云原生（Cloud native）
一 定義
目前比較權威的定義主要來自Pivotal公司和云原生計算基金會（Cloud Native Computing Foundation，簡稱CNCF）。
1.1 Pivotal
- 4個要點：
DevOps、持續交付、微服務、容器化。- 六個特質：
模塊化(Modularity)、可觀測性(Observability)、可部署性(Deployability)、
可測試性(Testability)、可處理性(Disposability)、可替換性(Replaceability)。- 云原生是一個思想的集合，既包含技術（微服務，敏捷基礎設施），也包含管理（DevOps、持續交付、康威定律以及重組等），云原生是一系列云技術、企業管理方法的集合。
1.2 CNCF
- 云原生技術有利于各組織在公有云、私有云和混合云等新型動態環境中，構建和運行可彈性擴展的應用。
- 云原生的代表技術包括容器、服務網格、微服務、不可變基礎設施和聲明式API。這些技術能夠構建容錯性好、易于管理和便于觀察的松耦合系統。
- 結合可靠的自動化手段，云原生技術使工程師能夠輕松地對系統作出頻繁和可預測的重大變更。
二 技術特點
2.1 微服務架構：
云原生化倡導使用微服務架構來構建應用程序，將應用程序拆分為多個小型、獨立且可獨立部署的服務，每個服務專注于解決特定的業務功能。這樣可以提高應用程序的可擴展性、靈活性和可維護性。
2.2 容器化部署：
云原生應用程序通常使用容器技術（如Docker）進行部署，通過將應用程序及其依賴打包為容器鏡像，實現跨平臺、可移植和一致的部署。容器化還提供了隔離性和資源利用率的優勢，使應用程序能夠更高效地運行。
2.3 動態編排和自動化管理：
云原生化強調使用自動化工具和平臺（如Kubernetes）來進行應用程序的動態編排和管理，自動化地管理容器的部署、伸縮、升級和監控等操作，提高應用程序的彈性和可靠性，并減少人工操作的復雜性。
2.4 彈性伸縮：
云原生化允許應用程序根據負載情況進行彈性伸縮，通過自動化的容器編排和服務發現，動態地添加或移除容器實例，以適應不同的負載變化，提高應用程序的性能和資源利用率。
2.5 持續交付和部署：
云原生化倡導使用持續集成和持續交付（CI/CD）的方法來實現應用程序的快速交付和部署，通過自動化的構建、測試和部署流程，快速、可靠地將應用程序更新推送到生產環境，減少發布的風險和時間成本。
三 技術棧
3.1 容器化
- 容器引擎：如Docker，是一種開源的應用容器引擎，它將應用程序及其依賴打包成標準化的容器鏡像。容器鏡像可以在任何支持Docker的環境中運行，確保應用在開發、測試和生產環境之間的一致性。
- 容器運行時：如containerd或runc，負責容器的生命周期管理，包括容器的創建、啟動、停止、刪除等操作，以及與宿主機的資源交互。
- 容器編排：如Kubernetes（K8s），是目前最流行的容器編排平臺，提供了一套強大的API和工具集，用于自動化容器的部署、調度、擴縮容、負載均衡、滾動升級、自我修復、服務發現、配置管理等操作。
3.2 微服務架構
- 微服務：將大型單體應用分解為一組小型、獨立的服務，每個服務專注于單一業務功能，通過API進行交互。微服務之間通過輕量級的通信機制（如RESTful API、gRPC等）互相協作，有助于提升開發速度、降低耦合度、增強系統的可伸縮性和容錯能力。
3.3 服務間通信
- RESTful API：
基于HTTP協議和其各種方法（GET、POST、PUT、DELETE等），遵循資源導向的架構風格設計接口，廣泛應用于微服務間的交互。 - gRPC：
由Google開發的一種高性能、通用的RPC（Remote Procedure Call）框架，基于HTTP/2協議和Protocol Buffers序列化協議，適用于對性能和效率要求較高的場景。 - 消息隊列：
如RabbitMQ、Apache Kafka、Amazon SQS等，作為異步通信中間件，用于解耦服務、處理峰值負載、實現事件驅動架構。
3.4 服務網格
- 服務網格技術：
如Istio、Linkerd、Envoy等，位于服務之間，作為一層透明的基礎設施層，負責服務間的網絡通信、路由、安全、可觀測性等功能。服務網格抽象了服務間通信的復雜性，使得開發者無需在應用代碼中實現這些功能。
3.5 持續集成與持續部署（CI/CD）
- CI/CD工具：
如Jenkins、GitLab CI/CD、GitHub Actions、Azure DevOps等，用于自動化軟件開發的構建、測試、打包、發布和部署流程。CI/CD實踐有助于縮短迭代周期、提高軟件質量、減少人工干預帶來的錯誤。
3.6 聲明式基礎設施
- 聲明式配置：
使用YAML或JSON格式的配置文件來描述應用部署的目標狀態，如Kubernetes的YAML manifests。開發者只需定義期望的狀態，系統會自動處理如何達到這個狀態。 - 基礎設施即代碼（IaC）管理工具：
如Terraform、CloudFormation等，用于跨云平臺的基礎設施管理，實現基礎設施的版本控制、自動化部署和一致性管理。
3.7 DevOps工具鏈
- 日志聚合：
如ELK Stack（Elasticsearch、Logstash、Kibana）、Splunk、Datadog等，用于收集、解析、存儲、搜索、分析和可視化日志數據。 - 監控：
如Prometheus、Grafana、New Relic、Dynatrace等，提供系統和應用性能監控。 - 錯誤追蹤：
如Sentry、Bugsnag、Rollbar等，用于捕獲、分析和管理應用運行時的異常和錯誤。 - 混沌工程：
如Chaos Monkey、Chaos Toolkit等，通過主動在生產環境中引入故障，測試系統在異常條件下的表現和恢復能力。
3.8 無服務器計算（Serverless）
- 無服務器服務：
如AWS Lambda、Google Cloud Functions、Azure Functions等，允許開發者編寫和運行代碼片段（函數），無需關心底層服務器的運維，僅在函數被觸發時按需執行并計費。
四 應用場景
云原生技術在多個領域都有廣泛的應用前景，包括但不限于：
- 大規模互聯網應用：構建高可用性、高性能和高可擴展性的互聯網應用。
- 金融業務：提供安全、可靠、高效的應用程序開發和部署方式，提高金融業務應用的可靠性和安全性。
- 人工智能和大數據：為AI和大數據應用提供高效、可擴展、彈性伸縮的應用程序開發和部署方式。
- 物聯網：處理海量的傳感器數據，實現快速部署和彈性伸縮，提高物聯網應用的可靠性和可維護性。
- 區塊鏈：為區塊鏈應用提供高效、可擴展、彈性伸縮的應用程序開發和部署方式。
以上就是云原生的全部內容，感謝閱讀！
