拓展形成ARM、x86双架构流水线，底层 安全漏洞统一修复 全面云原生安全 支持代码安全扫描、镜像安全扫描、开源 协议扫描、依赖漏洞扫描。并可给出修复 建议。支持开源风险持续治理。 108 48 78 6 84 1 1 16 14 0 50 100 150 200 250 本单位 省公司 省公司（直投） 专业公司 入驻项目数 工程类 研发类 新业务开发 87055条/个 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。4.7万人次登录，月活2077人。 科技创新成果 中国移动作为国家级高新技术企业，在国内外行业中科技创新成果丰硕。磐舟与磐基团队重视自主创 据有可能包含恶意的攻 击数据 安全测试-镜像扫描 由于云原生“不可变基础设施”的特点，对容器风险的修复必须从镜像上处理才是最有效的。 因此对镜像的安全扫描变得尤其重要。 强大的漏洞扫描 支持双料漏洞库，可检测 的漏洞数大于17w条，提 供 对 容器镜像的扫描能力 ，可扫描发现CNNVD、 CVE等漏洞信息 ， 提 供 详 细的漏洞分析能力联动。 安全风险发现 针对容器镜像内Webshell

缺少作业概念、缺少完善的生命周期的管理 • 缺少任务依赖、作业依赖支持 调度策略局限 • 不支持Gang-scheduling、Fair-share scheduling • 不支持多场景的Resource reservation，backfill • 不支持CPU/IO topology based scheduling 领域框架支持不足 • 1:1的operator部署运维复杂 • 不同框架对作业管理、并行计算等要求不通 不同框架对作业管理、并行计算等要求不通 • 计算密集，资源波动大，需要高级调度能力 资源规划复用、异构计算支持不足 • 缺少队列概念 • 不支持集群资源的动态规划以及资源复用 • 对异构资源支持不足 传统服务 大数据 人工智能 云原生大数据平台 大数据、AI等批量计算场景 云原生化面临的挑战 Volcano 架构 项目概况： • 业界首个云原生批量计算平台 • 2019年6月开 2019年6月开源，2020年进入CNCF，目前是CNCF孵化级项目 • 2.9k star，500+ 全球贡献者 • 50+ 企业生产落地 关键特性： 1. 统一的作业管理 提供完善作业生命周期管理，统一支持几乎所有主流的计算框架，如 Pytorch, MPI, Horovod, Tensorflow、Spark等。 2. 丰富的高阶调度策略 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、

云原生安全威胁分析与 能力建设白皮书 中国联通研究院 中国联通网络安全研究院 下一代互联网宽带业务应用国家工程研究中心 2023 年 11 月 版权声明 本报告版权属于中国联合网络通信有限公司研究院，并受法 律保护。转载、摘编或利用其他方式使用本报告文字或者观点的， 应注明“来源：中国联通研究院”。违反上述声明者，本院将追 究其相关法律责任。 云原生安全威胁分析与能力建设白皮书 最后，白皮书内容难免有疏漏，敬请读者批评指正。 云原生安全威胁分析与能力建设白皮书 8 编写单位： 中国联合网络通信有限公司研究院、联通数字科技有限公司、中国联通福建 省分公司、北京神州绿盟科技有限公司、北京小佑网络科技有限公司、中兴通讯 股份有限公司 专家顾问： 叶晓煜、张建荣、徐雷、潘松柏、冯强、张曼君、傅瑜、葛然、张小梅、徐 积森、滕开清 编写成员： 丁攀、郭新海、 DevOps、持续交付、微服务和容器技术为代表，符合云 原生架构的应用程序应该：采用开源堆栈（k8s+Docker）进行容器化，基于微 服务架构提高灵活性和可维护性，借助敏捷方法、DevOps 支持持续迭代和运维 自动化，利用云平台设施实现弹性伸缩、动态调度、优化资源利用率。 云原生安全威胁分析与能力建设白皮书 12 1.1.2 云原生安全 云原生安全作为云原生的伴生技术，旨在解决云原生技术面临的安全问题，

GitHub代码库: https://github.com/goha rbor/harbor/ 一个开源可信的云原生制品仓库项目用来存储、签名和管理相关内容。 Harbor社区 有来自于5家公司的14位维护者 GitHub星 13K+ 核心提交者 200+ 数据来源: https://harbor.devstats.cncf.io/ & https://github.com/g Zealand Source: https://harbor.devstats.cncf.io Japan Korea Brazil Russia Ukraine Poland UK 贡献公司 50+ 提交数 12K+ 贡献者 3000+ GitHub访问/访问者* 40K+/10K+ Fork 4000+ 下载* 5K+ *: 数据周期10/02-10/16 (2周) 目标为K8s集群 • 仅聚焦Harbor组件安装 • goharbor/harbor-helm 3 K8s Operator • 通过K8s CRD实现编排 • 目标为K8s集群 • 专注于HA模式支持 • goharbor/harbor- operator (开发中) 4 资源隔离与多租户管理 项目 存储 访问控制 制品资源

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 VM/服务 器 VM/服务 器 目 标  支持微服务级别的细粒度资源隔离  支持快速扩缩容  支持热升级，服务更新不影响业务可用性  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 就 已 经 存 在 2003年Docker兴起，但云原生架构依然 没有出现，Docker公司还差点死了 1 9 9 6 年 戴 尔 提 出 云 计 算 理 念 2006年亚马逊率先推出 了弹性计算云（EC2） 分水岭 云原生 Docker： 抽象云资源，使 得更容易使用 微服务： 加快业务迭代更新 从支持应用不同维度发展，最终走在了一起 2010年WSO2提出 类云原生的概念 云原生应用相比传统应用的优势 分布式应用服务EDAS、微服务引擎MSE、应用监控服 务ARMS等数十款云原生产品全面支撑双11。技术侧，云原生四大核心技术实现规模和创新的双重突破，成为从技术能力向业务 价值成果转变的样本： • 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。 1.数据库框架 1、改造对业务系统具有较大侵入性； 2、对于复杂的SQL，可能不支持； 3、对于跨库和跨分片的数据，需要额外机制保障一致性； 4、缺乏较好的数据平滑迁移和过渡方案； 5、Java Only（或其他）。 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 数据网格 TDDL Sharding-JDBC DRDS Sharding-Proxy 多副本机制 5.SQL接入支持 6.云原生支持 容量 性能 一致性 可高用 易用性 伸缩性 代替单机数据库（注意，主要解决容量问题）。 3.分布式数据库 1、需要较多的机器资源； 2、对于替换数据库技术的公司，代价较大，放弃多年积累； 1）引入框架，研发人员 2）引入中间件，研发人员+运维人员=》研发团队 3）引入数据库，研发+运维+DBA=》研发中心、CTO/公司管理层 3、一般场景下，不解决性能问题（特别是延迟）。

"#$A 我们还是个创业公司运维 经验少，产品所有依赖的中 间件服务资源都想⽤阿⾥公 共云上的 %&#$B 我们⾃⼰的商业经营数据 必须存储在公司⾃建机房，其 他的数据为了节约运维管理成 本，还能享受云上的弹性能⼒， 可以考虑⽤云上服务 '()*#$C 我们主要服务国外客户， 根据当地政府的监管要求，我 们必须使⽤aws⼚商提供的中 间件服务 主角：工程师小明负责公司XX系统的客户交付 On-Premise OnCloud 云原生IaC方式定义服务 传统云上白屏化运维方式: 繁杂的手动操作，且无法快速复制 CNBaaS 可基于Cue语法，声明服务基础信息 以及组件扩展信息，支持最优规格匹配 自适配云组件配置&规格 声明式 服务规格需求 需求自适配 需求自适配 On Premise On VPC eg. Kube DB • Chart Version选择 Terraform 通用服务schema定义 服务版本管理 面向组件Vendor Schema定义 组件注册 CNBaaS 统一服务目录 Helm CNBaaS Engine根据组件 支持的运行时动态调度 云资源生产 Lifecycle管理 张健川(聪言) CNBaaS Demo Contact us 王国东(骁奕) Email：guodong.wgd@alibaba-inc

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。 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 连续性、业务安全性、边 缘计算赋能，关注中小企 业市场 风险集中点，前期不建议 用平台规范企业组织架构。 传统云商业模式 云原生，国内越来越多的创业公司跑步入局，新推出的云计算产品都要带上“云原生”的标签。各路资本也狂扫云原生“公司”，试图寻找 中国的“Snowflake”，再造一个财富神话。不过，我国的云原生技术起步较晚，跟美国的发展阶段可能差5~8年。国内的云原生市场才刚 刚开始，从 生也与传统云模式存在博弈关系(天然的正和博弈) 对客户、运营商来说，有利因素主要体现在解决资金紧张问题、降低投资风险，将一部分风险转嫁给厂商，通过与设备商绑定的利益 关系，能获得厂商更多更好的支持和全球经验；不利因素在于相对传统交易方式可能需支付更多交易成本，在业务发展良好的情况， 可能会有部分利益分给设备商。 对IT设备供应商、ISV集成商而言，有利因素主要体现在可能获得高于传统设备销售的

业务程序，即部署在容器中的业务程序的监控，这 个其实是最重要的 随着 Kubernetes 越来越流行，几乎所有云厂商都提供 了托管服务，这就意味着，服务端组件的可用性保障交 给云厂商来做了，客户主要关注工作负载节点的监控即 可。如果公司上云了，建议采用这种托管方式，不要自 行搭建 Kubernetes，毕竟，复杂度真的很高，特别是 后面还要涉及到升级维护的问题。既然负载节点更重要， 我们讲解监控就从工作负载节点开始。 Kubernetes 资源对象的监控使用 kube-state-metrics，这个开源项目是基于 client-go 开发，轮询 Kubernetes API，并将 Kubernetes 的结构 化信息转换为 metrics • 支持右侧罗列的相关资源对象的指标 • 比如Pod的指标，会有 info、owner、status_phase、status_ready、 status_scheduled、container_status_waiting、 –resources=deamonsets,deployments • 对于某个具体的资源类型，可以做更细粒度的控制，比如屏蔽某个指标：--metric- denylist=kube_deployment_spec_.* 支持正则的写法，对于几千个node的大集群，几十万个 pod，每个小小 的优化都很值得 • 最后，附赠大家一个我们做好的监控大盘，在 Categraf 仓库的：inputs/kube_state_metrics

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 B C 多模云原生数据 库 用于云原生DB的 JDBC 极少量 改动 修改驱 动包 数据迁 移 • 由于云原生数据库支持多模，所以通过 ETL或者DTC等工具迁移数据是非常方便的 • 应用程序只需要修改JDBC的依赖即可以在 新环境中运行，迁移成本低。 • 或者由于云原生数据库支持多协议能力， 比如原生APP使用MYSQL协议访问传统数 据库，可以不加修改的，还是使用老的 MYSQL协议驱动，依然可以和云原生数据 一个服务进行部署，MON、OSD、MGR 守 护进程会以 pod 的形式在 Kubernetes 进行 部署，而 rook 核心组件对 ceph 集群进行 运维管理操作。 Rook 通过 ceph 可以对外提供完备的存储 能力，支持对象、块、文件存储服务，让 你通过一套系统实现对多种存储服务的需 求。同时 rook 默认部署云原生存储接口 的实现，通过 CSI / Flexvolume 驱动将应 用服务与底层存储进行衔接，其设计之初