云原生（Cloud native）

一定义

目前比较权威的定义主要来自Pivotal公司和云原生计算基金会（Cloud Native Computing Foundation，简称CNCF）。

1.1 Pivotal

4个要点：
DevOps、持续交付、微服务、容器化。
六个特质：
模块化(Modularity) 、可观测性(Observability)、可部署性(Deployability)、
可测试性(Testability)、可处理性(Disposability)、可替换性(Replaceability)。
云原生是一个思想的集合，既包含技术（微服务，敏捷基础设施），也包含管理（DevOps、持续交付、康威定律以及重组等），云原生是一系列云技术、企业管理方法的集合。

1.2 CNCF

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。

二技术特点

2.1 微服务架构：

云原生化倡导使用微服务架构来构建应用程序，将应用程序拆分为多个小型、独立且可独立部署的服务，每个服务专注于解决特定的业务功能。这样可以提高应用程序的可扩展性、灵活性和可维护性。

2.2 容器化部署：

云原生应用程序通常使用容器技术（如Docker）进行部署，通过将应用程序及其依赖打包为容器镜像，实现跨平台、可移植和一致的部署。容器化还提供了隔离性和资源利用率的优势，使应用程序能够更高效地运行。

2.3 动态编排和自动化管理：

云原生化强调使用自动化工具和平台（如Kubernetes）来进行应用程序的动态编排和管理，自动化地管理容器的部署、伸缩、升级和监控等操作，提高应用程序的弹性和可靠性，并减少人工操作的复杂性。

2.4 弹性伸缩：

云原生化允许应用程序根据负载情况进行弹性伸缩，通过自动化的容器编排和服务发现，动态地添加或移除容器实例，以适应不同的负载变化，提高应用程序的性能和资源利用率。

2.5 持续交付和部署：

云原生化倡导使用持续集成和持续交付（CI/CD）的方法来实现应用程序的快速交付和部署，通过自动化的构建、测试和部署流程，快速、可靠地将应用程序更新推送到生产环境，减少发布的风险和时间成本。

三技术栈

3.1 容器化

容器引擎：如Docker，是一种开源的应用容器引擎，它将应用程序及其依赖打包成标准化的容器镜像。容器镜像可以在任何支持Docker的环境中运行，确保应用在开发、测试和生产环境之间的一致性。
容器运行时：如containerd或runc，负责容器的生命周期管理，包括容器的创建、启动、停止、删除等操作，以及与宿主机的资源交互。
容器编排：如Kubernetes（K8s），是目前最流行的容器编排平台，提供了一套强大的API和工具集，用于自动化容器的部署、调度、扩缩容、负载均衡、滚动升级、自我修复、服务发现、配置管理等操作。

3.2 微服务架构

微服务：将大型单体应用分解为一组小型、独立的服务，每个服务专注于单一业务功能，通过API进行交互。微服务之间通过轻量级的通信机制（如RESTful API、gRPC等）互相协作，有助于提升开发速度、降低耦合度、增强系统的可伸缩性和容错能力。

3.3 服务间通信

RESTful API：
基于HTTP协议和其各种方法（GET、POST、PUT、DELETE等），遵循资源导向的架构风格设计接口，广泛应用于微服务间的交互。
gRPC：
由Google开发的一种高性能、通用的RPC（Remote Procedure Call）框架，基于HTTP/2协议和Protocol Buffers序列化协议，适用于对性能和效率要求较高的场景。
消息队列：
如RabbitMQ、Apache Kafka、Amazon SQS等，作为异步通信中间件，用于解耦服务、处理峰值负载、实现事件驱动架构。

3.4 服务网格

服务网格技术：
如Istio、Linkerd、Envoy等，位于服务之间，作为一层透明的基础设施层，负责服务间的网络通信、路由、安全、可观测性等功能。服务网格抽象了服务间通信的复杂性，使得开发者无需在应用代码中实现这些功能。

3.5 持续集成与持续部署（CI/CD）

CI/CD工具：
如Jenkins、GitLab CI/CD、GitHub Actions、Azure DevOps等，用于自动化软件开发的构建、测试、打包、发布和部署流程。CI/CD实践有助于缩短迭代周期、提高软件质量、减少人工干预带来的错误。

3.6 声明式基础设施

声明式配置：
使用YAML或JSON格式的配置文件来描述应用部署的目标状态，如Kubernetes的YAML manifests。开发者只需定义期望的状态，系统会自动处理如何达到这个状态。
基础设施即代码（IaC）管理工具：
如Terraform、CloudFormation等，用于跨云平台的基础设施管理，实现基础设施的版本控制、自动化部署和一致性管理。

3.7 DevOps工具链

日志聚合：
如ELK Stack（Elasticsearch、Logstash、Kibana）、Splunk、Datadog等，用于收集、解析、存储、搜索、分析和可视化日志数据。
监控：
如Prometheus、Grafana、New Relic、Dynatrace等，提供系统和应用性能监控。
错误追踪：
如Sentry、Bugsnag、Rollbar等，用于捕获、分析和管理应用运行时的异常和错误。
混沌工程：
如Chaos Monkey、Chaos Toolkit等，通过主动在生产环境中引入故障，测试系统在异常条件下的表现和恢复能力。