带你读《云原生机密计算最佳实践白皮书》——Intel SGX虚拟机最佳实践(1)

简介: 带你读《云原生机密计算最佳实践白皮书》——Intel SGX虚拟机最佳实践(1)


Intel vSGX:Intel SGX虚拟化


项目位置链接

https://gitee.com/anolis/cloud-kernel.git


技术自身介绍


背景

SGX 是Intel基于硬件TEE的技术实现方式之一,硬件提供飞地 (Enclave) 的构建能力,使运行在飞地中的用户代码数据具备加密性和完整性保护的特点。同时通过远程证明的自证手段,为用户提供SGX 飞地运行环境和软件组件的可信度。SGX作为成熟的硬件TEE技术,为联邦学习,多方计算,区块链,安全数据库等诸多场景

中提供技术底座的支撑。


问题&挑战

目前云服务提供商售卖的计算资源以虚拟机,安全容器的形式最为常见。硬件的能力通过虚拟化的方式暴露给虚拟机和安全容器,以SGX为例,如何通过虚拟化的方式,能够在虚拟机和安全容器中透传SGX的硬件能力,让联邦学习,多方计算,区块链等业务形态方便易用的使用具备SGX功能的云上计算资源。


解决方案

SGX的能力主要针对用于飞地的专用内存EPC (Enclave Page Cache) 进行加密和完成行保护来实现。SGX的虚拟化实现一下三方面技术支撑:

1、由虚拟机的CPUID 来枚举SGX的能力

2、通过为虚拟机模拟构建EPC的区域使虚拟机感知SGX EPC

3、捕捉虚拟机中SGX飞地构建的特殊指令,提供SGX飞地中附加功能的支持

1685086798070.png

SGX虚拟化的支持已在Linux上游社区和龙蜥的5.10内核中支持。


用户情况

后续计划

SGX 2.0 中的EDMM 功能提供动态得为SGX 飞地增加EPC资源的能力,在后续的龙蜥版本中,通过龙蜥机密计算SIG,为用户提供该功能。




《云原生机密计算最佳实践白皮书》——06运行时底座——Intel vSGX:Intel SGX虚拟化——Intel SGX虚拟机最佳实践(2) https://developer.aliyun.com/article/1231121?groupCode=aliyun_linux

相关文章
|
7月前
|
弹性计算 Kubernetes 负载均衡
ECS:云原生计算的新篇章
ECS:云原生计算的新篇章
|
2月前
|
运维 Cloud Native 云计算
云原生技术:探索未来计算的无限可能
【10月更文挑战第8天】 云原生技术,作为云计算领域的一次革新性突破,正引领着企业数字化转型的新浪潮。它不仅重塑了应用的构建、部署和运行方式,还通过极致的弹性、敏捷性和可扩展性,解锁了未来计算的无限潜力。本文将深入浅出地解析云原生技术的核心理念、关键技术组件及其在不同行业中的实际应用案例,展现其如何赋能业务创新,加速企业的云化之旅。
56 7
|
2月前
|
Kubernetes Cloud Native 开发者
探秘云原生计算:Kubernetes与Docker的协同进化
在这个快节奏的数字时代,云原生技术以其灵活性和可扩展性成为了开发者们的新宠。本文将带你深入了解Kubernetes和Docker如何共同塑造现代云计算的架构,以及它们如何帮助企业构建更加敏捷和高效的IT基础设施。
|
4月前
|
Kubernetes 安全 Serverless
Kubernetes云原生问题之在Serverless Container中,Pod运行如何解决
Kubernetes云原生问题之在Serverless Container中,Pod运行如何解决
73 5
|
4月前
|
运维 Cloud Native 云计算
云原生架构的演进:从微服务到无服务器计算
在数字化转型的浪潮中,云原生技术以其灵活性、可扩展性和成本效益性,成为推动现代软件开发和运维的关键力量。本文将探讨云原生概念的演变,特别是从微服务架构到无服务器计算的转变,揭示这一进化如何影响应用程序的开发、部署和管理。通过分析实际案例,我们旨在提供对云原生技术未来趋势的洞察,同时指出企业在这一转变过程中可能面临的挑战和机遇。
49 2
|
5月前
|
运维 Cloud Native 持续交付
云原生架构的演进:从微服务到无服务器计算
【7月更文挑战第28天】在数字化浪潮的推动下,云原生技术不断演进,引领着软件开发和运维模式的革新。本文将深入探讨云原生架构的发展历程,着重分析微服务架构与无服务器计算模型如何相互补充,共同推动现代应用的开发与部署。我们将从微服务的基本原则出发,探索其如何赋能团队快速迭代和扩展应用,进而阐述无服务器计算如何简化资源管理,降低运营成本。通过对比分析,揭示两者结合的优势,为读者提供构建未来云原生应用的洞见。
|
5月前
|
存储 运维 监控
云原生时代的数据存储与计算优化策略
【7月更文挑战第15天】在数字化转型的浪潮中,云原生技术成为企业创新和效率提升的关键。本文将探索如何通过云原生架构实现数据存储和计算的优化,旨在为开发者和企业决策者提供实用的指导和建议,以应对日益增长的数据挑战。
|
5月前
|
监控 算法 Java
深入理解Java虚拟机:垃圾收集机制的演变与最佳实践
【7月更文挑战第14天】本文将带领读者穿梭于JVM的心脏——垃圾收集器,探索其设计哲学、实现原理和性能调优。我们将从早期简单的收集算法出发,逐步深入到现代高效的垃圾收集策略,并分享一些实用的调优技巧,帮助开发者在编写和维护Java应用时做出明智的决策。
55 3
|
7月前
|
存储 Cloud Native 对象存储
AutoMQ:基于阿里云计算与存储产品实现云原生架构升级
AutoMQ[1] 是新一代基于共享存储架构实现的云原生 Kafka。得益于其存算分离的共享存储架构,通过和阿里云合作,深度使用阿里云可靠、先进的云服务如对象存储OSS、块存储 ESSD、弹性伸缩ESS以及抢占式实例实现了相比 Apache Kafka 10倍的成本优势并且提供了自动弹性的能力。
84329 26
AutoMQ:基于阿里云计算与存储产品实现云原生架构升级
|
5月前
|
存储 关系型数据库 分布式数据库
PolarDB,阿里云的云原生分布式数据库,以其存储计算分离架构为核心,解决传统数据库的扩展性问题
【7月更文挑战第3天】PolarDB,阿里云的云原生分布式数据库,以其存储计算分离架构为核心,解决传统数据库的扩展性问题。此架构让存储层专注数据可靠性,计算层专注处理SQL,提升性能并降低运维复杂度。通过RDMA加速通信,多副本确保高可用性。资源可独立扩展,便于成本控制。动态添加计算节点以应对流量高峰,展示了其灵活性。PolarDB的开源促进了数据库技术的持续创新和发展。
299 2