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云原生涵盖的技术领域越来越多，但目前最为关键的三项技术依然是：容器、微服务、服务网格等。云原生是面向云应用设计的一种思想理念， 充分发挥云效能的最佳实践路径，帮助企业构建弹性可靠、松耦合、易管理可观测的应用系统，提升交付效率，降低运维复杂度。 代表技术包括不可变基础设施、服务网格、声明式 API 及 Serverless 等。读了这本《企业运维之云原生和Kubernetes 实战》这本书，从书中 学习到了云原生和k8s基础入门、阿里云容器技术深入介绍、kubernetes集群原理深度解析、ack集群管理。让我们从0到1熟悉云原生及K8s概念/技术/架构。 大家也可以通过本书配套的训练营本训练营涵盖云原生方向学习领域的基础课程与核心课程，是成为云原生运维和实践工程师的必修之路。 通过课程讲授与丰富的动手实验，让我们快速掌握了解学习到这方面的知识和实践。非常的推荐给大家！！！！！！！

低代码开发是指无需编码或通过少量代码，就可以快速生成应用程序的新型开发方式。 低代码是基于可视化和模型驱动理念，结合云原生与多端体验技术，它能够在多数业务场景下实现大幅度的提效降本， 为专业开发者提供了一种全新的高生产力开发范式。 另一方面，低代码能够让不懂代码的人，通过“拖拉拽”开发组件， 就能完成应用程序的搭建。 从意义上讲，低代码可以弥补日益扩大的专业技术人才缺口，同时促成业务与技术深度协作的终极敏捷形态。 在本书中《低代码开发师（高级）实战教程》中的通过可视化的拖拽， 完成应用的布局和设置，同时也可以根据自己的需要进行自由的拖拽，然后通过对话式的命令行，完成应用内不同模块的逻辑关联，通过场景化的实践，让我们普通程序员具备系统之间的互联互通能力。

在微服务技术流行的当下，我们企业在实施微服务架构的时候，会对整个研发体系，包括开发、运维、团队组织、协同都带来或大或小的影响。 因此必须构建起一整套以服务治理为核心、从线下到线上的新的能力体系来支撑这套新的架构技术，否则很难保证微服务架构的顺畅落地。 读完这本书，在这本书找到了答案.通过阿里云提供的方案。微服务深度治理能力构建，将微服务的治理延升到架构、开发、测试、运维、团队协同等各个领域， 从而实现微服务架构在组织中从“用的了”到“用的好”的提升。同时将服务治理能力反哺给业务，实现技术和业务的良性互动。 让我对于微服整体有一认识对于公司现有系统架构的一些思考，慢慢对公司现有架构整理出自己的意见和一些可行性的方案。

《阿里云 JindoFS+OSS 数据上云实战》这本书，云原生的大数据计算存储分离方案。我充分的理解了以前OSS/S3 作为云上对象存储的代表， 也在大数据生态进行了适配，但是由于对象存储设计上的特点，元数据相关操作无法达到 HDFS 一样的效率；对象存储给客户的带宽不断增加， 但是也是有限的，一些时候较难完全满足用户大数据使用上的需求。JindoFS 是阿里云针对云上存储定制的自研大数据存储服务， 完全兼容 Hadoop 文件系统接口，给客户带来更加灵活、高效的计算存储方案，目前已验证支持阿里云 EMR 中所有的计算服务和引擎： Spark、Flink、Hive、MapReduce、Presto、Impala 等。它使用 RocksDB 存储元数据，相比于 NameNode 可以存储更大规模的文件数， 不受限于内存。另外不需要Worker节点上报块信息，没有性能抖动的问题。工作中最明显的益处就是： 我们可以利用 JindoFS 作为存储引擎，将底层数据存放在对象存储（比如OSS）上，并且利用 JindoFS 的本地缓存加速能力， 组成一个云上稳定、可靠、高性能的大数据存储方案，给上层计算分析引擎提供强大有力的支撑。

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作为阿里众多商业化产品的底层存储。我们作为客户之一也在使用，表格存储 Tablestore 对标 HBase 和 ElasticSearch， 拥有非常好的弹性体验、即开即用的特性使用非常快捷。支持 PB 级数据存储和千万 TPS 毫秒级延迟，同时具备数据检索与分析能力，是集 存储、搜索和分析多功能一体的一站式结构化数据存储平台。阅读完 一站式结构化数据存储Tablestore实战手册 了解到了Tablestore的基本模型，比如宽表模型、时序模型、以及如何使用各种语言接入SDK进行开发的工作。 书中最后的场景实战介绍了非常多的实践案例，比如DTS数据同步、Cannal数据同步、常见的SQL查询和分析，ETL、 大规模历史数据处理，数据流计算等等。覆盖了我们工作中主流的各种场景。随着大数据产业蓬勃发展，数据量越来越大， 同时也产生了更丰富、更复杂的业务场景和需求，这对于数据应用系统的性能 无疑是巨大的挑战。欢迎大家来了解了解。