AI+云原生应用开发 从设计到部署运维全链路实战与提效【11章】

AI+云原生应用开发 从设计到部署运维全链路实战与提效【11章】 云原生开发是一种利用云平台优势,使用微服务、容器、服务网格、不可变基础设施等技术手段,构建弹性、可靠、自动化的云原生应用的开发模式。其核心特征包括: 容器化: 使用 Docker 等容器技术,将应用和运行时环境打包,以更轻量和灵活的方式交付和部署应用。 动态编排: 使用 Kubernetes 等编排框架,实现应用的自动部署、扩缩容、维护等。 微服务架构: 采用微服务架构和接口规范,拆分应用为松耦合的微服务。 持续交付: 借助持续集成和持续交付(CI/CD)实践,自动将代码构建、测试并部署到生产环境。 自动伸缩: 根据负载情况,平台可以自动调度资源,实现应用的弹性伸缩。 服务发现: 应用间通过服务注册与发现而非预配置与硬编码来实现互联。 故障自恢复: 个别服务实例故障时,平台会自动重启新实例,实现应用的自我修复。 监控与日志: 内置监控和日志功能,可以实时了解应用状态。 综上,云原生开发充分利用云平台的自动化和智能化优势,使用一系列敏捷技术手段构建松耦合、高弹性、易维护的下一代应用系统。 云原生给企业带来的价值 从整体架构上看，企业应用云原生化可以让企业从垂直烟筒式的技术平台变成敏捷高性能开放的云原生基础设施，从多机房割裂式的资源池变成统一，标准云原生混合云架构。 从具体场景来看，云原生技术在对资源利用效率、对业务弹性的价值最为明显，随着云原生技术在各行业的普及，不同行业对云原生应用的核心诉求存在一定差异，相对而言，资源利用率，弹性与多云是核心诉求和技术价值。 企业应用云原生的“三阶段两转变” 企业怎么走到云原生，通常面临“三个阶段，两个转变”。 阶段1，一般以硬件设备为中心，应用在线下机房中，自动化程度低，没有统一的设备和应用管理能力。后期随着虚拟化软件的出现，在资源利用率、扩缩容灵活性上得到一定程度的提升，但并未从根本上解决基础设施与软件割裂、且运维复杂的难题。 阶段2，为了进一步追求资源的自动化，将基础设施和业务软件解耦，企业将应用放在云上，进入云化阶段。计算、存储、网络等各类基础资源得到池化，通过云资源管理平台，实现资源管理能力的自动化，屏蔽部分基础设施的差异，但是各个云资源管理平台差异化较大应用还是无法以完全标准化的模式构建，此阶段还是以资源为中心。 阶段3，为了进一步追寻应用的自动化，企业开始使用云原生平台，企业的关注点从资源移到应用上面。开始考虑如何将基础设施与业务平台融合，为业务应用提供标准的运行、监控、治理等接口，通常在这一阶段，企业还会将业务的通用能力下沉到平台侧，进一步实现应用的自动化。 AI+云原生应用开发的内涵与优势 2.1 内涵 AI+云原生应用开发是指将人工智能技术与云原生架构相结合，通过利用大数据、机器学习、深度学习等AI技术，以及容器化、微服务、DevOps等云原生技术，构建出高效、智能、可扩展的应用系统。这种结合不仅提升了应用的智能化水平，还显著增强了应用的灵活性、可靠性和可维护性。 2.2 优势 高效的数据处理能力：云原生架构提供了高效的数据存储、处理和分析能力，为AI模型提供了源源不断的“燃料”。 智能化的应用体验：AI技术为应用赋予了智能化的能力，使其能够自动完成数据分析、预测、推荐等任务。云原生架构则通过微服务、容器化等技术手段，使得AI模型能够灵活部署、快速迭代，从而为用户提供更加智能化、个性化的应用体验。 高可用性和可扩展性：云原生架构通过容器化、微服务等技术手段，实现了应用的弹性扩展和高可用性。这使得AI应用在面对高并发、大流量等场景时，能够迅速调整资源分配，确保应用的稳定运行。 自动化的运维管理：云原生架构强调自动化运维，通过CI/CD流程、自动化监控和告警机制等手段，实现了应用的自动化构建、部署、监控和故障恢复，提高了运维效率并降低了人为错误的风险。