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它通過微服務進行設計開發系統，通過DevOps進行持續交付，以容器化的形式進行分布式云端部署。云原生是一種構建和運行應用程序的方法，是基于云的一種全新IT理念。

• 微服務是一種將應用程序拆分為小型、自治的服務的方法。每個服務可以獨立部署、伸縮、維護。基于微服務架構，可以提高靈活性和可維護性。
• DevOps是一種將開發和運維整合在一起的方法，通過自動化和協作來加速軟件交付。這種方法可以提高開發和運維之間的溝通和協作，減少錯誤和停機時間。DevOps支持持續迭代和運維自動化。
• 持續交付是一種將軟件交付流程自動化的方法，以實現更快、更頻繁的軟件發布。這種方法可以減少交付時間和風險，提高開發團隊的效率。
• 容器化是一種將應用程序和它們的依賴項打包到輕量級的、可移植的容器中的方法。容器可以在任何支持容器的環境中運行，讓開發人員輕松地構建、測試和部署應用程序。

• 快速

  云原生架構使用敏捷開發和DevOps，不但可以讓企業快速的開發產品，自動化部署產品，同時還能持續的更新產品，讓產品跟得上需求，甚至是引導需求，讓企業立于不敗之地。

• 彈性擴展

  云原生架構天生具有云計算的特點。它的資源是可以按照實際情況進行伸縮，這樣不但提高資源的利用率，也大大降低了企業成本。

• 安全與強壯

  云原生架構依托于容器編排工具（K8S）與微服務的組合，應用就擁有了自動恢復能力、容錯能力、故障隔離能力，讓應用時刻處于可用的狀態。

• 屏蔽底層差異

  因為使用了容器化技術，應用運行于容器之中，應用就不需要考慮底層硬件的差異，只要是能運行容器鏡像的硬件都可以運行程序，大大簡化了開發工作量。同時對運維人員也非常友好，不需要再為環境問題而苦惱。

• 跟上行業趨勢

  云原生已成為現代軟件開發和部署的主流趨勢。BAT、美團、字節跳動、快手等一線大廠都在加速推進業務的容器化、云原生化。

• 提高競爭力

  在技術日新月異的今天，掌握云原生的開發者或架構師會更受企業青睞。

• 提高開發效率

  云原生架構采用了諸如容器化、自動化等技術，可以大大提高開發和部署的效率。

• 適應云計算環境

  隨著云計算的普及和發展，云原生成為了在云端環境中構建和部署應用程序的標準實踐。

• 應對數字化轉型挑戰

  隨著數字化轉型的加速，云原生成為了構建和運行現代化應用程序的關鍵。

• 沖擊更高薪資

  行業火熱，與云原生相關的崗位不僅需求量大而且薪資可觀，一些崗位年薪甚至可達百萬。

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• 構建分布式云原生架構的思路
  分布式云原生的自動化運維平臺

  分布式云原生技術平臺

• Docker的基本原理
  Docker運維實戰
  基于容器的微服務自動化運維

  容器技術與Docker實操

• 分布式云部署與K8s實操

  分布式容器管理工具Kubernetes
  基于Kubernetes的運維實操

• 微服務開發與云端部署

  用實際項目演練微服務開發的整個過程
  微服務開發高階
  微服務的技術中臺建設

• 省錢

  提高單臺機器 CPU/內存使用率，節省硬件資源成本

  減少硬件資源的占地、用電、管理等成本

  綠色低碳企業云理念的打造

• 省時

  縮短開發時間提升技術生產效能

  縮短部署時間提升運維效率

  實現完整的 DevOps 體系

  敏捷高效的企業云理念的打造

• 省錢

  統一應用交付和運營標準

  為新業務場景快速構建基礎環境和流程框架

  數字化轉型的企業云理念打造

• 軟件開發工程師
• 系統架構師
• 運維工程師
• DevOps工程師
• 網絡安全工程師
• 云計算從業人員

第一天上午 第一天下午 第二天上午 第二天下午 第三天上午 第三天下午

第一單元 分布式云原生技術平臺

• 構建分布式云原生架構的思路

  1.微服務架構的彈性可擴容設計需求
  2.分布式架構的有狀態應用與無狀態應用
  3.構建基于DevOps的自動化發布平臺
  4.構建基于云原生的自動化運維平臺

• 分布式云原生的自動化運維平臺

  1.基于Jenkins與pipeline構建持續發布平臺
  2.基于SonarQube與Jacoco構建質量監督平臺
  3.基于Docker+Kubernetes構建容器化部署平臺
  4.包含各種分布式緩存、分布式隊列、分布式事務的PaaS云平臺
  5.基于NoSQL/NewSQL分布式數據庫的DaaS數據平臺
  6.基于Skywalking的鏈路跟蹤與系統調優平臺
  7.基于Prometheus+Grafana的自動化監控告警平臺
  8.基于EFK的分布式日志監控平臺

第二單元 容器技術與Docker實操

• Docker的基本原理

  1.虛擬化技術 VS 容器技術
  2.容器技術的標準化概念
  

• Docker運維實戰

  Docker運維實戰
  1.Docker容器管理與實操
  2.Docker鏡像管理與實操
  3.使用Dockerfile構建鏡像
  演練：微服務如何打包制作Docker鏡像
  4.Docker倉庫管理與實操
  演練：如何搭建私有鏡像倉庫Docker Registry
  5.實戰演練
  用Docker部署和運維rabbitMQ
  用Docker部署和運維mysql
  

• 基于容器的微服務自動化運維

  1.微服務運維的難點與痛點
  2.基于Maven的Docker構建過程
  3.使用Jenkins編寫定時任務
  演練：基于容器的微服務持續集成過程

第三單元 分布式云部署與K8s實操

• 分布式容器管理工具Kubernetes

  1.Kubernetes的分布式管理運行原理
  2.Kubernetes的基本組件及其應用場景：
  無狀態應用（Deployment）、有狀態應用（StatefulSet）、批處理任務（Job）、后臺支撐型（DaemonSet） 3.Kubernetes的虛擬網絡原理：Node IP、Pod IP、Cluster IP
  4.Kubernetes的安裝部署與彈性擴容

• 基于Kubernetes的運維實操

  1.演練：微服務在Kubernetes上的高可用云端部署基于yaml文件的微服務部署與彈性擴展過程Node, Pod, Deployment, Service等基礎組件及其實操Label標簽、Selector選擇器及其實操K8s的訪問類型ClusterIP、NodePort、LoadBalancer及Ingress
  2.演練：Redis高可用集群在Kubernetes的部署Kubernetes的三種IP及其在項目中的運用 有狀態應用的部署及無頭服務的應用
  3.演練：基于K8s搭建三種類型的MySQL集群數據庫
  K8s的存儲類型：存儲卷、持久化存儲卷與StorageClass
  4.演練：基于K8s搭建Hadoop大數據平臺使用Dockerfile制作鏡像并上傳鏡像倉庫K8s的配置信息管理：ConfigMap、Secret及其應用
  5.演練：集群監控工具Prometheus的部署過程
  K8s的權限管理：Account、Role、RoleBinding及其應用
  集群調度：親和性（Affinity）、污點（taints）與容忍（tolerations）
  6.演練：搭建Git+Jenkins+docker+k8s的自動化運維平臺
  1）從Git服務器上下載代碼、編譯、測試、打包
  2）靜態代碼規范檢查與形成測試報告
  3）制作Docker鏡像并上傳本地私服
  4）執行腳本進行灰度發布與K8s分布式云端部署

第四單元 微服務開發與云端部署

• 用實際項目演練微服務開發的整個過程

  1.演練：從單體應用到微服務的設計轉型過程
  2.微服務開發的組織形式：父項目與基礎平臺
  3.微服務開發的組織形式：多環境配置
  4.前端、聚合層、原子服務層的微服務設計
  5.服務網關的設計：用戶權鑒與智能路由

• 微服務開發高階

  1.在分布式環境中高可靠地部署Nacos集群
  2.演練：如何實現跨語言的微服務調用
  3.演練：如何實現高并發下的優雅降級
  4.微服務間調用的監控與調優

• 微服務的技術中臺建設

  1. 微服務技術中臺應具備的要素
  2. 配置中心Nacos
  3. 斷路監控Spring Cloud Turbine
  4. 鏈路監控Skywalking
  5. 消息中間件kafka, rocketmq
  6. 分布式緩存redis
  7. 監控平臺prometheus+EFK

第五單元 云平臺監控與日志采集

• 云平臺安全可靠運行的重要意義

  1.網站可用性的評價指標與系統監控
  2.系統監控的具體內容
  3.系統監控與日志采集的原理與系統架構
  4.國內主流系統監控與日志采集軟件介紹

• Prometheus系統監控與運維

  1.搭建系統監控組件Prometheus實操
  2.搭建監控數據展現組件Grafana實操
  3.設定rules進行系統監控告警實操
  4.設定pushGateway自定義監控與告警實操
  5.監控告警通知（郵件/釘釘/企業微信）
  6.Prometheus 監控常見服務（MySQL/Nginx）
  7.監控數據備份與基本維護

第五單元 云平臺監控與日志采集

• EFK日志采集與故障分析

  1.日志采集與故障分析的重要意義
  2.搭建ElasticSearch+Flunted+Kibana日志采集實操
  3.使用Kibana系統監控組件分析與監控系統
  4.在Kibana中進行故障分析與運行監控
  5.日志采集架構設計原則與性能優化
  6.告警規則配置與自動化響應
  7.Filebeat實現跨云平臺日志收集