CNCF云原生生态版图

CNCF云原生生态版图

  • 概述
    • 什么是云原生生态版图
    • 如何使用生态版图
  • 项目和产品(Projects and products)
  • 会员(Members)
  • 认证合作伙伴与提供商(Certified partners and providers)
  • 无服务(Serverless)
  • Wasm
  • 云原生人工智能(CNAI,Cloud-Native AI)
  • 链接

概述

什么是云原生生态版图

云原生生态版图的目标是将所有云原生开源项目和专有产品按照类别进行编辑和组织,提供云原生生态系统的实时概览。拥有云原生项目或产品的组织可以提交 PR 以请求将其添加到生态中。

如何使用生态版图

图中信息框的分类如下:

  • 大框中的项目是特色项目,包括 CNCF 托管的已毕业或孵化中项目、白金或黄金会员等。
  • 小白框中的项目是开源项目。这包括 CNCF 托管的沙盒项目。
  • 灰色框中的项目是专有产品。

生态版图按照 Projects and products、Members、Certified partners and providers、Serverless、Wasm、CNAI 六种类型进行分组展示。

项目和产品(Projects and products)

展示了云原生生态中的所有项目和产品

在这里插入图片描述

CNCF 项目和产品自上而下分为以下 5 层:

  • 应用定义和开发(App Definition and Development):侧重于使工程师能够构建应用程序的工具。
  • 编排和管理(Orchestration & Management):用于处理运行和连接 Cloud Native 应用程序的工具。涵盖了从 Kubernetes 本身(云原生开发的关键推动因素之一)到负责应用间和外部通信的基础设施层的所有内容。云原生应用程序本质上具有可扩展性,依赖于这些工具实现的自动化和弹性。
  • 运行时(Rruntime):包含容器在云原生环境中运行所需的一切。包括用于启动容器的代码,称为容器运行时;使持久存储可用于容器的工具;以及管理容器环境网络的 VPN。
  • 资源调配(Provisioning):包含用于创建和强化构建云原生应用程序的基础工具。
  • 观测和分析(Observablility and Analysis)1:该层中的工具分为可观测性工具和混沌工程2工具。可将混沌工程工具视为可靠性工具。

会员(Members)

在这里插入图片描述

CNCF 成员分为以下几种类型 :

  • 白金会员:通常是在云原生领域具有重要影响力和雄厚技术实力的大型企业或组织,它们对 CNCF 的发展和项目推进提供了关键的支持,在资金、技术研发、社区贡献等方面都发挥着引领作用。
  • 黄金会员:也是云原生领域中具有较强实力和较高活跃度的企业,它们积极参与 CNCF 的各项活动和项目,为社区贡献了大量的代码、技术资源以及专业知识,在推动云原生技术的发展和应用方面有着重要贡献。
  • 白银会员:这类成员一般是在云原生领域有一定技术积累和业务应用的企业,它们通过参与 CNCF 的项目和社区,不断提升自身在云原生领域的技术水平和影响力,同时也为 CNCF 的生态系统提供了多样化的应用场景和实践经验。
  • 最终用户会员:主要是使用云原生技术来构建和运行自身业务应用的企业或组织,它们从实际应用的角度为 CNCF 提供了反馈和需求,促进了云原生技术与实际业务场景的深度融合,推动了云原生技术在不同行业和领域的广泛应用。
  • 学术/非营利会员:包括各类学术机构和非营利组织,学术机构通过开展云原生相关的研究和教育活动,为 CNCF 的技术发展提供了理论支持和人才培养;非营利组织则在推动云原生技术的公益应用、社区推广等方面发挥了积极作用,促进了云原生技术的普及和社会价值的提升 。

认证合作伙伴与提供商(Certified partners and providers)

在这里插入图片描述

云原生平台整合环境配置工具,以使他们能够很好地协同工作。Kubernetes 作为云原生堆栈的核心,所有平台都围绕 Kubernetes 展开。

  • 已认证 K8S 发行版(Certified Kubernetes - Distribution):Kubernetes 发行版提供了一种值得信赖且可靠的 Kubernetes 安装方式,并提供默认值,从而创建更好、更安全的云原生操作系统环境。
  • PaaS/容器 服务(PaaS/Container Service):平台即服务 (PaaS) 是一种环境,它允许用户运行应用程序,而不必关心底层计算资源的细节。此类别中的 PaaS 和容器服务是为开发人员托管 PaaS 或托管他们可以使用的服务的机制。
  • 已认证 K8S 托管平台(Certified Kubernetes - Hosted):托管 Kubernetes 是由 AWS、Digital Ocean、Azure 和 Google 等基础设施提供商提供的一项服务,允许客户按需启动 Kubernetes 集群。云提供商负责管理 Kubernetes 集群的一部分,通常称为控制平面。它们类似于发行版,但由云提供商在其基础设施上进行管理。
  • 已认证 K8S 安装工具(Certified Kubernetes - Installer):Kubernetes 安装工具有助于在计算机上安装 Kubernetes。它们自动执行 Kubernetes 安装、配置和升级过程。Kubernetes 安装工具通常与 Kubernetes 发行版或托管的 Kubernetes 产品结合使用或独立使用。

无服务(Serverless)

在这里插入图片描述

Wasm

在这里插入图片描述

云原生人工智能(CNAI,Cloud-Native AI)

在这里插入图片描述

链接

  • CNCF 项目
  • CNCF Landscape
  • Cloud Native Landscape

  1. 可观测性是一种系统特征,描述可以从系统的外部输出中理解系统的程度。以 CPU 时间、内存、磁盘空间、延迟、错误等来衡量,计算机系统或多或少是可观察的。分析是一种活动,可以在其中查看这些可观察的数据并理解它。 ↩︎

  2. 在云原生领域,混沌工程(Chaos Engineering)是一种用于提高系统弹性和可靠性的实验性方法。它通过在生产环境或类似生产环境的系统中,主动注入各种故障(如网络延迟、服务器崩溃、磁盘故障等),来观察系统的行为和反应,从而发现系统潜在的脆弱性和问题。 ↩︎

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/diannao/63844.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

wsl2子系统ubuntu发行版位置迁移步骤

默认的wsl2发行版是安装在windos的c盘,占用空间较大,有迁移需求,也可以迁移到其他电脑; 查看现有发行版信息 运行以下命令查看现有的 WSL 发行版及其状态: wsl --list --verbose# 输出示例NAME STATE …

SpringBoot基于Redis+WebSocket 实现账号单设备登录.

引言 在现代应用中,一个账号在多个设备上的同时登录可能带来安全隐患。为了解决这个问题,许多应用实现了单设备登录,确保同一个用户只能在一个设备上登录。当用户在新的设备上登录时,旧设备会被强制下线。 本文将介绍如何使用 Spr…

MVC配置文件及位置

配置文件位置 默认位置 WEB-INF目录下&#xff0c;文件名&#xff1a;<servlet-name>-servlet.xml <?xml version"1.0" encoding"UTF-8"?> <web-app xmlns"http://xmlns.jcp.org/xml/ns/javaee"xmlns:xsi"http://www.w3.…

【若依项目-RuoYi】掌握若依前端的基本流程

搞毕设项目&#xff0c;使用前后端分离技术&#xff0c;后端springBoot&#xff0c;前端vue3element plus。自己已经写好前端与后端代码&#xff0c;但想换一个前端界面所以使用到了若依&#xff0c;前前后后遇到许多坑&#xff0c;记录一下&#xff0c;方便之后能够快速回忆。…

图像边缘检测示例(综合利用阈值分割、数学形态学和边缘检测算子)

一、问题 读入一副灰度图像&#xff08;如果是彩色图像&#xff0c;可以先将其转化为灰度图像&#xff09;&#xff0c;然后提取比较理想的灰度图像边缘。这里以moon.tif为例。 二、算法 大家一开始容易想到直接利用MATLAB的内置函数edge并采用不同边缘提取算子进行边缘提取&a…

R语言的数据结构-向量

【图书推荐】《R语言医学数据分析实践》-CSDN博客 《R语言医学数据分析实践 李丹 宋立桓 蔡伟祺 清华大学出版社9787302673484》【摘要 书评 试读】- 京东图书 (jd.com) R语言编程_夏天又到了的博客-CSDN博客 在R语言中&#xff0c;数据结构是非常关键的部分&#xff0c;它提…

集成方案 | Docusign + 泛微,实现全流程电子化签署!

本文将详细介绍 Docusign 与泛微的集成步骤及其效果&#xff0c;并通过实际应用场景来展示 Docusign 的强大集成能力&#xff0c;以证明 Docusign 集成功能的高效性和实用性。 在现代企业运营中&#xff0c;效率和合规性是至关重要的。泛微作为企业级办公自动化和流程管理的解决…

Docker Compose应用实战

文章目录 1、使用Docker Compose必要性及定义2、Docker Compose应用参考资料3、Docker Compose应用最佳实践步骤1_概念2_步骤 4、Docker Compose安装5、Docker Compose应用案例1_网站文件准备2_Dockerfile文件准备3_Compose文件准备4_使用docker-compose up启动容器5_访问6_常见…

51c大模型~合集88

我自己的原文哦~ https://blog.51cto.com/whaosoft/12805165 #Number Cookbook 数字比你想得更复杂——一文带你了解大模型数字处理能力的方方面面 目前大语言模型&#xff08;Large Language Models, LLMs&#xff09;的推理能力备受关注。从思维链&#xff08;Chain of…

STP(生成树协议)

STP的基本概念 概述 STP是一个用于局域网中消除环路的协议。运行该协议的设备通过彼此交互信息而发现网络中的环路&#xff0c;并对某些接口进行阻塞以消除环路。STP在网络中运行后会持续监控网络的状态&#xff0c;当网络出现拓扑变更时&#xff0c;STP能够感知并且进行自动…

GLM-4-Plus初体验

引言&#xff1a;为什么高效的内容创作如此重要&#xff1f; 在当前竞争激烈的市场环境中&#xff0c;内容创作已成为品牌成功的重要支柱。无论是撰写营销文案、博客文章、社交媒体帖子&#xff0c;还是制作广告&#xff0c;优质的内容不仅能够帮助品牌吸引目标受众的注意力&a…

Jetpack Compose赋能:以速破局,高效打造非凡应用

Android Compose 是谷歌推出的一种现代化 UI 框架&#xff0c;基于 Kotlin 编程语言&#xff0c;旨在简化和加速 Android 应用开发。它以声明式编程为核心&#xff0c;与传统的 View 系统相比&#xff0c;Compose 提供了更直观、更简洁的开发体验。以下是对 Android Compose 的…

MinerU:PDF文档提取工具

目录 docker一键启动本地配置下载模型权重文件demo.py使用命令行启动GPU使用情况 wget https://github.com/opendatalab/MinerU/raw/master/Dockerfile docker build -t mineru:latest .docker一键启动 有点问题&#xff0c;晚点更新 本地配置 就是在Python环境中配置依赖和…

UE4_控件蓝图_制作3D生命血条

一&#xff1a;效果图如下&#xff1a; 二、实现步骤&#xff1a; 1、新建敌人 右键蓝图类 选择角色&#xff0c; 重命名为BP_Enemytest。 双击打开&#xff0c;配置敌人网格体 修改位置及朝向 效果如下&#xff1a; 选择合适的动画蓝图类&#xff1a; 人物就有了动作&#x…

【深度学习】深刻理解ViT

ViT&#xff08;Vision Transformer&#xff09;是谷歌研究团队于2020年提出的一种新型图像识别模型&#xff0c;首次将Transformer架构成功应用于计算机视觉任务中。Transformer最初应用于自然语言处理&#xff08;如BERT和GPT&#xff09;&#xff0c;而ViT展示了其在视觉任务…

用于日语词汇学习的微信小程序+ssm

日语词汇学习小程序是高校人才培养计划的重要组成部分&#xff0c;是实现人才培养目标、培养学生科研能力与创新思维、检验学生综合素质与实践能力的重要手段与综合性实践教学环节。本学生所在学院多采用半手工管理日语词汇学习小程序的方式&#xff0c;所以有必要开发日语词汇…

ichunqiu-2024年春秋杯网络安全联赛夏季赛-brother

1.打开题目&#xff0c;看到题目我就想到了再后面加一个ls&#xff0c;结果回显了ls&#xff0c;然后又想到会不会是模板注入&#xff0c;尝试{{7*7}}&#xff0c;然后页面返回了49&#xff0c;说明存在模板注入 如下&#xff0c;判定为模板注入 看一下系统环境配置 然后看可…

基于Qwen2-VL模型针对LaTeX OCR任务进行微调训练 - 数据处理

基于Qwen2-VL模型针对LaTeX OCR任务进行微调训练 - 数据处理 flyfish 基于Qwen2-VL模型针对LaTeX_OCR任务进行微调训练_-_LoRA配置如何写 基于Qwen2-VL模型针对LaTeX_OCR任务进行微调训练_-_单图推理 基于Qwen2-VL模型针对LaTeX_OCR任务进行微调训练_-_原模型_单图推理 基于Q…

QT从入门到精通——Qlabel介绍与使用

1. QT介绍——代码测试 Qt 是一个跨平台的应用程序开发框架&#xff0c;广泛用于开发图形用户界面&#xff08;GUI&#xff09;应用程序&#xff0c;也支持非图形应用程序的开发。Qt 提供了一套工具和库&#xff0c;使得开发者能够高效地构建高性能、可移植的应用程序。以下是…

Edge SCDN深度解析,边缘安全加速的创新实践

边缘安全加速&#xff08;Edge Secure Content Delivery Network&#xff0c;SCDN&#xff09;是酷盾安全推出的边缘集分布式 DDoS 防护、CC 防护、WAF 防护、BOT 行为分析为一体的安全加速解决方案。通过边缘缓存技术&#xff0c;智能调度使用户就近获取所需内容&#xff0c;为…