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书籍简介:本书会教读者如何利用 SREWorks 开源数智运维平台,来构建满足业务需求的数智运维体系。本书不会有太多手把手的直接教学内容,更多的是告诉读者如何去整理当前的技术栈,才能进一步向数智运维演进;让读者了解到云原生下的运维体系能够为企业带来什么样的实际价值。 本书适合正在向云原生转型的技术老兵,也适合刚入行正在熟悉 k8s 的小白。推荐阅读完本书后配合 SREWorks 进行实践,效果更佳。
活动规则:阅读书籍,将你对于本书的想法、收获等在评论区留言,评论不少于200字,将选取评论质量最高的前3名送出小米鼠标lite一个。
活动时间:2022年10月31日~11月7日14:00
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抽时间看了这本《SREWorks 云原生数智运维工程实践》确实能从书里面看到作者以及团队的用心良苦,虽然从来没有接触过云原生,但是从和一些行业内的前辈或者老师沟通的过程中能知道目前项目上云是一个非常新潮的技术,很多公司也都会选择上云了。
从本书中我学到了如何去运用这个运维平台,已经使用它的实现和工具去更加方便的实现我们所需要的场景。第二,当SREWorks能够集合ES的功能后,我们可以更加方便的去采集和分析收集到的数据,可以说非常的强大了,第三就是入门简单,很轻松的就可以安装部署,减轻了我们运维人员的成本,因为还没有学过k8s但是通过本书简单了解后也激发了我的兴趣,准备找时间好好在学习一下k8s,希望对今后的工作学习都有更好的帮助。
最近读了《SREWorks 云原生数智运维工程实践》这本书,首先祝贺阿里的云原生大数据运维SREWorks平台加入开源,也使得产品能够得到更好的推广和拓展。接着再来聊聊关于读了本书的个人收获吧,读了本书就知道了SREWorks是一个已经开源并且得到很好应用的运维平台,它以一个SaaS应用界面支撑业务需求,并且以“数智”思想为内核驱动,主要由“运维 SaaS 应用场景层、运维PaaS 中台服务层、运维 IaaS 接入层”三部分构成。而且它的迭代非常快,基本上每一个月都有一次迭代,以及业务场景也在不断的扩展,使得SREWorks平台适用于更多的场景。
SREWorks是基于Elasticsearch而生的,关于Elasticsearch相比大家都不陌生,它是实时分布式的搜索与分析引擎,是当前主流的企业级搜索引擎。所以基于此,SREWorks 数据化运维平台具备了更大的优势,它包含一个核心和多个数据服务,一个核心即运维数据仓库,提供标准运维数据模型;多个数据服务即围绕运维数据的采集、存储、计算以及分析的数据化链路,提供的规范化数据服务,支撑应用的运维量化。
接着SREWorks的入门也是非常简单,基本上根据步骤可以直接一键式部署安装即可,大大减轻安装和维护成本。
同时SREWorks的开源,也带来更多用户的使用,尤其是一些刚接触Kubernetes 的使用者,不过SREWorks为了解决使用者不熟悉的问题痛点,通过Pod YAML、Helm、Kustomize、CRD 和 k8s operator、OAM等来解决,非常完整的照顾到了各个方面,可以解决了用户使用的后顾之忧。
最后就是SREWorks的实战,通过镜像构建来集成使用,也是非常的简单,而且步骤清晰,让用户可以一目了然的按照步骤走,就算是刚接触的萌新也能很好的去使用部署,所以SREWorks是一个非常棒的运维平台,值得一用。
仔细看了一下《SREWorks 云原生数智运维工程实践》这本书籍,发现正如书中介绍所说,这是一本教会读者利用SREWorks开源数智运维平台去构建满足自己的一个业务需求的运维体系,书籍将整个体系内容分为了三个模块来进行讲解,其中Kubernetes资源的编排这一部分让我觉得这本书籍意义重大,通过对Pod YAML、Helm、Kustomize和CRD与Operator以及OAM的知识分析进行了一个极简且令人非常醒目的介绍和讲解,从中让我收获了颇多。通过对书籍的阅读学习,已经让我基本理解并掌握了一些关于SREWorks开源数智运维平台的功能和使用方法。 本人对于实践的操作有着极大的兴趣,认为一切的事物都可以通过实践从而越发的接近预想的结果,实践也可以进一步的强化个人能力。最后,学习是一辈子的事情,但是在学习的同时也需要一些极具创新和扎实的知识基础,阅读便是不可分割的部分,希望在以后的时间里可以看到社区中显现出更多的好的像《SREWorks 云原生数智运维工程实践》这样的书籍,甚至超越。
SREWorks 作为阿里云大数据SRE团队对SRE理念的工程实践,专注于以应用为中心的一站式“云原生”、“数智化”运维 SaaS 管理套件,提供企业应用&资源管理及运维开发两大核心能力,帮助企业实现云原生应用&资源的交付运维。 阿里云大数据 SRE 团队天然靠近大数据和AI,对大数据&AI技术非常熟悉,且具有随取随用的大数据&AI算力资源,一直努力践行“数据化”、“智能化”的运维理念,行业里的 DataOps(数据化运维)最早由该团队提出。SREWorks 中有一套端到端的 DataOps 闭环工程化实践,包括标准的运维数仓、数据运维平台、运营中心等。随着云原生时代大趋势的到来,阿里云大数据 SRE 团队将SREWorks运维平台开源,希望为运维工程师们提供开箱即用的运维平台 SREWorks将量身定制的算法与运维场景化结合,能够提前预测、关联分析,增强风险预防、故障定界定位能力,实现传统手段无法获得的运维价值。具体而言,将每一个智能化的运维服务包装成感知的“监测器”、决策的“分析器”、执行的“策略器”,供健康管理、变更管理等系列服务调用,即可增强已有运维场景,解决一些普通手段无法解决的问题。
SREWorks 是阿里云的大数据集群运维支撑团队,他们的经历颇深,从传统架构到云原生架构,大数据集群下,有很多的经验沉淀,云原生是在云端计算的场景下再次优化升级,SREWorks团队让云原生,提高了效率,在智能化时代,数学智能运维体系,团队把智能化,数智化的思想摆在开发运营的第一步,本书中在不断强调和改善稳定,成本,效率,安全四大板块的优化,团队会在有限的能力内把四个场景和效能,发展到最大程度不断改进和优化达到稳定性能,尽量在开发过程中减小成本消耗,把提高运营的效率摆在第一位,在构筑安全方面也讲的十分细致。
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