以SBOM 为基础的 云原生应用安全治理 董毅@悬镜安全 一瓶“牛奶”——你会喝吗？ 安全的保障——成分清单和监管机构 • 成分清单用于实现可见性（透明度） • 监管机构保障成分清单的可信度 软件物料清单 • 软件物料清单（SBOM, Software Bill Of Material）是代码库中所有开放源代码和第三方组件的清单。 • SBOM能够列出管理这些组件的许可证，代码库中使用的组件的版本及其补丁程序状态。 API安全性 失效的用户认证、安全性、错误配置、注入等 闭源组件 软件物料清单的描述 软件物料清单（SBOM, Software Bill Of Material）是云原生时代应用风险治理的基础设施。 特点： • 是治理第三方组件风险（开源+闭源）的必备工具； • 可深度融合于DevOps应用生产模式； • 可与多种DevSecOps工具链联动强化效能（SCA、RASP、漏洞情报）； • 在云原生应用的开发端及运营端均发挥作用。 Java AS 字 节 码 注 入 + 检 测 算 法 语言覆盖Java、PHP、Python、NodeJS、GO、.Net等 安全防御设备联动 分布式高可用架构 基于SBOM构建云原生应用风险治理流程 SCA+IAST+RASP+漏洞情报 快速获取SBOM——OpenSCA

陈鹏 开源多集群应用治理项目 Clusternet 在多点生活的云原生实践 陈鹏 多点生活 平台架构-基础架构工程师 个人简介 • 开源项目 MOSN 核心 Committer • 主要负责容器服务整体架构的设计与开发 • 主导 ServiceMesh 落地相关工作 目录 多集群管理现状 Operator 迭代 反思&重构 整体架构 • 多单元 • 多集群 • 多分组

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 质变的技术内核。 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。中国联通研究院一直从事云原生及其安全技术的研 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 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 算 1.0 虚机时代、云计算 2.0 原生时代，目前正在朝着云计算 3.0 智能时代迈进。 因此，在当前云计算 2.0 时代，云原生技术日趋成熟，并因大语言模型的推 动助力朝着云计算 3.0 智能时代迈进的背景下，分析云原生安全的发展情况和面 Serverless 安全、DevSecOps 成为云安全的核心。自开源 Docker 容器和 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。

远程⽀持 托管运维 交 付 难 度 越 ⾼ 商 业 价 值 越 ⼤ 2B软件交付的愿景 01. 2B 软件交付的困局 像安装⼿机APP⼀样； 在任意环境之上； 实现快速、灵活地交付； 和智能的运维能⼒。 云原⽣与云原⽣应⽤ 第⼆部分 ⽬前云原⽣技术很⼴泛，All IN 云原⽣； 它是⼀个指导思想、实践思路和⾏为⽅式； 我们仅从2B软件交付领域来谈云原⽣技术； 云原⽣技术 云原⽣技术概要 Logger Workload Type/ Controller Type 能⼒模型 平台开发者/运维 应⽤模型 业务员开发者 容器模型 K8S模型 业务组件 业务组件 业务组件 流量治理 服务治理 运维能⼒ 应⽤ 应⽤模型定义⽤例 03. ⾯向交付的应⽤模型 应⽤模型 PaaS平台 Kubernetes模型 K8S控制器 其他资源资源模型 逐级封装，向上透明 Application 交付平台 测试平台 应⽤模型定义实践-开发者 04. 2B交付版本的DevOps 应⽤组装和研发 应⽤模型定义实践-开发者 04. 2B交付版本的DevOps 源码定义规范 属性识别 智能赋值 UI化管理 模型打包 开发者 云原⽣平台 源码持续构建 选择中间件 实现数据初始化 实现业务可配置 应⽤模型交付实践-交付平台 04. 2B交付版本的DevOps 应⽤模型⼀键交付

云原生微服务最佳实践 彦林 阿里云智能高级技术专家 & Nacos 创始人 2022/01/07 云原生微服务最佳实践 微服务简介 最佳实践 用户故事 微服务简介 • 云原生和微服务简介 • 微服务的价值和挑战 • 阿里微服务产品解法和优势 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） Prometheus 全链路压测 PTS AHAS ARMS ACK/ASK 调度+弹性 解法 • 提供完整微服务产品矩阵 • 通过 MSE 解决微服务最 核心服务发现和配置管理， 通过服务治理提升高可用 • 通过 ACK 解决运维成本 • 通过 ARMS 解决定位成本 • 通过 AHAS 解决技术风险 • 通过 PTS 解决容量风险 优势 • 开源、自研、商业化三位 一体 • 最佳实践 • 微服务最佳实践 • 服务治理最佳实践 • 日常环境隔离最佳实践 • 网关最佳实践 微服务最佳实践 MSE微服务引擎 Nacos/Zookeeper/Eureka 注册中⼼+配置中⼼ Dubbo/Spring-Cloud-Alibaba/Envoy 服务框架+服务⽹格 Ingress（Envoy） 云原⽣⽹关 服务治理 控制面 微服务引擎（Micro Service

1、信息管理 MIS、ERP… 2、流程规范 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 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。 微服务应 用 大型 单体 应用 VM/服务器 VM/服务 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 延体验较差的部署策略等 • 云原生是告诉我们：能够适应业务变化的微服务+能够适应制品变化的DevOPS+能够适应技术环境变 化的技术底座=云原生平台；其中变化是以研发循环形式不断出现和累加的，如果不进行治理，那 么这些变化就会积累，稳定性的破坏是熵增的，而云原生基础设施就要做到对变化产生的不稳定因

一个活档，指导集成。 形成市场，能力 互补 全生命周期API管理-2-Azure API Management 配置Http Header， 比如CORS等 配置入站协议转 换等 配置后端治理策略 等，比如限流规则 定义API或者导入 API 全生命周期API管理-3-Azure API Management • 把自己关在小黑 屋里面，自己就 可以自助的从API 使用角度定义、 各维度统计分析 观察性 Prometheus Skywalking EFK Hadoop Spark Cortex ....... 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” 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

指标采集分析 Filebeat性能调优 需要修改配置文件不断尝试 界面提交核心参数并结合延时图对比分析 Filebeat性能管控 日志量太大Cpu飙升影响业务 精准控制资源消耗防止异常减少抖动 Es写入性能调优 修改配置文件不断观察数据情况 基于ES压测报告给出专家级es参数优化建议 参数优化体验 修改配置文件、参数调优相对麻烦 全UI化、一站式处理 14 配置UI化 配置UI化开发思路 案例:非APM场景下多组件日志搜索探索 ES/ OtherDB 多集群 多索引 上下文 搜索 Kibana 导航 搜索编 排 异常知 识库 18 日志AIOps探索 日志最佳实践、拨测系统、智能排障、 AIOps探索 19 案例: 基于Kibana的交互式排障 交互式排障，下钻分析，对比分析，快速定位异常 20 案例:如何基于ELK构建内网拨测系统? 基于Healthbeat与

Service Mesh 领域，Envoy 和 MOSN 作为 其数据面 Sidecar 之一 ，用于解决传统服务治 理体系下的痛点如：多语言中间件组件开发适配 成本高、SDK 升级困难、技术复用度差、治理体 系不统一等。 MOE 背景介绍 — 为什么做 用户痛点 • east-west、north-south Gateway 技术栈不统一， 维护成本高 • Envoy C++ 编写，对于 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 适合治理能力已经是一个远程服 务，集成进 Envoy 需要跨进程通信性能低（UDS vs CGO 1KB Latency 差 8 倍)； 需要扩展具备 gRPC server 能力， 多进程管理复杂 MOSN(GoLang) n.md L7 network GoLang extension for Envoy Application Runtime — Layotto 背景 Service Mesh 解决了微服务治理的痛点，但在实际业务开发 中，缓存、数据库、消息队列、配置管理等， 我们仍然需 要维护一套重量级的 SDK 并且侵入应用代码。 方案 提供 API 抽象层，应用程序中只针对这套标准的 API 编程，

也是碎片化的，而且其业务类型越来越多，比如已经延展到边 缘计算盒子，此时攻击面被放大，在云原生环境下安全是一个核心价值，需要立体纵深式的安全保障。 由于云原生DevOps环境追求效率以及运行态的动态治理能力，导致传统安全实施方法、角色、流程、技术 都发生了很多变化，适应这些变化是落地云原生安全的关键！ 标准化能力-承载无忧-E2E云原生纵深安全保障-2-商业价值 腾讯安全战略研究部联合腾 由于Envoy把MQ当做服 务一样接管流量，所以 也可以对它进行监控、 做服务发现、负载均衡 以及流量治理（比如灰 度部署） 云原生消息Mesh化 将消息的富客户端 能力下沉到SideCar， 将消息的服务发现、 负载均衡、流量监 控等职责与业务逻 辑隔离，在运行时 完成透明装配，同 时提供细粒度的消 息灰度和治理能力 高级能力-云原生大数据|AI-业务赋能的基石-1 大数据发展了近30年，甚至比云计算的历史还要