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云原生编程开发随着互联网的不断发展而被越来越多的程序员掌握,今天我们就通过案例分析来简单了解一下,云原生架构开发应用分析。
1. 基于云产品架构
一个架构是否是云原生,就看这个架构是否是长在云上的,这是对“云原生”的简单理解。这个“长在云上”不是简单地说用云的 IaaS 层服务,比如简单的 ECS、OSS 这些基本的计算存储;而是应该理解成有没有使用云上的分布式服务,比如 Redis、Kafka 等,这些才是直接影响到业务架构的服务。微服务架构下,分布式服务是必要的,原来大家都是自己研发这样的服务,或者基于开源版本自己运维这样的服务。而到了云原生时代,业务则可以直接使用云服务。
另外两个不得不提的技术就是 Docker 和 Kubenetes,其中,前者标准化了应用分发的标准,不论是 Spring Boot 写的应用,还是 NodeJS 写的应用,都以镜像的方式分发;而后者在前者的技术上又定义了应用生命周期的标准,一个应用从启动到上线,到健康检查,再到下线,都有了统一的标准。
2. 应用生命周期托管
有了应用分发的标准和生命周期的标准,云就能提供标准化的应用托管服务。包括应用的版本管理、发布、上线后的观测、自愈等。例如对于无状态的应用来说,一个底层物理节点的故障根本不会影响到研发,因为应用托管服务基于标准化应用生命周期可以自动完成腾挪工作,在故障物理节点上将应用的容器下线,在新的物理节点上启动同等数量的应用容器。可以看出,云原生进一步释放了价值红利。
在此基础上,由于应用托管服务能够感知到应用运行期的数据,例如业务流量的并发、cpu load、内存占用等,业务就可以配置基于这些指标的伸缩规则,再由平台执行这些规则,根据业务流量的实际情况增加或者减少容器数量,这就是最基本的 auto scaling——自动伸缩。这能够帮助用户避免在业务低峰期限制资源,节省成本,提升运维效率。
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