Kubernetes安全求生指南 ©2019 VMware, Inc. 2  您的Kubernetes環境夠安全嗎?  Kubernetes安全最佳實務  VMware Enterprise PKS平台如何實踐K8s與容器的安全強化  最困難的部分其實是....  總結 本日議程 3 ©2019 VMware, Inc. 您的Kubernetes環境夠安全嗎? ©2019 VMware, Inc. 4 ​整個Kubernetes運作環境是相當不安全的....  原生Kubernetes在安全設計上就有許多改善空間  公版Kubernetes許多預設值是不適當的  關於網路層級的安全實際上還有許多地方並未涵蓋  設計上並不特別考慮企業多團隊/多應用的分工與隔離  有非常多層次例如: 容器/映像/作業系統/基礎架構也須涵蓋 您知道所謂 “安全”的“標準”是什麼?  這些“標準”涵蓋範圍夠嗎? 足夠讓我們安心推上生產嗎?  我們具體該怎麼做來強化安全?  我們怎麼知道我們做強化安全以後有滿足這個標準...還是這些標準?  我們該如何確保安全性在未來開發/維運一直維持達標?  我們如何用最低的負荷與最快的速度完成上述任務? 隨便Google就可找到好幾卡車的Kubernetes安全最佳實務/指南

Kubernetes 容器编排与应用编排 郭维 才云科技 目录 Speech content Kubernetes 容器编排技术 容器编排与应用架构 容器编排的困境 应用编排架构 Kubernetes Caicloud Kubernetes 控制器架构 Controllers Deployment StatefulSet DaemonSet Job CronJob Pod Kubernetes 的现状 1. 对于大型应用而言，需要组合使用大量的 Kubernetes 资源 2. 缺乏统一的依赖管理机制，需要用户自行解决依赖关系 3. 极简的部署方式也给用户带来了新的负担 应用编排架构 应用单元 应用是什么？ = + + 应用 Services Pods Volumes 应用编排架构 应用单元 基于 Kubernetes 的应用单元 Services Volumes StatefulSet DaemonSet Job CronJob = 无状态应用 有状态应用 守护型应用 批处理任务 应用编排架构 重新审视这个例子 Client API DB API Proxy DB Proxy DB Backup Monitoring 无状态应用 有状态应用 守护型应用 批处理任务 应用编排架构 应用编排架构 API Gateway APP API Service

破解 Kubernetes 应用开发困局 实时热加载和一键 Debug 2021.08.05 王炜 2 腾讯云 CODING DevOps 高级架构师 CNCF 大使 Nocalhost 项目负责人 自我介绍 1. K8s 环境开发困局 2. 主流云原生开发方式 3. 热加载原理 4. 开发和调试演示 5. 开源共建 目录 K8s 环境开发困局 01 开发举步维艰 网络限制 Telepresence 局限性 （官网推荐的开发方式） 本地环境和容器、工作负载声明有很大的 差异，导致业务源码很难在本地运行。 1 1 热加载原理 03 实现容器内应用/进程热加载 1 3 从 Dockerfile 说起 Dockerfile CMD 或 ENTRYPOINT 定义容器启动命令 对应容器 PID=1 的进程 1 4 从 Dockerfile

之外还维护有多个受欢迎的开源项目，如 pprof-rs。 云 原 生 社 区 M e e t u p 第 一 期 · 上 海 站 杨可奥 Chaos Mesh核心开发者 Chaos Mesh 让应用与混沌在 Kubernetes 上共舞 演讲人：杨可奥 PingCAP 云 原 生 社 区 M e e t u p 第 一 期 · 上 海 站 目录 一、混沌工程的动机 二、Kubernetes 分钟入门混沌工程 —— 脚本随机杀 Pod 3. … 4. 那网络故障呢？磁盘故障呢？恢复呢？如何控制作用范围？ 这是一件复杂的事 TBF/NETEM/... 这是一件困难的事 1. 天然的隔离性和安全性 2. Go 的线程模型与 namespace 机制难以融合 3. 要求运行时注入和恢复 4. 和内核打交道通常都是困难的! Kubernetes 上的混沌工程方案 Chaos Mesh

1 阿里云 — 云原生应用平台团队 孙健波/周正喜 基于 Kubernetes 构建标准可扩展的云原生应用管理平台 2 3 有奖品？ 我的工作内容？ • 构建云原生应用管理平台 @ 阿里巴巴 Kubernetes 工程师 PaaS 工程师 基础设施运维工程师 … YAML 工程师 我们是如何构建的？ PaaS Serverless Operator Platform 基于 Kubernetes 我们构建了多种多样的应用管理平台： 电商 PaaS Kubernetes 用户 ( 应用开发者和运维人员 ) 我所在的团队 为什么 我们需要在 Kubernetes 上构建这些平台呢？ 8 Kubernests 官方说： “The metadata is organized around the concept of an application. Kubernetes Ingress Service YAML 文件 代码、应用、CICD 流水线 容器 Pod Controller 调度 Node Sidecar CNI CSI 为了更好的用户体验： 用户 期望： K8s 提供： 研发与运维人员日益增长的应用管理诉求 传统 PaaS 有限的、不可扩展的专有API 与能力 K8s 生态“无限”的应用基础设施能力 不停构建“PaaS”平台不是“银弹”

Showcase • 那些坑，那些事 4 2017 Lenovo Internal. All rights reserved. 背景和挑战 • IT环境比较复杂 • 集中运维模式，人少活多 • 应用类型比较复杂 • 缺少标准和规范 5 2017 Lenovo Internal. All rights reserved. 背景和挑战 • 内部系统演进 每个项目自维护 难以规范和升级 01 dis等 数据持久化 数据共享 K8S Dynamic Provisioning StorageClass 需求 存储技术 使用方案 RBD 对象存储 S3/FastDFS/TFS 应用自己管理 16 2017 Lenovo Internal. All rights reserved. 容器云设计-- 企业权限设计 • 功能权限：允许或拒绝用户使用系统提供的某个功能 用户 – 多集群管理 – 自服务式应用发布和上线部署 – 应用快速Scale Out – 应用滚动更新 – 集群容器登陆 – 应用日志查看 – 支持MySQL/Redis等常用组件服务市场 22 2017 Lenovo Internal. All rights reserved. Showcase • 部署示例：配置简单，自服务 选择应用类型/模板 配置应用 上传包 打包镜像并部署 完成部署上线

基于Kubernetes和Helm的应用部署 平台构建实践 演讲者: 张夏 赵明� FreeWheel� 演讲大纲 • 基于Kubernetes平台概览与架构 • 基于Kubernetes的应用部署最佳实践� • 服务在混合云上的部署架构与演示 • 基于Consul的混合云服务发现与演示 • 应用在混合云上的端到端测试方案 • 后续工作展望 公司与项目背景介绍 通过uWSGI配合Nginx反向代理实现 更好的性能 • 使用Helm进行复杂容器编排 基于Kubernetes平台技术架构 基于Kubernetes的应用部署最佳实践 • 构建Docker镜像最佳实践 • 基于Helm的应用模板抽象 • 基于Kubernetes的 CI/CD� 构建Docker镜像最佳实践 预期 ������ ������ ������ 实践 cache 用Helm管理Kubernetes应用 • K8s服务编排唯一开源子项目，K8s包管理工具 • 用于部署复杂K8s应用，处理复杂的服务间依赖 • 查看发布历史与某一次发布的具体配置 • 基于Go模板语言，实现应用快速部署到K8s集群 基于Helm的应用模板抽象 • 模板+配置 • 参数化配置支持多个环境 • 管理应用的发布 • 复杂服务间依赖处理 基于Kubernetes的

等）？ K8s API 太复杂？ All in one。 思考题： 对于一个 K8s 应用的描述，大家的关注点是？ • 研发关心 根本看不懂 • 运维关心 某内部 PaaS 精挑细选，只剩下 ~5 个 Deployment 的字段允许研发填写。 简单却能力不足： 思考题： 有状态的复杂应用如何管理？ 基础设施能力还如何演进和透出？ 研发自己的诉求如何传达给运维和基础设施？ K8s • 运维同学怎么知道这个扩展能力怎么用？ • 看 CRD？看配置文件？看 …… 文档？ • 扩展能力间出现冲突，导致线上故障 • 比如：CronHPA 和 默认 HPA 被同时安装给了同一个应用 • K8s 扩展能力之间的冲突关系，如何有效管理？如何有效的对运维透出？ K8s 如何管理描述云资源？ 太好了，我还需要启动一个 RDS, 能跟 helm一起打包吗？ Operator 写好了 业务方运维 K8s 团队 CRD 搞定一切！ RDS SLB VPC • 对研发屏蔽 K8s API • 对运维简化 K8s API • 自由描述非 K8s 资源 每个公司/团队都有自己的应用定义 …… 思考题： • 标准吗？能复用吗？ • 如何与开源生态协作？ • 如何迭代、演进？ Pinterest 有赞 Kubernetes API 到底应该怎么玩儿？ Kubernetes

引擎，打造具有国际竞争力的数字产业集群。云计算是信息技术发 展和服务模式创新的集中体现，是信息化发展的重大变革和必然趋 势，是信息时代国际竞争的制高点和经济发展新动能的助燃剂。云 计算引发了软件开发部署模式的创新，成为承载各类应用的关键基 础设施，并为大数据、物联网、人工智能等新兴领域的发展提供基 础支撑。加快推动云计算创新发展，顺应新一轮科技革命和产业变 革趋势，是推进中国式现代化进程的关键。 过去一年，全球和我国云计算产业保持快速发展，并呈现出以 First）、“云敏捷”(Cloud Smart)之后，又出台多个战略文件， 将云计算应用至相关领域，并明确提出通过云战略获取全球优势， 以确保其在经济、军事、科技等领域的领先地位。欧洲、亚洲等主 要国家纷纷发布国家战略或计划，推动云计算在各行业的应用布局， 深度挖掘云计算产业价值。我国政策指引云计算应用创新，持续推 动云计算与实体经济融合走深。 二是全球云计算市场稳定增长，我国保持快速发展。2022 云进程持续加深，企业需求逐步向用云转移，效率、性能、安全等 成为用户关注点，应用现代化、一云多芯、平台工程、云成本优化、 系统稳定性、云原生安全等新技术层出不穷，满足用户多样性场景 需求，助力产业数字化升级。 在此背景下，中国信息通信研究院继《云计算白皮书（2012 年）》 之后第 9 次发布云计算白皮书。本白皮书聚焦过去一年多来云计算 产业的新发展新变化，总结梳理国内外云计算政策、市场、技术、 应用等方面的发展特点，并对未来发展进行展望。

长，如用户故事编写辅助、用户研究、电梯演讲和其他基于语言的任务。同时，我们希望开发人员能够负责任 地使用所有这些工具，并且始终掌控主导权，比如 hallucinated dependencies 就是其中一个需要注意的安全 和质量风险。 衡量生产力有多有效 对于非技术人员来说，软件开发有时似乎很神奇，这导致管理者需要努力衡量开发人员在完成其神秘任务时的 生产效率。我们的首席科学家 Martin Fowler 早在 大语言模型（LLMs）为现今人工智能的许多重要突破奠定了基础。目前的应用多使用类似聊天的界面进行交 互，例如 ChatGPT 或 Google Bard。生态中的主要竞争者（例如 OpenAI 的 ChatGPT，Google Bard，Meta 的 LLaMA 以及亚马逊的 Bedrock 等）在我们的讨论中占据重要地位。更广泛来说，大语言模型可以应用于从 内容生成（文本、图片和视频）、代码生成到总结概 ，我们正在深思如何在 小型设备上运行大语言模型，特别是在边缘设备和资源受限的环境中。我们还提到有望提高性能的 ReAct 提示 工程，以及利用大语言模型驱动的自主代理开发远超简单的问答交互的动态应用。我们也提到一些向量数据库 （包括 Pinecone）由于大语言模型而重新流行起来。大语言模型的底层能力，包括更专业化和自行托管的能力， 将继续呈爆发性增长。 远程交付解决方案日臻成熟 尽管