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使用Docker保护软件供应链安全

在Docker内部,我们花了很多时间讨论一个话题:如何将运行时安全和隔离作为容器架构的一部分?然而这只是软件流水线的一部分。 我们需要的不是一次性的标签或设置,而是需要将安全放到软件生命周期的每个阶段。 由于软件供应链上的人、代码和基础设施一直在改变,交互也越来多,组织(公司)必须将安全纳入供应链的核心部分。 考虑一个实际存在的产品:如电话,仅仅考虑到最终产品的安全性是不够的。除了决定使用什么样的防盗包装,你可能也想知道材料的来源,以及他们是如何组装,包装,运输。因为,重要的是我们还要确保手机不被改造或运输途中被盗。 软件供应链几乎跟实际产品的供应链是相同的。你必须能够识别和信任原材料(代码、依赖、打包),把它们组装在一起后,将它们从海上、陆上或空中(网络)运输到一个存储地(存储库),以便将项目(应用)出售(部署)给终端用户。 确保软件供应链也十分相似。你需要: 确定流水线中的所有东西,从人,代码,依赖关系,到基础设施 确保一个一致和优质的构建过程 在存储和运输中保护产品 对材料清单的交付保证并验证最终产品 在这篇文章中,我们将诠释Docker的安全特性如何为软件供应链提供持续的安全。...

Spark体系架构必读

最近看到一篇关于Spark架构的博文,作者是 Alexey Grishchenko。看过Alexey博文的同学应该都知道,他对Spark理解地非常深入,读完他的 “spark-architecture” 这篇博文,有种醍醐灌顶的感觉,从JVM内存分配到Spark集群的资源管理,步步深入,感触颇多。因此,在周末的业余时间里,将此文的核心内容译成中文,并在这里与大家分享。如在翻译过程中有文字上的表达纰漏,还请大家指出。 首先来看一张Spark 1.3.0 官方给出的图片,如下: 在这张图中,你会看到很多的术语 ,诸如“executor”, “task”, “cache”, “Worker Node” 等。原作者表示,在他开始学spark的时候,上述图是唯一一张可以找到的图片(Spark 1.3.0),形势很不乐观。更加不幸地是,这张图并没有很好地表达出Spark内在的一些概念。因此,通过不断地学习,作者将自己所学的知识整理成一个系列,而此文仅是其中的一篇。下面进入核心要点。 Spark 内存分配 在你的cluster或是local machine上正常运行的任何Spark程序都是一个JVM...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。