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  • pdf文档 云原生开放智能网络代理 MOSN

    云原生开放智能网络代理 MOSN 金融级云原生架构助推器 肖涵(涵畅) 蚂蚁金服高级技术专家 SOFAMosn 项目负责人1/10 MOSN,云原生时代的安全网络代理 Service Mesh 控制面 Galley Pilot Pod SOFA 服务 MSON Kubernetes TLS,国密 服务鉴权 Mirror Ingress Controller Pod Msg 压测引流 • 服务分组 • 加密链路 • 国密算法 • 服务鉴权 • TCP、Http、SOFA • 透明劫持 • 平滑升级 • 可观测性 • 网络包过滤器 • 协议包过滤器 • 协议扩展 • 可观测性扩展 • 路由扩展 • 集群管理扩展 模块化 安全 智能 高性能3/10 MOSN 助力业界最大规模之一的 Service Mesh 实践 核心支付链路覆盖 容器规模 几十万 2018年5月 以 SOFAMosn 项目名开源 2018年11月 内部正式启动落地 Service Mesh 2019年4月 落地第一个应用 2019年618 核心支付链路灰度 2019年双十一 核心支付链路全覆盖5/10 开放是手段,不是目的 加拉帕戈斯综合征 水族馆与大自然的杀人鲸 德尔菲法6/10 CNCF Landscape7/10 SOFAMosn GitHub Insights8/10
    0 码力 | 12 页 | 1.39 MB | 5 月前
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  • pdf文档 蚂蚁金服网络代理演进之路

    蚂蚁金服网络代理演进之路 肖涵(涵畅) 蚂蚁金服高级技术专家 2019.10.26 Service Mesh Meetup #7 成都站网络代理是什么? 南北流量 东西流量 Server App 负载均衡器 NAT网关 防火墙 负载均衡器 NAT网关 防火墙 负载均衡器 负载均衡器 路由器 路由器 Internet网络代理有什么? Maglev Ipvs Katran GFE BFE TGW Nginx Apache httpd SOFAMosn Envoy Linkerd网络的挑战网络的挑战 高效接入 访问加速 容量 稳定性 高可用 灵活弹性 安全合规 防攻击蚂蚁金服网络接入十年变迁 2010年前部署商用设备 前世 01 2010 开始网络代理白盒 化,定制业务逻辑,软 硬件一体解决方案 自研 02 2015 年无线通道协议,安 全升级, 再启程 03前世 F5 BigIP Netscaler自研四层网络代理 2011 2014 2018 未来 Ø 全面使用DPDK技术重构 Ø EBPF,XDP Ø 可编程交换芯片(P4语言) Ø 四层负载均衡-IPVS Ø NAT网关蚂蚁七层网络代理 Google Spanner?蚂蚁七层网络接入代理 Spanner蚂蚁七层网络接入代理 AGNA (Ant Global Network
    0 码力 | 46 页 | 19.93 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

    © 2021, YUNSHAN Networks Technology Co., Ltd. All rights reserved. 云原生应用可观测性实践 向阳 @ 云杉网络 2021-12-08 simplify the growing complexity © 2021, YUNSHAN Networks Technology Co., Ltd. All rights reserved APIGW/ … 问题2:观测盲点 KVM switch VM iptables POD envoy 服务 KVM switch VM iptables POD envoy 服务 开发兄弟们辛苦打桩 全链路到底有多全? 业务 开发 桩 simplify the growing complexity © 2021, YUNSHAN Networks Technology Co., Ltd. All rights complexity © 2021, YUNSHAN Networks Technology Co., Ltd. All rights reserved. 解决团队耦合的问题 —— 革命的思路 从SDN到第5层网络 行云流水@车联网云平台技术 2021-09-20 观测 simplify the growing complexity © 2021, YUNSHAN Networks Technology
    0 码力 | 39 页 | 8.44 MB | 6 月前
    3
  • pdf文档 人工智能安全治理框架 1.0

    全国网络安全标准化技术委员会 2024年9月 人工智能 安全治理框架1. 人工智能安全治理原则 …………………………………… 1 2. 人工智能安全治理框架构成 ……………………………… 2 3. 人工智能安全风险分类 …………………………………… 3 3.1 人工智能内生安全风险 ……………………………… 3 3.2 人工智能应用安全风险 ……………………………… 5 4. 技术应对措施 制和方式,对确需政府监管事项及时予以响应。 1.3 技管结合、协同应对。面向人工智能研发应用全过程,综合运用技术、 管理相结合的安全治理措施,防范应对不同类型安全风险。围绕人工智能研发 应用生态链,明确模型算法研发者、服务提供者、使用者等相关主体的安全责 任,有机发挥政府监管、行业自律、社会监督等治理机制作用。 1.4 开放合作、共治共享。在全球范围推动人工智能安全治理国际合作, 共享最 (b)偏见、歧视风险。算法设计及训练过程中,个人偏见被有意、无意引入, 或者因训练数据集质量问题,导致算法设计目的、输出结果存在偏见或歧视, 甚至输出存在民族、宗教、国别、地域等歧视性内容。 (c)鲁棒性弱风险。由于深度神经网络存在非线性、大规模等特点,人 工智能易受复杂多变运行环境或恶意干扰、诱导的影响,可能带来性能下降、 决策错误等诸多问题。- 4 - 人工智能安全治理框架 (d)被窃取、篡改的风险。参数、结构、功能等算法核心信息,面临被
    0 码力 | 20 页 | 3.79 MB | 29 天前
    3
  • pdf文档 24-云原生中间件之道-高磊

    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 有大量的重复组件或者三方库的依赖,导致安全漏洞被传递或者扩散, SCA就是解决此类问题的办法,通过自动化分析组件版本并与漏洞库相 比较,快速发现问题组件,借助积累的供应链资产,可以在快速定位的 同时,推动业务快速修复。 安全左移的一种,在上线前发现依赖组件的安全 问题,快速借助供应链资产库,帮助业务修复问 题。 需要进行大量的安全特征以及资产库的建设或者 三方集成。(涉及业务能力) RASP(运行时安全应 用程序自我保护) 证,可以实现极为简单的边云接入操作,运行态并不会影响性能。 可信根一般是一个硬件,比如CPU或者TPM,将从 它开始构建系统所有组件启动的可信启动链,比 如UEFI、loader、OS、应用等,可以确保在被入侵 修改时的阻断行为,另外可以将可信启动链的 Hash值上传云端管理,可以做到中心管控验证的 目的。 加密技术 数据的安全生命周期返程三种不同状态:存储中、传输中、使用中,但 是对第三种场景
    0 码力 | 22 页 | 4.39 MB | 6 月前
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  • pdf文档 Service Mesh的实践分享

    基本服务治理功能 App OSP Server Service Registry Service Config Center 服务发现 服务注册 服务元数据下发 OSP client 服务路由 网络传输 服务元数据上报缺点 • 语言单一 • 升级困难 • 复杂代码嵌入对客户端进程影响大服务化体系2.0 - Service Mesh雏形 • 物理机、sidecar • Local & Remote,主与备 Server Service Registry Service Config Center Remote Proxy Cluster API Gateway 备用链路 服务发现 服务注册 配置下发 服务路由 网络传输 OSP client多语言客户端接入 • HTTP & TCP • Local & Remote • 根据接入对象的不同,制定 不同的接入策略,达到 • 接入简单 Server Service Registry Service Config Center Remote Proxy Cluster API Gateway 备用链路 服务发现 服务注册 配置下发 服务路由 网络传输 OSP client PhpApp Local Proxy OSP client Pod Local Proxy OSP client Pod OSP
    0 码力 | 30 页 | 4.80 MB | 5 月前
    3
  • pdf文档 严选 ServiceMesh 实践

    中间件 限流:速率限制 √ 中间件 资源隔离:主要依靠中间件 中间件 故障注入:不提供 × 超时控制、重试、重写、重定向等:继承 Nginx 的 timeout 机制 √ 监控/故障诊断 链路追踪:主要依靠中间件 APM APM 性能监控:主要依靠中间件 APM APM 遥感数据:主要依靠中间件 APM APM 访问日志:主要依靠日志平台 日志平台 日志平台6/24 Service 故障转移 √ 安全 访问控制:RBAC vs Mixer √ 治理控制 熔断降级 √ 限流 √ 中间件 资源隔离 √ 故障注入 √ 超时控制、重试、重写、重定向等 √ 监控/故障诊断 链路追踪:主要依靠中间件 APM APM 性能监控:主要依靠中间件 APM APM 遥感数据:主要依靠中间件 APM APM 访问日志:主要依靠日志平台 日志平台 日志平台11/24 性能视角 – sriov 容器网络 • Envoy:将1.13版本中 connection loadbalancer 特性移植到 1.10.x 版本 • Envoy 优化后在低并发(<64)的情况下,容器网络 client sidecar 优于 VM 网络直连 • Envoy 优化后在高并发(>=64)的情况下 • 容器网络 client sidecar 接近 VM 网络直连 • 容器网络 client
    0 码力 | 25 页 | 2.07 MB | 5 月前
    3
  • pdf文档 【周鸿祎清华演讲】DeepSeek给我们带来的创业机会-360周鸿祎-202502

    追赶之战 • 大模型带来前所未有安全 挑战 • 外挂式传统安全手段难以 应对 • 应对模型安全新挑战,打 赢未雨绸缪之战 • 大模型是能力而非产品, 结合场景才能发挥价值 • 中国拥有最完整的产业链、 最全的工业门类、最丰富 的场景 • 发挥场景优势,加速传统 产业数转智改,打赢弯道 超车之战 AGI是全球少数玩家的游戏,政府、企业、创业者更多创新的机会在应用之路 11政企、创业者必读 把大模型拉下神坛! 全面超越人类的人工智能在逻辑上不成立政企、创业者必读 15 DeepSeek出现之前的十大预判 之二 慢思考成为新的发展模式  大模型发展范式正在从「预训练」转向「后训练」和「推理时计算」  大模型厂商都在探索慢思考、思维链技术政企、创业者必读 DeepSeek出现之前的十大预判 之三 模型越做越专  除了少数科技巨头,大多数公司都专注于做专业大模型  MoE架构盛行,本质是多个专家模型组成一个大模型  De 人类真正智力表现 的形式 直觉经验型 速度快、准确性低 GPT、DeepSeek-V3擅长的 思考方式 推理能力获得突破的关键是学会了「慢思考」 例:课堂提问 快问快答  长思维链强大的推理能力是真正人类智力的体现  预训练大模型是人记忆和学习的能力,推理模型是对复杂问题 进行规划、分解、预测的能力,实现了真正的慢思考 28 例:课后作业 仔细思考政企、创业者必读
    0 码力 | 76 页 | 5.02 MB | 5 月前
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  • pdf文档 探讨和实践基于Istio的微服务治理事件监控

    传统的监控面临容器化和微服务化的困境 测试运维沟通鸿沟,如何提升沟通效率 监控工具繁杂,如何快速找到合适工具进行问题定位 偶发性问题场景复杂,如何保留发生现场 如何在错综复杂的未服用调用链路中找到错误源头监控场景转换 帮助运维人员快速的定位问题,解决问题 基于容器化和微服务化的监 控场景 • 应用规模巨大 • 服务之间依赖呈现为网状 • 除了日志、性能指标,需要 基于请求的依赖追踪监控 可快速排查在性能测试场景下的 慢方法、异常调用以及异常报文 等信息 单次链路追踪 可细粒度排查应用单次链路调用 的包括日志、网络数据在内的所 有信息。 宏观下的监控需求 链路总体展示 展示整个服务调用过程中链路上 每一个节点的服务状况,包括延 时、吞吐量等基本信息。 服务器总体展示 展示当前所有服务器的运行状况, 包括CPU、内存、网络、I/O读写 等信息 业务总体展示 展示当前业务相关数据的 Engine Agent A’.class JavaAgent 监控数据暂 存区 运行时数据区如何基于Istio的现有组件去实现 Kubernetes Cluster MIxer 全链路关联 平台 Cloud Native App POD Agent logfile Proxy Transaction ID Transaction ID Cloud Native App
    0 码力 | 29 页 | 8.37 MB | 5 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

    传统实践中,主要采用虚机/物理机+SpringCloud等微服务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 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 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 在统一的K8s管理面下, 通过一种代理容器(内置 了管理虚拟机的逻辑) 来启动虚拟化Pod, 此时可以同时在统一的 容器云平台下运行微服 务化容器化或者未容器 化的传统软件了; 另一个方向是,将底层计 算、存储和网络进行超融 合,提供极其简单的底层 运维能力,进一步简化云 原生+资源层整体运维和 提升资源利用质量。 标准化能力-按需调度-Serverless 业务价值 架构 • 彻底消除传统服务端基础设施依赖,降低研发复杂性和运维难度
    0 码力 | 42 页 | 11.17 MB | 6 月前
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原生开放智能网络代理MOSN蚂蚁金服演进25应用观测实践向阳人工人工智能安全治理框架1.024中间中间件之道高磊ServiceMesh分享严选ServiceMesh周鸿祎清华演讲DeepSeek我们带来创业机会360202502探讨基于Istio服务事件监控22缘起底座PaaS以及
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