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本文将介绍云计算历史演进与基本原理，熟悉Linux的基础知识，数据中心和网络基础知识，了解计算虚拟化，网络虚拟化，云平台，容器平台，基于Hadoop和Spark了解大数据平台，希望能给大家带来启发。
本文来自微信公众号，由Alice编辑、推荐。 |
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一、架构的三个维度和六个层面
1.1、三大架构
在互联网时代，要做好一个合格的云架构师，需要熟悉三大架构。
第一个是IT架构，其实就是计算，网络，存储。这是云架构师的基本功，也是最传统的云架构师应该首先掌握的部分，良好设计的IT架构，可以降低CAPEX和OPEX，减轻运维的负担。数据中心，虚拟化，云平台，容器平台都属于IT架构的范畴。
第二个是应用架构，随着应用从传统应用向互联网应用转型，仅仅搞定资源层面的弹性还不够，常常会出现创建了大批机器，仍然撑不住高并发流量。因而基于微服务的互联网架构，越来越成为云架构师所必需的技能。良好设计的应用架构，可以实现快速迭代和高并发。数据库，缓存，消息队列等PaaS，以及基于SpringCloud和Dubbo的微服务框架，都属于应用架构的范畴。
第三个是数据架构，数据成为人工智能时代的核心资产，在做互联网化转型的同时，往往进行的也是数字化转型，并有战略的进行数据收集，这就需要云架构师同时又大数据思维。有意识的建设统一的数据平台，并给予数据进行数字化运营。搜索引擎，Hadoop，Spark，人工智能都属于数据架构的范畴。
1.2、六个层面
上面的三个维度是从人的角度出发的，如果从系统的角度出发，架构分六个层次。
第一个层次是基础设施层，在数据中心里面，会有大量的机架，大量的服务器，并通过交换机和路由器将服务器连接起来，有的应用例如Oracle是需要部署在物理机上的。为了管理的方便，在物理机之上会部署虚拟化，例如Vmware，可以将对于物理机复杂的运维简化为虚拟机灵活的运维。虚拟化采取的运维方式多是由运维部门统一管理，当一个公司里面部门非常多的时候，往往要引入良好的租户管理，基于Quota和QoS的资源控制，基于VPC的网络规划等，实现从运维集中管理到租户自助使用模式的转换，托生于公有云的OpenStack在这方面做的是比较好的。随着应用架构越来越重要，对于标准化交付和弹性伸缩的需求越来越大，容器最为软件交付的集装箱，可以实现基于镜像的跨环境迁移，Kubernetes是容器管理平台的事实标准。
第二个层次是数据层，也即一个应用的中军大营，如果是传统应用，可能会使用Oracle，并使用大量的存储过程，有大量的表联合查询，成本也往往比较高。但是对于高并发的互联网应用，需要进行微服务的拆分，数据库实例会比较多，使用开源的Mysql是常见的选择，大量的存储过程和联合查询往往会使得微服务无法拆分，性能会比较差，因而需要放到应用层去做复杂的业务逻辑，数据库表和索引的设计非常重要。当并发量比较大的时候，需要实现横向扩展，就需要基于分布式数据库，也是需要基于单库良好的表和索引设计。对于结构比较灵活的数据，可以使用MongoDB数据库，横向扩展能力比较好。对于大量的联合查询需求，可以使用ElasticSearch之类的搜索引擎来做，速度快，更加灵活。
第三个层次是中间件层，因为数据库层往往需要保证数据的不丢失以及一些事务，因而并发性能不可能非常大，所以我们经常说，数据库是中军大营，不能所有的请求都到这里来，因而需要一层缓存层，用来拦截大部分的热点请求。Memcached适合做简单的key-value存储，内存使用率比较高，而且由于是多核处理，对于比较大的数据，性能较好。但是缺点也比较明显，Memcached严格来讲没有集群机制，横向扩展完全靠客户端来实现。另外Memcached无法持久化，一旦挂了数据就都丢失了，如果想实现高可用，也是需要客户端进行双写才可以。Redis的数据结构比较丰富，提供持久化的功能，提供成熟的主备同步，故障切换的功能，从而保证了高可用性。另外微服务拆分以后，有时候处理一个订单要经过非常多的服务，处理过程会比较慢，这个时候需要使用消息队列，让服务之间的调用变成对于消息的订阅，实现异步处理。RabbitMQ和Kafka是常用的消息队列，当事件比较重要的时候，会结合数据库实现可靠消息队列。
第四个层次是基础服务层，有的时候成为中台层，将通用的能力抽象为服务对外提供原子化接口。这样上层可以根据业务需求，通过灵活的组合这些原子化接口，灵活的应对业务需求的变化，实现能力的复用，以及数据的统一管理，例如用户数据，支付数据，不会分散到各个应用中。另外基础服务层称为应用和数据库和缓存的一个分界线，不应该所有的应用都直接连数据库，一旦出现分库分表，数据库迁移，缓存选型改变等，影响面会非常大，几乎无法执行。如果将这些底层的变更拦截在基础服务层，上层仅仅使用基础服务层的接口，这样底层的变化会对上层透明，可以逐步演进。
第五个层次是业务服务层，或者组合服务层，大部分的业务逻辑都是在这个层面实现，业务逻辑比较面向用户，因而会经常改变，所以需要组合基础服务的接口进行实现。在这一层，会经常进行服务的拆分，实现开发独立，上线独立，扩容独立，容灾降级独立。微服务的拆分不应该是一个运动，而应该是一个遇到耦合痛点的时候，不断解决，不断演进的一个过程。微服务拆分之后，有时候需要通过分布式事务，保证多个操作的原子性，也是在组合服务层来实现的。
第六个层次是用户接口层，也即对终端客户呈现出来的界面和APP，但是却不仅仅是界面这么简单。这一层有时候称为接入层。在这一层，动态资源和静态资源应该分离，静态资源应该在接入层做缓存，使用CDN进行缓存。也应该UI和API分离，界面应该通过组合API进行数据拼装。API会通过统一的API网关进行统一的管理和治理，一方面后端组合服务层的拆分对APP是透明的，一方面当并发量比较大的时候，可以在这一层实现限流和降级。
为了支撑这六个层次，在上图的左侧是一些公共能力。
持续集成和持续发布是保证微服务拆分过程中的快速迭代，以及变更后保证功能不变的，不引入新的Bug。
服务发现和服务治理是微服务之间互相的调用，以及调用过程中出现异常情况下的熔断，限流，降级策略。
大数据和人工智能是通过收集各个层面的数据，例如用户访问数据，用户下单数据，客服询问数据等，结合统一的中台，对数据进行分析，实现智能推荐。
监控与APM是基础设施的监控和应用的监控，发现资源层面的问题以及应用调用的问题。
作为一个云架构师还是很复杂的，千里之行，始于足下，让我们慢慢来。
二、了解云计算的历史演进与基本原理
在一头扎进云计算的汪洋大海之前，我们应该先有一个全貌的了解，有人说了解一个知识的起点，就是了解他的历史，也就是知道他是如何一步一步到今天的，这样如此庞大的一个体系，其实是逐步加进来的，这样的知识体系对我们来说，就不是一个冷冰冰的知识网，而是一个有血有肉的人，我们只要沿着演进的线索，一步一步摸清楚他的脾气就可以了。
如何把云计算讲的通俗易懂，我本人思考了半天，最终写下了下面这篇文章。
终于有人把云计算、大数据和人工智能讲明白了！
在这里，我把核心的要点在这里写一下：
第一：云计算的本质是实现从资源到架构的全面弹性。所谓的弹性就是时间灵活性和空间灵活性，也即想什么时候要就什么时候要，想要多少就要多少。
资源层面的弹性也即实现计算、网络、存储资源的弹性。这个过程经历了从物理机，到虚拟化，到云计算的一个演进过程。
架构层面的弹性也即实现通用应用和自有应用的弹性扩展。对于通用的应用，多集成为PaaS平台。对于自己的应用，通过基于脚本的Puppet,
Chef, Ansible到基于容器镜像的容器平台CaaS。
第二：大数据包含数据的收集，数据的传输，数据的存储，数据的处理和分析，数据的检索和挖掘等几个过程。
当数据量很小时，很少的几台机器就能解决。慢慢的，当数据量越来越大，最牛的服务器都解决不了问题时，怎么办呢？这时就要聚合多台机器的力量，大家齐心协力一起把这个事搞定，众人拾柴火焰高。
第三：人工智能经历了基于专家系统的计划经济，基于统计的宏观调控，基于神经网络的微观经济学三个阶段。
三、开源软件是进阶的利器
架构师除了要掌握大的架构和理论之外，指导落地也是必备的技能，所谓既要懂设计模式，也要懂代码。那从哪里去学习这些良好的，有借鉴意义的，可以落地的架构实践呢？
这个世界上还是有很多有情怀的大牛的，尤其是程序员里面，他们喜欢做一件什么事情呢？开源。很多软件都是有闭源就有开源，源就是源代码。当某个软件做的好，所有人都爱用，这个软件的代码呢，我封闭起来只有我公司知道，其他人不知道，如果其他人想用这个软件，就要付我钱，这就叫闭源。但是世界上总有一些大牛看不惯钱都让一家赚了去。大牛们觉得，这个技术你会我也会，你能开发出来，我也能，我开发出来就是不收钱，把代码拿出来分享给大家，全世界谁用都可以，所有的人都可以享受到好处，这个叫做开源。
非常建议大家了解，深入研究，甚至参与贡献开源软件，因为收益匪浅。
第一：通过开源软件，我们可以了解大牛们的架构原则，设计模式。
其实咱们平时的工作中，是很难碰到大牛的，他可能是你渴望而不可及的公司的员工，甚至在国外，你要想进这种公司，不刷个几年题目，面试个N轮是进不去的。即便进去了，他可能是公司的高层，每天很忙，不怎么见得到他，就算当面讨教，时间也不会很长，很难深入交流。也有的大牛会选择自主创业，或者是自由职业者，神龙见首不见尾，到了大公司都见不到。
但是感谢互联网和开源社区，将大牛们拉到了我们身边，你可以订阅邮件组，可以加入讨论群，可以看到大牛们的设计，看到很多人的评论，提问，还有大牛的回答，可以看到大牛的设计也不是一蹴而就完美的，看到逐渐演进的过程，等等。这些都是能够帮助我们快速提升水平的地方，有的时候，拿到一篇设计，都要查资料看半天，一开始都可能好多的术语都看不懂，没关系肯下他，当你看blueprints越来越顺畅的时候，你就进步了。
第二：通过开源软件，我们可以学习到代码级的落地实践。
有时候我们能看到很多大牛写的书和文章，也能看到很多理论的书籍，但是存在一个问题是，理论都懂，但是还是做不好架构。这是因为没有看到代码，所有的理论都是空中楼阁，当你到了具体的代码设计层面，那些学会的设计模式，无法转化为你自己的实践。
好在开源软件的代码都是公开的，凝结了大牛的心血，也能够看到大牛在具体落地时候的取舍，一切那么真实，看得见，摸得着。通过代码进行学习，配合理论知识，更容易获得第一手的经验，并且在自己做设计和写代码的时候，马上能够映射到可以参考的场景，让我们在做自己的系统的时候，少走弯路。
第三：通过开源软件，我们可以加入社区，和其他技术人员在同一背景下共同进步
大牛我们往往不容易接触到，正面讨论技术问题的时间更是难能可贵，但是没有关系，开源软件构建了一个社区，大家可以在一起讨论，你是怎么理解的，别人是怎么理解的，越讨论越交流，越明晰，有时候和比你经验稍微丰富一点的技术人员交流，可能比直接和大牛对话更加有直接作用。大牛的话可能让你消化半天，依然不知所云，大牛可能觉得很多普通人觉得的难点是显而易见的，不屑去解释。但是社区里面的技术人员，可能和你一样慢慢进步过来的，知道哪些点是当年自己困惑的，如果踩过这一个个的坑，他们一点拨，你就会豁然开朗。
而且每个人遇到的具体情况不同，从事的行业不同，客户的需求不同，因而软件设计的时候考虑的因素不同，大牛是牛，但是不一定能够遇到和你一样的场景，但是社区里面，有你的同行业的，背景相近的技术人员，你们可以讨论出符合你们特定场景的解决方案。
第四：通过开源软件，我们作为个人，比较容易找到工作
我们面试的时候，常常遇到的问题是，怎么能够把在原来工作中自己的贡献，理解，设计，技术能力。其实我发现很多程序员不能很好的做的这一点，所以造成很多人面试很吃亏。原因之一是背景信息不对称，例如原来面临的业务上很难的问题，面试官由于不理解背景，而且短时间解释不清楚，而轻视候选人的水平，我也遇到过很多面试官才听了几分钟，就会说，这不挺简单的，你这样这样不就行了，然后彻底否定你们一个团队忙了三年的事情。原因之二是很多有能力的程序员不会表达，导致真正写代码的说不明白，可能原来在公司里面一个绩效非常好，一个绩效非常差，但是到了面试官那里就拉平了。原因之三是新的公司不能确定你在上家公司做的工作，到这一家都能用的，例如你做的工作有30%是和具体业务场景相关的，70%是通用技术，可能下家公司只会为你的通用技术部分买单。
开源软件的好处就是，参与的人所掌握的技能都是通的，而且大家在同一个上下文里面对话，面试官和候选人之间的信息差比较少。掌握某个开源软件有多难，不用候选人自己说，大家心里都有数。
对于很多技术能力强，但是表达能力较弱的极少数人员来讲，talk is
cheap, show me the code，代码呈上去，就能够表现出实力来了，而且面试官也不需要根据短短的半个小时了解一个人，可以做很多背景调查。
另外由于掌握的技术的通用的，你到下一家公司，马上就能够上手，几乎不需要预热时间，对于双方都有好处。
第五：通过开源软件，我们作为招聘方，比较容易招到相应人员。
如果在创业公司待过的朋友会了解到创业公司招人很难，人员流失很快，而且创业公司往往对于开发进度要求很快，因为大家都在抢时间。因而开源软件对于招聘方来讲，也是好消息。首先创业公司没办法像大公司一样，弄这么多的技术大牛，自己完全落地一套自己的体系，使用开源软件快速搭建一套平台先上线是最好的选择。其次使用开源软件，会使得招聘相对容易，市场上火的开源软件会有大批的从业者，参与各种论坛和社区，比较容易挖到人。最后，开源软件的使用使得新人来了之后没有预热时间，来了就上手，保证开发速度。
那如何快速上手一款开源软件呢？我写了一篇文章
如何快速上手一款开源软件
在这篇文章中，我总结了九个步骤。
一、手动安装起来，一定要手动
二、使用一下，推荐XXX in Action系列
三、读文档，读所有的官方文档，记不住，看不懂也要读下来
四、了解核心的原理和算法，推荐XXX the definitive guide系列
五、看一本源码分析的书，会让你的源码阅读之旅事半功倍
六、开始阅读核心逻辑源代码
七、编译并Debug源代码
八、开发一个插件，或者对组件做少量的修改
九、大量的运维实践经验和面向真实场景的定制开发
所以做一个云架构师，一定不能脱离代码，反而要不断的拥抱开源软件。
四、了解Linux基础知识
作为一个云架构师，首要的一点，就是要熟悉Linux的基础知识，基本原理了。
说到操作系统，一般有三个维度，一个是桌面操作系统，一个是移动操作系统，一个是服务器操作系统。
Stack Overflow Developer Survey 2018有这样一个统计，对于开发人员来说，桌面操作系统的排名是Windows，MacOS，Linux，所以大部分人平时的办公系统都是windows。
当然因为办公的原因，平时使用windows的比较多，所以在学校里，很多同学接触到的操作系统基本上都是Windows，但是一旦从事计算机行业，就一定要跨过Linux这道坎。
根据今年W3Techs的统计，对于服务器端，Unix-Like OS占到的比例为近70%。所谓Unix-Like
OS 包括下图的Linux，BSD等一系列。
从这个统计可以看出，随着云计算的发展，软件SaaS化，服务化，甚至微服务化，大部分的计算都是在服务端做的，因而要成为云架构师，就必须懂Linux。
随着移动互联网的发展，客户端基本上以Android和iOS为主，下图是Gartner的统计。Android是基于Linux内核的。因而客户端也进入了Linux阵营，很多智能终端，智能设备等开发职位，都需要懂Linux的人员。
学习Linux主要包含两部分，一个是怎么用，一个是怎么编程，背后原理是什么。
对于怎么用，上手的话，推荐《鸟哥的Linux私房菜》，按着这个手册，就能够学会基本的Linux的使用，如果再深入一点，推荐《Linux系统管理技术手册》，砖头厚的一本书，是Linux运维手边必备。
对于怎么编程，上手的话，推荐《UNIX环境高级编程》，有代码，有介绍，有原理，如果对内核的原理感兴趣，推荐《深入理解LINUX内核》。
Linux的架构如下图
我们知道，一台物理机上有很多的硬件，最重要的是CPU，内存，硬盘，网络，但是一个物理机上要跑很多的程序，这些资源应该给谁用呢？当然是大家轮着用，谁也别独占，谁也别饿死。为了完成这件事情，操作系统的内核就起到了大管家的作用，将硬件资源分配给不同的用户程序使用，并且在适当的时间将资源拿回来，再分配给其他的用户进程，这个过程称为调度。
操作系统的功能之一是系统调用
当用户程序想请求资源的时候，需要调用操作系统的系统调用接口，这是内核和用户态程序的分界线，就像你要打车，要通过打车软件的界面，下发打车指令一样，这样打车软件才会给你调度一辆车。
操作系统的功能之二是进程管理
当一个用户进程运行的时候，内核为他分配的资源，总要有一个数据结构保存，哪些资源分配给了这个进程。分配给这个进程的资源往往包括打开的文件，内存空间等。
操作系统的功能之三是内存管理
每个进程有独立的内存空间，内存空间是进程用来存放数据的，就像一间一间的仓库。为了进程使用方便，每个进程内存空间，在进程的角度来看都是独立的，也即都是从0号仓库，1号仓库，一直到N号仓库，都是独享的。但是从操作系统内核的角度来看，当然不可能独享，而是大家共享，M号仓库只有一个，你用他就不能用，这就需要一个仓库调度系统，将用户进程的仓库号和实际使用的仓库号对应起来，例如进程1的10号仓库，对应到真实的仓库是110号，进程2的20号仓库，对应到真实的仓库是120号。
操作系统功能之四是文件系统
对于Linux来讲，很多东西都是文件，例如进程号回对应一个文件，建立一个网络连接也对应一个文件。文件系统多种多样，为了能够统一适配，有一个虚拟文件系统的中间层VFS。
操作系统功能之五是设备管理
设备分两种，一种是块设备，一种是字符设备，例如硬盘就是块设备，可以格式化为文件系统，再如鼠标和键盘的输入输出是字符设备。
操作系统功能之六是网络管理
其实对于Linux来讲，网络也是基于设备和文件系统的，但是由于网络有自己的协议栈，要遵循TCP/IP协议栈标准。
五、了解数据中心和网络基础知识
云平台当然会部署在数据中心里面，由于数据中心里面的硬件设备也是非常专业的，因而很多地方机房部门和云计算部门是两个部门，但是作为一个云架构师，需要和机房部门进行沟通，因而需要一定的数据中心知识，在数据中心里面，最难搞定的是网络，因而这里面网络知识是重中之重。
下面这个图是一个典型的数据中心图。
最外层是Internet Edge，也叫Edge Router，也叫Border
Router，它提供数据中心与Internet的连接。
第一层core network，包含很多的core switches
Available Zone同Edge router之间通信
Available Zone之间的通信提供
提供高可用性连接HA
提供Intrusion Prevention Services
提供Distributed Denial of Service Attack Analysis and
Mitigation
提供Tier 1 Load Balancer
第二层也即每个AZ的最上层，我们称为Aggregation layer。
第三层是access layer，就是一个个机架的服务器，用接入交换机连接在一起。
这是一个典型的三层网络结构，也即接入层、汇聚层、核心层三层。
对于数据中心，我写了几篇文章
数据中心长啥样？
高可用性的几个级别
当客户在说要安全的时候，客户在想什么？
除了数据中心以外，哪怕是做应用架构，对于网络的了解也是必须的。
云架构说到底是分布式架构，既然是分布式，就是去中心化的，因而就需要系统之间通过网络进行互通，因而网络是作为大规模系统架构绕不过去的一个坎。
对于网络的基本原理，推荐书籍《计算机网络-严伟与潘爱民译》，《计算机网络：自顶向下方法》。
其中有个综合场景，串起来所有的网络协议。
六、基于KVM了解计算虚拟化
当物理机搭建完毕之后，接下来就是基于物理机上面搭建虚拟机了。
没有了解虚拟机的同学，可以在自己的笔记本电脑上用VirtualBox或者Vmware创建虚拟机，你会发现，很容易就能在物理机的操作系统之内再安装多个操作系统，通过这种方式，你可以很方便的在windows办公系统之内安装一个Linux系统。从而保持LInux系统的持续学习。
前面讲linux操作系统的时候，说到操作系统，就是整个系统的管家。应用程序要申请资源，都需要通过操作系统的系统调用接口，向操作系统内核申请将CPU，内存，网络，硬盘等资源分配给他。
这时候你会发现，虚拟机也是物理机上的一个普通进程，当虚拟机内部的应用程序申请资源的时候，需要向虚拟机的操作系统请求。然而虚拟机的操作系统自己本身也没有权限操作资源，因而又需要像物理机的操作系统申请资源。这中间要多一次翻译的工作，完成这件事情的称为虚拟化软件。例如上面说的VirtualBox和Vmware都是虚拟化软件。
但是多一层翻译，就多一层性能损耗，如果虚拟机里面的每一个操作都要翻译，都不能直接操作硬件，性能就会差很多，简直没办法用，于是就出现了上图中的硬件辅助虚拟化，也即通过硬件的特殊配置，例如VT-x和VT-d等，让虚拟机里面的操作系统知道，他不是一个原生的操作系统了，是一个虚拟机的操作系统，不能按照原来的模式操作资源了，而是通过特殊的驱动以硬件辅助的方式抄近道操作物理资源。
刚才说的是桌面虚拟化，也就是在你的笔记本电脑上，在数据中心里面，也可以使用Vmware进行虚拟化，但是价格比较贵，如果规模比较大，会采取开源的虚拟化软件qemu-kvm。
对于qemu-kvm来说，和上面的原理是一样的，其中qemu的emu是emulator的意思，也即模拟器，就是翻译的意思。KVM是一个可以使用CPU的硬件辅助虚拟化的方式，而网络和存储的，需要通过特殊的virtio的方式，提供高性能的设备虚拟化功能。
要了解虚拟化的基本原理，推荐书籍《系统虚拟化——原理与实现》
要了解KVM，推荐两本书籍《KVM Virtualization Cookbook》和《Mastering
KVM Virtualization》。
另外KVM和qemu的官方文档也是必须要看的，还有Redhat的官网很多文章非常值得学习。
对于虚拟化方面，我写了以下的文章。
我是虚拟机内核我困惑？！
Qemu，KVM，Virsh傻傻的分不清
裸用KVM创建虚拟机，体验virtualbox为你做的10件事情
KVM虚拟机镜像那点儿事，qcow2六大功能，内部快照和外部快照有啥区别？
KVM半虚拟化设备virtio及性能调优最佳实践
我的虚拟机挂了！怎么把镜像里面的数据找回来？
不仅Docker有镜像，KVM也有多种方式操作镜像
七、基于Openvswitch了解网络虚拟化
当虚拟机创建出来了，最主要的诉求就是要能上网，他能访问到网上的资源，如果虚拟机里面部署一个网站，也希望别人能够访问到他。
这一方面依赖于qemu-KVM的网络虚拟化，将网络包从虚拟机里面传播到虚拟机外面，这需要物理机内核转换一把，形成虚拟机内部的网卡和虚拟机外部的虚拟网卡。
另外一方面就是虚拟机的网络如何能够连接到物理网络里面。物理网络常常称为underlay network，虚拟网络常常称为overlay
network，从物理网络到虚拟网络称为网络虚拟化，能非常好的完成这件事情的是一个叫Openvswitch的虚拟交换机软件。
Openvswitch会有一个内核驱动，监听物理网卡，可以将物理网卡上收到的包拿进来。虚拟机创建出来的外部的虚拟网卡也可以添加到Openvswitch上，而Openvswitch可以设定各种的网络包处理策略，将网络包在虚拟机和物理机之间进行传递，从而实现了网络虚拟化。
八、基于OpenStack了解云平台
当有了虚拟机，并且虚拟机能够上网了之后，接下来就是搭建云平台的时候了。
云是基于计算，网络，存储虚拟化技术的，云和虚拟化的主要区别在于，管理员的管理模式不同，用户的使用模式也不同。
虚拟化平台没有多层次的丰富的租户管理，没有灵活quota配额的限制，没有灵活的QoS的限制，多采用虚拟网络和物理网络打平的桥接模式，虚拟机直接使用机房网络，没有虚拟子网VPC的概念，虚拟网络的管理和隔离不能和租户隔离完全映射起来。对于存储也是，公司采购了统一的存储，也不能和租户的隔离完全映射起来。
使用虚拟化平台的特点是，对于这个平台的操作完全由运维部门统一管理，而不能将权限下放给业务部门自己进行操作。因为一旦允许不同的部门自己操作，大家都用机房网络，在没有统一管控的情况下，很容易网段冲突了。如果业务部门向申请虚拟机，需要通过工单向运维部门统一的申请。当然这个运维部门很适应这种方式，因为原来物理机就是这样管理的。
但是公有云，例如aws就没办法这样，租户千千万万，只能他们自己操作。在私有云里面，随着服务化甚至微服务化的进行，服务数目越来越多，迭代速度越来越快，业务部门需要更加频繁的创建和消耗虚拟机，如果还是由运维部统一审批，统一操作，会使得运维部门压力非常大，而且极大限制了迭代速度，因而要引入
租户管理，运维部灵活配置每个租户的配额quota和QoS，在这个配额里面，业务部门随时可以按照自己的需要，创建和删除虚拟机，无需知会运维部门。每个部门都可以创建自己的虚拟网络VPC，不同租户的VPC之前完全隔离，所以网段可以冲突，每个业务部门自己规划自己的网络架构，只有少数的机器需要被外网或者机房访问的时候，需要少数的机房IP，这个也是和租户映射起来的，可以分配给业务部门机房网IP的个数范围内，自由的使用。这样每个部门自主操作，迭代速度就能够加快了。
云平台中的开源软件的代表是OpenStack，建议大家研究OpenStack的设计机制，是在云里面通用的，了解了OpenStack，对于公有云，容器云，都能发现相似的概念和机制。
沿着OpenStack创建虚拟机的过程，我总结了100个知识点，写下了下面的文章。
OpenStack虚拟机创建的50个步骤和100个知识点
用OpenStack界面轻松创建虚拟机的你，看得懂虚拟机启动的这24个参数么？
觉得OpenStack的网络复杂？其实你家里就有同样一个网络
当发现你的OpenStack虚拟机网络有问题，不妨先试一下这16个步骤
手动用KVM模拟OpenStack Cinder挂载iSCSI卷
不仅Docker会使用Control Group，KVM也会使用Cgroup来控制资源分配
通过我们研究OpenStack，我们会发现很多非常好的云平台设计模式。
第一：基于PKI Token的认证模式
如果我们要实现一个Restful API，希望有个统一的认证中心的话，Keystone的三角形工作模式是常用的。
当我们要访问一个资源，通过用户名密码或者AK/SK登录之后，如果认证通过，接下来对于资源的访问，不应该总带着用户名密码，而是登录的时候形成一个Token，然后访问资源的时候带着Token，服务端通过Token去认证中心进行验证即可。
如果每次验证都去认证中心，效率比较差，后来就有了PKI Token，也即Token解密出来是一个有详细租户信息的字符串，这样本地就可以进行认证和鉴权。
第二：基于Role Based Access Control的鉴权模式
对于权限控制，我们学会比较通用的Role Based Access Control的权限控制模式，
形成“用户-角色-权限”的授权模型。在这种模型中，用户与角色之间，角色与权限之间，一般者是多对多的关系，可以非常灵活的控制权限。
第三：基于Quota的配额管理
可以通过设置计算，网络，存储的quota，设置某个租户自己可以自主操作的资源量。
第四：基于预选和优选两阶段的Scheduler机制
当需要从一个资源池里面，选择一个节点，使用这个节点上的资源的时候，一个通用的Scheduler机制是：
首先进行预选，也即通过Filter，将不满足条件的过滤掉。
然后进行优选，也即对于过滤后，满足条件的候选人，通过计算权重，选择其中最优的。
第五：基于独立虚拟子网的网络模式
为了每个租户可以独立操作，因而虚拟网络应该是独立于物理网络的，这样不同的租户可以进行独立的网络规划而互不影响，也不影响物理网络，当需要跨租户访问，或者要访问物理网络的时候，需要通过路由器。
第六：基于Copy on Write的镜像机制
有时候我们在虚拟机里面做了一些操作以后，希望能够把这个时候的镜像保存下来，好随时恢复到这个时间点，一个最最简单的方法就是完全复制一份，但是由于镜像太大了，这样效率很差。因而采取Copy
on write的机制，当打镜像的时刻，并没有新的存储消耗，而是当写入新的东西的时候，将原来的数据找一个地方复制保存下来，这就是Copy
on Write。
对于Openstack，有一种镜像qcow2就是采取的这样的机制。
这样镜像就像分层一样，一层一层的罗上去。
第七：基于namespace和cgroup的隔离和Qos机制
在OpenStack里面，网络节点的路由器是由network namespace来隔离的。
KVM的占用的CPU和内存，使用Cgroup来隔离的。
网络的QoS使用TC来隔离的。
第八：基于iptables的安全机制
有时候，我们希望网络中的节点之间不能相互访问，作为最简单的防火墙，iptables起到了很重要的作用，以后实现ACL机制的，都可以考虑使用iptables。
九、基于Mesos和Kubernetes了解容器平台
搭建完毕虚拟化层和云平台层，接下来就是容器层了。
Docker有几个核心技术，一个是镜像，一个是运行时，运行时又分看起来隔离的namespace和用起来隔离的cgroup。
Docker的镜像也是一种Copy on Write的镜像格式，下面的层级是只读的，所有的写入都在最上层。
对于运行时，Docker使用的namespace除了network namespace外，还有很多，如下表格所示。
Docker对于cgroup的使用是在运行Docker的时候，在路径/sys/fs/cgroup/cpu/docker/下面控制容器运行使用的资源。
可见容器并没有使用更新的技术，而是一种新型的交付方式，也即应用的交付应该是一容器镜像的方式交付，容器一旦启动起来，就不应该进入容器做各种修改，这就是不可改变基础设施。
由于容器的镜像不包含操作系统内核，因而小的多，可以进行跨环境的迁移和弹性伸缩。
我写下了下面的文章，总结了几点容器的正确使用姿势。
容器化的本质？基于镜像的跨环境迁移
有关容器的六大误区和八大正确场景
有了容器之后，接下来就是容器平台的选型，其实swarm, mesos, kubernetes各有优势，也可以在不同的阶段，选择使用不同的容器平台。
Docker, Kubernetes, DCOS 不谈信仰谈技术
容器平台选型的十大模式：Docker、DC/OS、K8S谁与当先？
基于Mesos的DCOS更像是一个数据中心管理平台，而非仅仅容器管理平台，他可以兼容Kubernetes的编排，同时也能跑各种大数据应用。
DC/OS的基本思想——为什么说他是数据中心操作系统
号称了解mesos双层调度的你，先来回答下面这五个问题！
DC/OS的容器功能
DC/OS的网络功能
DC/OS的存储功能
DC/OS的服务发现与负载均衡功能
在容器领域，基于Kubernetes的容器编排已经成为事实标准。
基于万节点Kubernetes支撑大规模云应用实践
支撑大规模公有云的Kubernetes改进与优化 (1)
支撑大规模公有云的Kubernetes改进与优化 (2)
支撑大规模公有云的Kubernetes改进与优化 (3)
为支撑高并发应用的 Kubernetes 的性能优化
当我们深入分析Kubernetes管理容器模式的时候，我们也能看到熟悉的面孔。
在Kubernetes里面，租户之间靠namespace进行隔离，这个不是Docker的namespace，而是Kubernetes的概念。
API Server的鉴权，也是基于Role Based Access Control模式。
Kubernetes对于namespace，也有Quota配置，使用ResourceQuota。
当Kubernetes想选择一个节点运行pod的时候，选择的过程也是通过预选和优选两个阶段。
预选(Filtering)
PodFitsResources满足资源
PodSelectorMatches符合标签
PodFitsHost符合节点名称
优选(Weighting)
LeastRequestedPriority资源消耗最小
BalancedResourceAllocation资源使用最均衡
Kubernetes规定了以下的网络模型定义。
所有的容器都可以在不使用NAT的情况下同别的容器通信
所有的节点都可以在不使用NAT的情况下同所有的容器通信
容器的地址和别人看到的地址一样
也即容器平台应该有自己的私有子网，常用的有Flannel, Calico, Openvswitch都是可以的。
既可以使用Overlay的方式，如图flannel.
也可以使用BGP的方式，如图Calico
十、基于Hadoop和Spark了解大数据平台
对于数据架构的部分，其实经历了三个过程，分别是Hadoop Map-Reduce 1.0，基于Yarn的Map-Reduce
2.0, 还有Spark。
如下图是Map-Reduce 1.0的过程。
Map-Reduce的过程将一个大任务，split称为多个Map Task，分散到多台机器并行处理，将处理的结果保存到本地，第二个阶段，Reduce
Task将中间结果拷贝过来，将结果集中处理，取得最终结果。
在Map-Reduce 1.0的时候，跑任务的方式只有这一种，为了应对复杂的场景，将任务的调度和资源的调度分成两层。其中资源的调用由Yarn进行，Yarn不管是Map还是Reduce，只要向他请求，他就找到空闲的资源分配给他。
每个任务启动的时候，专门启动一个Application Master，管理任务的调度，他是知道Map和Reduce的。这就是Map-Reduce
2.0如下图。
这里Yarn相当于外包公司的老板，所有的员工都是worker，都是他的资源，外包公司的老板是不清楚接的每一个项目的。
Application Master相当于接的每个项目的项目经理，他是知道项目的具体情况的，他在执行项目的时候，如果需要员工干活，需要向外包公司老板申请。
Yarn是个通用的调度平台，能够跑Map-Reduce 2，就能跑Spark。
Spark也是创建Spark自己的Application Master，用于调度任务。
Spark之所以比较快，是因为前期规划做的好，不是像Map-Reduce一样，每一次分配任务和聚合任务都要写一次硬盘，而是将任务分成多个阶段，将所有在一个Map都做了的合成一个阶段，这样中间不用落盘，但是到了需要合并的地方，还是需要落盘的。
对于Hadoop和Spark的基本原理，我写了下面的文章。
通俗说基于Yarn的Map-Reduce过程
通俗说Spark
真正写Map-Reduce程序的时候，有很多的方法论，这里我总结了几个，供您参考。
大数据方法论之优化Map-Reduce过程
大数据方法论之网页消重的Map-Reduce算法
大数据方法论之PageRank的Map-Reduce计算
大数据方法论之Nutch基于Map-Reduce的爬取方法
十一、基于Lucene和ElasticSearch了解搜索引擎
当大数据将收集好的数据处理完毕之后，一般会保存在两个地方，一个是正向索引，可以用Hbase，Cassandra等文档存储，一个是反向索引，方便搜索，就会保存在基于Lucene的ElasticSearch里面。
对于Lucene，在职业生涯的早期，写过一个《Lucene 原理与代码分析完整版》有500多页。
对于搜索引擎的通用原理，写了下面的文章。
不是技术也能看懂搜索引擎
搜索引擎的设计(1)：词典的设计
搜索引擎的设计(2)：倒排表的设计上
搜索引擎的设计(3)：倒排表的设计下
十二、基于SpringCloud了解微服务
最后到了应用架构，也即微服务。
接下来细说微服务架构设计中不得不知的十大要点。
设计要点一：负载均衡 + API 网关
在实施微服务的过程中，不免要面临服务的聚合与拆分。
当后端服务的拆分相对比较频繁的时候，作为手机 App 来讲，往往需要一个统一的入口，将不同的请求路由到不同的服务，无论后面如何拆分与聚合，对于手机端来讲都是透明的。
有了 API 网关以后，简单的数据聚合可以在网关层完成，这样就不用在手机 App 端完成，从而手机
App 耗电量较小，用户体验较好。
有了统一的 API 网关，还可以进行统一的认证和鉴权，尽管服务之间的相互调用比较复杂，接口也会比较多。
API 网关往往只暴露必须的对外接口，并且对接口进行统一的认证和鉴权，使得内部的服务相互访问的时候，不用再进行认证和鉴权，效率会比较高。
有了统一的 API 网关，可以在这一层设定一定的策略，进行 A/B 测试，蓝绿发布，预发环境导流等等。
API 网关往往是无状态的，可以横向扩展，从而不会成为性能瓶颈。
设计要点二：无状态化与独立有状态集群
影响应用迁移和横向扩展的重要因素就是应用的状态。无状态服务，是要把这个状态往外移，将 Session
数据，文件数据，结构化数据保存在后端统一的存储中，从而应用仅仅包含商务逻辑。
状态是不可避免的，例如 ZooKeeper，DB，Cache 等，把这些所有有状态的东西收敛在一个非常集中的集群里面。
整个业务就分两部分，一个是无状态的部分，一个是有状态的部分。
无状态的部分能实现两点：
跨机房随意地部署，也即迁移性。
弹性伸缩，很容易地进行扩容。
有状态的部分，如 ZooKeeper，DB，Cache 有自己的高可用机制，要利用到它们自己高可用的机制来实现这个状态的集群。
虽说无状态化，但是当前处理的数据，还是会在内存里面的，当前的进程挂掉数据，肯定也是有一部分丢失的。
为了实现这一点，服务要有重试的机制，接口要有幂等的机制，通过服务发现机制，重新调用一次后端服务的另一个实例就可以了。
设计要点三：数据库的横向扩展
数据库是保存状态，是最重要的也是最容易出现瓶颈的。有了分布式数据库可以使数据库的性能随着节点增加线性地增加。
分布式数据库最最下面是 RDS，是主备的，通过 MySQL 的内核开发能力，我们能够实现主备切换数据零丢失。
所以数据落在这个 RDS 里面，是非常放心的，哪怕是挂了一个节点，切换完了以后，你的数据也是不会丢的。
再往上就是横向怎么承载大的吞吐量的问题，上面有一个负载均衡 NLB，用 LVS，HAProxy，Keepalived，下面接了一层
Query Server。
Query Server 是可以根据监控数据进行横向扩展的，如果出现了故障，可以随时进行替换的修复，对于业务层是没有任何感知的。
另外一个就是双机房的部署，DDB 开发了一个数据运河 NDC 的组件，可以使得不同的 DDB 之间在不同的机房里面进行同步。
这时候不但在一个数据中心里面是分布式的，在多个数据中心里面也会有一个类似双活的一个备份，高可用性有非常好的保证。
设计要点四：缓存
在高并发场景下缓存是非常重要的。要有层次的缓存，使得数据尽量靠近用户。数据越靠近用户能承载的并发量也越大，响应时间越短。
在手机客户端 App 上就应该有一层缓存，不是所有的数据都每时每刻从后端拿，而是只拿重要的，关键的，时常变化的数据。
尤其对于静态数据，可以过一段时间去取一次，而且也没必要到数据中心去取，可以通过 CDN，将数据缓存在距离客户端最近的节点上，进行就近下载。
有时候 CDN 里面没有，还是要回到数据中心去下载，称为回源，在数据中心的最外层，我们称为接入层，可以设置一层缓存，将大部分的请求拦截，从而不会对后台的数据库造成压力。
如果是动态数据，还是需要访问应用，通过应用中的商务逻辑生成，或者去数据库读取，为了减轻数据库的压力，应用可以使用本地的缓存，也可以使用分布式缓存。
如 Memcached 或者 Redis，使得大部分请求读取缓存即可，不必访问数据库。
当然动态数据还可以做一定的静态化，也即降级成静态数据，从而减少后端的压力。
设计要点五：服务拆分与服务发现
当系统扛不住，应用变化快的时候，往往要考虑将比较大的服务拆分为一系列小的服务。
这样第一个好处就是开发比较独立，当非常多的人在维护同一个代码仓库的时候，往往对代码的修改就会相互影响。
常常会出现我没改什么测试就不通过了，而且代码提交的时候，经常会出现冲突，需要进行代码合并，大大降低了开发的效率。
另一个好处就是上线独立，物流模块对接了一家新的快递公司，需要连同下单一起上线，这是非常不合理的行为。
我没改还要我重启，我没改还让我发布，我没改还要我开会，都是应该拆分的时机。
再就是高并发时段的扩容，往往只有最关键的下单和支付流程是核心，只要将关键的交易链路进行扩容即可，如果这时候附带很多其他的服务，扩容既是不经济的，也是很有风险的。
另外的容灾和降级，在大促的时候，可能需要牺牲一部分的边角功能，但是如果所有的代码耦合在一起，很难将边角的部分功能进行降级。
当然拆分完毕以后，应用之间的关系就更加复杂了，因而需要服务发现的机制，来管理应用相互的关系，实现自动的修复，自动的关联，自动的负载均衡，自动的容错切换。
设计要点六：服务编排与弹性伸缩
当服务拆分了，进程就会非常的多，因而需要服务编排来管理服务之间的依赖关系，以及将服务的部署代码化，也就是我们常说的基础设施即代码。
这样对于服务的发布，更新，回滚，扩容，缩容，都可以通过修改编排文件来实现，从而增加了可追溯性，易管理性，和自动化的能力。
既然编排文件也可以用代码仓库进行管理，就可以实现一百个服务中，更新其中五个服务，只要修改编排文件中的五个服务的配置就可以。
当编排文件提交的时候，代码仓库自动触发自动部署升级脚本，从而更新线上的环境。
当发现新的环境有问题时，当然希望将这五个服务原子性地回滚，如果没有编排文件，需要人工记录这次升级了哪五个服务。
有了编排文件，只要在代码仓库里面 Revert，就回滚到上一个版本了。所有的操作在代码仓库里都是可以看到的。
设计要点七：统一配置中心
服务拆分以后，服务的数量非常多，如果所有的配置都以配置文件的方式放在应用本地的话，非常难以管理。
可以想象当有几百上千个进程中有一个配置出现了问题，是很难将它找出来的，因而需要有统一的配置中心，来管理所有的配置，进行统一的配置下发。
在微服务中，配置往往分为以下几类：
一类是几乎不变的配置，这种配置可以直接打在容器镜像里面。
第二类是启动时就会确定的配置，这种配置往往通过环境变量，在容器启动的时候传进去。
第三类就是统一的配置，需要通过配置中心进行下发。例如在大促的情况下，有些功能需要降级，哪些功能可以降级，哪些功能不能降级，都可以在配置文件中统一配置。
设计要点八：统一日志中心
同样是进程数目非常多的时候，很难对成千上百个容器，一个一个登录进去查看日志，所以需要统一的日志中心来收集日志。
为了使收集到的日志容易分析，对于日志的规范，需要有一定的要求，当所有的服务都遵守统一的日志规范的时候，在日志中心就可以对一个交易流程进行统一的追溯。
例如在最后的日志搜索引擎中，搜索交易号，就能够看到在哪个过程出现了错误或者异常。
设计要点九：熔断，限流，降级
服务要有熔断，限流，降级的能力，当一个服务调用另一个服务，出现超时的时候，应及时返回，而非阻塞在那个地方，从而影响其他用户的交易，可以返回默认的托底数据。
当一个服务发现被调用的服务，因为过于繁忙，线程池满，连接池满，或者总是出错，则应该及时熔断，防止因为下一个服务的错误或繁忙，导致本服务的不正常，从而逐渐往前传导，导致整个应用的雪崩。
当发现整个系统的确负载过高的时候，可以选择降级某些功能或某些调用，保证最重要的交易流程的通过，以及最重要的资源全部用于保证最核心的流程。
还有一种手段就是限流，当既设置了熔断策略，又设置了降级策略，通过全链路的压力测试，应该能够知道整个系统的支撑能力。
因而就需要制定限流策略，保证系统在测试过的支撑能力范围内进行服务，超出支撑能力范围的，可拒绝服务。
当你下单的时候，系统弹出对话框说 “系统忙，请重试”，并不代表系统挂了，而是说明系统是正常工作的，只不过限流策略起到了作用。
设计要点十：全方位的监控
当系统非常复杂的时候，要有统一的监控，主要有两个方面，一个是是否健康，一个是性能瓶颈在哪里。
当系统出现异常的时候，监控系统可以配合告警系统，及时地发现，通知，干预，从而保障系统的顺利运行。
当压力测试的时候，往往会遭遇瓶颈，也需要有全方位的监控来找出瓶颈点，同时能够保留现场，从而可以追溯和分析，进行全方位的优化。 |
