云原生技术栈20230216 v3更新版

我是沐风晓月
山东智码未来互联网科技有限公司官方账号
2023-02-16 14:04:28
加精

 

本文基于网络和大佬的推荐整理而成,作为个人的学习参考。

云原生基本可以分为云原生运维与安全(运维工程师)、云原生开发工程师(Golang)、云原生架构师、云原生应用开发(广大程序员)等方向。

 

需要的技术栈:

 

  • 1、容器化;
  • 2、CI/CD;
  • 3、容器编排与应用部署;
  • 4、可观测与分析
  • 5、代理,服务发现与服务网格
  • 6、网络、网络策略与安全
  • 7、分布式数据库与存储
  • 8、流式数据与消息
  • 9、容器仓库与运行时
  • 10、应用分发

 

  1.  - 云原生应用的DevOps,包括镜像打包、配置、CI/CD、流式数据与消息、存储以及数据库等;
  2. - 云原生应用的编排与管理,包括了应用编排与调度、服务发现治理、远程调用、API网关以及服务网格;
  3. - 云原生应用的监控与可观测性,比如云原生应用的状态监控、日志收集、链路追踪以及混沌工程;
  4. - 云原生的底层技术,比如容器运行时、云原生存储技术、云原生网络技术、云原生安全等。
  5. - 云原生组件,云原生有着非常丰富的技术产品生态,比如Helm、etcd、Cilium、Prometheus等

 

各个方向的推荐书籍:

1. 云原生运维架构:

除了需要关注Prometheus、etcd、istio、Terraform等产品的技术文档以及实践外,比较推荐的书籍如下:

  • 《基于Kubernetes的云原生DevOps》
  • 《Kubernetes in Action》
  • 《云原生模式》
  • 《Kubernetes设计模式》(Kubernetes Patterns)
  • 《Terraform:多云、混合云环境下实现基础设施即代码(第2版)》

SRE还可以阅读一下运维之道、运维解密、工作手册、生存指南,这几本书基本都与Google SRE相关。

 

2、云原生开发工程师(Golang)

云原生开发工程师除了比较核心的操作系统、网络相关的知识外,还需要掌握云原生时代的“C语言”Golang,同时需要了解Kubernetes编程和源码相关的知识。

  • 《Kubernetes编程》(Programming Kubernetes)
  • 《Kubernetes源码剖析》
  • 《Kubernetes操作器》(Kubernetes Operators)
  •  

3、云原生应用开发

云原生应用开发一般来说主要是广大程序员的事情,云原生应用并不限于某一门编程语言,无论是Java、Python、Golang、PHP、前端开发等,需要掌握的是Docker与容器化(重点)、Kubernetes基础操作(基本入门就行)、微服务、GitOps等相关的内容,所学内容其实并不多,大部分都是交给工具和平台来搞定。

  • 《Docker实战(第2版)》(Docker in Action),清华大学出版社
  • 《深入剖析Kubernetes》(其实这是一本入门的书籍)
  • 《云原生Java》

 

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独缘 2023-10-19
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有相关链接嘛

bluetata 2023-02-17
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值得持续关注和收藏

内容概要:本文提出了一种基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,专门用于解决具有未知动态模型和重复任务特征的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统在无人车路径跟踪中的应用问题,并通过Matlab代码实现了算法的仿真验证。该方法充分利用神经网络强大的非线性逼近能力和自适应学习特性,结合迭代学习控制在周期性任务中逐步优化控制输入的优势,即使在缺乏精确系统数学模型的前提下,也能有效提升无人车在复杂环境下的路径跟踪精度与系统稳定性。算法的核心在于通过多次运行过程中不断修正控制律,实现对期望轨迹的渐近跟踪。; 适合人群:具备一定现代控制理论基础知识、熟悉迭代学习控制基本概念,并拥有Matlab编程与仿真实践经验的研究生、科研人员及自动化、机器人领域的相关工程师。; 使用场景及目标:① 解决无人车在模型未知或难以精确建模的复杂动态环境中的高精度路径跟踪控制问题;② 为一类具有重复运行特性的非线性系统提供一种不依赖精确模型的先进控制策略;③ 推动数据驱动与人工智能方法在自动化控制领域的工程应用与学术研究发展。; 阅读建议:读者应重点理解神经网络在控制律中的设计与集成方式、迭代学习机制的具体实现流程,以及两者融合的创新点。务必结合所提供的Matlab代码进行详细的阅读、调试与仿真分析,通过改变参数和工况来观察控制效果,以深化对算法内在机理和性能特点的掌握。
内容概要:本文档是一份面向参与大学生创新创业训练计划(大创项目)的在校学生的系统性指导资源,全面覆盖国家级与省级项目的申报、执行、中期检查、结题全流程。内容包括大创项目的政策解读、分类与级别说明、申报流程与时间节点、评审标准解析,并提供创新训练、创业训练、创业实践三类项目的申报书撰写指南与范文。文档重点围绕物联网、数据分析、Web应用三大技术方向,提供可运行的完整项目实现案例,如基于ESP32的智慧农场系统、基于Python与Tableau的公交数据可视化平台、基于Spring Boot的校园协作平台,涵盖技术架构、代码实现、系统部署等细节。此外,还包括答辩PPT制作技巧、中期检查与结题报告的撰写模板,以及各类工具与学习资源推荐,助力学生从项目构思到成果落地的全过程。; 适合人群:参与大创项目的在校本科生,尤其是计算机、数据科学、物联网等相关专业,具备一定编程基础和科研兴趣的学生。; 使用场景及目标:①指导学生高效撰写符合评审要求的申报书、答辩材料、中期报告与结题报告;②提供三大主流技术方向的完整项目范例,帮助学生快速搭建原型系统,提升技术实践能力;③辅助团队进行项目规划、进度管理与成果总结,确保项目顺利立项与结题。; 阅读建议:建议根据项目所处阶段选择性阅读对应章节,申报阶段重点学习第1-4章,执行阶段参考第5-9章的技术实现案例,结题阶段使用第6章模板。应结合自身项目特点灵活应用范文与代码,避免照搬,注重原创性与可行性,并积极与指导教师沟通完善方案。

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