在其他人的基础设施上运行敏感工作负载？不行，可能是这个问题的自发回答。然而，在云优先的世界中，不在其他人的基础设施上运行变得越来越不可行。
机密计算是一种相对较新的安全模式，它通过技术解决了这个问题。从根本上讲，机密计算涉及两件事：（1）在处理过程中保持工作负载加密和隔离；（2）通过加密证书（“远程认证”）使这种情况可以外部验证。
是的，没错，使用机密计算，工作负载在运行时在内存中保持完全加密。只有CPU知道加密密钥，它只能在内部寄存器和缓存中临时解密64字节块中的数据，其他软件和硬件无法访问这些数据。
有了这两个基本特性，机密计算使你能够在可能受到危害的系统上安全地运行工作负载。如果实现正确，机密计算可以有效地保护工作负载免受恶意管理员、操作系统内核、虚拟机监控程序和物理攻击（如“冷启动”）的攻击。在这里，运行时加密和远程认证同等重要。如果没有远程认证，受损的基础设施可能会在运行时加密和运行的软件方面撒谎，并在发送数据后访问数据。
随着Constellation的推出，Edgeless Systems发布了作为开源的机密K8s概念的第一个实现。Constellation是CNCF认证的K8s，从可用性的角度来看，它应该像“正常”K8s发行版一样工作。Constellation将基于Sigstore的供应链安全等功能添加到核心机密K8s概念中。可以在GitHub上找到星座Constellation的功能列表和基准比较。
Constellation目前支持Azure和GCP，接下来将支持AWS和OpenStack。
什么是机密Kubernetes？
2015年，英特尔开始在其客户端CPU中添加一种称为软件保护扩展（SGX）的功能，这是机密计算的先驱。当时，英特尔主要将SGX定位为实施数字版权管理（DRM）的手段。从那时起，该技术的重点转移到了云，AMD和Arm分别凭借其安全加密虚拟化（SEV）和Realms功能紧随潮流。
本质上，最近的大多数Intel和AMD服务器CPU都支持机密计算，大型云提供商都在这项技术上投入了大量资金，并准备好了相应的产品。
机密计算与Kubernetes如何结合
如果机密计算现在流行起来，我们可以用它来运行Kubernetes（K8s）集群，并对所有内容进行加密和屏蔽，使其免受基础设施的影响吗？
不幸的是，事情并没有那么简单。迄今为止，云主要提供所谓的机密虚拟机（CVM）。这些是提供运行时加密和原始证明功能的普通VM。在CVM上运行K8s节点会自动为这些节点提供运行时加密。然而，正如我们在上面所了解到的，运行时加密本身并不能解决这个问题。我们还需要远程认证和验证。
这就是K8s集群中事情变得复杂的地方：节点A如何在发送数据之前验证节点B的真实性？节点镜像更新或节点故障后会发生什么？K8s管理员如何在发送数据之前验证具有多个节点的整个集群的真实性？所有这些问题都可以解决，但这需要经过深思熟虑的设计和工程实现。
此外，人们还需要一些机制来确保数据不仅在运行时被“唯一”加密，而且网络或云存储中的每个字节都被加密，这样就没有间隙了。
如果以上都满足了，那么我们就有了一个几乎有点神奇的东西：一个K8s集群，作为一个整体，它不受基础设施的影响，并且所有数据在静止、传输和运行时都是加密的。这样一个“机密K8s”就像是在公共云上进行的一次私有分割。它可以防止恶意数据中心员工、云管理员、联合租户和黑客通过云基础设施软件访问数据。因此，机密K8s使公司能够将敏感或受监管的工作负载迁移到云，并提供更可靠的SaaS。