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。

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这是一本指导企业如何向云原生架构转型的实战性著作。经过2年多的改造，自如的技术架构成功实现向云原生架构转型，大幅提高了服务稳定性和开发效率，同时降低了运维成本，因此自如的云原生实践也成为行业公认的标杆。自如的核心技术团队在本书中对他们的云原生实践的完整过程进行了深度复盘，详细阐述了云原生架构下Kubernetes的组件选型、企业级PaaS平台开发、CI/CD的最佳实践、服务网格的平滑落地，并结合实际案例把云原生实践过程中的思考、得失融入其中，助力企业更优雅地实现云原生架构的落地。通过阅读本书，你将获得以下知识：透彻理解云原生的发展历程与意义；了解云原生实践应重点关注哪些方向；Kubernetes管理后台、关键组件选型以及定制化开发；如何研发自定义的企业级PaaS平台；如何设计持续集成的环境与分支选型；如何打造一个一流的CI/CD平台；如何选择流水线工具；如何设计企业级的持续部署平台；如何为工程师打造NPS高的配套工具；如何通过服务网格解决通用的熔断、限流问题；如何运营和推广云原生平台，让它100%落地。

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本书是一本实用性很强的Kubernetes运维实战指南，旨在为容器云平台的建设、应用和运维过程提供全面的指导。作者结合丰富的生产环境经验，深入探讨作为一名Kubernetes工程师必备的核心技能，包括部署、存储、网络、安全、日志、监控、CI/CD等方面的技术。本书结合大量的实际案例，深入解析各个知识点，帮助读者更轻松地理解Kubernetes，并掌握在真实应用场景中的使用方法、技巧以及工作原理。通过学习本书，读者可以熟练运用这些知识来构建高效、稳定、安全的企业级Kubernetes容器平台，提高自身的运维能力和竞争力。 本书适用于云计算工程师、运维工程师、DevOps工程师、开发工程师、测试工程师、架构师以及备考CKA认证人员，也适合作为高等院校计算机专业云计算及容器技术方面的教材和教学参考书。

DevSecOps 在 DevOps 的基础上融入安全底线思维，是软件工程领域的前沿理论。本书系统地阐述企业实践 DevSecOps 所需的理论、技术和方法，首先从软件工程发展趋势，尤其是敏捷、DevOps 等领域的发展趋势出发，结合 DevOps best实践、DevSecOps 相关报告和标准，循序渐进地阐述 DevSecOps 理念；然后解读 DevSecOps best实践，根据 DevSecOps best实践涉及的重点阶段和相关技术讲解平台设计与工具应用，并结合开源、云原生等领域的流行工具介绍 DevSecOps 工具链及平台建设方法；最后以作者的实战经验和业界的实践案例介绍 DevSecOps 的实施方法。

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。

本书由慧与大学组织，由慧与（中国）有限公司容器云项目组的人员完成，书籍内容的蓝本为慧与大学颇受学员欢迎的容器云系列课程的课件。本书从技术实践者的角度出发，介绍了当前主流的Docker、Kubernetes、Mesos等容器和管理技术，同时对微服务架构设计与实现、DevOps开发与交付的方法和实践进行了介绍。书中既有对技术概念、流程和方法的介绍，也有对具体技术实现和案例场景的介绍，我们期望通过这样的内容设计，帮助读者在全视角了解云计算和容器技术的情况下，能将涉及的相关技术和方法直接应用到工作中，解决实际问题。

本书由慧与大学组织，由慧与（中国）有限公司容器云项目组的人员完成，书籍内容的蓝本为慧与大学颇受学员欢迎的容器云系列课程的课件。本书从技术实践者的角度出发，介绍了当前主流的Docker、Kubernetes、Mesos等容器和管理技术，同时对微服务架构设计与实现、DevOps开发与交付的方法和实践进行了介绍。书中既有对技术概念、流程和方法的介绍，也有对具体技术实现和案例场景的介绍，我们期望通过这样的内容设计，帮助读者在全视角了解云计算和容器技术的情况下，能将涉及的相关技术和方法直接应用到工作中，解决实际问题。

内容简介 这是一本能指导企业利用MLOps技术构建可靠、高效、可复用、可扩展的机器学习模型从而实现AI工程化落地的著作。由国内AI领域的独角兽企业第四范式的联合创始人和技术VP领衔撰写，从工具、技术、企业级应用、成熟度评估4个维度对MLOps进行了全面的讲解。 本书的主要内容包括如下9个方面： （1）MLOps的核心概念和方法，可以帮助读者全面了解MLOps的基本原理； （2）MLOps涉及的几种角色，以及这些角色之间如何协作； （3）机器学习项目的基础知识和全流程，是学习和应用MLOps的基础； （4）MLOps中的数据处理、主要流水线工具Airflow和MLflow、特征平台和实时特征平台OpenMLDB、推理工具链Adlik，为读者系统讲解MLOps的技术和工具； （5）云服务供应商的端到端MLOps解决方案； （6）第四范式、网易、小米、腾讯、众安金融等企业的MLOps工程实践案例和经验； （7）MLOps的成熟度模型，以及微软、谷歌和信通院对MLOps成熟度模型的划分； （8）针对不同规模的企业和团队的MLOps最佳实践，帮助他们量身定做MLOps策略； （9）MLOps的未来发展趋势，以及如何将新技术融入MLOps实践中。 本书深入浅出、循序渐进地讲解了如何在实际项目中利用MLOps进行机器学习模型的部署、监控与优化，以及如何利用MLOps实现持续集成与持续交付等高效的工作流程。通过企业级的MLOps案例和解决方案，帮助读者轻松掌握MLOps的设计思路以及如何应用MLOps解决实际问题。