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【云原生|技术基石】4：速通云原生基石-Istio服务网格
本期文章是介绍云原生技术的基石：Istio服务网格，上次的文章中我们已经学习过了Pod的详细介绍，感兴趣的同学可以去看一下，任意门：【云原生|实战研发】2：Pod的深入实践与理解 前言：先来聊聊服务网格 正文：云原生 Istio服务网格 1、Istio的产生背景 先来了解一下Istio的产生背景，才能更方便我们知道Istio是什么。 支持多平台，可以在许多环境中运行Istio，如k8s、跨云上等。 上述的这些功能极大的减少了应用程序代码，以及底层平台和策略的耦合度。 4、Istio的架构 Istio服务网格的架构分为 数据面板 与 控制面板。 数据面板：是由一组智能代理（Envoy）组成，其代理部署模式为边车模式，可以调解和控制服务之间的所有网络通信。 此外，流量管理规则（即通用4层规则和7层HTTP/gRPC路由规则）可以在运行时通过Pilot进行编程。
62910编辑于 2024-06-07 - 来自专栏算法一只狗
LLama4 原生多模态大模型
Meta最新发布了原生多模态大模型 Llama 4，一经亮相即登上LMSYS大模型排行榜第二名，仅次于Google的Gemini-2.5-pro，分差仅为22分，实力可见一斑。 应用场景：面向科学研究、高级数据分析等高计算复杂推理任务。 三个模型共同的技术特色： MoE混合专家架构：仅激活部分参数，大幅提升计算效率。 多模态能力：整合文本、图像与视频数据，实现跨模态任务处理。 后训练阶段，Maverick采用了三阶段训练策略：轻量监督微调（SFT）专注难度较高的数据；在线强化学习（RL）提升中高难度提示下的推理能力；轻量偏好优化（DPO）用于提升边缘任务表现。 总结与展望Llama 4的发布，意味着Meta正式进入原生多模态大模型竞争核心领域。
77500编辑于 2025-05-01 - 来自专栏DBA随笔
云原生技术之docker学习笔记(4)
// 云原生技术之docker学习笔记(4) // 之前的文章中，我们已经说了RUN、FROM、MAINTAINER、EXPOSE等一些DockerFile的相关命令，今天我们来看DockerFile 这个目录可以提供共享数据或者对数据进行持久化的功能，例如： 1、卷可以在容器间共享和重用 2、一个容器不必和其他容器共享卷 3、对卷的修改是立即生效的 4、卷会一直存在，直到没有任何容器需要他 这个功能可以让我们将部分代码或者数据添加到镜像中
86350发布于 2021-01-27 - 来自专栏DBA随笔
云原生技术之kubernetes学习笔记(4)
YAML的语法和JSON语法很像，都是通过key-value形式来组织的，它可以表示list、dict等常用数据类型，它的后缀一般使用".yml",它有如下几个特点： 1、大小写敏感 2、使用缩进表示递进关系 3、缩进不允许使用tab，只允许使用空格 4、缩进的空格数不重要，只要相同层级的元素左侧对齐即可，这一点类似Python语法 5、使用"#"来表示注释 6、key-value结构用{}包围，list结构用 ，它是k8s中的所有资源增删改查的唯一入口，也是集群控制的入口； Scheduler是负责资源调度的进程； Controller Manager是所有资源对象的自动化控制中心； Etcd提供资源对象的数据保存服务
46220发布于 2021-03-30 - 来自专栏【腾讯云开发者】
云原生数据湖101
二、云原生数据湖架构三大原则 云原生数据湖架构的核心理念是低成本，并且追求不俗的性能。 综合公有云上的机遇，我们提出云原生数据湖架构三大原则：存算分离采用对象存储降低存储成本、充分利用云上弹性资源降低计算成本、通过缓存及建模革新等一些列补偿架构来提升性能，下面分别看看三大原则的优势和要克服的困难 Spot 价格通常能到三折甚至一折，如何充分利用 Spot 计算资源，又不至于被回收导致任务失败是云原生数据平台的一大挑战。 腾讯云数据湖产品 要解决数据湖架构三大原则中的诸多问题，从 0 打造云原生数据湖，需要很多专业的公有云背景和数据湖技术能力，腾讯云为此推出两款数据湖产品，便于客户数据平台架构升级。 无需依赖数据工程团队进行传统数据分层建模的 ETL 操作，也无需加载数据。 4.
84010发布于 2021-03-11 - 来自专栏【腾讯云开发者】
铺天盖地云原生，什么才是真正的云原生数据仓库？
点击可观看精彩演讲视频 一、云原生数据仓库的背景与定义 今天的主要内容首先是简单介绍云原生数据仓库的背景，定义云原生数据仓库，然后是讲常见的云原生数据仓库的架构，包括架构的演进及应用场景。 1. 2015年之后，随着云的发展，出现了新一代的云原生数据仓库，我们称为智能数据云平台的阶段。每个阶段关注的点其实不太一样，环境、应用出现变化的时候，里面的技术架构也出现了一些大的变革，之后会详细介绍。 这几个阶段的技术有很大的区别，我主要集中于分析型数据库来介绍。现在很多用户做交易、分析，如果数据量不是特别大，用一个简单的交易型数据库就可以，比如传统的Oracle、DB2等。 从云原生数据库系统来说，要做一个云原生数据库系统是非常复杂的，要实现大规模计算、存储、事务管理等等，大的集群架构不像只是在容器里面跑一个小的应用。 从数据共享角度来看，比如新一代的云原生架构可以共享同一份数据，不需要因为集群的规模导致要分割很多种小的存储集群，相当于用一个大的存储集群就搞定了。存储是统一的，只需要存一份数据，不会形成数据孤岛。
3.8K20发布于 2021-05-26 - 来自专栏亨利笔记
云原生制品那些事(4)：Registry作用原理
VMware招聘机器学习和云原生开发工程师 本篇继续和大家说说镜像那些事，是连载之四，从《Harbor权威指南》一书节选的纯技术干货，敬请关注、转发和收藏。 这些云服务商提供的 Registry 服务既可满足自身云原生用户的镜像使用需求，加速云原生应用的访问效率；也可提供公网用户的镜像访问能力，便于镜像的分发和传送，如用户可从内网环境向云端 Registry （本文为公众号：亨利笔记 原创文章） Harbor Registry Harbor Registry（又称 Harbor 云原生制品仓库或 Harbor 镜像仓库）由 VMware 公司中国研发中心云原生实验室原创 ，还可以存储 Helm Chart、CNAB 等云原生制品。 （4）制品备份。容器镜像等制品的备份是从跨系统镜像传输衍生而来的用例，主要是把 Harbor 的镜像等制品复制到其他系统中，保留一个或多个副本。
1K40编辑于 2023-04-04 - 来自专栏java学习java
【云原生】Docker容器数据卷
是什么 卷就是目录或文件，存在于一个或多个容器中，由docker挂载到容器，但不属于联合文件系统，因此能够绕过Union File System提供一些用于持续存储或共享数据的特性： 卷的设计目的就是数据的持久化 Docker容器产生的数据，如果不备份，那么当容器实例删除后，容器内的数据自然也就没有了。 为了能保存数据在docker中我们使用卷。 特点： 1：数据卷可在容器之间共享或重用数据 2：卷中的更改可以直接实时生效，爽 3：数据卷中的更改不会包含在镜像的更新中 4：数据卷的生命周期一直持续到没有容器使用它为止 数据卷案例 宿主vs容器之间映射添加容器卷 ，docker容器重启看数据是否同步。
1.4K20编辑于 2022-11-15 - 来自专栏云云众生s
云原生平台工程的三大悖论
云原生悖论 这种云原生思维为开发者的工作带来了架构方面的关注。 云原生开发者构建单个微服务，但也必须跟踪集群中的 Pod 行为以及集群池中的集群行为。换句话说，他们必须同时关注森林和树木。 答案在于数据。在开发微服务的同时保持对大局的适当关注的唯一方法是掌握有关云原生基础设施性能的所有相关数据。 然而，太多的数据比太少的数据更糟，这就是为什么来自 Google Cloud 的工具的云原生可观测性以及云原生思维对于实现云原生计算的业务目标至关重要。 鼓励开发者在大规模云原生计算中把握全局对于实现软件工作目标至关重要，但没有适当的可观测性数据，他们将永远无法在这一全局和日常构建与部署微服务的工作之间找到平衡。 因此，整个云原生思维的概念包含了所有这些平衡行为。倾听你的开发者，给他们正确的数据，让他们找到平衡。
27910编辑于 2024-03-28 - 来自专栏腾讯云原生团队
4月22日广州腾讯云原生技术实践沙龙丨大咖云集，手动体验
腾讯云【燎原社】是腾讯云原生容器产品中心与CNCF基金会及Linux 开源软件学园面向企业CTO技术团队Leader、开发运维架构师等，共同打造的云原生全栈化内容&技术应用的生态交流平台，为用户提供更完善的云原生产品及服务 ，意在解决企业云原生改造最后一公里问题。 腾讯云【燎原社】已经在全国推出云原生高端闭门会、云原生技术实战营、云原生专家服务等多种服务及活动，获得上千家客户的肯定。 如今，我们全面启动2022年腾讯云【燎原社】云原生技术实践沙龙，邀请更多企业用户一起参与，交流企业云原生上云经验，持续致力帮助企业更低门槛应用云原生，实现成本优化，加速企业数字化转型。 2022年4月22日我们将在广州举办第一站，线下和大伙儿面基，欢迎大家报名参加~ （地点：广州市天河区华穗路568号保利克洛维·中景大厦-B座-5楼-科创咖啡） 扫描二维码或者点击底部【阅读原文】即可进行报名
57250编辑于 2022-04-18 - 来自专栏Lansonli技术博客
大数据需要拥抱云原生吗？云原生为什么这么火？
一、前言 随着各种云平台、云计算的兴起，云原生的概念应运而生，至于什么是云原生下面的会详细介绍。作为大数据领域的开发者，如看待云原生的技术，需要深入学习它吗？ 我觉得云原生和大数据有着密切关系，云原生好比一把武器，如果你是一个武林高手，是拿一把神器去参加比武，还是拿着一根树枝和别人比武，结果很显然。 二、从招聘需求来看大数据和云原生 1、云原生开发工程师 2、大数据工程师 简单对比一下，或多或少有共同掌握的内容，都比较重视你在Java语言的编程经验 三、云计算的技术革命 1、互联网时代的历程 2、云计算到底是什么 3、云计算历程 4、名词 5、云平台的优缺点 优势 稳定性：云平台大量资源，分布式集群部署，保障服务永不宕机，几个9；0.999999,1 弹性扩展：按需索取，一键秒级开通需要的资源 不符合特殊级别的安全场景 私有云，搭建、维护、升级成本大 四、云计算技术架构演进变革 1、体系变革 2、架构变革 单体架构阶段 集群架构阶段 分布式架构阶段 分布式和集群的简单区别？
1.3K51编辑于 2022-04-28 - 来自专栏云计算D1net
内部部署到云迁移：成为云原生的4个关键挑战
在将应用程序和数据从内部部署迁移到云平台时，组织需要了解其面临的主要挑战。这表明组织需要了解在云平台中部署工作负载的重要性，并将应用程序从内部部署迁移到云平台。 ? 在将应用程序和数据从内部部署迁移到云平台时，组织需要了解其面临的主要挑战。这表明组织需要了解在云平台中部署工作负载的重要性，并将应用程序从内部部署迁移到云平台。 以下是组织致力于成为云原生公司时面临的主要挑战： 挑战1–重新设计云计算数据模型 不同类型的数据存储区支持不同类型的架构。 这些更改只会以数据缺口的形式出现，并且需要进行更严格的测试才能检测到。 挑战4–编写和使用存储过程 云迁移期间最容易被忽视的挑战之一是编写和使用存储过程的能力。 他们甚至可以考虑利用托管的云计算服务来将其应用程序和数据高效及时地移至云平台中。
1.8K20发布于 2020-11-23 - 来自专栏云技术+云运维
云原生与云原生应用概念解析
在一般用法中，“云原生”是一种构建和运行应用程序的方法，它利用了云计算交付模型的优势。“云原生”是关于如何创建和部署应用程序，和位置无关。 这意味着应用程序位于云中，而不是传统数据中心。 CNCF给出了云原生应用的三大特征： 容器化封装：以容器为基础，提高整体开发水平，形成代码和组件重用，简化云原生应用程序的维护。 当你听到“重新平台化”一词时，通常是为了适应网络，存储甚至数据库技术的变化，以允许应用程序在云中运行，“Deloitte的Kavis说。 他们肯定会将一些工作卸载到库中，但最终它是一个包含大量子程序的大应用程序。云原生应用程序更加模块化，许多功能分解为微服务。这允许在不需要时关闭它们，并将更新推广到那个模块，而不是整个应用程序。 无状态 云的松耦合特性意味着应用程序与基础架构无关，这意味着它们是无状态的。云原生应用程序将其状态存储在数据库或其他外部实体中，因此实例可以来去，应用程序仍然可以跟踪应用程序在工作单元中的位置。
3.7K34发布于 2019-10-29 - 来自专栏程序大视界
云原生数据库的到来
原创不易，且行且珍惜” 01 — 前言 1.1 何为云原生数据库？ 云原生数据库？即「Cloud-Native Database Systems」。 云原生数据库是一种通过云平台进行构建、部署和分发的服务。作为一种云平台，云原生数据库以PaaS的形式进行分发，也经常被称作DBaaS；用户可以将该平台用于多种目的，例如存储，管理和提取数据。 1.2 为何云原生数据库？ 云原生数据库就应运而生了，它很好地避免和解决了上述因传统数据库本身的缺陷带来的一系列问题。亚马逊云科技在云原生数据库方面的成果遥遥领先。 亚马逊云科技提供了100余种产品免费套餐。 03 — 亚马逊的云原生数据库 3.1 AWS 云数据库 亚马逊云原生数据，即AWS云数据库是一种使用完全托管式专用数据库实现数据现代化的形式的基础设施。
1.9K10编辑于 2022-09-22 - 来自专栏赵化冰的技术博客
译著：云原生数据中心网络
分布式应用架构的演变是一场由应用程序领舞，网络配合的双人舞，当应用程序开始翩翩起舞时，传统的网络已经无法跟上其灵活的步伐，于是现代数据中心网络的故事就开始了。 虽然市面上有很多网络和云计算的中文书籍，但这些书籍要么偏重于介绍云计算的整体架构，要么偏重于介绍其中某一项网络技术，很少有技术书籍能够将云计算和相关网络知识很好地结合以来，帮助读者建立起一个完 整的云计算网络知识体系 这本《云原生数据中心网络》是目前市面上可以找到的介绍云计算底层网络技术的最好的中文书籍之一。原版作者 Dinesh G. Dutt 是 VXLAN 的发明者，对于云原生数据中心网络有着深刻的见解。 如果你想要学习或者构建一个现代化的云原生数据中心网络，或者想简单验证一下你对现代云原生数据中心网络的一些想法，那么这本书正是你所需要的。 不管你是在搭建一个多租户的私有云，还是一个运行机器学习的网络，或者一个企业数据中心，本书作者都介绍了必要的步骤，以帮助你设计费用合理、高容量、易于管理、敏捷且可靠的数据中心。
1.4K30编辑于 2022-08-01 - 来自专栏有点技术
云原生数据库vitess简介
vitess 简介 Vitess是用于部署，扩展和管理MySQL实例的大型群集的数据库解决方案。它在架构上可以像在专用硬件上一样有效地在公共或私有云架构中运行。 从裸机迁移到私有云或公共云。 部署和管理大量MySQL实例。 Vitess包括使用本机查询协议的兼容JDBC和Go数据库驱动程序。 无论哪种情况，从应用程序的角度来看，keyspace都显示为单个数据库。 从keyspace读取数据就像从MySQL数据库读取数据一样。 例如，如果一个键空间中的索引表引用了另一个键空间中的数据， 则可以执行片剂内部完整性检查以验证类似外键的关系或跨表完整性检查 总结 vitess是一个基于MySQL的云原生数据库，自身屏蔽了分库分表的复杂性 ，使应用能够直接使用无需特殊配置，与原生MySQL高度兼容，目前已经从CNCF毕业，相信以后会有更多的用户使用vitess.
6.8K50发布于 2020-07-14 - 来自专栏云原生技术社区
金融云原生漫谈（五）｜如何打造更适合云原生的数据存储方案？
如何更好地利用云原生技术，帮助银行实现敏捷、轻量、快速、高效地进行开发、测试、交付和运维一体化，从而重构业务，推动金融科技的发展，是个长期课题。 本期金融云原生漫谈，将和您一起探寻如何打造更适合云原生的数据存储方案。 近年来，金融服务形态经历了巨大的变化。线上业务的兴起，带来了海量的数据接入和业务的不确定性。 同时，存储系统自身的自动化运维能力，也成为IT建设者关注的焦点…… 那么，云原生时代，我们需要什么样的数据存储方案？ 针对底层的IT基础架构，和数据存储环境挑战，金融IT建设者们真实发问： 容器云数据持久化存储方案怎么选？ 容器云的数据资源如何分配？ 如何提升容器云平台的数据一致性？ 通过上述改造，将传统的单体应用解耦，使与事务无关的业务逻辑并行运行，结合消息队列 / 服务网格、关系型数据库等，针对不同业务需求，可以分别实现数据的最终一致性和强一致性，打造更适合云原生的数据存储方案。
78620编辑于 2022-03-03 - 来自专栏云云众生s
PostgreSQL与云原生GenAI：4个需要考虑的因素
与云相关的法规、安全和财务问题促使许多人权衡在本地和混合数据库上构建生成式AI的优势。 译自 PostgreSQL vs. the Cloud for GenAI? 4 Things To Consider，作者 Valeria Bogatyreva。 生成式AI（GenAI）已展现出重塑各行各业的潜力，有望提高生产力、接管运营任务并推动营收增长。 许多企业都担心使用第三方云服务可能带来的威胁，包括数据主权法、法规遵从性和AI模型训练期间敏感信息泄露的担忧。这些因素可能使本地和混合解决方案更具吸引力。 因此，虽然云服务仍然至关重要，但企业正越来越多地投资于本地硬件，以保护知识产权、遵守法规并降低数据泄露的风险。 如何为GenAI选择合适的数据库 虽然AI创新的道路充满挑战，但这绝非不可能。 以下是PostgreSQL在GenAI开发中脱颖而出的四个原因： 可扩展性和向量搜索支持: PostgreSQL支持丰富的原生数据类型，包括向量。
27510编辑于 2025-01-03 - 来自专栏腾讯云原生团队
腾讯云及50+云原生大咖集结 CNBPS 2020
11月19-21日，第3届云原生技术实践峰会 （CNBPS 2020）首次线上开启。 突破时空界限， 带你领略云原生“原力”觉醒的魅力。 50+技术大咖，40+演讲议题已全部落定！ 从主旨演讲中洞察云原生前沿趋势， 从各个维度解读云原生全栈技术， 在用户和专家的碰撞中探寻最佳实践落地路径。 期间，腾讯云也将参与其中 并由赵化冰、王天夫、王继罗三位腾讯云工程师 分别为大家带来 Istio、Serverless、边缘容器的精彩演讲 具体议题请看下方海报~ 11月20日 2PM-5PM 云原生应用架构论坛 11月21日 4PM-6PM 云原生技术实践场景 下一代云计算范式，腾讯云在Serverless中的探索与实践 ? 11月21日 4PM-6PM 云原生技术实践场景 边缘容器：云边端超融合管理平台建设实践 ? 超强干货，不容错过 一定一定一定要扫码报名参加哦 ?
54810发布于 2020-11-20 解锁云原生后端开发新姿势：腾讯云大模型API实战攻略
云原生后端与大模型融合的开篇之章 在数字化浪潮汹涌澎湃的当下，云原生后端开发已然成为构建高效、灵活且可扩展应用的关键基石。 总结与展望 在本次探索云原生后端与腾讯云大模型 API 融合的旅程中，我们深入了解了云原生后端开发的核心技术，包括微服务架构、容器化技术、服务发现与配置管理以及 Kubernetes 编排等，这些技术共同构成了云原生后端的坚实基础 通过实际的代码实战，我们成功地基于腾讯云大模型 API 构建了云原生后端服务，实现了智能问答、文档解析与信息抽取等核心功能，并将其与其他云原生组件进行了集成。 同时，云原生技术也将不断发展，为大模型的应用提供更加稳定、高效的运行环境。 总之，云原生后端与大模型技术的融合是技术发展的必然趋势，将为各行各业带来更多的创新和变革。
1.2K10编辑于 2025-03-23
腾讯云开发者
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