1 Kubernetes容器应用基于Istio的灰度发布实践 张超盟 @ Huawei Cloud BU 2018.08.25 Service Mesh Meetup #3 深圳站2 Agenda • Istio & Kubernetes • Istio & Kubernetes上的灰度发布3 An open platform to connect, manage, and secure SDK Sidecar 服务治理 Node 2 svc 2 自身业务 SDK Sidecar 服务治理 通信基础 服务发现 负载均衡 熔断容错 动态路由 … for (封装++) { 应用侵入--； 治理位置--； }6 微服务角度看Istio: 服务网格 服务网格控制面7 从基础设施(Kubernetes)看Istio: 服务访问 Node svca svcc svcb "unknown" response_code: response.code | 20015 Istio & Kubernetes: 总结 对于云原生应用，采用Kubernetes构建微服务部署和集群管理能力，采用 Istio构建服务治理能力，将逐渐成为应用微服务转型的标准配置。16 Agenda • Istio & Kubernetes • Istio & Kubernetes上的灰度发布17

© 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 complexity © 2021, YUNSHAN Networks Technology Co., Ltd. All rights reserved. 3.0 原力：内生的可观测性能力 星球大战 既然每个应用都需要可观测性能力 simplify the growing complexity © 2021, YUNSHAN Networks Technology Co., Ltd. All rights 云原生时代的机遇和挑战 交换机 防火墙 负载均衡 服务器 单体应用 SLB / NAT SLB 云 原 生 传统网络 连接服务器 (#IP) 服务器上架 (数天) 交换-路由 (物理) 云原生网络 连接微服务 (#API/函数) 微服务CI/CD (数分钟) Mesh-NAT-SLB-... (Overlay) 传统应用 云原生应用 è规模100xè è速度1000xè è距离10xè 80%看代码

Apache SkyWalking 在 Service Mesh 中的可观察性应用 高洪涛 Tetrate 创始工程师Who 高洪涛 美国S ervice Mesh 服务商 Tetrate 创始工程师。原华为软件开发云技术专家，对云原 生产品有丰富的设计，研发与实施经验。对分布式数据库，容器调度，微服务， ServicMesh 等技术有深入的了解。 目前为 Apache ShardingSphere ShardingSphere 和 Apache SkyWalking 核心贡献者, Istio 贡献者。 1/28/01 /02 /03 SkyWalking 简介 遇到的挑战 应用方案 ServiceMesh 场景 下 SkyWalking 面 临的挑战 针对 Mesh 场景方案的演化 SkyWalking 历史和特 点 2/28SkyWalking 简介 /01 SkyWaling 的历史和特点 14/28挑战3：维度匹配-Mixer Instance Service Endpoint 15/28挑战3：维度匹配-Telemetry2 Instance Service Endpoint 16/28应用方案 /03 针对 Mesh 场景下的方案演化 17/28技术路线全覆盖-Mixer 18/28技术路线全覆盖-Mixer 19/28技术路线全覆盖-Mixer 20/28技术路线全覆盖-Envoy

吴天龙 阿里云函数计算技术专家 函数计算在双11小程序场景中的应用 关注“阿里巴巴云原生”公众号 回复 1124 获取 PPT自我介绍 •吴天龙（花名: 木吴） •阿里云函数计算技术专家 •2013 年加入阿里云，参与分布式数据库， 对象存储等产品的开发。现任阿里云函数 计算架构师，聚焦于 Serverless 产品功 能和大规模资源伸缩调度、性能优化等系 统核心能力的研发。❖ 函数计算介绍

周遥 xuanyin.zy@alibaba-inc.com 阿里巴巴核心应用落地 Service Mesh 的挑战与机遇 关注“阿里巴巴云原生”公众号 回复 1124 获取 PPT自我介绍 •2010 四川大学毕业 •2010-2016 社区、我的淘宝、中间件软负载 •2016-2019 自主创业、挖财中间件负责人 •2019-今 阿里服务网格团队 专注软负载、服务治理、分布式；Nacos Mesh 实战作者》；爱好骑 行、钢琴•现状及行业态度 •带来的变化和发展机遇 •核心应用落地所克服的挑战 主题#1 现状及行业态度•时隔两月 Istio 发布了 1.4，迭代迅速 •国内 Service Mesh 相关书籍出版三本以上 •各大厂积极部署推进，蚂蚁金服影响力最大 •阿里巴巴实现对核心应用于双十一上验证 •云计算平台推出商业产品，但仍未普适 行业现状行业态度 普遍看好，仍存疑惑。 (Java/Go/C++, etc) 网格化的基础组件 (基于插件) 网格化的基础组件 (基于插件) Service Mesh BaaS 注册服务 配置服务 消息 缓存 K8s•未来应用开发一定是 云原生 •考验好产品的标准是 云原生 •经济、技术共同体是 愿景 机遇 •基于 Service Mesh 基础面开发 •是否能很好的支持 Service Mesh

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 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 监控 配置 日志采集

(Istio零信任、Calico零信任、Cilium零信任、WorkLoad鉴权、WorkLoad 间授权等)、DevSecOps（安全左右移等等，比如代码或者镜像扫描）、 RASP应用安全、数据安全、态势感知与风险隔离 由于云原生托管的应用是碎片化的，环境变化也是碎片化的，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 技术 说明 优点 缺点 SAST(静态应用程序 安全测试) 白盒测试，通过污点跟踪对源代码或者二进制程序（也包括Docker镜像等） 进行静态扫描，尽可能前置，在IDE编写代码或者提交代码时进行，将极 大优化整体效率和成本 可以无视环境随时可以进行，覆盖漏洞类型全面， 可以精确定位到代码段 路径爆炸问题，并一定与实际相符合，误报率较 高。 DAST(动态安全应用 程序安全测试) 黑盒测试，通过模拟业 黑盒测试，通过模拟业务流量发起请求，进行模糊测试，比如故障注入 或者混沌测试 语言无关性，很高的精确度。 难以覆盖复杂的交互场景，测试过程对业务造成 较大的干扰，会产生大量的报错和脏数据，所以 建议在业务低峰时进行。 IAST(交互式应用程序 安全测试) 结合了上面两种的优点并克服其缺点，将SAST和DAST相结合，通过插桩 等手段在运行时进行污点跟踪，进而精准的发现问题。是DevSecOps的一 种推荐方式。 如果在被动模式下运行IAST，那么开发测试过程

服务是从内研发视角来看的，但是对于外部消费者只想找到并集成API而已，并不想了解API背后的运维细节或者需要协调运维能力！API成了一 种可以交易的商品，可以购买增强自己APP的能力，比如在自己APP里显示天气预报数据，从外部去管理应用平台，形成了一种新PaaS组织方式。 • 逻辑API：已有API的组 合，形成一个新API • 声明API：需要生成代 码框架（任何语言）， 契约驱动研发 • BaaS API:数据库接口、 知道 知道的 不知道 不知道的 主动性 被动性 监控 可观察 健康检查 告警 指标 日志 追踪 问题和根因 预警 监控&稳定性 分析&追踪&排错&探索 • 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： 数据之间存在很多关联，通过 关联性数据分析可获得故障的 快速界定与定位，辅助人的决 策就会更加精确 根据运维场景和关注点的不同，以不同图表或者曲 线图来表示整体分布式应用的各维度情况，使得开 发人员可以清晰的观测到整体分布式应用的详细运 行情况，为高精度运维提供可视化支撑 人工发展阶段：符合人分析问题的习惯 宏观->微观 精细化发展阶段：依靠数据赋能，加强可视化能力，进一步简化运维 监控告警