 1. 可观测性的成熟度模型 2. 构建内生的可观测性能力 3. 在混合云、边缘云中的实战 4. Talk is cheap, show me the demo! 目录 simplify the growing complexity © 2021, YUNSHAN Technology Co., Ltd. All rights reserved. 问题1:数据割裂 数据如何关联? ? ? simplify the growing complexity © 2021, YUNSHAN Networks Technology Co., Ltd. All rights reserved. 问题2:重复建设 业务团队A 业务团队B 业务团队C 业务团队D Networks Technology Co., Ltd. All rights reserved. 问题1:团队耦合 simplify the growing complexity © 2021, YUNSHAN Networks Technology Co., Ltd. All rights reserved. 问题1:团队耦合 开发团队100%驱动力 运维团队100%驱动力 服务 数据 ??团队??%驱动力
    0 码力 | 39 页 | 8.44 MB | 5 月前
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  • pdf文档 1.3 MOSN 在云原生的探索及实践

    MOSN 在云原生的探索和实践 王发康 2021 GopherChina About Me 王发康 蚂蚁集团 可信原生技术部,技术专家 蚂蚁集团技术专家,专注于高性能网络服务器研发,MOSN、 Tengine 开源项目核心成员,目前专注于云原生 ServiceMesh、 Nginx、Envoy、Istio 等相关领域。 喜欢开源,乐于分享。 https://github.com/wangfakang roadmap 云原生 • 云原生网络平台建设 • 升级 Xprotocol 框架 • 支持 WASM • 区块链网络框架 • 代码热更新 • 高性能网络层扩展 • fastGRPC • 协程收敛 epoll 模型 • CGO 性能优化 • 支持 zipkin,Jaeger 等 • 支持 ZK,Nacos 等 • 支持 Dubbo 3.0 • 支持 thrift, kafka 1.10 • 支持 Ingress 和 Gateway • 推动 UDPA 多协议建 设 核心能力 微服务 性能优化 MOSN 网络层扩展思考和选型 MOE 背景介绍 — 什么是 MOE 处理性能高 (C++) 研发效能高 (GoLang、生态) 高性能、高研发效能、生态打通 MOE = MOSN + Envoy 相互融合,各取所长 在 Service Mesh 领域,Envoy
    0 码力 | 36 页 | 35.61 MB | 1 年前
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  • pdf文档 22-云原生的缘起、云原生底座、PaaS 以及 Service Mesh 等之道-高磊

    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 敏态IT:敏捷、弹性、灵活 各行业IT应用系统不断丰富与创新 总部 机关 内部员工 分支 机构 内部员工 移动 接入 内部员工/合作伙伴 OA CRM HRM …… BPM MES 稳态IT 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 VM/服务 器 支持服务的快速地部署、扩展、故障转移  支持更细致、自动化的运维,快速恢复  …… 过去 现在 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
    0 码力 | 42 页 | 11.17 MB | 5 月前
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  • pdf文档 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

    高级能力-自动化-AIoT以及赋能业务-边缘计算(Edge Cloud )-1 远端控制 云端分析系统 设备端 自动化解决用户使用体验问题,计算量属于窄带范畴, 所以计算算力重点在于云端,云端计算体系架构成熟, 成本较低,在业务上本地的设备根据模式信号反馈一些 动作,比如下雨关窗帘,是自动化范畴,上传云端的数 据都是属性数据,比如谁什么时候干了什么,后续云端 根据个人喜好数据为用户提供比如按照个人喜好调节温 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 弹性 可弹性无限拓展 弹性工作负载 公有云 ETCD 整体服务对等 性能、安全可控, 满足可控信息互通 的要求 • 涵盖所有云,涵盖所有业务形态 • 满足性能、安全要求 • 满足云间通信 • 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
    0 码力 | 20 页 | 5.17 MB | 5 月前
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  • pdf文档 12-从数据库中间件到云原生——Apache ShardingSphere 架构演进-秦金卫

    Apache Dubbo/ShardingSphere PMC 秦金卫(kimmking) 2020-12-04 20:00 云 原 生 学 院 # 1 2 目录 1.数据库框架:从数据库的性能与容量到数据库框架技术的产生 2.数据库中间件:从框架技术到分布式的数据库中间件技术 3.分布式数据库:从数据库中间件技术发展到分布式数据库 4.数据库网格:数据库与微服务、云原生的发展关系 5.数据库解决方案:如何基于 随着数据量的增大,读写并发的增加,系统可用性要求的提升,单机 MySQL面临: 1、容量有限,难以扩容 2、读写压力,QPS过大,特别是分析类需求会影响到业务事务 3、可用性不足,宕机问题 1.数据库框架 1.数据库框架 计算机领域的任何问题都可以通过增加一个中间层来解决。 数据库框架技术:在业务侧增强数据 库的能力。 直接在业务代码使用。 支持常见的数据库和JDBC。 轻量级,不需要额外的资源和机器。 务端透明。 任何语言平台的系统都可以接 入,可以使用mysql命令或者 IDE操作。 对业务系统侵入性小。 透明化的引入中间件,像一个数据库一样提供服务能力。 2.数据库中间件 1、框架本身的一些问题; 2、需要单独的资源部署,以及维护; 3、接入端需要实现数据库协议,对非开源数据库无法支持。 数据库中间件使用的约束: 3.分布式数据库 3.分布式数据库 类库/框架 数据库中间件 分布式数据库
    0 码力 | 23 页 | 1.91 MB | 5 月前
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  • pdf文档 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)

    大安全”主责主业, 以实际行动践行“国家队、主力军、排头兵”的责任担当。2022 年,我们在“联 通合作伙伴大会”发布了《中国联通云原生安全实践白皮书》,该书系统阐述了 云计算所面临的新型安全问题,介绍了云原生安全防护体系,并给出了云原生安 全防护体系建设实践。 过去一年来,我们持续深耕云原生安全领域,联合多家单位共同编写了《云 原生安全威胁分析与能力建设白皮书》。白皮书从攻击者视角介绍了云原生所面 k8s 编排引擎出现以来,云原生生态不断扩大。当前,云原生作为云计算深入发展的 产物,已经开始在 5G、人工智能、大数据等各个技术领域得到广泛应用。云原 生技术的广泛应用,带来了一系列云原生安全问题,因此,要保障云原生的安全, 云原生安全威胁分析与能力建设白皮书 10 使云原生技术更好的赋能企业数字化发展,需要明确云原生和云原生安全。 1.1.1 云原生 2015 年,Pivotal 弹性可靠、松耦合、易管理可观测的应用系统,提升交付效率,降低运维复杂度, 代表技术包括不可变基础设施、服务网格、声明式 API 及 Serverless 等。云 原生技术架构的典型特征包括:极致的弹性能力,不同于虚拟机分钟级的弹性响 应,以容器技术为基础的云原生技术架构可实现秒级甚至毫秒级的弹性响应;服 务自治故障自愈能力,基于云原生技术栈构建的平台具有高度自动化的分发调度 调谐机制,可实现
    0 码力 | 72 页 | 2.44 MB | 1 年前
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  • pdf文档 中国移动磐舟DevSecOps平台云原生安全实践

    03 磐舟DevSecOps实践总结 目 录 目录 CONTENT 磐舟DevSecOps平台定位 基于云原生打造一站式DevSecOps平台,致力于解决企业在数字化转型中的研发效能提升问题,提供从 “需求-开发-测试-发布-运维-运营”端到端的协同服务和研发工具支撑。助力企业产品快速创新迭代,进行 数智化化转型、实现业务价值。 • 端到端自动化交付流水线 • 开发过程自主可控 源代码审计针对源代码缺陷进行静态分析检测。它在对目标软件代码进行语法、语义分析的技术上,辅以数据流 分析、控制流分析和特有的缺陷分析算法等高级静态分析手段,能够高效的检测出软件源代码中的可能导致严重 缺陷漏洞和系统运行异常的安全问题和程序缺陷,并准确定位告警,从而有效的帮助开发人员消除代码中的缺陷、 培养安全开发意识,提高安全开发水平、减少不必要的软件补丁升级,为软件的信息安全保驾护航。 发起工程检 测 查看工程缺 陷 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 变量1 | 污点标记 无害处理 识别污点源 污点传播 污点汇聚点 污点传播阶段 污染过程
    0 码力 | 22 页 | 5.47 MB | 1 年前
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  • pdf文档 Volcano加速金融行业大数据分析平台云原生化改造的应用实践

    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。 Volcano Global Kubernetes Karmada API Server Volcano Global VG Admission Kubectl / client-go 关键特性: • 开箱即用的多集群管理功能 • 分级调度,保证调度性能 • 多租户公平调度 • 成本感知 Volcano 使用方法 actions: “enqueue, reclaim, preempt, allocate, backfill" tiers: - 训练与推理、 大数据ETL和离线批处理任务 客户诉求: • 要求调度系统提供公平机制,满足公司内多团队资源共享,保 证各自业务的SLA • 要求系统提供Gang-scheduling解决基本死锁问题 • 要求调度系统统一支持AI、大数据、Batch Job 解决方案: • Volcano 统一支持AI、数据ETL和离线Batch job • Volcano提供的队列调度、公平调度策略,满足用户的多租户
    0 码力 | 18 页 | 1.82 MB | 1 年前
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01MOSN高性性能高性能网络扩展实践王发康24原生中间中间件之道高磊25应用观测向阳1.3探索22缘起底座PaaS以及ServiceMesh27赋能AIoT边缘计算形态成熟成熟度模型12数据据库数据库ApacheShardingSphere架构演进秦金卫安全威胁分析能力建设白皮皮书白皮书来源中国国联联通中国联通研究研究院移动中国移动磐舟DevSecOps平台Volcano加速金融行业数据分析云原生化改造
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