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第14章云原生架构设计理论与实践

云原生(CloudNative)是近几年云计算领域炙手可热的话题，云原生技术已成为驱动业务增长的重要引擎。同时，作为新型基础设施的重要支撑技术，云原生也逐渐在人工智能、大数据、边缘计算、5G等新兴领域崭露头角。伴随各行业上云的逐步深化，云原生化转型进程将进一步加速。本章主要介绍了云原生背景、定义、架构以及相关云原生技术等方面知识。

14.1云原生架构产生背景

“云原生”来自于CloudNative的直译，拆开来看，Cloud就是指其应用软件是在云端而非传统的数据中心。Native代表应用软件从一开始就是基于云环境、专门为云端特性而设计，可充分利用和发挥云平台的弹性+分布式优势，最大化释放云计算生产力。

对于原来的企业而言，企业内部IT建设以“烟筒”模式比较多，每个部门甚至每个应用都相对独立，如何管理与分配资源成了难题。大多数都基于最底层IDC设施独自向上构建，需要单独分配硬件资源，这就造成资源被大量占用且难以被共享。但是上云之后，由于云厂商提供了统一的IaaS能力和云服务，大幅提升了企业IaaS层的复用程度，CIO或者IT主管自然而然想到IaaS以上层的系统也需要被统一，使资源、产品可被不断复用，从而能够进一步降低企业运营成本。

对于开发而言，传统的IT架构方式，将开发、IT运营和质量保障分别设置，各自独立，开发与运营之间存在着信息“鸿沟”,开发人员希望基础设施更快响应，运营人员则要求系统的可靠性和安全性，而业务需求则是更快地将更多的特性发布给最终用户使用。这种模式被称为“瀑布式流程”的开发模式，一方面造成了开发上下游的信息不对称，一方面拉长了开发周期和调整难度。但是随着用户需求的快速增加和产品迭代周期的不断压缩，原有的开发流程不再适合现实的需求，这时工程师们引入了一种新的开发模式——敏捷开发。但是，敏捷开发只是解决了软件开发的效率和版本更新的速度，还没有和运维打通。出于协调开发和运维的“信息对称”问题，开发者又推出了一套新的方法——DevOps,DevOps可以看作是开发、技术运营和质量保障三者的交集，促进之间的沟通、协作与整合，从而提高开发周期和效率。而云原生的容器、微服务等技术正是为DevOps提供了很好的前提条件，保证IT软件开发实现DevOps开发和持续交付的关键应用。换句话说，能够实现DevOps和持续交付，已经成为云原生技术价值不可分割的内涵部分，这也是无论互联网巨头企业，还是众多中小应用开发公司和个人，越来越多选择云原生技术和工具的原因。

现在数以亿计的高并发流量都得益于云原生技术的快速弹性扩容来实现。而对于企业而言，选择云原生技术，也就不仅仅是降本增效的考虑，而且还能为企业创造过去难以想象的业务承载量，对于企业业务规模和业务创新来说，云原生技术都正在成为全新的生产力工具。过去企业看重的办公楼、厂房、IT设施等有形资产，其重要性也逐渐被这些云端数字资产所超越，企业正通过云原生构建一个完整的数字孪生的新体系，而这才是云原生技术的真正价值所在。

所有这些问题都指向一个共同点，那就是云的时代需要新的技术架构，来帮助企业应用能够更好地利用云计算优势，充分释放云计算的技术红利，让业务更敏捷、成本更低的同时又可伸缩性更灵活，而这些正好就是云原生架构专注解决的技术点。

对于整个云计算产业的发展本身来说，云原生区别于早先的虚拟机阶段，也完成了一次全新的技术生产力变革，是从云技术的应用特性和交付架构上进行了创新性的组合，能够极大地释放云计算的生产能力。此外，云原生的变革从一开始自然而然地与开源生态走在了一起，也意味着云原生技术从一开始就选择了一条“飞轮进化”式的道路，通过技术的易用性和开放性实现快速增长的正向循环，又通过不断壮大的应用实例来推动了企业业务全面上云和自身技术版图的不断完善。云原生所带来的种种好处，对于企业的未来业务发展的优势，已经成为众多企业的新共识。可以预见，更多企业在经历了这一轮云原生的变革之痛后，能够穿越企业的原有成长周期，跨越到数字经济的新赛道，在即将到来的全面云化的数字时代更好地开发业务。

开源项目的不断更新和逐步成熟，也促使各企业在Al、大数据、边缘、高性能计算等新兴业务场景不断采用云原生技术来构建创新解决方案。

大量企业尝试使用容器替换现有人工智能、大数据的基础平台，通过容器更小粒度的资源划分、更快的扩容速度、更灵活的任务调度，以及天然的计算与存储分离架构等特点，助力人工智能、大数据在业务性能大幅提升的同时，更好地控制成本。各云厂商也相继推出了对应的容器化服务，比如华为云的AI容器、大数据容器，A