 Apache Pulsar,云原生时代的消息平台 - 翟佳Apache Pulsar 云原⽣时代的消息平台 翟佳 streamnative.io ⾃我介绍 • 开源项⽬爱好者: • Apache Pulsar PMC成员 • Apache BookKeeper PMC成员 • EMC -> StreamNative • 华中科⼤ -> 中科院计算所 • Pulsar 的根本不同 • Apache Pulsar 简介 • Pulsar Apache Pulsar 是什么 streamnative.io Apache Pulsar 要解决的问题 • 企业需求和数据规模 • 多租户 - 百万Topics - 低延时 - 持久化 - 跨地域复制 • 解除存储计算耦合 • 运维痛点:替换机器、服务扩容、数据 rebalance • 减少⽂件系统依赖 • 性能难保障: 持久化(fsync)、⼀致性(ack: all)、多Topic • 云原⽣架构: • 存储计算分离 • 分层 + 分⽚ • ⾼性能 + 强⼀致性 • ⽀持统⼀的 Queue 和 Stream 的接⼝。 • 丰富的企业级特性 • 多租户隔离 — 百万Topics — 跨地域复制 — 鉴权认证 • Pulsar 的根本不同 • Apache Pulsar 简介 • Pulsar 的⽣态和社区 • Pulsar 的根本不同 • Apache Pulsar0 码力 | 39 页 | 12.71 MB | 6 月前0.03 Apache Pulsar,云原生时代的消息平台 - 翟佳Apache Pulsar 云原⽣时代的消息平台 翟佳 streamnative.io ⾃我介绍 • 开源项⽬爱好者: • Apache Pulsar PMC成员 • Apache BookKeeper PMC成员 • EMC -> StreamNative • 华中科⼤ -> 中科院计算所 • Pulsar 的根本不同 • Apache Pulsar 简介 • Pulsar Apache Pulsar 是什么 streamnative.io Apache Pulsar 要解决的问题 • 企业需求和数据规模 • 多租户 - 百万Topics - 低延时 - 持久化 - 跨地域复制 • 解除存储计算耦合 • 运维痛点:替换机器、服务扩容、数据 rebalance • 减少⽂件系统依赖 • 性能难保障: 持久化(fsync)、⼀致性(ack: all)、多Topic • 云原⽣架构: • 存储计算分离 • 分层 + 分⽚ • ⾼性能 + 强⼀致性 • ⽀持统⼀的 Queue 和 Stream 的接⼝。 • 丰富的企业级特性 • 多租户隔离 — 百万Topics — 跨地域复制 — 鉴权认证 • Pulsar 的根本不同 • Apache Pulsar 简介 • Pulsar 的⽣态和社区 • Pulsar 的根本不同 • Apache Pulsar0 码力 | 39 页 | 12.71 MB | 6 月前0.03
 构建统一的云原生应用 可观测性数据平台reserved. 构建统一的云原生应用 可观测性数据平台 DeepFlow在混合云中的实践总结 向阳@云杉网络 2022-04-09 1. 可观测性数据平台的挑战 2. 解决数据孤岛:AutoTagging 3. 降低资源开销:MultistageCodec 4. 统一数据平台的落地思路及案例 构建统一的云原生应用可观测性数据平台 看云网更清晰 Simplify the growing 统一的可观测性数据平台 telegraf 看云网更清晰 Simplify the growing complexity. 挑战:数据孤岛、资源开销 数据 孤岛 资源消耗 telegraf 1. 可观测性数据平台的挑战 2. 解决数据孤岛:AutoTagging 3. 降低资源开销:MultistageCodec 4. 统一数据平台的落地思路及案例 构建统一的云原生应用可观测性数据平台 看云网更清晰 HOST KVM KVM VM L2GW、OvS iptables、ipvs POD POD envoy 应用进程 Gateway L4~L7 GW 资源池 区域 可用区 云平台 租户 云资源 宿主机 云服务器 网络资源 VPC 子网 CIDR IP地址 NATGW ALB … 看云网更清晰 Simplify the growing complexity. 云原生应用的服务属性还有哪些0 码力 | 35 页 | 6.75 MB | 1 年前3 构建统一的云原生应用 可观测性数据平台reserved. 构建统一的云原生应用 可观测性数据平台 DeepFlow在混合云中的实践总结 向阳@云杉网络 2022-04-09 1. 可观测性数据平台的挑战 2. 解决数据孤岛:AutoTagging 3. 降低资源开销:MultistageCodec 4. 统一数据平台的落地思路及案例 构建统一的云原生应用可观测性数据平台 看云网更清晰 Simplify the growing 统一的可观测性数据平台 telegraf 看云网更清晰 Simplify the growing complexity. 挑战:数据孤岛、资源开销 数据 孤岛 资源消耗 telegraf 1. 可观测性数据平台的挑战 2. 解决数据孤岛:AutoTagging 3. 降低资源开销:MultistageCodec 4. 统一数据平台的落地思路及案例 构建统一的云原生应用可观测性数据平台 看云网更清晰 HOST KVM KVM VM L2GW、OvS iptables、ipvs POD POD envoy 应用进程 Gateway L4~L7 GW 资源池 区域 可用区 云平台 租户 云资源 宿主机 云服务器 网络资源 VPC 子网 CIDR IP地址 NATGW ALB … 看云网更清晰 Simplify the growing complexity. 云原生应用的服务属性还有哪些0 码力 | 35 页 | 6.75 MB | 1 年前3
 中国移动磐舟DevSecOps平台云原生安全实践中国移动磐舟DevSecOps 平台云原生安全实践 刘斌 中国移动信息技术中心 01 磐舟DevSecOps平台概况 02 磐舟DevSecOps平台安全能力 03 磐舟DevSecOps实践总结 目 录 目录 CONTENT 磐舟DevSecOps平台定位 基于云原生打造一站式DevSecOps平台,致力于解决企业在数字化转型中的研发效能提升问题,提供从 “需求-开发-测试 150 200 250 本单位 省公司 省公司(直投) 专业公司 入驻项目数 工程类 研发类 新业务开发 87055条/个 平台管理的需求、任务、缺陷、文档、镜像等数字资产 10.43亿 平台管理的业务或应用代码行数 215.87万 平台进行代码质量扫描、代码安全扫描、镜像安全扫描、整体安全扫描量 183.81万 提交代码、构建、部署总次数,其中x86构建16.42万次,arm构建1 42万次,arm构建1.59万次 企业级超大规模实践—推动中移数字化转型 中国移动集团范围内推广使用磐舟,截止2022年10月30日,平台已入驻项目356个。其中IT公司208个,涉及 14个部门,省公司(含直投省)141个,涉及30个省,专业公司及直属单位7个。4.7万人次登录,月活2077人。 科技创新成果 中国移动作为国家级高新技术企业,在国内外行业中科技创新成果丰硕。磐舟与磐基团队重视自主创0 码力 | 22 页 | 5.47 MB | 1 年前3 中国移动磐舟DevSecOps平台云原生安全实践中国移动磐舟DevSecOps 平台云原生安全实践 刘斌 中国移动信息技术中心 01 磐舟DevSecOps平台概况 02 磐舟DevSecOps平台安全能力 03 磐舟DevSecOps实践总结 目 录 目录 CONTENT 磐舟DevSecOps平台定位 基于云原生打造一站式DevSecOps平台,致力于解决企业在数字化转型中的研发效能提升问题,提供从 “需求-开发-测试 150 200 250 本单位 省公司 省公司(直投) 专业公司 入驻项目数 工程类 研发类 新业务开发 87055条/个 平台管理的需求、任务、缺陷、文档、镜像等数字资产 10.43亿 平台管理的业务或应用代码行数 215.87万 平台进行代码质量扫描、代码安全扫描、镜像安全扫描、整体安全扫描量 183.81万 提交代码、构建、部署总次数,其中x86构建16.42万次,arm构建1 42万次,arm构建1.59万次 企业级超大规模实践—推动中移数字化转型 中国移动集团范围内推广使用磐舟,截止2022年10月30日,平台已入驻项目356个。其中IT公司208个,涉及 14个部门,省公司(含直投省)141个,涉及30个省,专业公司及直属单位7个。4.7万人次登录,月活2077人。 科技创新成果 中国移动作为国家级高新技术企业,在国内外行业中科技创新成果丰硕。磐舟与磐基团队重视自主创0 码力 | 22 页 | 5.47 MB | 1 年前3
 Volcano加速金融行业大数据分析平台云原生化改造的应用实践Volcano加速金融行业大数据分析平台 云原生化改造的应用实践 汪 洋, 华为云 Volcano 社区核心贡献者 大数据平台云原生面临的挑战 传统大数据平台云原生化改造成为必然趋势 大数据分析、人工智能等批量计算场景深度应用于金融场景 作业管理缺失 • Pod级别调度,无法感知上层应用 • 缺少作业概念、缺少完善的生命周期的管理 • 缺少任务依赖、作业依赖支持 调度策略局限 资源规划复用、异构计算支持不足 • 缺少队列概念 • 不支持集群资源的动态规划以及资源复用 • 对异构资源支持不足 传统服务 大数据 人工智能 云原生大数据平台 大数据、AI等批量计算场景 云原生化面临的挑战 Volcano 架构 项目概况: • 业界首个云原生批量计算平台 • 2019年6月开源,2020年进入CNCF,目前是CNCF孵化级项目 • 2.9k star,500+ 全球贡献者 • 50+ Plugins on demand reclaim Re-construct JobInfo in Cache by PodGroup Job JobSpec 用户案例:荷兰ING银行大数据平台云原生化改造 • Platform Entry-point • Project Management Data Science in a box (Advanced analytics toolbox)0 码力 | 18 页 | 1.82 MB | 1 年前3 Volcano加速金融行业大数据分析平台云原生化改造的应用实践Volcano加速金融行业大数据分析平台 云原生化改造的应用实践 汪 洋, 华为云 Volcano 社区核心贡献者 大数据平台云原生面临的挑战 传统大数据平台云原生化改造成为必然趋势 大数据分析、人工智能等批量计算场景深度应用于金融场景 作业管理缺失 • Pod级别调度,无法感知上层应用 • 缺少作业概念、缺少完善的生命周期的管理 • 缺少任务依赖、作业依赖支持 调度策略局限 资源规划复用、异构计算支持不足 • 缺少队列概念 • 不支持集群资源的动态规划以及资源复用 • 对异构资源支持不足 传统服务 大数据 人工智能 云原生大数据平台 大数据、AI等批量计算场景 云原生化面临的挑战 Volcano 架构 项目概况: • 业界首个云原生批量计算平台 • 2019年6月开源,2020年进入CNCF,目前是CNCF孵化级项目 • 2.9k star,500+ 全球贡献者 • 50+ Plugins on demand reclaim Re-construct JobInfo in Cache by PodGroup Job JobSpec 用户案例:荷兰ING银行大数据平台云原生化改造 • Platform Entry-point • Project Management Data Science in a box (Advanced analytics toolbox)0 码力 | 18 页 | 1.82 MB | 1 年前3
 22-云原生的缘起、云原生底座、PaaS 以及 Service Mesh 等之道-高磊1、信息管理 MIS、ERP… 2、流程规范 BPM、EAI… 3、管理监控 BAM、BI 4、协作平台 OA、CRM 5、数据化运营 SEM、O2O 6、互联网平台 AI、IoT 数据化运营 大数据 智能化管控 互联网平台 跨企业合作 稳态IT:安全、稳定、性能 敏态IT:敏捷、弹性、灵活 各行业IT应用系统不断丰富与创新 总部 机关 内部员工 分支 稳态IT WEB APP 移动用户 采购 平台 互联网 平台 数字 营销 敏态IT 互联网/物联网应用 创新应用 PC用户 物联网 物联终端 互联网、 大数据 AI、 IoT 数字化转型  应用价值提升  应用数量增长  应用类型丰富  应用需求多变 企业从信息化到数字化的转型带来大量的应用需求 软件组件 运行环境 部署平台 …… …… 创建 新实例 配置 运行环境 部署当前 应用版本 添加 监控 配置 日志采集 测试确认 服务正常运行 实例 加入集群 恢复正常 工作量 成本 新一代架构(微服务)应用的对承载平台提出新要求 传统实践中,主要采用虚机/物理机+SpringCloud等微服务框架的方式承载微服务应用。但在一个虚机/服务器上 部署多个微服务会产生如下问题—— • 资源预分配,短时间内难以扩展 • 缺乏隔离性,服务相互抢占资源0 码力 | 42 页 | 11.17 MB | 6 月前3 22-云原生的缘起、云原生底座、PaaS 以及 Service Mesh 等之道-高磊1、信息管理 MIS、ERP… 2、流程规范 BPM、EAI… 3、管理监控 BAM、BI 4、协作平台 OA、CRM 5、数据化运营 SEM、O2O 6、互联网平台 AI、IoT 数据化运营 大数据 智能化管控 互联网平台 跨企业合作 稳态IT:安全、稳定、性能 敏态IT:敏捷、弹性、灵活 各行业IT应用系统不断丰富与创新 总部 机关 内部员工 分支 稳态IT WEB APP 移动用户 采购 平台 互联网 平台 数字 营销 敏态IT 互联网/物联网应用 创新应用 PC用户 物联网 物联终端 互联网、 大数据 AI、 IoT 数字化转型  应用价值提升  应用数量增长  应用类型丰富  应用需求多变 企业从信息化到数字化的转型带来大量的应用需求 软件组件 运行环境 部署平台 …… …… 创建 新实例 配置 运行环境 部署当前 应用版本 添加 监控 配置 日志采集 测试确认 服务正常运行 实例 加入集群 恢复正常 工作量 成本 新一代架构(微服务)应用的对承载平台提出新要求 传统实践中,主要采用虚机/物理机+SpringCloud等微服务框架的方式承载微服务应用。但在一个虚机/服务器上 部署多个微服务会产生如下问题—— • 资源预分配,短时间内难以扩展 • 缺乏隔离性,服务相互抢占资源0 码力 | 42 页 | 11.17 MB | 6 月前3
 云原生安全威胁分析与能力建设白皮书(来源:中国联通研究院)4 集群环境下的横向攻击........................................................................29 2.4.5k8s 管理平台攻击.................................................................................29 2.4.6 第三方组件攻击 响 应,以容器技术为基础的云原生技术架构可实现秒级甚至毫秒级的弹性响应;服 务自治故障自愈能力,基于云原生技术栈构建的平台具有高度自动化的分发调度 调谐机制,可实现应用故障的自动摘除与重构,具有极强的自愈能力及随意处置 性;大规模可复制能力,可实现跨区域、跨平台甚至跨服务的规模化复制部署。 由此可见,云原生作为一种新兴的安全理念,是一种构建和运行应用程序的 技术体系和方法论,以 Dev DevOps、持续交付、微服务和容器技术为代表,符合云 原生架构的应用程序应该:采用开源堆栈(k8s+Docker)进行容器化,基于微 服务架构提高灵活性和可维护性,借助敏捷方法、DevOps 支持持续迭代和运维 自动化,利用云平台设施实现弹性伸缩、动态调度、优化资源利用率。 云原生安全威胁分析与能力建设白皮书 12 1.1.2 云原生安全 云原生安全作为云原生的伴生技术,旨在解决云原生技术面临的安全问题, 其作为一0 码力 | 72 页 | 2.44 MB | 1 年前3 云原生安全威胁分析与能力建设白皮书(来源:中国联通研究院)4 集群环境下的横向攻击........................................................................29 2.4.5k8s 管理平台攻击.................................................................................29 2.4.6 第三方组件攻击 响 应,以容器技术为基础的云原生技术架构可实现秒级甚至毫秒级的弹性响应;服 务自治故障自愈能力,基于云原生技术栈构建的平台具有高度自动化的分发调度 调谐机制,可实现应用故障的自动摘除与重构,具有极强的自愈能力及随意处置 性;大规模可复制能力,可实现跨区域、跨平台甚至跨服务的规模化复制部署。 由此可见,云原生作为一种新兴的安全理念,是一种构建和运行应用程序的 技术体系和方法论,以 Dev DevOps、持续交付、微服务和容器技术为代表,符合云 原生架构的应用程序应该:采用开源堆栈(k8s+Docker)进行容器化,基于微 服务架构提高灵活性和可维护性,借助敏捷方法、DevOps 支持持续迭代和运维 自动化,利用云平台设施实现弹性伸缩、动态调度、优化资源利用率。 云原生安全威胁分析与能力建设白皮书 12 1.1.2 云原生安全 云原生安全作为云原生的伴生技术,旨在解决云原生技术面临的安全问题, 其作为一0 码力 | 72 页 | 2.44 MB | 1 年前3
 24-云原生中间件之道-高磊典型微服务应用 云原生应用 下单服务 交易支付 支付网关 锁定库存 库存数据库 前台类目 商品查询 BFF 商品数据库 文件存储 logging MQ 交易数据库 大数据 营销分析 云原生PaaS平台 • 四大件在云原生场景下带来什么客户 价值? • 四大件在云原生场景下技术架构有什 么创新? 业务异步化|削峰填谷 高级能力-云原生数据库-应用的基石-1-价值和差别 先从一个广告词来看看云原生数据库和一般数据库的差别 存储分离、计算与内存分离架构上,提升网络利用率和 性能,也能得到传统数据库网络和性能上一样的体验。 • 底层Data Chunk,采用去中心存储,单体失败不影响数 据的完整性,并且自动自愈(Serverless)。 • 通过跨域数据同步能力,实现多地域数据多活。 这个例子,也给数据库云原生化上的技术架构演进提 供了一个范本,并不是原封不动的迁移就变成云原生 高级能力-云原生数据库-应用的基石-3-场景 数据源 数据日志 得、开箱即用的服务,易用性极大的提高。接下来,消息服务将以网格的形式触达更复 杂的部署环境,小到IoT设备,大到自建IDC,都能以跟公有云同样易用的方式接入消息服务,且能轻易地满足云边端一体化、跨IDC、跨云等互 通需求,真正成为应用层的通信基础设施。 多样性 云原生消息服务将致力于建设大而全的消息生态,来涵盖丰富的业务场景,提供各式各样的解决方案,从而满足不同用户的多样性需求。云原生 消息队列0 码力 | 22 页 | 4.39 MB | 6 月前3 24-云原生中间件之道-高磊典型微服务应用 云原生应用 下单服务 交易支付 支付网关 锁定库存 库存数据库 前台类目 商品查询 BFF 商品数据库 文件存储 logging MQ 交易数据库 大数据 营销分析 云原生PaaS平台 • 四大件在云原生场景下带来什么客户 价值? • 四大件在云原生场景下技术架构有什 么创新? 业务异步化|削峰填谷 高级能力-云原生数据库-应用的基石-1-价值和差别 先从一个广告词来看看云原生数据库和一般数据库的差别 存储分离、计算与内存分离架构上,提升网络利用率和 性能,也能得到传统数据库网络和性能上一样的体验。 • 底层Data Chunk,采用去中心存储,单体失败不影响数 据的完整性,并且自动自愈(Serverless)。 • 通过跨域数据同步能力,实现多地域数据多活。 这个例子,也给数据库云原生化上的技术架构演进提 供了一个范本,并不是原封不动的迁移就变成云原生 高级能力-云原生数据库-应用的基石-3-场景 数据源 数据日志 得、开箱即用的服务,易用性极大的提高。接下来,消息服务将以网格的形式触达更复 杂的部署环境,小到IoT设备,大到自建IDC,都能以跟公有云同样易用的方式接入消息服务,且能轻易地满足云边端一体化、跨IDC、跨云等互 通需求,真正成为应用层的通信基础设施。 多样性 云原生消息服务将致力于建设大而全的消息生态,来涵盖丰富的业务场景,提供各式各样的解决方案,从而满足不同用户的多样性需求。云原生 消息队列0 码力 | 22 页 | 4.39 MB | 6 月前3
 云原生微服务最佳实践服务框架+服务⽹格 Ingress(Envoy) 云原⽣⽹关 服务治理 控制面 微服务引擎(Micro Service Engine,简称 MSE)是一个面向业界主流开源微服务生态的一站式微服务平台 高性能 高可用 高集成 安全 竞争力 三位一体: 阿里微服务 DNS 开源最佳实践 + 产品灵活组合 & 开箱即用 + 经过阿里双十一考验的默认高可用能力 服务治理最佳实践 • 服务元信息 K8s(API-Server) App3(服务网格) VPC2 云原生网关 VPC1 Nacos(业务域1) App2(微服务) 云原生网关 1、网络不通 2、业务边缘部署 3、协议不同 4、安全域不同 5、跨region 云原生网关 云原生网关 Fuction(Serverless) App1(单体应用) 证书管理 认证登录 三方认证 WAF防护 限流熔断 风险预警 统一接入 流量调度 HTTP HTTP 调度分配 斯凯奇 云原生网关最佳实践 配置管理最佳实践 服务和路由规则 预案 限流 开关 动态UI 机房切流 文案、公告 前后端独立发布 布局、氛围调整 高可用平台配置 降级 开关 特性 开关 紧急预 案 提前预 案 白名单 日志级别 、采样率 超时、重试 流量调度 动态数据源 故障自动切库 DB大促预建联 密码定期修改 流量控0 码力 | 20 页 | 6.76 MB | 1 年前3 云原生微服务最佳实践服务框架+服务⽹格 Ingress(Envoy) 云原⽣⽹关 服务治理 控制面 微服务引擎(Micro Service Engine,简称 MSE)是一个面向业界主流开源微服务生态的一站式微服务平台 高性能 高可用 高集成 安全 竞争力 三位一体: 阿里微服务 DNS 开源最佳实践 + 产品灵活组合 & 开箱即用 + 经过阿里双十一考验的默认高可用能力 服务治理最佳实践 • 服务元信息 K8s(API-Server) App3(服务网格) VPC2 云原生网关 VPC1 Nacos(业务域1) App2(微服务) 云原生网关 1、网络不通 2、业务边缘部署 3、协议不同 4、安全域不同 5、跨region 云原生网关 云原生网关 Fuction(Serverless) App1(单体应用) 证书管理 认证登录 三方认证 WAF防护 限流熔断 风险预警 统一接入 流量调度 HTTP HTTP 调度分配 斯凯奇 云原生网关最佳实践 配置管理最佳实践 服务和路由规则 预案 限流 开关 动态UI 机房切流 文案、公告 前后端独立发布 布局、氛围调整 高可用平台配置 降级 开关 特性 开关 紧急预 案 提前预 案 白名单 日志级别 、采样率 超时、重试 流量调度 动态数据源 故障自动切库 DB大促预建联 密码定期修改 流量控0 码力 | 20 页 | 6.76 MB | 1 年前3
 25-云原生应用可观测性实践-向阳growing complexity © 2021, YUNSHAN Networks Technology Co., Ltd. All rights reserved. 2.0 服务:统一的可观测性平台 可观测性平台(Metrics、Tracing、Logging) 基础设施团队 业务团队A 业务团队B 业务团队C 业务团队D …… 存储、检索服务 观测数据 观测数据 观测数据 观测数据 simplify YUNSHAN Networks Technology Co., Ltd. All rights reserved. 解决团队耦合的问题 —— 革命的思路 从SDN到第5层网络 行云流水@车联网云平台技术 2021-09-20 观测 simplify the growing complexity © 2021, YUNSHAN Networks Technology Co., Ltd. All 企业混合云 控制器 10W采集器 20+云平台 采集器 1% CPU 0.01% 带宽开销 ︹ 零 侵 入 ︺ 流 量 采 集 云平台API 容器编排API TKE ACK 知识图谱 变更事件 资源信息 全 景 图 基于应用代码和日志的可观测性 企业混合云 100x ES/InfluxDB性能 1000+台跨Region集群 simplify the0 码力 | 39 页 | 8.44 MB | 6 月前3 25-云原生应用可观测性实践-向阳growing complexity © 2021, YUNSHAN Networks Technology Co., Ltd. All rights reserved. 2.0 服务:统一的可观测性平台 可观测性平台(Metrics、Tracing、Logging) 基础设施团队 业务团队A 业务团队B 业务团队C 业务团队D …… 存储、检索服务 观测数据 观测数据 观测数据 观测数据 simplify YUNSHAN Networks Technology Co., Ltd. All rights reserved. 解决团队耦合的问题 —— 革命的思路 从SDN到第5层网络 行云流水@车联网云平台技术 2021-09-20 观测 simplify the growing complexity © 2021, YUNSHAN Networks Technology Co., Ltd. All 企业混合云 控制器 10W采集器 20+云平台 采集器 1% CPU 0.01% 带宽开销 ︹ 零 侵 入 ︺ 流 量 采 集 云平台API 容器编排API TKE ACK 知识图谱 变更事件 资源信息 全 景 图 基于应用代码和日志的可观测性 企业混合云 100x ES/InfluxDB性能 1000+台跨Region集群 simplify the0 码力 | 39 页 | 8.44 MB | 6 月前3
 23-云原生观察性、自动化交付和 IaC 等之道-高磊服务是从内研发视角来看的,但是对于外部消费者只想找到并集成API而已,并不想了解API背后的运维细节或者需要协调运维能力!API成了一 种可以交易的商品,可以购买增强自己APP的能力,比如在自己APP里显示天气预报数据,从外部去管理应用平台,形成了一种新PaaS组织方式。 • 逻辑API:已有API的组 合,形成一个新API • 声明API:需要生成代 码框架(任何语言), 契约驱动研发 • BaaS API:数据库接口、 中间件接口外化成API 片化无能为力。 • 背后的原因在于特定环境依赖或者运维规范问题渗透到了PaaS本身, 或者大家常说的定制化场景,如果不进行解耦就会有长期存在的矛盾。 • 为了应付定制化,客户需要等待平台研发的排期,因为平台研发需要定制 化处理定制化场景下的软件、运维工具或者规范等等,并需要不断的测试。 • 为了应付各类的环境的问题,势必要求交付人员的能力非常强,也是成本 居高不下的原因之一。 在K8s这种 弹性扩缩容 高可用 负载均衡 客户环境 • 关注点分离:开发者关注应用本身,运维人员关注模块化运维 能力,让应用管理变得更轻松、应用交付变得更可控; • 平台无关与高可扩展:应用定义与平台层实现解耦,应用描述 支持任意扩展和跨环境实现; • 模块化应用运维特征:可以自由组合和支持模块化实现的运维 特征描述。 • Components:在 OAM 中,“应用”是由多个概念共同组合而成。第一个概念是:0 码力 | 24 页 | 5.96 MB | 6 月前3 23-云原生观察性、自动化交付和 IaC 等之道-高磊服务是从内研发视角来看的,但是对于外部消费者只想找到并集成API而已,并不想了解API背后的运维细节或者需要协调运维能力!API成了一 种可以交易的商品,可以购买增强自己APP的能力,比如在自己APP里显示天气预报数据,从外部去管理应用平台,形成了一种新PaaS组织方式。 • 逻辑API:已有API的组 合,形成一个新API • 声明API:需要生成代 码框架(任何语言), 契约驱动研发 • BaaS API:数据库接口、 中间件接口外化成API 片化无能为力。 • 背后的原因在于特定环境依赖或者运维规范问题渗透到了PaaS本身, 或者大家常说的定制化场景,如果不进行解耦就会有长期存在的矛盾。 • 为了应付定制化,客户需要等待平台研发的排期,因为平台研发需要定制 化处理定制化场景下的软件、运维工具或者规范等等,并需要不断的测试。 • 为了应付各类的环境的问题,势必要求交付人员的能力非常强,也是成本 居高不下的原因之一。 在K8s这种 弹性扩缩容 高可用 负载均衡 客户环境 • 关注点分离:开发者关注应用本身,运维人员关注模块化运维 能力,让应用管理变得更轻松、应用交付变得更可控; • 平台无关与高可扩展:应用定义与平台层实现解耦,应用描述 支持任意扩展和跨环境实现; • 模块化应用运维特征:可以自由组合和支持模块化实现的运维 特征描述。 • Components:在 OAM 中,“应用”是由多个概念共同组合而成。第一个概念是:0 码力 | 24 页 | 5.96 MB | 6 月前3
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