• 浅谈云原生Cloud Native


    1.云原生是什么

    云原生(Cloud Native)是一种构建和运行应用程序的方法,可以充分利用云计算模型的优势。云原生是一种面向服务的架构(SOA),可以在公有云、私有云和混合云等各种环境中运行。

    云原生的核心技术包括容器(如 Docker)、服务网格(如 Istio)、微服务,以及声明式 API。

    这些技术使得云原生应用可以有弹性、可管理性和可观察性。与此同时,对应用的开发者来说,这些技术还能提供最大的开发灵活性和维护便利性。

    云原生的主要优势包括:

    • 弹性:云原生应用可以根据需要自动扩展或缩小。
    • 可移植性:由于云原生应用通常使用容器进行打包,因此可以在不同的云环境或操作系统中运行。
    • 开发效率:云原生应用通常采用微服务架构,每个服务都可以独立开发、部署和扩展,这大大提高了开发效率。
    • 可维护性:云原生应用的每个部分都可以独立更新和部署,这使得维护和更新变得更加容易。
    • 观察性:云原生应用通常包含了丰富的监控和日志功能,可以帮助开发者和运维人员了解应用的运行状态。

    2.云原生与传统软件有什么区别

    云原生和传统软件的主要区别在于它们的设计理念、架构、开发、部署和运维方式。

    • 设计理念:云原生应用是为了充分利用云计算的优势而设计的,它们通常采用微服务架构,可以在云环境中自由扩展和缩放。而传统软件通常是为单一的、固定的硬件环境设计的,它们通常采用单体架构。
    • 架构:云原生应用通常采用微服务架构,每个服务都可以独立开发、部署和扩展。而传统软件通常采用单体架构,所有功能都集成在一个大的应用程序中。
    • 开发和部署:云原生应用通常使用容器进行打包和部署,这使得它们可以在不同的云环境或操作系统中运行。而传统软件通常需要为特定的操作系统和硬件环境进行编译和部署。
    • 运维:云原生应用通常包含了丰富的监控和日志功能,可以帮助开发者和运维人员了解应用的运行状态。而传统软件的运维通常更依赖于人工操作。
    • 弹性:云原生应用可以根据需要自动扩展或缩小,这使得它们可以更好地应对变化的业务需求。而传统软件的扩展通常需要人工介入,且扩展的速度和范围受到硬件环境的限制。

    3.云原生有哪些代表性的技术

    云原生技术主要包括以下几类:

    • 容器技术:如 Docker 和 rkt,它们提供了一种轻量级的虚拟化技术,可以将应用和其运行环境打包在一起,形成一个可移植的容器。
    • 容器编排和管理平台:如 Kubernetes 和 Docker Swarm,它们提供了容器的调度、部署、扩缩容、服务发现、负载均衡等功能。
    • 服务网格:如 Istio 和 Linkerd,它们提供了微服务之间的通信控制、安全、观察性等功能。
    • 函数计算(Serverless):如 AWS Lambda 和 Google Cloud Functions,它们允许开发者只关注代码逻辑,而无需管理运行代码的服务器。
    • 持续集成/持续部署(CI/CD):如 Jenkins、GitLab CI/CD 和 Spinnaker,它们提供了自动化的代码构建、测试和部署功能。
    • 配置管理和自动化运维:如 Ansible、Chef 和 Puppet,它们提供了自动化的配置管理和运维操作。
    • 日志和监控:如 Prometheus、Grafana 和 ELK Stack(Elasticsearch、Logstash、Kibana),它们提供了日志收集、监控和可视化等功能。
    • 云原生存储:如 Rook 和 Ceph,它们提供了在云原生环境中运行的分布式存储系统。

    以上这些技术都是构建云原生应用的重要组成部分,它们共同支持了云原生应用的快速迭代、弹性伸缩、容错性、可观察性和自动化运维等特性。

    总的来说,云原生是一种更适应云计算环境,更能满足现代软件开发需求的方法。

  • 相关阅读:
    【腾讯云原生降本增效大讲堂】云原生产业发展态势分析
    dpdk 运行testpmd 出现: Couldn‘t get fd on hugepage file (已解决)
    C# AsyncLocal 是如何实现 Thread 间传值
    Findbugs修改总结
    docker打包container成image,然后将image上传到docker hub
    3-2、python内置数据类型(列表和元组)
    基于C语言实现的顾客排位与桌位安排系统
    visual studio2019怎么修改字体
    2022-08-26 Unity视频播放2——视频剪辑设置
    在 Kubernetes 上最小化安装 KubeSphere
  • 原文地址:https://blog.csdn.net/lanyang123456/article/details/133218233