容器、微服務(wù)及云應(yīng)用：技術(shù)概述 與案例分析（李老師）

學(xué)員基礎(chǔ)
具有IT工作經(jīng)驗(yàn)。

師資
    李老師：OStorage CTO，中國(guó)軟件協(xié)會(huì)2017年“優(yōu)秀CTO”
   前中科院專項(xiàng)課題組負(fù)責(zé)人，將云計(jì)算、軟件定義、分布式等技術(shù)成功應(yīng)用在船舶、航天、國(guó)防等領(lǐng)域國(guó)家大型工程項(xiàng)目中
   中國(guó)新一代IT產(chǎn)業(yè)推進(jìn)聯(lián)盟云計(jì)算分委會(huì)副秘書長(zhǎng)，存儲(chǔ)分委會(huì)秘書長(zhǎng)
   2015年中國(guó)OpenStack技術(shù)大會(huì)主席，2016年OpenStack美國(guó)奧斯汀峰會(huì)、2015年OpenStack日本東京峰會(huì)演講嘉賓
   2016年全球運(yùn)維大會(huì)演講嘉賓
   2017年中國(guó)云計(jì)算技術(shù)大會(huì)云計(jì)算核心技術(shù)與應(yīng)用專場(chǎng)負(fù)責(zé)人
   2014年中國(guó)大數(shù)據(jù)技術(shù)大會(huì)大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施論壇主席
   2014 IEEE 云與信號(hào)處理國(guó)際研討會(huì)（美國(guó).波士頓）主席
   IEEE Transaction on Coud Computing、Computer & Security期刊審稿人
   中國(guó)云計(jì)算技術(shù)大會(huì)、中國(guó)大數(shù)據(jù)技術(shù)大會(huì)歷年評(píng)審專家
 
四、培訓(xùn)內(nèi)容

Day1

第一篇容器技術(shù)的發(fā)展及應(yīng)用 1. 云計(jì)算的發(fā)展與虛機(jī)的不足     隨著云計(jì)算技術(shù)與產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，KVM等虛擬化技術(shù)得到了廣泛的應(yīng)用，同時(shí)也催生了一些不同于傳統(tǒng)應(yīng)用的云端應(yīng)用開發(fā)、部署和運(yùn)行的新模式。然而在這些模式中，虛機(jī)的缺點(diǎn)也逐步顯現(xiàn)，相比之下，容器技術(shù)作為一種輕量級(jí)虛擬化技術(shù)，能夠很好地支持云端應(yīng)用。 本節(jié)將淺析云端應(yīng)用開發(fā)、部署與運(yùn)行的新模式，分析KVM虛擬化的優(yōu)缺點(diǎn)，討論容器能給給我們帶來哪些優(yōu)勢(shì)。   2. Googe、Yarn等系統(tǒng)中容器技術(shù)的早期形態(tài)及應(yīng)用     本節(jié)將討論XC等早期容器技術(shù)的特點(diǎn)及應(yīng)用。實(shí)際上在Docker誕生后最初的幾年，并沒有自己的容器技術(shù)，也是基于XC的。   3. PaaS的變革，Docker     Docker給整個(gè)云計(jì)算生態(tài)帶來巨大改變的關(guān)鍵并不在于它的容器本身，而在于它改變了容器的應(yīng)用方式，而后為了更好地支持這種應(yīng)用方式，發(fā)展出了自己的容器技術(shù)。 本節(jié)將比較詳細(xì)地解析Docker相關(guān)技術(shù)，并輔以ive Demo演示。   4. 容器發(fā)展的新動(dòng)態(tài)——結(jié)合容器與虛機(jī)的優(yōu)點(diǎn)，KataContainer Docker得到越來越廣泛應(yīng)用的同時(shí)，Docker容器在隔離性、安全性以及環(huán)境的完整性等方面的問題逐漸引起人們的重視，人們一直在探索一種方法，結(jié)合容器的敏捷性和虛機(jī)的安全性。從hyper_的一些技術(shù)創(chuàng)新嘗試，到2017年操作系統(tǒng)頂級(jí)會(huì)議SOSP上的論文，再到KataContainer 1.0和Googe gVisor容器的發(fā)布，一類新的容器技術(shù)正在迅速?gòu)睦碚撟呦蛏a(chǎn)實(shí)踐。而且這類容器技術(shù)誕生在以K8s為核心的后容器時(shí)代，天生便具備能夠被容器編排框架集成的優(yōu)勢(shì)。     本節(jié)將帶大家了解結(jié)合了容器與虛機(jī)的優(yōu)點(diǎn)的KataContainer等容器技術(shù)。   5. 成功應(yīng)用案例介紹     本節(jié)將回顧前幾節(jié)介紹的容器技術(shù)的特點(diǎn)，結(jié)合案例看看這些特點(diǎn)是如何解決在IT生產(chǎn)中的實(shí)際問題的。   第二篇  容器編排框架 1. 幾種典型容器編排框架對(duì)比——K8s、Swarm、Mesos     容器技術(shù)雖然能夠幫助我們更好地進(jìn)行云端應(yīng)用的開發(fā)、部署和維護(hù)，但是實(shí)際上Docker等容器方案都是單機(jī)軟件，而我們真正要解決的是集群化的、大規(guī)模的IT系統(tǒng)中的問題，這就需要容器編排框架幫我們實(shí)現(xiàn)大規(guī)模容器“云”的管理和調(diào)度。而事實(shí)上，從全球范圍來看，如今容器生態(tài)的核心已經(jīng)從Docker轉(zhuǎn)移到了容器編排框架K8s。     典型的容器編排框架有K8s、Swarm和Mesos，本節(jié)將介紹它們各自的技術(shù)特點(diǎn)，比較優(yōu)缺點(diǎn)，從而揭示K8s成為事實(shí)標(biāo)準(zhǔn)本后的原因。   2. K8s對(duì)容器的調(diào)度     K8s對(duì)容器的調(diào)度并不是以單個(gè)容器為單位的，跟Googe當(dāng)年的論文Brog中的調(diào)度算法也不同。本節(jié)將介紹K8s對(duì)容器的調(diào)度機(jī)制。   3. K8s與容器的組網(wǎng) 由于容器與虛機(jī)不同，通常不是由虛擬網(wǎng)卡（NIC）接入到網(wǎng)絡(luò)中的，所以在過去有相當(dāng)長(zhǎng)的一段時(shí)間，大規(guī)模容器的組網(wǎng)是一個(gè)難題。人們也從不同的角度提出了多種容器組網(wǎng)方案。K8s提出了一種容器組網(wǎng)模型，符合該模型的組網(wǎng)方案能夠以插件形式集成到K8s中。 本節(jié)將介紹K8s的組網(wǎng)模型，并且介紹幾種典型的組網(wǎng)方案。

Day2

4. K8s與數(shù)據(jù)持久化 云端應(yīng)用如果要很好地發(fā)揮云的特點(diǎn)，包括云的彈性、敏捷性和靈活調(diào)度資源的能力，跟進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)“云原生架構(gòu)“，那么它實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)持久化方法跟傳統(tǒng)應(yīng)用的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方法是不一樣的。 本節(jié)將分析云原生應(yīng)用對(duì)數(shù)據(jù)持久化方案的要求，以及人們?cè)趹?yīng)用K8s時(shí)常用的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方案。   5. 分析在各種場(chǎng)景下，不同類型的服務(wù)，K8s的優(yōu)勢(shì)與問題 歸納分析我們?cè)贗T生產(chǎn)實(shí)踐中常見的軟件架構(gòu)、實(shí)現(xiàn)方法和服務(wù)類型，以及在K8s上運(yùn)行這些軟件與服務(wù)需要做哪些工作，K8s在不同場(chǎng)景下會(huì)給我們帶來哪些優(yōu)勢(shì)，可能引入什么樣的新問題。   第三篇基于容器的云應(yīng)用 1. 容器、微服務(wù)與云原生應(yīng)用架構(gòu) 討論微服務(wù)器技術(shù)和云原生應(yīng)用架構(gòu)，解讀被奉為“12條軍規(guī)”的云源生架構(gòu)要素。介紹容器技術(shù)及容器編排框架在里面起到的關(guān)鍵租用。   2. 基于Docker和K8s的云原生應(yīng)用設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn) 結(jié)合Docker和K8s具體技術(shù)，結(jié)合實(shí)際操作，介紹云原生應(yīng)用的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。   3. 傳統(tǒng)應(yīng)用云改造案例分析1     結(jié)合一個(gè)石油化工領(lǐng)域的案例，介紹如何把一個(gè)基于傳統(tǒng)技術(shù)開發(fā)的管理軟件改造成基于微服務(wù)架構(gòu)的云原生應(yīng)用的。   4. 傳統(tǒng)應(yīng)用云改造案例分析2     結(jié)合一個(gè)電信運(yùn)營(yíng)商的案例，介紹如何把一個(gè)CDN系統(tǒng)改造成基于K8s的云化的CDN系統(tǒng)。     5. 傳統(tǒng)應(yīng)用云改造案例分析3     一方面，討論傳統(tǒng)的基于Bare Meta服務(wù)器的大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用，如何改造成云化的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)。另一方面，介紹新一代云原生的大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，區(qū)別于Hadoop等傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，有什么特點(diǎn)。   6. 從傳統(tǒng)存儲(chǔ)到云存儲(chǔ)數(shù)據(jù)遷移案例分析 云存儲(chǔ)是云原生應(yīng)用數(shù)據(jù)持久化的必要技術(shù)手段，隨著應(yīng)用的云改造，已有數(shù)據(jù)如何遷移到云存儲(chǔ)中，成為了一個(gè)問題。本節(jié)將結(jié)合實(shí)際案例介紹數(shù)據(jù)云遷移的方法，如何盡可能減小云遷移過程中的業(yè)務(wù)停機(jī)時(shí)間，甚至是實(shí)現(xiàn)不停機(jī)遷移。   7. 基于容器的云應(yīng)用DevOps 隨著應(yīng)用的微服務(wù)化和云原生架構(gòu)的采用，系統(tǒng)的維護(hù)模式也在發(fā)生改變，DevOps已經(jīng)不再是一個(gè)選擇，而是維護(hù)云原生應(yīng)用的必備技術(shù)手段。 本環(huán)節(jié)將結(jié)合一個(gè)實(shí)際例子，介紹如何基于容器技術(shù)，實(shí)現(xiàn)云原生應(yīng)用的持續(xù)開發(fā)、測(cè)試、集成、部署、監(jiān)控。