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  • pdf文档 使用Chaos Mesh来保障云原生系统的健壮性-周强

    云原生社区Meetup 第三期·杭州站 使用 Chaos Mesh 来保障云原生系统的健壮性 演讲人:周强 GitHub 地址:https://github.com/zhouqiang-cl PingCAP 工程效率负责人,ChaosMesh 负责人 云原生社区Meetup 第三期·杭州站 The incident in the production environment
    0 码力 | 28 页 | 986.42 KB | 6 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)

    ............................ 15 云原生安全威胁分析与能力建设白皮书 7 前 言 在数字化转型的大潮中,云计算作为实现创新和提高运营效率的关键技术, 成为了新一代信息技术的核心引擎。随着云计算的飞速发展和广泛应用,以及万 千企业数字化转型换挡提速,企业对云计算的使用效能提出新的需求。云原生以 其独特的技术特点,很好地契合了云计算发展的本质需求,正在成为驱动云计算 究,致力于推动云原生在通信行业落地实践,全面落实好“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 近年来,云计算技术一直处于高速发展的过程中,并且随着公有云和私有云 的广泛应用,利用云计算作为承载业务运行的基础设施,已经成为了企业的首选。 “十四五”时期,中国的信息化进入加快数字发展、建设数字中国的新阶段,在 数字化转型的浪潮中,云计算作为新型数字基础设施和新一代信息技术的核心引 擎,在推动人工智能、5G、工业互联网、物联网等技术的发展和应用方面发挥 着越来越重要的作用。云计算的普遍应用和相关技术发展,使其已经经历了云计
    0 码力 | 72 页 | 2.44 MB | 1 年前
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  • pdf文档 24-云原生中间件之道-高磊

    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,不仅带来了全新的安全场景,也成为网络安全攻防 当中的利器;2020年井喷的远程办公,拷问传统安全边界 防线,让“零信任”这一有着十年历史的理念再次受到关注,成为企业构建后疫情时代安全体系 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 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 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
    0 码力 | 22 页 | 4.39 MB | 6 月前
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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

    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 WEB APP 移动用户 采购 平台 互联网 平台 数字 营销 敏态IT 互联网/物联网应用 创新应用 PC用户 物联网 物联终端 互联网、 大数据 AI、 IoT 数字化转型  应用价值提升 应用价值提升  应用数量增长  应用类型丰富  应用需求多变 企业从信息化到数字化的转型带来大量的应用需求 软件组件 运行环境 部署平台 …… …… 应用丰富及架构演进带来的开发和运维复杂性 本地IDC 虚拟化 超融合 公有云 …… 测试环境 生产环境 复杂的应用软件架构,在开发、测试、运维 团队之间建成了认知的“墙”,团队间配合效 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 部署当前 应用版本 添加
    0 码力 | 42 页 | 11.17 MB | 6 月前
    3
  • pdf文档 中国移动磐舟DevSecOps平台云原生安全实践

    磐舟DevSecOps平台安全能力 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 平台进行代码质量扫描、代码安全扫描、镜像安全扫描、整体安全扫描量 183.81万 提交代码、构建、部署总次数,其中x86构建16.42万次,arm构建1.59万次 企业级超大规模实践—推动中移数字化转型 中国移动集团范围内推广使用磐舟,截止2022年10月30日,平台已入驻项目356个。其中IT公司208个,涉及 14个部门,省公司(含直投省)141个,涉及30个省,专业公司及直属单位7个。4 DevOps解决方案最高等 级先进级的现场认证 ü 2021年通信行业云计算领域风云团队奖 ü 创新解决方案证书 最高等级认证 优秀案例 专业认证 获奖情况 人 1,00000000000 系统 国家 稳定 发展 健康 财富 安全 创新 安全的重要性 01 磐舟DevSecOps平台概况 02 磐舟DevSecOps平台安全能力 03 磐舟DevSecOps实践总结 目 录
    0 码力 | 22 页 | 5.47 MB | 1 年前
    3
  • pdf文档 云原生微服务最佳实践

    云原生和微服务简介 微服务的价值和挑战 图片源自:http://www.zyiz.net/ 价值 效率(人越来越贵,算力越来越便宜) • 研发超过 10 人在 1 个代码冲突多 • 系统超过 5 个测试&上线协同代价大 • 数字化升级需要快速迭代 性能 • 单机成为性能瓶颈 可用性 • 单机成为可用性瓶颈 挑战 • 技术复杂度上升 • 运维成本上升 • 可定位性变差 • 快速迭代难以控制风险
    0 码力 | 20 页 | 6.76 MB | 1 年前
    3
  • 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 根据个人喜好数据为用户提供比如按照个人喜好调节温 度、或者提送广告内容等 自动化特征 智能家居 智能办公室 智能信号灯... 远端控制 云端分析系统 设备端 (现场)边缘计算BOX 业务场景复杂,对算力、通信要求很高,计算放置于 云端时效性差,另外无法现场就对业务进行处理,比 如计算路口交通事故预警,给予司机及时提示等,所 以将算力卸载在距离业务现场、设备最近的地方,就 是边缘计算的场景,它的价值空间远超AIoT,可以更 高级能力-业务双引擎循环驱动-业务数据化、数据业务化 互联网业务、万物互联业务等等造就了海量数据,而海量数据应该也必须能够提炼出价值为业务反向赋能,形成正向业务价值循环 云原生平台(PaaS+Caas+IaaS) 业务系统连接一组人,或者说企业业务实际能力提供者,通过双中台可 以将最上层业务产品诉求直接下沉到能力端,比如我们需要快速搭建一 个电商下单APP,只需要利用中台提供的能力要素,并在APP端组织业务 流程或者
    0 码力 | 20 页 | 5.17 MB | 6 月前
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  • pdf文档 构建统一的云原生应用 可观测性数据平台

    scope」的Metrics 例如:响应Request A的实例在一段时间内做了多少次GC? ① 看云网更清晰 Simplify the growing complexity. 数据打通并不简单 ② 应用、系统、网络的Metrics之间 例如:某个Service的Pod的QPS、IOPS、BPS分别是多少? 例如:Pod所在的KVM宿主机的CPU、内存指标? ② 看云网更清晰 Simplify the growing complexity. 数据打通并不简单 ④应用、系统、网络的Log之间 例如:应用日志ERROR与Ingress日志有什么关联吗? ④ 看云网更清晰 Simplify the growing complexity. 数据打通并不简单 ⑤「非Request scope」的Log与Trace之间 例如:系统日志异常与Request时延增大是否有关联 ⑤ 看云网更清晰 Simplify Simplify the growing complexity. 数据打通并不简单 ⑥ 应用、系统、网络的Trace之间 例如:访问一个服务的耗时究竟有哪些部分组成? App,Sidecar,Node,KVM,NFVGW? ⑥ 看云网更清晰 Simplify the growing complexity. 我们需要哪些Tag?OpenTelemetry的答案 服务属性 代码属性 实例属性
    0 码力 | 35 页 | 6.75 MB | 1 年前
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  • pdf文档 23-云原生观察性、自动化交付和 IaC 等之道-高磊

    从稳定性目标出发,首先需要有提示应用出问题的手段 • 当提示出现问题后,就需要有定位问题位置的手段,进 一步要有能够指出问题根因、甚至提前就预警的手段。 拓扑流量图:是不是按预期运行 分布式跟踪:哪些调用 故障或者拖慢了系统 监控与告警: 主动告诉我 问题发生了! 微服务部署后就像个黑盒子,如何发现问题并在 远端运维是主要的课题,那么就需要从宏观告知 研发人员,并且提供日志、跟踪、问题根因分析 等工具进一步从微观帮助研发人员定位和解决问 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 出错。 3. 集成点:包括新环境的硬件、软件和 应用与遗留系统的集成,比如,监控、 应用与遗留系统的集成,比如,监控、 服务注册中心、文件传输、消息集成、 ITSM等系统的部署集成。 4. 由于上层所依赖的底层环境在不同交 付环境中是不同的,而传统交付方式 缺乏脚本能“理解”的方式来表达这些 差异,此外由于事后更新OS、三方库 或者系统,这些变更又缺乏校验关系, 升级时很难给予企业信心,这种交付 方式很难被自动化。 标准化能力-微服务PAAS-OAM-万花筒PAAS-1-引子 客户环境交付 制品
    0 码力 | 24 页 | 5.96 MB | 6 月前
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  • pdf文档 基于Consul的多Beats接入管控与多ES搜索编排

    barryliang@tencent.com 基于Consul的多Beats接入 管控与多ES搜索编排 2 拥抱开源、释放云原生的力量 • 背景与挑战 • 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 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 Agent-1 Agent-N 数据流 配置监听 Agent注册 配置下发 前端采用基于ts 的angular开发所有数据定义 与后端golang数据保持强一致,保证数据一致 性 15 多ES搜索编排系统 提供多ES多索引搜索编排功能,帮助 业务快速定位异常 16 故障定位遇到的困扰 客服 产品 运维 研发 多es切换 系统切换 采集 高负载 合作伙伴 OthersDB 17 案例:非APM场景下多组件日志搜索探索 ES/ OtherDB
    0 码力 | 23 页 | 6.65 MB | 1 年前
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使用ChaosMesh保障原生系统健壮健壮性周强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24中间中间件之道高磊22缘起底座PaaS以及Service移动中国移动磐舟DevSecOps平台实践服务最佳27赋能AIoT边缘计算形态成熟成熟度模型构建统一应用观测数据23观察自动自动化交付IaC基于ConsulBeats接入管控ES搜索编排
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