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Hideto Saito & Hui Chu... 著

图书标签:

• DevOps
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• Microservices
• CI/CD
• Automation
• Docker
• Infrastructure as Code
• Monitoring

店铺： 澜瑞外文Lanree图书专营店

出版社： Packt Publishing

ISBN：9781788396646

商品编码：28449233820

包装：平装

外文名称：Devops with Kubernetes

出版时间：2016-09-22

页数：382

正文语种：英语

图书基本信息

Devops with Kubernetes
作者： Hideto Saito;Hui-Chuan Chloe Lee;Cheng-Yang Wu;
ISBN13： 9781788396646
类型： 平装(简装书)
语种： 英语（English）
出版日期： 2016-09-22
出版社： Packt Publishing
页数： 382
重量（克）： 653
尺寸： 23.495 x 19.1008 x 2.0066 cm

云原生应用架构与实践：微服务、容器化与自动化运维的深度探索 本书聚焦于现代软件交付的基石——云原生技术栈，深入剖析如何构建、部署和管理高性能、高可用、可扩展的分布式应用系统。 在当今快速迭代的数字化浪潮中，传统的单体应用架构已难以支撑企业对敏捷性、弹性和成本效益的极致追求。本书将带领读者跨越从微服务设计理念的建立，到容器化技术的精细化管理，再到自动化运维流程的构建与优化，进行一场全面的技术栈升级之旅。 第一部分：微服务架构的蓝图与实现 本部分是理解现代应用拆分与治理的基石。我们将不再满足于对微服务的表面化讨论，而是深入到其设计的核心权衡与挑战之中。 第一章：从单体到服务的蜕变：架构决策的艺术 1.1 业务域驱动的拆分策略（DDD在微服务中的应用）： 详细阐述如何利用领域驱动设计（DDD）的限界上下文（Bounded Contexts）来指导服务边界的划分，避免“微服务的陷阱”——过度拆分或耦合。我们将探讨如何识别核心领域、支撑领域和通用领域。 1.2 通信模式的深度对比：同步与异步的抉择： 深入分析 RESTful API（同步调用）的局限性，并重点阐述基于消息队列（如 RabbitMQ, Kafka）的异步通信模式如何提升系统的弹性与解耦度。包括事务性保障（如 SAGA 模式）的实现细节。 1.3 数据一致性与事务管理： 探讨分布式事务的复杂性，对比两阶段提交（2PC）的局限性，并着重介绍补偿性事务（Saga）在事件驱动架构中的具体落地，确保数据最终一致性。 第二章：服务间协作与治理的挑战 2.1 服务发现与注册机制： 讲解客户端负载均衡和服务注册中心（如 Consul, Eureka）的工作原理，以及如何构建健壮的服务发现机制，实现动态服务地址的管理。 2.2 容错机制的设计与实现： 系统的稳定性建立在对失败的预期之上。本章详细介绍熔断器（Circuit Breaker）、舱壁（Bulkhead）、限流（Rate Limiting）和超时重试策略，并结合 Hystrix/Resilience4j 等框架的实际代码示例进行演练。 2.3 API 网关层：统一入口与安全屏障： 深入探讨 API Gateway 的职责，包括请求路由、身份验证/授权（OAuth 2.0/JWT）、请求聚合以及压力控制。我们将对比 Nginx、Kong 和 Spring Cloud Gateway 的不同优势与应用场景。 第二部分：容器化生态的基石技术与进阶管理 本部分将聚焦于容器技术生态的核心组件，不仅仅是学会运行容器，而是理解如何以生产环境标准来管理容器的生命周期、资源和安全。 第三章：容器运行时与镜像构建的最佳实践 3.1 容器的本质与核心技术栈： 剖析 Linux 内核中的 Namespace 和 Cgroup 如何实现容器的隔离与资源限制，理解 OCI（开放容器倡议）标准的重要性。 3.2 优化镜像构建的艺术： 探讨 Dockerfile 编写中的性能考量，如多阶段构建（Multi-stage builds）以减小最终镜像体积，利用缓存层级优化构建速度，以及如何安全地管理敏感信息。 3.3 容器网络模型解析： 深入理解 CNI（容器网络接口），对比 Overlay 网络（如 Flannel, Calico）的工作原理，以及如何配置宿主机与容器间的网络通信，确保服务间的互通性。 第四章：存储在云原生中的挑战与解决方案 4.1 持久化存储的理解与选择： 区分容器的临时存储（EmptyDir, HostPath）与持久化存储（PersistentVolume, PV/PVC）。 4.2 容器存储接口（CSI）的生态： 详细介绍 CSI 驱动的架构，以及如何集成主流的分布式存储系统（如 Ceph, GlusterFS, 或云厂商的块存储）来为有状态服务提供可靠的数据持久层。 4.3 状态化应用的部署策略： 专门针对数据库、消息队列等有状态服务，讲解如何使用 StatefulSets 进行有序部署、滚动更新和数据备份恢复策略。 第三部分：自动化部署与持续交付流水线（CI/CD） 实现云原生的高效交付，关键在于建立一个快速、可靠且可重复的自动化流程。本部分将关注实践层面的自动化工具链构建。 第五章：配置管理与环境一致性 5.1 配置中心的角色与实现： 讲解配置与代码分离的必要性，对比硬编码、配置文件、环境变量、以及专业的配置中心（如 Nacos, Apollo）的优缺点。 5.2 声明式配置的威力： 引入基础设施即代码（IaC）的概念，重点介绍如何使用工具（如 Ansible, Terraform）来定义和管理底层云资源，确保开发、测试、生产环境的一致性。 5.3 秘密管理的安全实践： 如何安全地管理数据库密码、API 密钥等敏感信息，对比使用 Vault 或 Kubernetes Secrets 的最佳实践和安全风险。 第六章：构建健壮的交付流水线 6.1 CI 阶段：自动化测试与制品管理： 设计一个高效的持续集成流程，包括单元测试、集成测试的自动化触发，以及如何将通过验证的制品（如 Docker 镜像）安全地推送到制品库。 6.2 CD 阶段：策略与部署流程： 详细探讨不同的部署策略，如蓝绿部署（Blue/Green）、金丝雀发布（Canary Release）的原理与回滚机制。讲解如何使用 CI/CD 工具（如 Jenkins, GitLab CI, Tekton）编排这些复杂流程。 6.3 部署验证与自动化回滚： 在自动部署完成后，如何通过预设的健康检查（Liveness/Readiness Probes）和性能指标监控，来自动判定部署是否成功，并在失败时触发无缝回滚。 第四部分：可观察性与运维智能（Observability） 成功的云原生系统必须具备高度的自愈能力，这依赖于对系统运行状态的全面洞察。 第七章：日志、指标与分布式追踪的集成 7.1 集中的日志收集架构： 介绍 ELK/EFK 栈（Elasticsearch, Logstash/Fluentd, Kibana）在容器环境下的部署模式，以及如何规范化日志格式（如 JSON），实现高效的检索和分析。 7.2 指标的黄金信号与监控： 讲解 Prometheus 的核心原理（拉取模型、TSDB），如何定义 ServiceMonitor 来自动发现目标，以及如何使用 Alertmanager 建立告警分级与通知机制。 7.3 分布式追踪的必要性： 解释为什么传统日志无法解决跨服务调用链追踪的问题，深入剖析 OpenTracing/OpenTelemetry 规范，并演示 Jaeger/Zipkin 如何帮助定位微服务间的延迟瓶颈。 第八章：自动化运维与自愈系统的构建 8.1 智能告警与噪音削减： 探讨如何聚合、抑制和去重告警，避免“告警风暴”，并引入 AIOps 的初步概念，通过历史数据预测潜在故障。 8.2 故障演练（Chaos Engineering）： 介绍混沌工程的基本原则，如何设计安全、可控的故障注入实验（如网络延迟、服务宕机），以提前暴露系统在极端条件下的脆弱性。 8.3 运维自动化脚本与工具链整合： 结合上一章的工具链，展示如何编写脚本或使用 Runbook 自动化地响应常见的告警场景，真正实现“少介入，高效率”的运维目标。 总结： 本书旨在提供一个全面且深入的知识框架，帮助读者掌握构建新一代弹性和可扩展应用所需的技术深度和工程思维。我们强调理论与实践的结合，确保每一项技术选择都有清晰的架构考量和可复用的落地方案。完成本书的学习，您将能够自信地领导或参与到云原生时代的软件架构设计与交付工作中。

评分☆☆☆☆☆

这本书的实操性强到让人想立刻关掉电脑去动手操作。作者提供的每一个示例代码块都经过了精心的打磨，上下文关联紧密，没有那种生硬的、为了演示某个功能而存在的孤立代码段。尤其是关于“GitOps工作流的端到端实现”这部分，它详细演示了如何使用ArgoCD或FluxCD来同步Git仓库中的K8s配置，并且优雅地处理了配置漂移（Configuration Drift）的检测和修复机制。这简直就是为我们这种追求高自动化、低人工干预的团队量身定做的指南。不过，我也注意到，虽然对主流工具覆盖全面，但对于一些新兴的、专注于特定领域的Operator（比如针对数据库或消息队列的K8s Operator），介绍得相对略少。我个人对如何设计和维护一个健壮的自定义Operator非常感兴趣，期待书中未来版本能在这方面增加深度内容。总体来说，这本书的实战价值极高，它不仅仅是一本参考手册，更像是一套已经被验证过的、可复制的工程方法论。

评分☆☆☆☆☆

这本《DevOps with Kubernetes》的封面设计得非常现代，黑白灰的色调配上简洁的几何图形，一眼就能看出是技术类的专业书籍。我拿到手的时候，首先被它的厚度吸引了，这感觉就像是手里握着一本武功秘籍，沉甸甸的，让人充满期待。我之前对Kubernetes的应用场景了解得比较零碎，多数是通过在线文档和社区论坛拼凑起来的知识体系，总感觉缺少一个系统性的框架。我希望这本书能提供一个从理论到实践的完整路线图，尤其是在CI/CD流程的自动化集成方面，希望能看到一些开箱即用的解决方案或者至少是深刻的架构思考。这本书的排版非常清晰，代码示例的字体大小和行距都考虑得恰到好处，这对于长时间阅读技术文档来说太重要了，眼睛不容易疲劳。我特别关注书中是否详细探讨了GitOps的最佳实践，以及如何利用Kubernetes的声明式配置能力来管理整个生命周期，而不是仅仅停留在部署容器这一层面。如果能深入剖析Helm Chart的进阶用法，比如如何处理复杂的依赖关系和多环境配置差异，那对我现阶段的工作将是巨大的助力。总而言之，初看之下，这本书展现出了极高的专业性和系统性，让人有理由相信它能成为我未来一段时间内的重要参考资料。

评分☆☆☆☆☆

说实话，这本书的开篇让我有些意外，它并没有直接跳入晦涩难懂的YAML配置细节，而是花了大篇幅去阐述DevOps文化在云原生时代下的演进和重塑。这种宏观的视角很新颖，它帮助我重新审视了我们团队目前推行DevOps过程中遇到的那些“文化摩擦”和“工具堆砌”的问题，意识到工具的背后，是流程和理念的正确性在起决定作用。作者的叙事风格非常流畅，像一位经验丰富的老工程师在娓娓道来，没有那种冷冰冰的教科书腔调，而是充满了实战中的智慧和教训。我特别欣赏其中关于“可观测性”那一章的论述，它没有仅仅停留在Prometheus和Grafana的简单介绍上，而是深入探讨了如何构建一个真正能够反映系统健康状况的指标体系，以及如何在故障发生时快速定位问题的SRE思维。我期待这本书能够更深入地讲解Kubernetes在边缘计算场景下的部署策略，因为我们目前正在探索将部分服务下沉到更靠近用户侧的节点上运行，那里对资源限制和网络延迟的要求更为苛刻。如果能提供一些针对这些特定场景的性能调优技巧，那这本书的价值将再次提升一个台阶。

评分☆☆☆☆☆

当我翻到中间关于安全性的章节时，我不得不佩服作者对细节的执着。在容器化和微服务架构中，安全边界的模糊性一直是我的一个痛点。这本书详尽地介绍了如何利用RBAC、Network Policies以及Secret管理工具（比如Vault或Kubernetes原生Secrets的加密存储）构建纵深防御体系。我发现书中提到的一些零信任网络模型在Kubernetes环境下的落地细节非常宝贵，这比我以往看到的那些浮于表面的“加固”建议要实在得多。它不仅仅是告诉你“应该做什么”，更重要的是“如何一步步做成”。例如，对于镜像供应链的安全扫描和签名验证流程，书中的描述清晰地指出了每一步骤可以集成的具体工具和最佳实践时机。我希望后续的章节能对Service Mesh（比如Istio或Linkerd）在DevOps流程中的集成复杂度做一个客观的评估，特别是如何平衡其带来的强大流量控制能力与运维复杂度的取舍。目前来看，这本书在平衡理论深度和工程实践的广度上做得非常出色，它既能满足初学者快速上手的需求，也能让资深从业者从中获得新的启发和思考角度。

评分☆☆☆☆☆

阅读这本书的过程，与其说是学习，不如说是一次系统性的“知识对齐”。它成功地将分散在各个角落的DevOps理念、云原生技术栈和Kubernetes的底层机制，整合进了一个连贯的叙事框架中。最让我印象深刻的是作者对“基础设施即代码”在Kubernetes生态中的高级应用探讨，特别是如何利用Kustomize和Terraform的协作来管理跨云环境的资源配置，这解决了我们团队在多云部署中遇到的版本控制和状态管理难题。书中的图表绘制得极为专业，特别是关于流量路由和故障注入测试的架构图，简洁明了地阐释了复杂的概念。当然，任何技术书籍都无法完全涵盖瞬息万变的技术发展，我略微希望能看到更多关于eBPF技术在Kubernetes网络和安全观测中的前沿应用案例，这可能是这本书未来可以扩展的方向。但就目前而言，这本书提供了一个非常坚实和前瞻性的基础，对于任何希望在Kubernetes平台上构建现代化、可靠、可扩展系统的工程师来说，它都是一本不容错过的里程碑式的作品。