云原生后端|实践?

云原生(Cloud Native)是一种构建和运行应用程序的方法,它充分利用云计算的优势,包括弹性、可扩展性、高可用性和自动化运维。云原生后端开发通常涉及微服务架构、容器化、持续集成/持续部署(CI/CD)、服务网格、不可变基础设施等概念和技术。

一、云原生的核心概念

1. 微服务架构
  • 定义:将一个大型应用拆分成多个独立的小型服务,每个服务实现单一业务功能,并且可以独立部署、扩展和维护。
  • 优点
    • 独立部署和扩展:每个微服务可以独立部署和扩展,不影响其他服务。
    • 技术多样性:不同的微服务可以使用不同的技术栈。
    • 故障隔离:单个服务故障不会影响整个系统。
2. 容器化
  • 定义:将应用程序及其依赖项打包到一个轻量级、可移植的容器中,确保在不同环境中一致运行。
  • 工具
    • Docker:最流行的容器化平台,提供容器创建、管理和运行的功能。
    • Kubernetes:用于管理容器集群的开源平台,支持自动扩展、负载均衡和服务发现等功能。
3. 持续集成/持续部署(CI/CD)
  • 定义:通过自动化工具和流程,确保代码频繁集成并快速部署到生产环境。
  • 工具
    • Jenkins:开源的自动化服务器,支持CI/CD管道的构建。
    • GitLab CI:与GitLab集成的CI/CD工具。
    • Spinnaker:由Netflix开发的多云持续交付平台。
4. 服务网格(Service Mesh)
  • 定义:一种专门处理服务间通信的基础设施层,负责服务发现、负载均衡、流量控制、监控和安全等功能。
  • 工具
    • Istio:由Google、IBM和Lyft共同开发的服务网格框架,支持多种云平台。
    • Linkerd:轻量级的服务网格解决方案,专注于性能和易用性。
5. 不可变基础设施
  • 定义:基础设施一旦创建就不再修改,所有变更通过创建新的实例来实现,确保环境的一致性和可预测性。
  • 优点
    • 提高系统的稳定性和一致性。
    • 减少人为错误的可能性。

二、云原生后端的技术栈

1. 编程语言和框架
  • Java/Spring Boot:Spring Boot是构建微服务的流行框架,支持快速开发和配置。
  • Node.js/Express:适合构建高性能的Web应用和API。
  • Go/Gin:Go语言因其高效和并发处理能力,常用于构建高性能的微服务。
  • Python/Django/Flask:适用于快速开发和原型设计。
2. 数据库
  • 关系型数据库:如MySQL、PostgreSQL,适合结构化数据存储。
  • NoSQL数据库:如MongoDB、Cassandra,适合大规模非结构化数据存储。
  • 分布式数据库:如TiDB,支持水平扩展和高可用性。
3. API网关
  • 定义:作为系统的入口点,负责路由请求、认证授权、限流熔断等功能。
  • 工具
    • Kong:开源的API网关,支持插件扩展。
    • AWS API Gateway:亚马逊提供的托管API网关服务。
4. 日志和监控
  • 日志管理
    • ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana):用于日志收集、分析和可视化。
    • Loki:轻量级的日志聚合工具,特别适合Kubernetes环境。
  • 监控
    • Prometheus:开源的监控系统,支持多维度数据模型和强大的查询语言。
    • Grafana:用于数据可视化的工具,常与Prometheus配合使用。

三、云原生后端开发实践

1. 应用容器化
  • 使用Dockerfile定义应用的容器镜像:

    FROM openjdk:11-jre-slim
    COPY target/myapp.jar /usr/app/myapp.jar
    WORKDIR /usr/app
    ENTRYPOINT ["java", "-jar", "myapp.jar"]
    
  • 构建和推送镜像到Docker仓库:

    docker build -t myapp:latest .
    docker tag myapp:latest myregistry/myapp:latest
    docker push myregistry/myapp:latest
    
2. 部署到Kubernetes
  • 创建Kubernetes部署和服务YAML文件:

    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    metadata:name: myapp-deployment
    spec:replicas: 3selector:matchLabels:app: myapptemplate:metadata:labels:app: myappspec:containers:- name: myappimage: myregistry/myapp:latestports:- containerPort: 8080
    ---
    apiVersion: v1
    kind: Service
    metadata:name: myapp-service
    spec:selector:app: myappports:- protocol: TCPport: 80targetPort: 8080type: LoadBalancer
    
  • 使用kubectl命令部署应用:

    kubectl apply -f deployment.yaml
    
3. 实现CI/CD流水线
  • 使用Jenkins Pipeline定义CI/CD流程:
    pipeline {agent anystages {stage('Build') {steps {sh 'mvn clean package'}}stage('Test') {steps {sh 'mvn test'}}stage('Deploy') {steps {sh 'kubectl apply -f deployment.yaml'}}}
    }
    

云原生后端开发需要理解如何利用云平台提供的各种工具和服务来提升应用的可靠性、可扩展性和自动化程度。通过采用微服务架构、容器化、CI/CD、服务网格等技术,您可以构建出更加灵活、高效的应用程序。

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/pingmian/69576.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

《深度学习》——pytorch框架及项目

文章目录 pytorch特点基本概念 项目项目实现导入所需库下载训练数据和测试数据对训练和测试样本进行分批次展示手写图片判断pytorch是否支持GPU定义神经网络模型定义训练函数定义测试函数创建交叉熵损失函数和优化器通过多轮训练降低损失值得到最终结果注意 pytorch PyTorch 是…

深入探索人工智能的未来:DeepSeek R1与蓝耘智算平台的完美结合

在当今数字化时代,人工智能(AI)和机器学习(ML)正以前所未有的速度改变着我们的生活和工作方式。从智能语音助手到自动驾驶汽车,从精准医疗到金融风险预测,AI的应用无处不在。深度学习作为AI的核…

基于uniapp vue3 的滑动抢单组件

通过在onMounted获取movable-area与movable-view实例&#xff0c;计算出可滑动的距离 效果图&#xff1a; 代码&#xff1a; <template><view class"slider-container"><movable-area class"movable-area" id"movableArea">…

亚博microros小车-原生ubuntu支持系列:26手势控制小车基础运动

背景知识 手指检测&#xff1a;亚博microros小车-原生ubuntu支持系列&#xff1a;4-手部检测-CSDN博客 程序功能说明 功能开启后&#xff0c;摄像头捕获图像&#xff0c;识别手势来控制小车移动。 手势 “5”小车前进拳头小车后退手势 “1”小车向左手势 “2”小车向右 运…

在人工智能领域 ⊕、⊗和 ⊙ 符号是什么含义?

我们经常在论文中看到 ⊕、⊗和 ⊙ 符号&#xff0c;那么有下面两个问题&#xff1a; 这三个符号有什么作用呢&#xff1f; 如何在论文中正确使用这三个数学符号 1. 两种符号的解释 1.1 逐元素相加&#xff1a;⊕ ⊕ 在论文中表示逐元素相加&#xff0c;如果用两个矩阵表示&a…

NineData云原生智能数据管理平台新功能发布|2025年1月版

本月发布 14 项更新&#xff0c;其中重点发布 6 项、功能优化 7 项、安全性更新 1 项。 重点发布 数据库 Devops - 数据导出功能增强 支持 AWS ElastiCache 数据源&#xff1a;现已支持通过 SQL 查询语句或直接通过库表导出 AWS ElastiCache 数据&#xff0c;方便用户快速提取…

蓝桥与力扣刷题(226 翻转二叉树)

题目&#xff1a;给你一棵二叉树的根节点 root &#xff0c;翻转这棵二叉树&#xff0c;并返回其根节点。 示例 1&#xff1a; 输入&#xff1a;root [4,2,7,1,3,6,9] 输出&#xff1a;[4,7,2,9,6,3,1]示例 2&#xff1a; 输入&#xff1a;root [2,1,3] 输出&#xff1a;[2,…

C# OpenCV机器视觉:OSTU算法实现背景差分的自适应分割

在一个热闹的科技公司里&#xff0c;阿强是一个负责图像分析的员工。他的日常工作就是从各种复杂的图像中提取出有用的信息&#xff0c;可这可不是一件轻松的事情哦 最近&#xff0c;阿强接到了一个艰巨的任务&#xff1a;要从一堆嘈杂的监控图像中分离出运动的物体&#xff0c…

amis组件crud使用踩坑

crud注意 过滤条件参数同步地址栏 默认 CRUD 会将过滤条件参数同步至浏览器地址栏中&#xff0c;比如搜索条件、当前页数&#xff0c;这也做的目的是刷新页面的时候还能进入之前的分页。 但也会导致地址栏中的参数数据合并到顶层的数据链中&#xff0c;例如&#xff1a;自动…

解决 ollama._types.ResponseError 问题

原因 在对问题进行分析后&#xff0c;我认为原因是之前为了在服务器上下载模型&#xff0c;我设置了启动时自动配置的网络代理。然而&#xff0c;ollama在运行时采用了该代理配置&#xff0c;而不是默认的API URL&#xff08;“http://localhost:11434”&#xff09;。因此&am…

用户认证实验

一&#xff0c;拓扑图: 第一步&#xff1a;先开启防火墙 第二步&#xff1a;sw2配置&#xff1a; [sw2] vlan batch 10 20 interface GigabitEthernet0/0/2 port link-type access port default vlan 10 interface GigabitEthernet0/0/3 port link-type access port defau…

活动预告 | 为 AI 新纪元做好准备:助力安全的业务转型

课程介绍 随着现代办公模式的不断演变和 AI 技术的迅速发展&#xff0c;企业在享受效率提升的同时&#xff0c;也面临着信息安全与数据保护的严峻挑战。在利用 AI 技术释放业务潜力的同时&#xff0c;如何确保数据质量与安全已成为企业发展的关键议题。 在本次线上课程中&…

【再谈设计模式】中介者模式 - 协调对象间交互的枢纽

一、引言 在软件工程&#xff0c;软件开发过程中&#xff0c;复杂的软件系统&#xff0c;对象之间的交互往往错综复杂。当众多对象相互依赖、频繁通信时&#xff0c;系统的耦合度会急剧上升&#xff0c;导致代码难以维护、扩展和理解。就像在一个大型社交聚会中&#xff0c;如果…

网络工程师 (29)CSMA/CD协议

前言 CSMA/CD协议&#xff0c;即载波监听多路访问/碰撞检测&#xff08;Carrier Sense Multiple Access with Collision Detection&#xff09;协议&#xff0c;是一种在计算机网络中&#xff0c;特别是在以太网环境下&#xff0c;用于管理多个设备共享同一物理传输介质的重要…

软件项目验收测试有哪些类型?

在信息技术行业&#xff0c;软件项目的成功不仅依赖于开发能力&#xff0c;更在于准确的验收测试。验收测试是软件开发生命周期中的重要一环。其主要目的是验证软件系统是否符合用户需求和预期。在这一阶段&#xff0c;最终用户能够直观地判断软件是否满足其业务需求。 软件项…

Python截图轻量化工具

一、兼容局限性 这是用Python做的截图工具&#xff0c;不过由于使用了ctypes调用了Windows的API, 同时访问了Windows中"C:/Windows/Cursors/"中的.cur光标样式文件, 这个工具只适用于Windows环境&#xff1b; 如果要提升其跨平台性的话&#xff0c;需要考虑替换cty…

【Deepseek私有化部署】解决 Anything LLM 上传文档一直转圈上传失败问题

这里写自定义目录标题 一、问题描述二、原因分析&#xff08;一&#xff09;Embedder 在 Anything LLM 中的核心作用&#xff08;二&#xff09;默认配置与 Deepseek 的适配问题&#xff08;三&#xff09;未正确配置 nomic - embed - text 引发的异常 三、解决途径&#xff08…

神经网络|(九)概率论基础知识-泊松分布及python仿真

【1】引言 在前序学习进程中&#xff0c;我们已经知晓二项分布是多重伯努利分布&#xff0c;二伯努利分布对应的是可以无限重复、结果只有两种可能的随机试验。 相关文章链接为&#xff1a; 神经网络|(八)概率论基础知识-二项分布及python仿真-CSDN博客 上述文章还调用nump…

《从0到1CTFer成长之路》逆向工程个人笔记--静态分析

上一篇文章&#xff1a;《从0到1CTFer成长之路》逆向工程个人笔记--逆向工程基础 IDA 使用入门 加载文件 打开 IDA&#xff0c;点击 GO&#xff0c;即可把程序拖拽到 IDA 中 IDA 分为 32bit 和 64bit 两种架构&#xff0c;选择哪种结构&#xff0c;可以在把程序拖拽到 IDA 后…

【机器学习】训练(Training)、验证(Validation)和测试(Testing)

机器学习中训练(Training)、验证(Validation)和测试(Testing)这三个阶段的作用和关系。 1. 训练阶段 (Training) - 使用训练集数据来训练模型 - 模型通过学习训练数据的特征和模式来调整其内部参数 - 这个阶段模型会不断优化以减少预测误差 - 通常使用最大的数据集比例&…