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随着云计算技术的不断发展,云原生已经成为企业数字化转型的重要方向。接下来将从产品、架构和商业模式三个方面,探讨云原生落地的实践路径,帮助企业更好地应对数字化转型的挑战,实现业务的快速发展。CSDN程序边界
一、云原生产品创新
容器化部署:通过Docker等容器技术,实现应用的快速部署、自动化运维,提高资源利用率和管理效率。
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微服务架构:将复杂的单体应用拆分为多个独立的微服务,降低模块间的耦合度,提高系统的可扩展性和可维护性。
持续集成与持续交付(CI/CD):通过自动化的构建、测试、部署流程,实现快速迭代和高质量交付。
DevOps文化:打破开发与运维的界限,实现团队协作和快速反馈,提升企业的敏捷性和竞争力。
二、云原生架构设计
基于云的基础设施:采用云计算平台作为底层基础设施,实现弹性伸缩、高可用性和灾备能力。
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面向服务的架构(SOA):通过服务化的方式,实现系统间的解耦和标准化接口,降低系统集成的复杂度。
API网关:作为系统的入口,实现流量控制、安全防护和服务治理等功能,提高系统的健壮性和稳定性。
分布式存储与计算:利用分布式数据库、分布式文件系统等技术,实现数据的高可用、高性能访问。
三、云原生商业模式变革
以客户为中心:关注客户需求,提供个性化、差异化的产品和服务,实现客户价值的最大化。
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数据驱动决策:通过对海量数据的分析挖掘,为企业决策提供有力支持,提高决策效率和准确性。
平台化运营:构建开放的平台生态,整合各类资源,实现产业链的协同发展。
创新驱动发展:不断探索新技术、新模式,推动企业持续创新,抢占市场先机。
总之,云原生作为一种新兴的技术理念和实践方法,正在深刻影响着企业的产品开发、架构设计和商业模式。企业应积极拥抱云原生,加快数字化转型步伐,实现业务的快速增长和持续发展。
《云原生落地 产品、架构与商业模式》
适读人群
本书主要适合于以下读者:
- 应用架构师
- 云原生平台架构师
- 技术产品规划或者设计人员
- 企业技术决策人员,比如CTO
编辑推荐
- 多位云原生产品规划及架构专家联袂推荐。
- 资深云计算与产品专家从CIO/CTO视角,高度总结十余年洞见与落地经验,节省千万资本。
- 从客户分析、市场分析、商业模式、产品与技术架构五大维度,透彻分析企业落地云原生的全生命周期方案,解行业燃眉之急。
- 基础设置自动化+激活业务创新+降本增效=企业数字化转型,助力企业战略性发展。
内容简介
全书分为4大部分15章:
第一部分,生态剖析(3章):第1章从云原生的缘起和历史说起,破除对云原生本质理解的一些概念上的误区,第二章重点说明了云原生的市场现状、发展以及相关话题,使得读者对云原生的市场价值以及规模有所了解,第三章重点讲述实施云原生的条件,以及相关的总论,全景式的了解云原生的实施落地、产品和技术情况,并同时给出什么才是成熟的云原生平台的标准的论断,为后面篇章提供了指南。
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第二部分,《云原生的实施》(7章),根据第1部分总论,展开对云原生平台产品、技术架构进行论述,涉及到容器底座、可观察性、PaaS、devops、云原生中间件以及自动化交付等内容,从市场需求分析、产品规划设计到技术架构入手,全面的介绍云原生平台的构建。
第三部分,《商业模式》(3章),从云原生价值主张入手,全面说明云原生不同的云交付形态下的变化、以及对应的服务售卖模型和定价方式。
第四部分,《实例分析》(2章),根据前面介绍的内容,从两个客户角度,一个从平台提供商角度说明落地实践,另一个从业务企业角度说明落地实践,是对上面章节内容的总结和运用,力图从实践出发,从组织升级、业务升级、技术架构升级等维度阐述落地的步奏、问题和解决方案等,为读者提供落地实践的参考。
目录
前 言
第一部分 起源、演化与商业模式
第1章 为云而生 21.1 什么是云原生 21.2 云原生的历史及其原则 51.3 谁是云原生的客户 71.4 谁是云原生的用户 121.5 云原生对企业的影响 181.6 本章小结 19
第2章 云原生生态圈 202.1 云需要怎样的云原生 202.1.1 云计算到底是什么 202.1.2 云计算平台市场和产品现状 212.1.3 传统云计算平台的缺陷 222.1.4 云计算与云原生 232.2 企业需要怎样的云原生 242.2.1 企业数字化改革到底说的是
什么 242.2.2 数字化诉求与云原生产品架构 272.3 云原生市场及生态情况分析 302.3.1 国内云原生市场及生态情况 302.3.2 国外云原生市场及生态情况 322.4 云原生的边界和限制 332.5 本章小结 33
第3章 云原生蓝图 343.1 云原生实施条件 343.1.1 组织升级 343.1.2 市场洞察方法升级 353.1.3 产品规划与设计升级 363.1.4 技术架构与技术能力升级 363.2 云原生产品总论 363.2.1 云原生产品与传统IT产品的
主要差别 373.2.2 云原生产品设计总体思路 373.3 云原生技术总论 383.3.1 传统技术在云原生条件下的
融合和升级 383.3.2 云原生技术与云技术的联系和区别 383.3.3 云原生技术设计的五大原则 393.4 云原生成熟度模型 403.4.1 经济环境层面 413.4.2 企业战略层面 413.4.3 企业业务发展层面 423.4.4 企业组织能力层面 433.4.5 云原生技术架构层面 443.4.6 综合成熟度模型 453.5 本章小结 46
第二部分 云原生组织与市场洞察
第4章 组织能力建设 484.1 云原生团队的组织设计 484.1.1 为什么说组织升级是云原生
实施的必需条件 494.1.2 各种组织架构的利弊 514.1.3 新型的云原生组织架构 534.2 云原生组织设计的落实 544.2.1 优化自身组织升级的条件 544.2.2 落实时的注意事项 554.3 云原生组织的成长原则 564.4 本章小结 57
第5章 市场洞察 585.1 生态的设计和建设 585.2 作为云平台厂商的市场洞察 595.2.1 短期看需求,长期看供给 595.2.2 收集数据,分析趋势,顺势
而为 605.2.3 通用性和差异性的博弈选择 615.3 作为业务型企业的需求洞察 625.4 从“荆棘丛”中找到自身竞争力 625.4.1 如何做必要的竞品分析 625.4.2 人力资源规划预期和落地节奏预期 635.5 本章小结 64
第三部分 云原生底座的落地
第6章 运行环境 666.1 设计底座运行环境 676.1.1 节点的选型 686.1.2 操作系统规划 686.1.3 Linux性能优化和稳定性优化 706.1.4 面向Kubernetes的性能优化和
稳定性优化 746.1.5 高可用方案 766.2 云原生运维代理平台 806.3 本章小结 100
第7章 多集群架构 1017.1 经典多集群架构 1027.1.1 Kubernetes Federation v1多集
群架构 1027.1.2 Kubernetes Federation v2多集
群架构 1037.1.3 Karmada多集群架构 1057.2 新型多集群架构的思考 1107.3 本章小结 111
第8章 异构网络 1138.1 经典云原生网络解决方案 1148.1.1 控制面互联方案 1158.1.2 业务链路网络互联方案 1238.2 关键的下一步:IBN1658.2.1IBN概述 1658.2.2IBN自动化网络解决方案 1668.2.3AOT设计建模阶段 1748.2.4AOT部署实施阶段 1838.2.5AOT运行治理阶段 1848.3 本章小结 186
第9章 统一调度 1899.1 统一调度的需求分析 1899.1.1 普通集群调度存在的问题
以及企业的诉求 1899.1.25种调度器的职责分析 1929.2 统一调度的技术架构方案 1939.2.1 集群调度的实现 1959.2.2 单机调度的实现 1979.2.3 全局编排调度的实现 2069.2.4 多层调度的实现 2079.3 本章小结 210
第10章 单元化 21110.1 云原生单元化的本质 21310.2 云原生单元化改造 22010.2.1 统一多层调度的单元化
改造 22210.2.2 云原生网络架构的单元化
改造 22410.2.3 流量路由能力的单元化
改造 22510.2.4 云原生中间件的单元化
改造 22710.2.5 云原生单元化多活架构 23210.2.6 云原生单元化弹性架构 24510.3 云原生多活压测与演练体系 24810.3.1 线上环境的泳道隔离
技术 24910.3.2 构建云原生压测与演练
平台 25510.4 云原生应用自动化 26910.5 本章小结 276
第四部分 云原生应用平台的落地
第11章 云原生应用架构治理
平台 27811.1 应用运行时增强 27911.2 应用管理 28311.2.1 治理平台的应用管理问题
盘点 28311.2.2 单体应用的云原生改造 28311.2.3 微服务的云原生改造 28611.2.4 大数据引擎的云原生
改造 29111.2.5 基于容器技术的边缘
计算 29211.3 应用可观察性与服务治理 30211.3.1 云原生可观察性平台的
建设阶段 30211.3.2 为应用构建统一的可
观察性平台 30511.3.3 构建智能化治理解决方案 30711.4 本章小结 310
第12章 云原生DevOps研发中台 31212.1 代码分支托管 31712.2 因需而变的广义CI/CD
流水线 32012.3 云原生自动化交付 32712.4 本章小结 333
第13章 云原生应用赋能 33413.1 云原生中间件的技术解决方案 33413.1.1 云原生消息中间件解决
方案 33513.1.2 云原生数据库解决方案 34413.1.3 云原生大数据及AI解决
方案 34713.1.4 云原生分布式缓存解决
方案 35013.1.5 云原生存储引擎解决
方案 35313.2 云原生中间件的落地思想
指南 35713.3 本章小结 358
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