前言
2020 年以来，随着国家在“新基建”畛域的政策导向，推动云计算自 2017 年后再次迎来了新一轮的倒退时机。同时，因为新冠疫情黑天鹅从根本上冲击了企业的业务模式乃至经营平安，促成企业减速实现数字化转型，也对云计算的利用效力提出了新的需要。
咱们察看到，随着企业数字化转型的进一步深入，云计算和云原生技术曾经成为了 CIO 和 CDO 们首要思考的业务增长因素之一。随之的，也有越来越多传统畛域的企业主们开始着手组建业余的云 IT 团队。能够说，在后疫情的明天，依靠于企业上云的数字化转型需要比以往任何时候都更加强烈。作为云计算麻利研发团队中的一员，笔者也正在亲身经历着这场改革，并心愿能够通过文章的模式来记录下一些心得与教训，抛砖引玉。
工欲善其事，必先利其器。本篇就先从我认为的 10 个云计算麻利团队最佳实际工具说起。
1. Docker
在实际 Container 之前，当咱们要部署或更新一个应用程序时，就要运维共事对物理服务器进行频繁的配置批改。这并不是一件容易的工作，尤其在分布式软件架构要求的大规模服务器场景中，除了工作量沉重之外，往往须要面对较高的人为失误导致的故障危险。当初，咱们将这种 IT 模式归类为一种“可变基础设施”范式，即：在交付软件的时候，须要连带着对硬件服务器进行相应的适配变更。
绝对的，Container 提出的是一种“不可变基础设施”范例，这意味着当咱们采纳 Container 的形式进行软件交付时，能够不对物理服务器进行任何更改。这得益于 Container 的实质是一种操作系统虚拟化技术（OS-level virtualization），其带来的益处包含：更高的运行环境兼容性，以及更简略且可预测的部署过程，能够无效缓解甚至齐全避免可变基础架构中常见的问题，例如：配置漂移和雪花服务器。
Container 技术的诞生最早可追溯到 1979 年 Unix 引入的 chroot 技术，但直到 2013 年，dotCloud 公司（后改名 Docker）推出 Docker 技术并提出“Build, Ship and Run”和“Build once, Run anywhere”的口号后，才真正掀起了 IT 行业对 Container 技术的激情。
尽管，随着 Container 技术的倒退，Docker 早曾经不是惟一的抉择。Docker 公司甚至一度将企业业务线（Docker Enterprise）打包发售给了 Mirantis。但好在 Docker 公司及时转型专一于开发者群体，在开发者业务线（Docker Developer Desktop）上稳住了阵脚，至今仍是最受到麻利开发团队欢送的实际工具之一。
2. Kubernetes
随同着 Container 技术成长起来的还有 Container Orchestration 技术，目前 Kubernetes 曾经是该畛域的事实标准。如果咱们将 Container 类比为 Linux 上的 Application，那么 Kubernetes 就是云原生时代的 Linux 操作系统。
最后，Google 开源 Kubernetes 我的项目的初衷就是为了提供一种不便、疾速、优雅地 Containers 编排平台。通过将 Kubernetes 提供的“容器编排能力”和 Container 提供的“不可变基础设施能力”有机的联合起来，使得底层基础设施更加标准化，用户能够不用操心底层资源管理的问题，在升高了复杂度的同时还有助于晋升资源的利用率。
近年来，随着 Kubernetes 技术的成熟以及 Microservice architecture 生态的欠缺，咱们不再局限于将 Kubernetes 作为一个 Containers 的编排平台，而是进一步地将 Kubernetes 定位为一个“Platform for Platform”我的项目，即：“用来构建分布式系统的分布式系统”。在开发微服务架构利用时，将 Kubernetes 作为基础设施层底座进行打包和整体交付，以此来实现了更高层次的基础设施形象层。
3. 腾讯云 Serverless
Serverless Computing（无服务器计算）是以后最重要的云原生技术倒退方向之一，是一种从底层开始的技术改革，被业界认为是继虚拟化、容器技术之后的第 3 代通用计算平台。而 FaaS（Function as a Service，函数即服务）和 BaaS（Backend as a Service，后端即服务）则是由 Serverless 技术所衍生进去的 2 个支流云服务模式。
据 Gartner 统计，2020 年寰球有 20% 的企业采纳了 Serverless 技术部署。在关注到这一趋势后，咱们就开始思考如何将 Serverless 技术利用于新型业务翻新以及 IT 研发治理翻新之上，并在腾讯云 SCF（Serverless Cloud Function，云函数）服务中失去了验证。
在传统的研发模式中，当咱们的研发人员须要扩大一个新的基于 RESTful API 的微服务组件时，往往须要全局思考到编程语言的抉择、Web 开发框架的版本、运行时环境的设置、底层资源的利用率、性能以及高可用集群横向扩大的部署配置等等一系列的因素。在以往，这是卓有成效的一套方法论，但显然，也存在着开发周期长，开发小组之间的沟通合作老本高，需要变更慢的状况。
针对这些问题，咱们评估并确定了能够通过 Serverless 来进行优化，并基于腾讯云 Serverless Framework 一站式开发平台和工具来实现了架构革新。Serverless 因为其提供的是 Function-let（函数式）的计算单元，所以十分实用于 Stateless（无状态）业务类型，将微服务架构中的无状态代码逻辑（e.g. 内部系统资源对接程序），通过简略的代码实现即可疾速上线一个性能，无需再破费一个较长的周期。
另外，在传统的业务部署场景中，运维人员须要依据以往的数据教训对流量洪峰产生的工夫进行预测，并提前通过手动的形式对云 IT 资源作扩容部署。然而，在需要变动越来越快的明天，这种僵化的 IT 资产治理形式曾经不再实用。
所以，针对此类具备工夫周期个性的高并发申请业务，咱们利用腾讯云 Serverless 基于事件触发的主动伸缩机制进行优化。实现了只有当业务申请达到时，才会启动相应的过程来进行响应，可能更加得心应手的去应答流量洪峰。
从上述两个方面能够看出，腾讯云 Serverless 从根本上扭转了咱们的 IT 研发模式。通过 Serverless 咱们能够更加低成本且高效的去摸索新型业务场景、对 MVP（最小可用模型）进行疾速验证。更重要的是，在整个 Serverless 服务体验中，用户只需为“真正的业务资源”付费，而不须要为周边的基础设施付费，真正的实现了云计算的外围价值就是“麻利、弹性和按需付费”。
- Serverfull：须要研发人员和运维人员一起负责将服务上线且保障服务稳固。
- Serverless：从新定义了服务边界，让研发人员更少的关怀服务资源，专一于业务自身，并且解脱运维工作的困扰。
4. Minikube
在以往，应用程序交付是运维团队的专属工作，现如今随着 DevOps 的实际价值被失去了证实，越来越多的企业也开始将运维团队转型为运维开发部门。同样，越来越多程序员的工作平台也从最后的 Windows 迁徙到了 Linux 再迁徙到了当初的 Kubernetes 之上。
然而，Kubernetes 作为一个分布式的平台零碎，想把握和运行它显然存在肯定的门槛。针对这一问题，Kubernetes 社区推出了 Minikube 我的项目，作为一种专为学习者和云原生开发者打造的轻量化 Kubernetes 集群管理工具。通过 Minikube，开发者齐全能够基于本人的开发机器来运行一套 Kubernetes 运行环境，并反对 Kubernetes 的大部分性能，极大的帮忙研发人员节俭了搭建研发调试环境的工夫。
5. Helm
如果咱们将 Container 相似为 Linux 上的 Application，将 Kubernetes 相似为 Linux 自身，那么 Helm 就是 Linux 上的 Application Software Package 管理工具了（e.g. CentOS yum or Ubuntu apt etc..）。
在 Kubernetes 中部署一个应用程序，往往波及多个 Kubernetes Resources 之间的独特合作。例如：当咱们部署一个 WordPress 利用时，可能会应用到 Deployment（执行部署）、Service（提供服务发现）、Secret（配置 WordPress 的用户名和明码）、PV/PVC（提供长久化存储服务）等多种 Resources API。更甚的，WordPress 还会依赖 MariaDB 等等其余利用。随着 Micro-services 架构的风行，在 Kubernetes 之上部署的 Applications 实际上曾经变得非常复杂，再通过原始的 YAML 形式进行部署显然不事实。
Helm 就是解决 Micro-services Application 在 Kubernetes Cluster 上进行便捷装置、卸载和更新的实际工具。使用户可能简略高效地查找、下载、装置指定的利用。当咱们向客户交付一个云原生利用时，必然会应用 Helm 工具进行打包，以及来提供更优雅的部署体验和最佳运维实际。
6. Ansible
在云计算环境中，一个现代化的自动化的运维工具可能无效的帮忙团队治理和应用一个绝对简单且大规模的 IT 基础设施集群，包含：全面的部署自动化以及云计算环境中的疾速服务器配置等等。
Ansible 就是目前最佳的 IT 自动化运维工具之一。相比于其余自动化运维工具，Ansible 的次要特点有 2 个：首先，Ansibel 的底层基于 OpenSSH 实现，所以无需在客户主机和指标主机装置任何代理程序，所以也不存在因为卸载了代理程序故障导致的主机失联问题。这一个性，使得 Ansible 能够被利用于简直任何可能被 SSH 的服务器；其次，Ansible 通过 Playbook（剧本）的形式来组织代码逻辑，具备十分优良的“模块化”编程理念，通过对 Playbook YAML Module 的编写，开发者能够反复利用不同的功能模块来灵便实现一个简单的性能。
7. EFK
随着 Micro-services 应用软件的复杂度越来越高，特地是部署到云上之后，再想登录到大规模分布式部署的各个节点上查看各个过程模块的日志信息，简直是不可行的。不仅仅是效率低下，更因为出于安全性的思考，云主机或服务器不能随便让工程师间接拜访。而且在云原生的环境中，Pod 的弹性扩大和漂移个性都让分布式系统的日志查看更加艰难。
所以在云原生时代，咱们须要一个集中式的日志审计零碎来帮忙实现日志收集、过滤、检索的工具。甚至还能够进行基于大数据的统计和剖析，用于撑持闭环的智能运维。
EFK 就是一个面向分布式系统的集中式日志解决方案，由 Elasticsearch、Fluentd 和 Kibana 这 3 款开源软件产品的首字母缩写，简称为 EFK Stack。
8. Swagger/OpenAPI
Swagger Specification 是一种 API Specification（API 标准），2015 年，SmartBear Software 将 Swagger Specification 捐献给 Linux Foundation，并改称为 OpenAPI Specification，简称（OAS）。
OpenAPI Specification 实质上是一种 RESTful API 的 API Description Format（形容格局），容许用户用于形容整个 API。OpenAPI 标准能够用 YAML 或 JSON 编写，包含：
- 每个 API 的可用端点（e.g. /users）和操作（e.g. GET /users，POST /users）。
- 操作参数每个操作的输出和输入。
- 认证形式。
- 分割信息，许可证，应用条款和其余信息。
在麻利团队的实际中，基于 API 的合作至关重要，Swagger/OpenAPI 能够基于标准的形式来撑持 Design First 的 API 合作模式，疾速拉通各微服务组件之间的协同研发。
Design-First 具备很多益处：
- 进步开发效率。开发团队将依据 API 标准进行并行开发和对接工作，而无需期待接口逻辑开发结束。
- 升高接口开发的老本，无需批改代码逻辑即可轻松地批改 API 标准，因为 API 描述语言（如：OpenAPI）与编码语言无关。
- 开发人员更加专一于设计 API 标准，比照 Code-First 能够刻画更多 API 的细节，如：校验规定、范例数据等，同时开发人员对 API 的全局一致性、扩展性、规范性也有更好的把控。
- 在联调开发的过程中能够提前发现和解决问题，防止问题在开发结束后批改的老本过高。
- 因为 API 形容更加标准化，能够不便做更多的 API 生态延长，比方基于 API 标准生成 Mock API Server，开发 API 自动化测试代码，接入 API 网关等。
另外，Swagger/OpenAPI 联合 Mock API Server 能够实现主动生成 Mock API，通过提供实在 API 响应的范例数据来模仿实在的 API 服务，并且反对路由及参数校验。
9. K1s
K1s 是一个十分乏味且实用的 Kubernetes 仪表盘工具，它的本体只有短短的 50 多行 Bash 代码，可能是世界上最小的 Kubernetes Dashboard。正式因为 K1s 这种十分极致的 Unix-like 美学，所以受到了 Linux Shell Terminal 用户的青睐。并且因为 K1s 极致的笨重，简直不占用任何资源，所以在本就资源十分缓和的开发环境中很实用。
K1s 能够展现所有或任意 Namespaces 中的 Resource List，关上 Shell 并输出 k1s CLI 即可实现实现 Kubernetes 资源信息查看和实时监督。下图是一个官网提供的应用成果，别离实时监督着 Deployment、ReplicasSet 和 Pod 资源的运行状态。
10. Wireshark
云计算研发中大部分的辣手问题都是网络导致的，Wireshark 作为一款功能强大的数据报文剖析实用工具，简直是咱们每次遇见网络问题必然应用的工具。
Wireshark 能够截取各种网络数据包，并显示数据包详细信息，罕用于开发测试过程中各种问题定位。例如：随着 HTTP/2 协定的利用越来越宽泛，咱们也将微服务 APIGW 的 HTTP Server 升级成了 HTTP/2 版本。
在 API 调试的过程中，咱们常常须要面对剖析 API 信令的状况。但因为 HTTP/2 采纳的是二进制分帧层（Binary Framing）实现，会将每个申请和响应宰割成为更小的帧，并对它们进行了二进制编码。所幸的是，新版本的 Wireshark 可能反对解析 HTTP/2 数据报文，无效的反对了咱们的 API 研发工作。