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如何运用「云、端融合的数智化安全体系」高效护航数据安全

左手AI，右手安全 —— 一汽丰田数字化转型之路

上一篇讲到，使用 Kyverno 通过对特定标签的识别，让每个步骤进入自动暂停的状态，实现逐步骤运行。留了个尾巴，怎样才能快速的恢复被暂停步骤的运行？

使用 Shell Operator + CRD 恢复被暂停的 Argo Workflow

在微服务、容器化和 IaC 等概念普及之前，自动化通常是使用过程性操作进行的，例如摘流——升级——恢复的过程。为了运维方便，通常这些操作序列会由所谓的运维流程编排工具完成，例如 AWS 的 SSM Automation，或者阿里云的 OOS 等。随着运维自动化的要求逐步提高，这些工具的编排能力也逐步扩展，出现了插件扩展、循环、跳转等更复杂的行为，甚至还出现了人工审批等蜜汁操作。自动化的编排复杂度也不断延伸——AWS 公开的作业脚本中已经出现了超过 3000 行 50 个步骤的庞然大物。

使用 Argo Workflow 组织跨云运维的可能性

Kubernetes 提供了 Secret 对象用于承载少量的机密/敏感数据，在实际使用中，有几种常规或者非常规的方式能够获取到 Secret 的内容：

Kubernetes 的小秘密——从 Secret 到 Bank Vault

遇到一个奇怪的需求：想复用 Pod 的 YAML，但是家境贫寒，不想搞个高可用 API Server；又惜字如金，不想上 Docker Compose。一顿 Google 猛如虎之后，得到了两个方案：静态 Pod 和 podman play kube。

奇技淫巧：不用 API Server 也能运行 Pod？

对承诺的评估，决定了承诺的价值。从根本上来说，对承诺的评估是一个主观的过程。每个代理人可能会基于各自的观察得出不同的评估。代理 1 可能拥有使香菜/芫荽尝起来像肥皂的基因，而代理 2 是一个狂热的泰国食品爱好者，他们对同一个餐厅的评价结果可能迥然不同。因此，评估结果和不同代理观点的个性或相对性是强相关的。

【译】《Thinking in Promises》第三章：对承诺进行评估

意图性是用于描述目的的，是人类判断的体现。意图是更大视角下的宏伟设计的一部分。我们用这种目的感来丈量我们的生活。意图是一个敏感的问题。目的不会超越观察者的视角——我们就是这观察者。

【译】《Thinking in Promises》第二章：意图的许可

众所周知，Kubernetes 有个亲生的 HPA 组件，在云原生早期，这个名义上的自动扩缩容的能力给 Kubernetes 赢得了不少掌声。当然现在回头看看，仅仅根据 CPU 和内存这样“贫瘠”的指标，不论是用于判断负载水平，还是用于计算扩容目标，都不是很够用的。这个阶段里，HPA 的扩缩容效率也是广受诟病的一个问题，在一个多级微服务调用的业务场景里，压力是逐级传递的，下图展示了一个常见情况：

用 KEDA 根据工作负载进行快速扩容

平台工程是用来设计、构建工具链和工作流的方法，软件工程师团队在这些工具和流程的帮助下，获得自助服务的能力。这些工具和流程被称为内部开发平台，经常会被简称为平台。平台团队的目标是提高开发生产力、加快发布节奏、提高应用稳定性、降低安全及合规风险，以及降低成本。

【译】平台工程六大支柱

最近不管参加什么技术会议，八成会看到一张看起来无所不能的云原生全景图，这张大图说明，现代软件开发的复杂度，已经让人略有不适了。

【译】构建企业 IDP 最小可行性产品的黄金路径

“平台”是个含糊不清的词，但对于提高大规模交付速度和效率而言，它却极其重要。因此，本文的标题就是我最近一直在谈论的“平台”。

【译】我说的平台工程是什么

2022 年底，InfoQ 发了一篇爆款文，《DevOps 已死，平台工程才是未来》，这里总结了一个太长不看版：

大概算是平台工程吧

对于 AI 我从来没有研究过，只是 ChatGPT 的用户而已，对于 AI 发展的判断我更是个小白。但是 Google 这篇 “We Have No Moat， And Neither Does OpenAI” 文章的中几个观点非常有意思，我也想说几句表达一下个人的看法。

We Have No Moat, And Neither Does OpenAI：巨头、开源和创新，谁到底是赢家？

这次阅读的是第一部分第 2 章 - 开发者关系的定位，通读下来觉得这里所说的开发者关系定位，只是指在一个企业中开发者关系的业务归属，汇报层级和部门之间合作的方式等等。

《开发者关系 - 方法与实践》读书笔记 - 第一部分开发者关系的定位

大概是 2014 年，在老东家搞了一阵 DevOps 工具的设计开发，出了一个蛮有意思的设计：以 Pull/Merge Request 为模型枢纽，把需求、代码、构建、发布以及可观测性都关联起来，用一个 Dashboard 观测一个需求从提出到发布以及运行的的所有生命周期内容。那时候大概是 Jenkins 最后辉煌的年代，我第一次接触了 Infrastructrue as Code 的概念，从 Kubernetes 的状态机制、到 Jenkins 的 Pipeline as code，当然还有让我踏进 Kubernetes 门槛的 Ansible，以及可以直接合并到代码仓里面的 Grafana Template，都给刚脱离业务代码不久的我带来很大触动。（最近会上听说这个产品还活着，老怀大慰 :D），后面的日子里因为一直在跟各种 YAML 打交道，可以说 As Code 的概念已经成了我的思维习惯。

Everything as General Purpose Code

第二篇读书笔记贴到 Facebook 账号后，有朋友来问怎么都是序，我承认读书太慢，这次出差到南京的火车上再次拿起随行的这本书，把第一部分形成广泛的共识的第 1 章开发者关系基本概念读完了，现在感觉这本书不是一本讲道理的书，而是一本给项目经理的手册。

《开发者关系 - 方法与实践》读书笔记 - 第一部分形成广泛的共识

还是像上一篇序一样，所有的阅读、思考和文字都是在移动的过程中产生。在北京飞深圳的差旅起点读完序 2 - 5 并做完笔记，在差旅的最后一站长沙将文字敲到电脑上，通过博客 和云原生喝酒 SIG 发起人老崔的公众号伪架构师发出来。

《开发者关系 - 方法与实践》读书笔记 - 推荐序 2 - 5

我有一个非常不好的习惯，看书的时候先看各种序、读一下文章目录，每章看个开头，然后就扔在那里等什么时候需要的时候再去翻。所以再大部头的书到我手里也是分分钟的就扫了一遍，扔到书架上去吃灰。这次下定决心把每个段落都认真的读一下，通过笔记的方式强迫自己把思考的内容记录下来。另外也是正用 Rust 开发的新版本管理系统，这是一个必须依赖开发者生态的开源项目，如何针对这个特别的人群做好产品和服务成为最近思考的焦点，也算是强迫认真读这本书的一个动力。

《开发者关系 - 方法与实践》读书笔记— 译者序之得开发者得天下

在任何组织结构中，一旦你把常规工作分解成过于琐碎的任务，并把它们委托给太多的人，他们的信息传递很快就会变得无法管理，组织也会停止发展。
去年 3 月 22 日，亚马逊 Prime Video 的工程师在一篇几周内未被注意的博文中报告说，他们在微服务平台上创建的，为确定流媒体视频的服务质量（QoS）水平而构建的服务质量监控应用程序，在低于 10% 负载情况下也会失败。

[译] Prime Video 并没有重回单体架构

生娃和进厂之后，个人独处时间越发金贵，随之而来的问题就是阅读量难于保障了。过去我的阅读流程是浏览邮件列表、固定的播客、推特等信息源头，根据喜好情况搜集到 Pocket 之类的 Read it later 工具里面。但是现在因为缺乏连续时间，待读列表越来越长。想了下也就是跑步和开车的时候耳朵是比较清闲的——灵机一动：“给自己做个播客吧”。

机场杂谈：挥霍 API 和 AIGC

最近在和同事讨论一个非典型的云原生应用更新场景。目标应用是一系列有状态的 Statefulset，其中的实例用类似投票的机制对外提供服务，这意味着始终有一部分实例是处于待命状态的。由此情况，这个应用在虚拟化时期，会提供一个仲裁服务，每次对实例进行更新时，首先要从这个仲裁服务查出可以更新的摸鱼实例，然后仅仅对这些空闲实例进行升级。

使用 Open Kruise 升级指定 Pod

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