标准化能力-承载无忧-E2E云原生纵深安全保障DevSecOps-1 Applications Data Runtime Middleware OS Virtualization Servers Storage NetWorking PaaS 硬件与虚拟化厂商提供，如果是HCI架构， 作为总体集成方，会降低安全集成成本 可信计算环境：OS安全、TPM加密、TEE可信环境 云原生安全：镜像安 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 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、安全可以兼得，上云正在成为企业解决数字化转型后顾之忧的最优解…… 安全是为了预防资产损失，所以当安全投入 的成本大于能够避免的资产损失价值时，变 得毫无意义！ 而传统安全开发周期管理由于角色分离、流 程思路老旧、不关注运维安全等问题严重拖 慢了DevOps的效率！ 所以急需一种新型的基于云原生理念的安全 角色、流程以及技术的方案！

从【数据库中间件】到【云原生】 ——Apache ShardingSphere 架构演进 Apache Dubbo/ShardingSphere PMC 秦金卫（kimmking） 2020-12-04 20:00 云 原 生 学 院 # 1 2 目录 1.数据库框架：从数据库的性能与容量到数据库框架技术的产生 2.数据库中间件：从框架技术到分布式的数据库中间件技术 3.分布式数据库：从数据库中间件技术发展到分布式数据库 分布式数据库：从数据库中间件技术发展到分布式数据库 4.数据库网格：数据库与微服务、云原生的发展关系 5.数据库解决方案：如何基于 ShardingSphere 生态创建数据库解决方案 1.数据库框架 1.数据库框架 摩尔定律失效 分布式崛起 1.数据库框架 随着数据量的增大，读写并发的增加，系统可用性要求的提升，单机 MySQL面临： 1、容量有限，难以扩容 2、读写压力，QPS过大，特别是分析类需求会影响到业务事务 2.数据库中间件 2.数据库中间件 作为中间件，独立部署，对业 务端透明。 任何语言平台的系统都可以接 入，可以使用mysql命令或者 IDE操作。 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：

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 Prometheus, StatsD 生态融合 支持 K8s Ingress，Edge Proxy、Mesh Sidecar， Api Gateway 等多种代理 形态 多场景10/10 开源所幸，云之爆发 我们认为，未来会更多地属于那些告别大教堂、拥抱集市的人们。《大教堂与集市》感谢聆听 欢迎关注，获取最新分布式架构内容 关注服务网格，关注 ServiceMesher

云原生学院 第 22 期 云原生产品与架构系列：第1讲 曾任阿里巴巴、华为架构师、深信服云原生产品规划主管 10月27日（周三）晚8点-9 点 高磊 主 办 方 ： 互 动 平 台 ： 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 率低，故障排查慢，阻碍了软件价值的流动 无法满足用户对于业务快速研发、 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 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？

金融级云原生 PaaS 探索与实践 王成昌（晙曦）蚂蚁金服技术专家2/20 一、业务背景 二、多集群管控 三、发布运维体系 目 录 contents 目录3/20 一、业务背景 业务背景4/20 业务背景 业务架构 演进 • 容量  应用|数据库|机房 • 容灾  机房|地域5/20 业务背景 业务架构 单元化 • 高可用 • 一致性 • 可扩展 • 单元化能力 容器镜像管理 批次发布 原生资源管理 Pod伸缩管理 集群伸缩管理 变更管控 配额管理 运维原子操作 精细化调度 接入层流程调拨 应用层流量调拨 跨集群状态 分发/汇聚 数据层流量调拨 压测/灰度 流量管理 单元化 元数据管理 弹性流量管理 跨集群发布策略 多集群管理 跨集群网络 跨集群镜像管理 蓝绿发布 灰度分组发布 中间件变配 （DRM/Scheduler/Message） （DRM/Scheduler/Message） Mesh流调拨和治理 弹性建站/下站 容器腾挪/迁移 容灾切换和恢复 应急预案管理 … 分钟级容灾切换和恢复 全面变更风险管理 无限弹性可扩展 业务架构 产品层 云原生 PaaS 产品架构方案 7/209/20 二、多集群管控 多集群管控10/20 为什么要有集群联邦 • 异构屏蔽：  底层集群变化； • 统一管控：  业务弹性建站管控统一； •

VMware主任工程师/Harbor 核心维护者和架构师 Harbor-助你玩转云原生 关于我 Steven(佳) Zou(邹)，VMware中国研发中心主任工程师， Harbor开源项目架构师及核心维护者，拥有十多年软件研发及 架构经验，获得PMP资格认证及多项技术专利授权。曾在HPE、 IBM等多家企业担任资深软件工程师和架构师，专注于云计算及 云原生等相关领域的研究与创新。著有《Harbor权威指南》等 书籍。 开场：云原生与制品管理 - 初识Harbor：云原生制品仓库服务 - 使用Harbor搭建私有制品仓库服务 - 资源隔离与多租户管理模型 - 制品的高效分发(复制、缓存与P2P集成) - 制品的安全分发(签名、漏洞扫描与安全策略) - 资源清理与垃圾回收 - 构建高可用(HA)制品仓库服务 - Harbor集成与扩展 - 路线图 - 参与贡献Harbor社区 云原生与制品管理 [1] 云原生( 如公有云、私有云 和混合云）构建和运行可扩展的应用程序。云原生典型技术包括容器、服务网络、 微服务、不可变基础设施和声明性API等。 v1.0 by CNCF 容器-更轻量级和灵活的虚拟化 镜像-应用软件打包与分发 OCI: https://opencontainers.org/ OCI制品（artifact）：镜像，Helm Chart，CNAB，OPA bundle等等 云原生与制品管理

杨川胡（阳明） 知群后台负责人 2019.10.26 Service Mesh Meetup #7 成都站 云原生边缘路由器探秘杨川胡（阳明） 知群后台负责人，原小米视频后台高级研发 ，《Prometheus 深入浅出》作者，「k8s技 术圈」社区作者，现阶段专注于云原生技术 领域，希望成为一个有产品思维的工程师1 Traefik 介绍 2 Traefik 2.0 核心概念 3 Traefik Traefik With Docker 4 Traefik With KubernetesTraefik 是什么？ • 云原生的边缘路由器 • 让部署微服务更加便捷而诞生的现 代 HTTP 反向代理、负载均衡工具 • 它支持多种后台 (Docker, Swarm, Kubernetes, M arathon, Mesos, Consul, Etcd, Z ookeeper, BoltDB Branch: v1.7、v2.0（v1.X configurations are NOT compatible with the v2.X ）Traefik 2.0 新特性 •TCP 支持 •中间件 •全新的 Dashboard •金丝雀发布 •流量复制 •其他功能......1 Traefik 介绍 2 Traefik 2.0 核心概念 3 Traefik With Docker

云原生监控体系建设 秦晓辉 快猫星云 联合创始人 个人介绍 秦晓辉，常用网名龙渊秦五、UlricQin，山东人，12年 毕业自山东大学，10年经验一直是在运维研发相关方向， 是Open-Falcon、Nightingale、Categraf 等开源软件 的核心研发，快猫星云联合创始人，当前在创业，为客 户提供稳定性保障相关的产品 个人主页：https://ulricqin.github.io/ io/ 大纲 • 云原生之后监控需求的变化 • 从Kubernetes架构来看要监控的组件 • Kubernetes所在宿主的监控 • Kubernetes Node组件监控 • Kubernetes控制面组件监控 • Kubernetes资源对象的监控 • Pod内的业务应用的监控 • 业务应用依赖的中间件的监控 云原生之后监控需求的 变化 云原生之后监控需求的变化 •相比物理机虚拟机时 •微服务的流行，要监控的服务数量大幅增长，是之前的指标数量十倍都不止 •广大研发工程师也更加重视可观测能力的建设，更愿意埋点 •各种采集器层出不穷，都是本着可采尽采的原则，一个中间件实例动辄采集几千个指标 指标数量大幅增长 •老一代监控系统更多的是关注机器、交换机、中间件的监控，每个监控对象一个标识即可，没有维度的设计 •新一代监控系统更加关注应用侧的监控，没有维度标签玩不转，每个指标动辄几个、十几个标签 指标维度更为丰富

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. 可观测性 - What & Why 云原生社区可观察性SIG-定义 https://i 2021, YUNSHAN Networks Technology Co., Ltd. All rights reserved. 1. 可观测性的成熟度模型 2. 构建内生的可观测性能力 3. 在混合云、边缘云中的实战 4. Talk is cheap, show me the demo! 目录 simplify the growing complexity © 2021, YUNSHAN Networks 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 Co., Ltd.

Apache Pulsar 云原⽣时代的消息平台 翟佳 streamnative.io ⾃我介绍 • 开源项⽬爱好者： • Apache Pulsar PMC成员 • Apache BookKeeper PMC成员 • EMC -> StreamNative • 华中科⼤ -> 中科院计算所 • Pulsar 的根本不同 • Apache Pulsar 简介 • Pulsar 持久化（fsync）、⼀致性（ack: all）、多Topic • IO不隔离：消费者读Backlog的时候会影响其他⽣产者和消费者 streamnative.io Apache Pulsar 特性 • 云原⽣架构： • 存储计算分离 • 分层 + 分⽚ • ⾼性能 + 强⼀致性 • ⽀持统⼀的 Queue 和 Stream 的接⼝。 • 丰富的企业级特性 • 多租户隔离 — 百万Topics — 跨地域复制 Pulsar 简介 • Pulsar 的⽣态和社区 • Pulsar 的根本不同 • Apache Pulsar 简介 • Pulsar 的云原⽣架构 • 企业级流存储： BookKeeper streamnative.io Pulsar： 云原⽣的架构 —— 分层 + 分⽚ • 存储和计算分离 • 节点对等 • 独⽴扩展 • 灵活扩容 • 快速容错 streamnative.io