大数据需要拥抱云原生吗？云原生为什么这么火？

Posted 2022-04-17 Lansonli

目录

一、前言

二、从招聘需求来看大数据和云原生

1、云原生开发工程师

2、大数据工程师

三、云计算的技术革命

1、互联网时代的历程

2、云计算到底是什么

3、云计算历程

4、名词

5、云平台的优缺点

优势

缺点

四、云计算技术架构演进变革

1、体系变革

2、架构变革

单体架构阶段

集群架构阶段 

分布式架构阶段

微服务架构阶段

网格化架构阶段

五、云上的挑战

1、云上挑战

2、技术变革

六、云原生的生态系统

1、常见技术

七、云原生的概念

1、专业术语

2、 云原生的定义

3、云原生学习路线图

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一、前言

随着各种云平台、云计算的兴起，云原生的概念应运而生，至于什么是云原生下面的会详细介绍。作为大数据领域的开发者，如看待云原生的技术，需要深入学习它吗？我觉得云原生和大数据有着密切关系，云原生好比一把武器，如果你是一个武林高手，是拿一把神器去参加比武，还是拿着一根树枝和别人比武，结果很显然。

二、从招聘需求来看大数据和云原生

1、云原生开发工程师

2、大数据工程师

简单对比一下，或多或少有共同掌握的内容，都比较重视你在Java语言的编程经验

三、云计算的技术革命

1、互联网时代的历程

2、云计算到底是什么

3、云计算历程

4、名词

5、云平台的优缺点

优势

• 稳定性：云平台大量资源，分布式集群部署，保障服务永不宕机，几个9；0.999999,1
• 弹性扩展：按需索取，一键秒级开通需要的资源
• 安全性：云上平台生产级可用的完善权限系统
• 成本：初期计算资源成本极低，后期更是大量降低运维成本
• 易用性：各大云商都有Web管理控制台，可视化，智能化便捷操作

缺点

• 公有云，服务资源被第三方管理，不符合特殊级别的安全场景
• 私有云，搭建、维护、升级成本大

四、云计算技术架构演进变革

1、体系变革

2、架构变革

单体架构阶段

集群架构阶段 

分布式架构阶段

分布式和集群的简单区别？ 

很多机器：都可以叫集群 不同服务部署到不同服务器：才能称为分布式

微服务架构阶段

网格化架构阶段

五、云上的挑战

1、云上挑战

• 云机器资源编排
• 云存储方案
• 云负载均衡方案
• 云缓存方案
• 云持久化
• 云运维
• 云监控
• 云容器技术
• 云DevOps
• 云安全防护

2、技术变革

 

六、云原生的生态系统

1、常见技术

完整云原生平台基础研究量

• Docker、Docker Compose：容器化技术
• Kubernetes：大规模容器编排
• Helm：云原生应用商店
• Rancher：易用的容器管理平台
• KubeSphere：一站式容器云平台
• OpenTracing：云原生链路追踪标准
• Jaeger：云原生链路追踪实现产品
• Istio：ServiceMesh下的服务流量治理

• Jenkins、JenkinsX、Jenkins-BlueOcean：老牌的CI/CD平台
• Gitlab/hub-CICD：Gitlab/hub自带的CICD
• Argo：kubernetes声明式持续集成
• Nexus：Maven私库
• Habor：Docker私库
• Prometheus+Grafana：监控与可视化方案
• ElasticSearch+Fluentd+Kibana：日志与可视化方案
• Serverless：无服务器上云方案
• SpringCloud Kubernetes：微服务上云方案

七、云原生的概念

1、专业术语

2、 云原生的定义

• 云原生技术有利于各组织在公有云、私有云和混合云等新型动态环境中，构建和运行可弹性扩展的应用。云原生的代表技术包括容器、服务网格、微服务、不可变基 础设施和声明式API
• 这些技术能够构建容错性好、易于管理和便于观察的松耦合系统。结合可靠的自动化手段，云原生技术使工程师能够轻松地对系统作出频繁和可预测的重大变更。
• 云原生计算基金会（CNCF）致力于培育和维护一个厂商中立的开源生态系统，来推广云原生技术。我们通过将最前沿的模式民主化，让这些创新为大众所用。

3、云原生学习路线图

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