關于云平臺，開發(fā)者需要做哪些準備？

得益于CTO、CEO和CDO們積極的推動，IT基礎設施正在向云環(huán)境遷移，底層架構師則在熱烈討論圍繞著云原生應用的SaaS、PaaS和微服務架構，而開發(fā)者們正在大顯身手，努力探索云計算的魔盒，找出什么是對業(yè)務有價值的，什么又是不需要的。

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之所在云上花費這大精力，云應用所具備的獨特功能居功至偉，例如支持高度可擴展和靈活的分布式架構，可以在多云環(huán)境中輕松遷移，但云應用從開發(fā)到落地生產環(huán)境，需要許多不同的工具和技術來提供強有力的支持。本文將討論云環(huán)境中能夠大化發(fā)揮云計算優(yōu)勢的新方法、新工具。

函數(shù)式編程

假設我們希望開發(fā)具有高度可伸縮基礎設施的服務來支持IoT和ybig data平臺，函數(shù)式編程是一項值得考慮的選擇。不同于大多數(shù)人所熟知的編程范式，函數(shù)式編程不需要維護全局狀態(tài)，只需要將輸入數(shù)據(jù)傳給函數(shù)即可，適合用于驗證新想法。很多頂級云供應商目前都已經(jīng)支持函數(shù)式編程。

選擇開發(fā)語言

在云平臺上開發(fā)微服務架構時，啟動時間（startup time）、內存效率（memory efficiency）、二進制大?。╞inary size）和并發(fā)性（consurrency）是關鍵因素。

Go——Go語言對于云計算來說，是一種優(yōu)秀的選擇，它具備兵法、輕量級、靜態(tài)類型和編譯語言等特性。據(jù)了解，英國的一家銀行（Monzo）完全使用Go語言實現(xiàn)微服務架構來構建完整的銀行體系結構。

Java——大多數(shù)應用都是用Java開發(fā)的，Java也擁有大量的開發(fā)者社區(qū)基礎。Spring Boot和Java modules（JDK-9.0～）是云原生架構的最佳選擇之一。這是將以遺留系統(tǒng)遷移到云平臺的良好開端。

.net core——微軟已經(jīng)很久沒有支持開源社區(qū)了，這也是很多公司不采用.net core的原因之一。當然微軟總是致力于提供無bug的工具、簡單的語法和良好的教程，他們最近也意識到，開源可以為Azure cloud提供更多的創(chuàng)新和業(yè)務?？偠灾?，.net core是Azure云平臺上的最佳選擇之一。

R Math——數(shù)據(jù)科學（data science）正在席卷整個計算機世界，但卻沒有一種新的語言可以用來解決數(shù)據(jù)科學難題（統(tǒng)計和數(shù)學）。由于云計算可以以低成本提供計算能力，業(yè)界正試圖用舊的技術工具來解決人工智能難題。R是S編程語言的實現(xiàn)。S創(chuàng)建于1976年，R library實現(xiàn)統(tǒng)計和數(shù)學功能。

Python——Python支持多種編程范例和強類型檢查。它易于學習，有強大的分析庫，并得到了開源社區(qū)的大力支持，這也是Python吸引數(shù)據(jù)科學家的原因之一。

選擇存儲

大規(guī)模伸縮前端服務時，嘗試使用連接池與RDBMS數(shù)據(jù)庫進行通信可能無法滿足實際的用例需求，需要我們選擇以云為中心（cloud-centric）的數(shù)據(jù)庫來構建強大的存儲平臺。

Amazon DynamoDB——提供了任何級別的single-digit-millisecond延遲，數(shù)據(jù)以NoSQL格式存儲，支持文檔、鍵值存儲模型和構建圖形數(shù)據(jù)庫。

Azure Cosmos DB——支持具有水平擴展的全局分布式數(shù)據(jù)庫。以NoSQL格式存儲的數(shù)據(jù)，保證了99%的single-digit-millisecond延遲。它不僅支持文檔、圖形、鍵值、表和列族數(shù)據(jù)模型，還支持擴展到多種語言的API支持。

MongoDB——MongoDB是NoSQL DB的早期版本之一，對于客戶來說是非常好的開源存儲，并且具有不錯的成本效益模型。

IBM Cloudera DB——Cassandra是Cloudera的基礎數(shù)據(jù)庫，它支持基于java的api來與NoSQL數(shù)據(jù)庫通信。

Oracle NoSQL DB——oracle NoSQL DB并支持水平負載均衡和節(jié)點擴展。

Service Mesh微服務架構

微服務架構在帶來諸多好處的同時，也帶來了處理故障、路由和服務發(fā)現(xiàn)方面的挑戰(zhàn)。因此，在大規(guī)模構建以云為中心的服務時，不妨考慮Service Mesh微服務架構。

什么是Service Mesh微服務架構

Service Mesh是用于處理服務間通信的基礎設施層，用于在云原生應用復雜的服務拓撲中實現(xiàn)可靠的請求傳遞。在實踐中，Service Mesh通常是一組與應用一起部署，但對應用透明的輕量級網(wǎng)絡代理。簡單來說，Service Mesh是微服務通信的代理層。

Linkerd - It communicates between services and provides an abstract layer for accessing microservices. The key features are service discovery, load balancing, circuit breaking, dynamic request routing and distributed tracing.

Linkerd——Linkerd為服務之間通信提供支持，并為訪問微服務提供抽象層，具有服務發(fā)現(xiàn)、負載均衡、斷路、動態(tài)請求路由和分布式跟蹤等特性。

Envoy——最初在其內部使用，而今作為Service Mesh解決方案開放了源代碼。不過Envoy并不是為Kubernetes設計的。

Istio——Istio使用負載均衡服務創(chuàng)建已部署服務的網(wǎng)絡以進行服務身份驗證。服務監(jiān)視是它支持的關鍵特性之一。

Rainbond——Service Mesh微服務架構是開源PaaS Rainbond在v3.6.0版本中的重點新增特性，可以開箱即用。Rainbond通過插件式擴展來實現(xiàn)治理功能，并對spring cloud、api gateway、dubbo等微服務架構框架有良好支持。

消息層

IoT是所有行業(yè)都在關注的增長領域。相信不少人都聽說過，數(shù)據(jù)是一種新的石油這句話。自動駕駛、移動設備等等，每天都會向云平臺輸送大量數(shù)據(jù)。事件源（event sourcing）是捕獲完整在線用戶活動的另一個領域……種種情形和需求，讓數(shù)據(jù)流工具成為眾多企業(yè)必不可少的一部分。

Kafka——Kafka是一款基于發(fā)布／訂閱的分布式消息系統(tǒng)，于2011年成為Apache的孵化項目，隨后于2012年成為Apache的主要項目之一。Kafka使用Scala和Java進行編寫，因其快速、可擴展的、高吞吐、可容錯的特點而逐漸成為一項廣泛使用的技術，適合在messaging、website activity tracking、log aggregation等大規(guī)模消息處理場景中使用。

Kinesis——Amazon Kinesis可讓您輕松收集、處理和分析實時流數(shù)據(jù)，以便您及時獲得見解并對新信息快速做出響應。Amazon Kinesis 提供多種核心功能，可以經(jīng)濟高效地處理任意規(guī)模的流數(shù)據(jù)，同時具有很高的靈活性，讓您可以選擇最符合應用程序需求的工具。

容器/架構即代碼

容器化是對在云環(huán)境中運行應用和依賴的打包，即其中包含代碼、環(huán)境變量、庫等等。容器可以在任意云環(huán)境中運行，并為大規(guī)模遷移到不同云環(huán)境中提供靈活性。

Docker——Docker為封裝和分發(fā)容器應用提供了一個開放的標準。Docker engine用于構建和運行容器，而Docker鏡像一般存儲在Docker hub中。

Kubernetes——Kubernetes現(xiàn)下已成為容器編排的標準，在Docker技術的基礎上，為容器化的應用提供部署運行、資源調度、服務發(fā)現(xiàn)和動態(tài)伸縮等一系列完整功能，提高了大規(guī)模容器集群管理的便捷性。

總結

以上工具和技術只是云平臺的開始，需要企業(yè)，尤其是大型企業(yè)在構建云平臺時，結合實際自身情況進行選擇，為應用開發(fā)、存儲、安全、日志記錄和調試、監(jiān)視和測試創(chuàng)建合理的路線圖，這也是為開發(fā)人員增加生產力和實現(xiàn)目標提供清晰思路的有效方法。

END -

開源PaaSRainbondv3.6.0現(xiàn)已發(fā)布，新增Service Mesh微服務架構開箱即用，通過插件式擴展來實現(xiàn)治理功能，并支持spring cloud、api gateway、dubbo等主流微服務架構。

當前標題：關于云平臺，開發(fā)者需要做哪些準備？
網(wǎng)頁鏈接：http://bm7419.com/article38/decsp.html

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