19、云原生安全:从基础架构到自动化检测

云原生安全:从基础架构到自动化检测

1. 云原生安全基础

在云原生应用的世界里,安全至关重要。我们的目标不仅仅是应对安全事件,更重要的是预防它们的发生。通过结合自动化、强大的安全文化、持续学习和主动的威胁狩猎,组织可以显著降低安全漏洞的风险。

1.1 EFK 堆栈

EFK 堆栈由 Elasticsearch、Fluentd 和 Kibana 组成,在 Kubernetes 环境中发挥着重要作用。
- Elasticsearch :作为搜索和分析引擎,用于存储和检索数据。
- Fluentd :负责数据收集和聚合,将数据发送到 Elasticsearch。
- Kibana :用于数据可视化,帮助用户直观地查看和分析数据。

以下是在 Kubernetes 集群上设置和保护 EFK 堆栈的详细步骤:
1. 了解 PersistentVolumes 对 Elasticsearch 数据的重要性。
2. 使用 Helm(Kubernetes 的包管理器)简化安装过程。
3. 确保 EFK 堆栈在生产环境中的安全性,并进行维护和监控。

1.2 自动化警报系统

自动化警报系统在生产环境中起着关键作用。例如,Prometheus 可以用于监控 Kubernetes 集群,创建警报规则,并将警报发送到警报管理器。以下是设置基本警报规则的示例:

# 假设我们要监控某个指标,
基于模拟退火的计算器 在线运行 访问run.bcjh.xyz。 先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/cc95c98c3760 参见此仓库。 使用方法(本地安装包) 前往Releases · hjenryin/BCJH-Metropolis下载最新 ,解压后输入游戏内校验码即可使用。 配置厨具 已在2.0.0弃用。 直接使用白菜菊花代码,保留高级厨具,新手池厨具可变。 更改迭代次数 如有需要,可以更改 中39行的数字来设置迭代次数。 本地编译 如果在windows平台,需要使用MSBuild编译,并将 改为ANSI编码。 如有条件,强烈建议这种本地运行(运行可加速、可多次重复)。 在 下运行 ,是游戏中的白菜菊花校验码。 编译、运行: - 在根目录新建 文件夹并 至build - - 使用 (linux) 或 (windows) 运行。 最后在命令行就可以得到输出结果了! (注意顺序)(得到厨师-技法,表示对应新手池厨具) 注:linux下不支持多任务选择 云端编译已在2.0.0弃用。 局限性 已知的问题: - 无法得到最优解! 只能得到一个比较好的解,有助于开阔思路。 - 无法选择菜品数量(默认拉满)。 可能有一定门槛。 (这可能有助于防止这类辅助工具的滥用导致分数膨胀? )(你问我为什么不用其他语言写? python一个晚上就写好了,结果因为有涉及json读写很多类型没法推断,jit用不了,算这个太慢了,所以就用c++写了) 工作原理 采用两层模拟退火来最大化总能量。 第一层为三个厨师,其能量用第二层模拟退火来估计。 也就是说,这套方法理论上也能算厨神(只要能够在非常快的时间内,算出一个厨神面板的得分),但是加上厨神的食材限制工作量有点大……以后再说吧。 (...
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