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音像云原生(运用容器函数算和据构建下一代应用)鲍里斯·肖勒
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前言1章 云原生简介51.1 分布式系统51.1.1 分布式系统的误区51.1.2 CAP定理81.2 十二要素应用81.3 可用和等级协议111.4 本章小结12第2章 云原生基础132.1 容器132.1.1 容器隔离等级152.1.2 容器编排162.1.3 Kubernetes概述172.1.4 Kubernetes和容器202.2 无服务器架构21. 函数计算222.4 从虚拟机到云原生2.4.1 提升和转变2.4.2 应用的现代化改造242.4.3 应用的优化262.5 微服务262.5.1 微服务架构的优势272.5.2 微服务架构带来的挑战292.6 本章小结31第3章 云原生应用的设计333.1 云原生应用的基础333.1.1 精益运营333.1.2 安全353.1.3 可靠与可363.1.4 可扩展与成本373.2 云原生与传统架构的对比373.3 函数计算与服务413.3.1 函数计算的使用场景423.3.2 使用函数计算的考虑因素423.3.3 函数与服务的组合运用433.4 API设计与版本控制453.4.1 API的前后兼容463.4.2 语义版本号473.5 服务间的通信483.5.1 通信协议483.5.2 消息协议503.5.3 序列化的考虑因素503.5.4 幂等513.5.5 请求与响应523.5.6 发布者与订阅者533.5.7 发布者/订阅者模式与请求/响应模式间的选择553.5.8 同步与异步563.6 网关563.6.1 路由573.6.2 聚合583.6.3 卸载593.6.4 网关的实现603.7 出口网关603.8 服务网格603.9 架构示例693.10 本章小结73第4章 数据处理754.1 数据存储系统764.1.1 对象、文件和磁盘774.1.2 数据库784.1.3 流和队列804.1.4 区块链814.1.5 数据存储的选择814.2 多数据存储下的数据844.2.1 捕获数据更改854.2.2 将更改作为事件写入更改日志874.. 事务监管884.2.4 事务回滚904.2.5 提取、转换和加载904.2.6 微服务和数据湖914.3 客户端访问数据944.3.1 受限的客户令牌(代客密钥)944.3.2 细粒度访问控制的数据库服务954.3.3 GraphL数据服务964.4 可快速伸缩的数据974.4.1 数据分片984.4.2 数据缓存984.4.3 内容分发网络994.5 数据分析1014.5.1 数据流1014.5.2 批处理1014.5.3 对象存储上的数据湖1024.5.4 数据湖和数据仓库1024.5.5 分布式查询引擎1034.6 Kubernetes中的数据库1044.6.1 存储卷1044.6.2 StatefulSet1064.6.3 DaemonSet1074.7 本章小结107第5章 DevOps1095.1 什么是DevOps1095.1.1 协作1095.1.2 自动化1105.1.3 精益原则和流程1105.1.4 度量1115.1.5 分享1115.2 测试1125.2.1 测试替身1135.2.2 自动化测试金字塔1135.. 不同测试类型的适用时机1185.2.4 测试节奏1195.2.5 在生产环境中测试1205.3 开发环境和工具1225.3.1 开发工具15.3.2 开发环境1265.3.3 本地开发环境1265.3.4 本地开发环境结合远端集群1275.3.5 Skaffold开发工作流1275.3.6 将远端集群路由到本地开发环境1295.3.7 云端开发环境1295.4 持续集成/持续交付1305.4.1 源代码管理1315.4.2 构建阶段1325.4.3 测试阶段1325.4.4 部署阶段1345.4.5 发布阶段1365.4.6 发布后阶段1375.5 监控1375.5.1 收集指标1395.5.2 服务的可观测1455.6 配置管理1495.6.1 单一环境变量1515.6.2 多环境变量1515.6.3 将配置数据放入存储卷中1525.6.4 密钥保存1525.6.5 部署配置1545.7 持续集成/持续交付流程示例1565.8 本章小结159第6章 实践1616.1 迈向云原生1616.1.1 找个合理的理由打破巨石应用1616.1.2 先解耦简单的服务1626.1.3 学会小规模的运维1626.1.4 使用防损层模式1626.1.5 使用刀砍模式1626.1.6 准备一个数据迁移策略1646.1.7 重写所有模板代码1646.1.8 重新考虑框架、语言、数据结构和数据存储1646.1.9 淘汰老代码1646.2 确保弹1646.2.1 用重试来解决瞬时故障1656.2.2 使用有限次的重试1656.. 用断路器来处理非瞬时故障1666.2.4 优雅地降级1666.2.5 使用隔离模式1666.2.6 实现健康及就绪检查1666.2.7 为容器设定CPU和内存限制1666.2.8 实现限速和限流1676.3 确保安全1676.3.1 安全需求同需求一样重要1676.3.2 在设计时就考虑安全1676.3.3 授予访问权限1676.3.4 使用独立的账号、订阅和租客1676.3.5 安全地存储所有密钥1686.3.6 模糊化数据1686.3.7 传输数据加密1686.3.8 使用联合身份管理1686.3.9 使用基于角色的访问控制1686.3.10 Kubernetes pod的隔离1696.4 处理数据1696.4.1 使用托管数据库和数据分析服务1696.4.2 使用数据需求的存储1696.4.3 将数据保存在多个地域或可用区中1706.4.4 使用数据分区和复制以提高扩展1706.4.5 避免过度获取及频繁的I/O操作1706.4.6 不要把业务逻辑放在数据库中执行1706.4.7 使用类生产环境数据来测试1706.4.8 处理瞬时故障1716.5 能和伸缩1716.5.1 设计可扩展的无状态服务1716.5.2 使用平台的自动伸缩功能1716.5.3 使用缓存1726.5.4 用分区来实现超出服务限制的扩容1726.6 函数计算1726.6.1 编写单一用途的函数1726.6.2 避免串联函数1726.6.3 函数应保持轻量和简单1736.6.4 实现无状态函数1736.6.5 分离函数入口和函数的业务逻辑1736.6.6 避免长时间运行的函数1736.6.7 用队列解决跨函数通信问题1736.7 运维1736.7.1 部署和发布是两项独立的活动1746.7.2 部署的内容要尽量小1746.7.3 组件层级的C/C定义1746.7.4 应用部署的一致1746.7.5 采用零宕机发布1746.7.6 不要变更部署后的架构1746.7.7 使用容器化构建1756.7.8 用代码来描述基础设施1756.7.9 使用命名空间来组织Kubernetes中的服务1756.7.10 环境间的隔离1756.7.11 分隔函数源代码1756.7.12 关联代码提交和部署1756.8 日志、监控及告警1756.8.1 使用统一的日志系统1766.8.2 使用关联1766.8.3 在日志记录中包含上下文1766.8.4 统一的结构化日志格式1766.8.5 适当地标记指标1766.8.6 避免告警疲劳1776.8.7 定义基于重点能指标的告警1776.8.8 在生产环境中持续测试1776.8.9 从基础的指标开始1786.9 服务通信1786.9.1 设计时虑后兼容176.9.2 封装好服务避免泄露内部细节1796.9.3 优先考虑异步通信1796.9.4 使用高效的序列化技术1796.9.5 使用队列和流来应对高负载和流量高峰1806.9.6 用批处理来提高请求处理的效率1806.9.7 拆分大的消息1806.10 容器1806.10.1 将镜像存储在可信的注册服务器中1806.10.2 充分利用Docker的构建缓存1816.10.3 不要使用特权模式运行容器1816.10.4 使用显式的容器镜像标签1816.10.5 保持小的容器镜像1816.10.6 单个容器只运行一个应用1826.10.7 使用可信镜像仓库中经过验的镜像1826.10.8 对镜像进行漏洞扫描1826.10.9 不要将数据保存在容器中1836.10.10 永远不要在容器中存放密钥和配置1836.11 本章小结183第7章 可移植157.1 为什么要使应用可移植1857.2 可移植的代1867.3 何时及如何实现可移植177.3.1 标准化的接口1887.3.2 共用的服务和功能1897.3.3 抽象和分层1897.3.4 第三方服务商的托管服务1917.3.5 可移植工具1927.3.6 把Kubernetes作为可移植层1947.4 本章小结196
鲍里斯·肖勒(Boris Scholl)是Azure计算团队的产品架构师,专注于下一代分布式系统平台和应用程序模型的研究。自2011年以来,他一直从事Azure开发工具和平台方面的工作,担任不同的产品研发角色。在离开微软18个月之后,Boris于2018年重新加入Azure计算团队,领导一个研发团队开发基于Kubernetes和服务网格的微服务平台。特伦特·斯旺森(Trent Swanson)是专注于云和边缘技术的软件架构师。作为Full Scale 180的联合创始人和顾问,他与微软的一些大客户合作,帮他们将应用迁移上云,或在云中构建应用。他一直致力于利用Docker、无服务器技术和微服务架构来设计、构建和运行大型应用程序。彼得·加索维奇(Peter Jausovec)是一位软件,在软件开发和技术领域拥有十多年的经验。在他的职业生涯中,他曾担任过各种角色。近年来,他一直致力于开发分布式系统上的云原生解决方案。
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