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之前,我写过一篇「云计算技能图谱」的文章,涵盖了云计算领域绝大部分的分支,很多人看了表示不淡定了——学完这个要等到猴年马月!

其实那份图谱涉及到很多应用场景,比如说大数据,机器学习,这些是基于云计算引申的技术分支,底层用的是云计算的基础设施,但要说可不可以独立于云计算来做,可以,只是一个规模的问题罢了。

为了能给很多初学者一个好的引导,我重新整理了这份图谱,把一些相关联的技术分支去掉了,只保留了基础设施部分(包括计算、存储、网络、安全这几个部分)。如下:

备注:图片为防抄袭迫不得已加水印,想要原图的可以加我微信私信我

这样来看,就显得精简多了。

可能你看到这个还是会很焦虑,其实大可不必焦虑,图谱更多告诉你的是这个领域有什么,至于做不做完全根据你自己的情况选择,比如你想做个 T 型人才 ,那就尽可能去学,想做个 I 型人才,那就专注在某一个领域就好了。这两者没有绝对的孰是孰非,最终都是要解决问题。就像一句话说的,不管黑猫白猫,能捉到老鼠的就是好猫。

我知道关注我的读者当中,什么人才都有,我目前知道的,有学生,有工作了好几年的老司机,也有博士,首先要感谢大家的关注,我相信大家关注我肯定是因为我的哪一篇文章触动了你或者对你有帮助才会关注的。

我想说,大家关注我肯定是没错的,我这个号专注的内容就是上面这份图谱提到的内容,你可以在这里看到最基础的开发实践内容(比如 Linux、C/C++、Python、Go 技术栈),也可以看到云计算框架的解读(比如 KVM,OpenStack,Docker,Kubernetes),还可以看到最前沿技术的探讨。当然也有一些非技术的内容,比如行业资讯,以及我一些不吐不快的碎碎念。

其实我进入这个领域也不算早,跟很多读者比起来,是不折不扣的菜鸟,但正因为我是菜鸟,我写出的文章才会通俗易懂,因为我要保证和我一样的菜鸟能听得懂,当然了,质量肯定是第一位的,你们要是看过我以前写的一些文章就知道质量如何了,绝对是很良心的分享。说这个主要是希望大家能多多向你身边的朋友推荐下我这个号,有更多的朋友加入,我的写作动力就越强,就能给你们输出更多更好的文章。

为了能让大家有一个交流的氛围,我建了一个群,想加入的可以后台回复“加群”。

另外,我这里还收藏了一套很有价值的技能图谱,包括上面说的很多细分领域,比如 Python、Docker、Kubernetes、DevOps,还有一些其他的分支,比如机器学习,大数据,架构师,运维,嵌入式等等等等,大概就像下面这样子:

这些资料是我精心为大家整理的,整理不易,大家如果需要,有一点点要求,只要你乐于分享即可。这里要说明一点,我觉得好的东西,就是要让更多的人看到,你可以说是诱导你分享,但扪心自问,遇到好的东西谁又不乐意分享呢,让你的朋友看到你分享好东西给他们又何尝不是一种快乐呢。

获取技能图谱方法:

  1. 转发本文到你的朋友圈;
  2. 添加我的微信号:aLinux云计算网络,或长按下方二维码加我微信;
  3. 加好友后发朋友圈截图给我,我看到会发一整套技能图谱给你,或者你也可以回复“加群”,我拉你进我的技术交流群。

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作为一个技术人,保持对技术的敏感是必要的,尤其是在互联网这个行业,昨天还觉得移动互联网挺酷炫的,今天就被人工智能这波潮流给掩盖掉了锋芒,泯然众人矣。虽然我们不一定要赶时髦,踏踏实实做好技术才是好的,但保持这样一份好奇心,也许会让我们的技术之路走得更加顺畅一点。

对于云计算这个领域,虽然早已是陈词滥调,但新瓶装旧酒,总会玩出很多新鲜的花样。作为一个没什么经验的初学者,我斗胆预测一下 2018 年云计算领域的几大技术趋势,仅供参考。

混合云


混合云其实叫嚣了很多年,但一直没有得到真正的应用,现在大部分企业和个人还是部署公有云和私有云为主,随着市场的增长和用户需求的增加,尤其是对云安全这块的需求,相信在 2018 年会有众多客户将业务迁移到混合云上。公有云市场的一些大公司,像阿里云,腾讯云会大力布局其混合云市场,而私有云市场则会更多选择与公有云大公司合作来布局自己的混合云市场,另外,像 zstack 这样的混合云开源技术框架会得到较多青睐,兴许可以成为下一个 OpenStack。

微服务


2014 年,AWS 推出了 serverless (无服务器)计算服务 Lambda,微服务便是在这样一种模式下提出的一种架构设计思想。此后几年各大互联网公司都在引入微服务的设计思想,应用在自家的业务产品中。可以说,微服务架构设计得好,不管是开发测试,还是运维管理都会大大提升效率和增强产品的可维护性和可扩展性。2018 年,微服务将会引发一波小高潮。很多大公司会开放他们的微服务设计框架,及相关的开源项目。

kubernetes( k8s ) 容器编排


容器技术现在基本上已经成为各大互联网公司的标配,随着部署的容器应用的增多,容器云的编排与管理已经成了不得不面对的问题。k8s 的强势崛起,在短短时间之内就刮起一阵旋风,令 docker 家族闻风丧胆,最终不得不缴械投降,2018 年,k8s 会得到井喷式应用。

雾计算


雾计算,或者边缘计算,在学术界已经不算什么新鲜词了,但在工业界还少有耳闻,但其实 cisco 和一些物联网公司早已开发出自己的雾计算产品,并大量应用在网络边缘的计算设备中。据我所知的,智云这家公司早已推出自己的雾计算平台,并应用在很多物联网项目中,大公司中,百度在 2018 年年初也率先推出了自己的雾计算项目「智能边缘」,旨在通过提供 “IoT Edge SDK” 组件的方式进行数据的本地处理,结合 AI 技术,为用户打造实时响应,智能推断,安全可靠的服务体验。相信在 2018 年会有更多的雾计算产品出现,我们拭目以待吧。

以上就是我对 2018 年云计算这个领域技术趋势的大致预测,预测本身就代表着不确定性,但保持对新技术的敏感性,能让我们提前做一些准备,毕竟作为技术人,终身学习是最基本的职业素养。

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没错,这个标题就是个标题党,目的就是为了让你点进来看看。

2017 年是人工智能元年,我们也能看到各大互联网公司对于人工智能的大布局。但人工智能再怎么牛逼,别忘了它的底层基础设施是什么,没错,就是云计算,少了云计算的底层支撑,人工智能也只能活在书本里。虽然说云计算经过这么多年的沉淀,技术总体上来说已经比较成熟,但有一门技术仍然呈现欣欣向荣之势,未来发展仍有无限可能。

它就是以 docker 为首的容器技术。

不知道大家关注最近这两天的 KubeCon 2017 北美峰会没有,会上提得最多的也是容器技术,其中最大的新闻莫过于 OpenStack 基金会发布了最新开源容器项目 Kata Containers。看到这个消息,我的第一反应是「为啥最近容器圈的动作这么多」。

我们把时间拉回到 11 月底的中国开源年会上,当时阿里正式开源了自家自研容器项目 Pouch。再把时间拉到差不多两个月前(10月17日)的 DockerCon EU 2017 大会上,彼时 docker 官方宣布全面支持 kubernates。类似这样大大小小的动作,在 2017 年还发生了很多,这一切的动作都在说明容器的重要性,未来的可期待指数可以说不亚于人工智能。

下面简单介绍下 Kata 和阿里的 Pouch 到底是个怎样的角色,我也仅限于网络上各种资讯的了解,信息传达难免会有失误,如果大家觉得有问题可以留言指出。

Kata Containers 是什么


Kata 官方宣称这是同时兼具容器的速度和虚拟机安全的全新容器解决方案,旨在将虚拟机的安全优势与容器的速度和可管理性统一起来,其建立在 Intel 的 Clear Containers 技术和 Hyper 的 runV 虚拟机管理程序运行时基础之上。

Kata 的特点是什么?总体来讲,Kata 解决的是容器的安全问题。众所周知,当前容器技术旨在实现在一个虚拟机之上运行多个用户的、多个应用的容器实例,不同实例之间共享同一个虚拟机操作系统内核并采用 Namespaces 来隔离,但这种方式很难保证各实例彼此之间的完全隔离,存在安全隐患。

Kata 的解决方案是意图为每个容器实例提供一个专属的、高度轻量化的虚拟机操作系统内核来解决这个问题。让某一个用户的、一个应用的一个或多个容器实例单独跑在这个专属的虚拟机内核之上,这样不同用户、不同应用之间都是使用独占的虚拟机,不会共享同一个操作系统内核,这样就确保了安全性。

另外还有一点值得注意的是,Kata 的设计初衷强调了能够无缝、便捷的与 OpenStack 和 Kubernetes 集成的能力,这为 OpenStack 、Kubernetes 和 Container 更好的融合铺平了道路。

更详细的内容可以访问:

http://www/katacontainers.io/
https://github.com/hyperhq/runv

Pouch 是什么


相比 Kata,阿里的 Pouch 就没那么新鲜了,只不过是换了个马甲而已。

为什么这么说,因为 Pouch 并不是全新的容器解决方案,而是已经在阿里内部经过千锤百炼的老牌容器技术 t4。2011 年,Linux 内核的 namespace、cgroup 等技术开始成熟,LXC 等容器运行时技术也在同期诞生,阿里作为一家技术公司,在当时便基于 LXC 自研了自己的容器技术 t4,并以产品的形式给内部提供服务。

t4 就是 Pouch 的前身,从时间节点上看,t4 面世比 docker 要早两年,但 t4 有很多问题没有解决,譬如说没有镜像机制。2013 年,docker 横空出世,其带有镜像创新的容器技术,似一阵飓风,所到之处,国内外无不叫好,阿里也不例外,便在现有技术体系结构的基础上融入了 docker 的镜像技术,慢慢打磨,演变成今天的 Pouch。

Pouch 针对自身的业务场景对镜像的下载和分发进行了创新。由于阿里的业务体量庞大,集群规模数以万计,这就会存在一个问题就是镜像的下载和分发效率会很低,所以针对此,阿里在 Pouch 中集成了一个镜像分发工具蜻蜓(Dragonfly),蜻蜓基于智能 P2P 技术的文件分发系统,解决了大规模文件分发场景下分发耗时、成功率低、带宽浪费等难题。

Pouch 的架构主要考虑到两个方面,一方面是如何对接容器编排系统,另一方面是如何加强容器运行时,第一点让 Pouch 有了对外可扩展的能力,譬如可以原生支持 Kubernetes 等编排系统。第二点可以增加 Pouch 对虚拟机和容器的统一管理,让其适应更多的业务场景。

更详细的内容可以访问:

https://github.com/alibaba/pouch

总结


从几种举动中,我们可以看出,未来容器发展具有两大重要方向,分别是容器编排技术和容器的安全加强。这些都是在寻求一种更好的、更有效率的方式来为上层的业务提供更可靠、更安全的支撑。

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云计算领域是一个很庞大的技术领域,技术分支很多,从底层的虚拟化技术,到各种框架,再到上层各种应用服务,都涉及非常多的技能点,

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云计算的发展历史


我们主要从用户对云计算的认知角度来谈云计算的发展史,至于它从提出到发扬光大的那些大事件,网上搜下就知道了,而且我觉得去谈那些发展事件意义也不大,

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资源


在云计算中,资源和服务本质上是一样的,服务可能更泛一些,资源一般特指 CPU(计算)、Mem(存储)和 IO (网络)三大资源,