云原生之路，漫漫而修远，因为云在发展，应用也在发展。如何让应用充分利用云的特性焕发全新面貌，这是每个云原生应用架构领域的人应该思考的问题。 本书分为两篇，从技术演进讲起，让读者充分了解系统资源、应用架构和软件工程的发展历程，从而拥有技术角度的全局视野；然后介绍云原生应用的最佳实践，手把手教你设计一个云原生应用。 本书适合云原生应用开发人员、架构师、云计算从业者阅读，部分章节对产品团队、运维人员亦有一定的参考价值。

云原生之路，漫漫而修远，因为云在发展，应用也在发展。如何让应用充分利用云的特性焕发全新面貌，这是每个云原生应用架构领域的人应该思考的问题。 《云原生架构：从技术演进到最佳实践》分为两篇，从技术演进讲起，让你充分了解系统资源、应用架构和软件工程的发展历程，从而拥有技术角度的全局视野；然后介绍云原生应用的最佳实践，手把手教你设计一个云原生应用。 《云原生架构：从技术演进到最佳实践》适合云原生应用开发人员、架构师、云计算从业者阅读，部分章节对产品团队、运维人员亦有一定的参考价值。

本书从架构、研发流程、团队文化三个角度详细介绍了如何构建CloudNative。作者长期活跃在研发一线，具有丰富的架构设计经验，也曾亲身经历过很多失败的架构设计，如很多团队在实施微服务架构的时候，只强调拆分服务，根本没有理解微服务架构应该怎么做。

本书从架构、研发流程、团队文化三个角度详细介绍了如何构建CloudNative。作者长期活跃在研发一线，具有丰富的架构设计经验，也曾亲身经历过很多失败的架构设计，如很多团队在实施微服务架构的时候，只强调拆分服务，根本没有理解微服务架构应该怎么做。

针对企业如何采用云原生架构实现高效的产品迭代能力、支持互联网业务健康发展，本书总结了一套可行的方法论。书中详解了云原生应用的内涵和要点，对实现云原生应用面临的功能和非功能（高性能、高可用、可扩展、安全性、高可靠等）的不同阶段需求和实现方案进行了较为完整的梳理。内容涵盖了系统工程化、高性能数据库、分布式数据库、DevOps、微服务架构、服务化测试、多机房架构等方面，既有业务挑战分析，也有架构实践指导，并通过实战案例加以诠释。

针对企业如何采用云原生架构实现高效的产品迭代能力、支持互联网业务健康发展，《云原生应用架构实践》总结了一套可行的方法论。书中详解了云原生应用的内涵和要点，对实现云原生应用面临的功能和非功能（高性能、高可用、可扩展、安全性、高可靠等）的不同阶段需求和实现方案进行了较为完整的梳理。内容涵盖了系统工程化、高性能数据库、分布式数据库、DevOps、微服务架构、服务化测试、多机房架构等方面，既有业务挑战分析，也有架构实践指导，并通过实战案例加以诠释。 《云原生应用架构实践》适合希望采用云计算帮助企业实现业务提升的 CTO、CIO、架构师等群体。

本书较为全面、系统地介绍了云原生架构相关的方法论与技术产品，并结合作者多年的大型项目建设实施经验，阐述了分布式环境下面向云原生的架构设计最佳实践。本书主要分为4个部分，分别是云原生概述、云原生技术、云原生服务、云原生架构实践。本书兼顾理论、技术与实践，对从事相关行业的读者具有很好的学习指导意义。本书面向的读者对象为互联网行业的业务咨询师、系统架构师，以及相关领域的技术开发人员。

本书较为全面、系统地介绍了云原生架构相关的方法论与技术产品，并结合作者多年的大型项目建设实施经验，阐述了分布式环境下面向云原生的架构设计最佳实践。本书主要分为4个部分，分别是云原生概述、云原生技术、云原生服务、云原生架构实践。本书兼顾理论、技术与实践，对从事相关行业的读者具有很好的学习指导意义。本书面向的读者对象为互联网行业的业务咨询师、系统架构师，以及相关领域的技术开发人员。

传统的微服务应用正在经历着云原生技术的"洗礼”。随着该领域技术的不断变革与完善，以原生方式开发基于云的微服务成了降本提效的重要手段。 FreeWheel 核心业务系统开发团队在多年的实践中探索出了一条云原生微服务应用构建之路。本书基于这些实践经验，从设计、开发到测试、部署，介绍了团队如何利用云原生技术为应用开发的全生命周期赋能。从架构技术选型到具体工程实践，书中内容理论联系实际，较为全面地剖析了容器落地、服务网格、无服务器计算、持续集成和持续部署等核心云原生技术，适合关注微服务、云原生技术的架构师、工程师及技术决策者阅读。

本书中讨论了云原生架构对于数据中台的必要性。数据中台的一个天然特性是支持多元异构的数据以及处理这些数据的工具。虽然很多时候孤岛的产生有组织架构的原因，但是缺乏统一的数据平台，无法快速支持不同部门对数据的不同需求，这些也是产生孤岛的重要原因—因为业务部门需要不断建设独立的系统以满足眼前的紧迫需求。在Twitter的大数据平台建设过程中，公司规模从300人发展到4000人，集群规模从80台服务器扩展到8000台服务器，利用云原生架构我们快速满足了各个部门对不同数据的需求，并极大简化了统一数据规范的工作。各个业务部门可以快速自主地在平台上开发自己的数据应用，很少需要额外的系统支持，从而大大降低了出现孤岛的可能性。随着云平台及容器技术的不断成熟，我们认为云原生架构一定是未来数据平台建设的必然选择。