这篇文章介绍了 Kubernetes 网络策略的概念、作用和使用方法。Kubernetes 网络策略可以让你配置和执行一套规则，来控制集群内部的流量。它们可以提高安全性、符合合规性和简化故障排除。文章分析了网络策略的不同组成部分，包括选择器、入口规则和出口规则，并给出了不同的策略示例和最佳实践。文章的目标是让读者对使用 Kubernetes 网络策略来保护和管理流量有一个坚实的理解。
用户体验是决定互联网产品能否长久生存的关键，每一个基于产品功能、使用和外观的微小体验，都将极大地影响用户留存和满意度。 对于企业协作平台飞书而言，用户体验旅程从打开产品页面的一瞬间就已开始，这里有一个十分重要的指标——页面秒开率，秒开率是指页面在一秒之内打开的比率。 飞书为了提升用户体验，对其各项功能的秒开率优化下了大功夫，通过应用火山引擎A/B测试（DataTester）进行严格的变量控制，落地精准的实验结果，帮助研发团队佐证并明确了秒开率优化方案的收益。
在漏洞扫描领域，主流的扫描方式分为黑盒扫描和白盒扫描，其中源代码安全检测即白盒扫描是安全开发流程（SDLC）中非常重要的一部分。传统漏洞大多数都能通过工具的方式检出，但对于越权漏洞，工具较难解决，在对黑盒工具赋能后，无恒实验室又尝试探索对白盒工具赋能进行定制化的扫描，下面将为大家分享无恒实验室利用白盒工具进行越权漏洞治理的思路。
一直以来，“漏洞”作为一种典型的风险管理对象，链接了动态扫描（DAST）、静态扫描（SAST）等风险发现工具和企业风险修复流程。但围绕漏洞建立的“风险发现”和“风险修复”两者间存在天然矛盾，且随着风险治理从事后移向事前而加剧。一方面，风险发现时机前移，距离线上实际状态更远，增加了“漏洞”可利用性和危害的评估难度，发现潜在问题的数量级上升；另一方面，漏洞修复流程实施成本高昂，依赖安全与业务双方人工分析、协同修复，且往往优先处理可利用性高且危害明确的漏洞；矛盾加剧反而会阻塞前移后的风险治理。 无恒实验室尝试将风险管理对象从传统“漏洞”转变为“风险代码”，并联合代码智能团队尝试利用 LLM 实现“风险代码自动发现与修复闭环”，降低治理成本、提升治理效率。 “风险代码”指由于存在“缺陷”有概率引发线上漏洞的代码，是构成代码漏洞的必要不充分条件。而“校验缺失”是最常见的风险代码类型之一。由于缺少对关键变量进行关系校验、值域校验、类型校验、模式校验等必要合法性检查，会导致非法请求数据进入业务流程，造成安全危害。
LLM（大语言模型）因其强大的语言理解能力赢得了众多用户的青睐，但LLM庞大规模的参数导致其部署条件苛刻；在网络受限，计算资源有限的场景下无法使用大语言模型的能力；低算力，本地化部署的问题亟待解决。ChatGLM-6B在60亿参数的情况下做到了优秀的中英文对话效果，且能够支持在消费级显卡本地部署；因此在HuggingFace Trends上很快登顶。6B的参数量虽然能够做到本地部署，但是目前的实现依赖库较多，如Pytorch, transfomer；对于端侧部署来说要求仍然较高。因此我们尝试将该模型转换为MNN模型，极大降低了部署时的依赖项，能够更方便的在各类端侧设备上部署与测试；同时我们对MNN模型进行了低bit量化，并实现了反量化与计算融合的计算kernel，大大降低了内存需求。实测PC端小显存显卡能够成流畅运行浮点模型，在Android手机上能够流畅运行量化模型。
Hello folks，我是 Luga，今天我们来聊一下云原生生态核心技术——基于 eBPF 全链路自动化可观测性。当我们真正融入到云原生生态场景中时，我们将会深切地体会到：“全链路可观测性”的价值所在～ 在过去，要以安全、非侵入的方式从整个系统收集遥测数据通常较为困难，我们需要许多产品、应用程序级代理和复杂的配置操作。然而，随着基于 eBPF 的项目数量不断增加，现代基础设施为中心的云原生社区对其产生了极大的兴趣，使得 eBPF 在 2022 年和 2023 年经历了巨大的增长。 这种增长促使一些最优秀的软件工程公司聚集在一起成立了 eBPF 基金会，以致力于引导和维护 eBPF 标准和愿景的技术。因此，eBPF 正在迅速成为现代软件基础设施领域中日益普遍的技术，其中可观测性领域是其主要用例之一。
近年来，无论是 Serverless 还是 WebAssembly，都越来越受到开发者的广泛关注，作为字节跳动内部的函数计算平台，ByteFaaS 在 WebAssembly 方向上也有着不少的探索和实践。我们利用 WebAssembly 技术构建出了极致轻量化的函数运行时，并辅以全新设计的精简架构，打造出了云边一体的 Serverless 解决方案，拓展了 FaaS 的边界和应用场景，为业务带去了更多的可能。 本文将先带领大家认识 ByteFaaS 平台，分别介绍经典 FaaS 和 FaaS Worker（轻量级函数）方向。随后通过 WebAssembly 运行时、精简架构、开发者支持三个方面，详细介绍 FaaS Worker 的设计与实现。最后在文章结尾，会对 WebAssembly 函数能够为用户所带来的收益进行大致总结。
在 WebAssembly 社区蓬勃发展的当下，或出于对 JavaScript 等动态语言面对计算密集型任务时改善性能的愿望（如 Ammo.js），或源自将桌面表现出色的软件搬上 Web 环境的想法（如 AutoCAD），或希望在服务端利用沙箱来尽可能保证安全（如 Shopify-Serverless），越来越多的开发者选择 WebAssembly 技术。 而对于一项技术而言，围绕这项技术的开发工具矩阵是否完备，是否足够强大和易用，以及给开发者们带来的体验好坏，则是决定开发者们在尝试之后能否成为拥趸的关键因素。通常来说，一段代码的生命周期，包括编写、测试、交付与部署、上线生效、问题定位与修复等环节。在问题出现之后，对代码的源码调试（Source Code Debugging）往往是定位问题最高效的手段。提供高效的调试工具，帮助开发者迅速解决问题，是助推 WebAssembly 技术社区发展壮大的一个重要手段。 在本文中，我们将主要围绕 WebAssembly 的源码调试，阐述若干相关的问题。
