你必须知道的云计算知识（下）
历经多年发展云计算已成熟并成为一种潮流，它是企业数字化转型的组成部分。未来更多的应用都会运行在云上，架构模式和思维方式也会更多地与云契合共生！因此，我最近在极客时间上订阅了《深入浅出云计算》专栏，一口气学完之后，做了一些总结笔记形成此文，特分享与你，希望对你有所帮助！本文为下半部分，主要总结了PaaS篇的核心要点。
最近订阅学习了《深入浅出云计算》专栏，一口气学完之后，做了一些总结笔记形成此文，特分享与你，希望对你有所帮助！本文为下半部分，主要总结了PaaS篇的核心要点。
一、PaaS篇
1、正确评估和理解PaaS
PaaS的核心概念是Platform-as-a-Service，即云计算提供的平台类服务。它是抽象和可复用的单元，让用户将更多精力放在业务逻辑上。
PaaS的核心优势在于生产力/效率，尤其体现在搭建和运维层面。
怎样学习和研究PaaS呢？可以参照以下几个维度：
（1）第一维度：服务是否带有内生的运行环境；
（2）第二维度：PaaS服务存在的位置和范围及给予你的控制粒度；
（3）第三维度：服务是否是“有状态的”；
（4）第四维度：支持PaaS的虚拟机是否对外暴露；
怎样衡量和评估PaaS呢？由于PaaS的核心在于封装，既带来了效率优势也带来了灵活性上的牺牲，因此我们需要检查PaaS服务的限制，它们有：功能屏蔽、版本选择、性能极限、更新频率、版本陷阱；
此外，当云上官方的PaaS不满足需求时也可以考虑第三方PaaS。
2、对象存储服务
对象存储的主要功能：它是云上创建的一种“网盘”，可以存储任意结构化的和非结构化的二进制文件，用户可以随时上传下载、修改删除。对象存储服务保证了数据的可靠性、可用性和扩展性。
对象存储和云硬盘的区别：
（1）访问的接口和形式不同 => 云硬盘作为虚拟机的块存储设备而存在，对象存储本质是一个网络化的服务；
（2）对象存储内本身不存在一个真正的文件系统，它是一个键值形式的存储服务；
（3）对象存储的巨大容量，能够轻松容纳PB级的大容量数据；
对象存储的高级特性：
（1）存储分层 => 设置访问频率从高频到低频等不同的存储级别；
（2）生命周期管理 => 允许设置一定的过期规则，自动执行一些清理操作；
（3）对象的版本管理 => 启用此特性会自动记录版本号以便进行回滚和恢复；
总的来说，对象存储的应用场景就是一切需要保存数据的地方！
3、应用托管服务
正确理解应用托管服务
应用托管服务本质是为应用提供一个隔离的独立运行环境，让用户只专注于业务逻辑而无须关注运维。
目前主流云厂商的该项服务的产品有：AWS ElasticBeanstalk、阿里云Web应用托管服务（Web+）、Azure应用服务（Azure App Service）。
应用托管的增值服务
（1）监控：针对Web应用的特点而进行的HTTP层面的监控，基于这些监控指标可以指定相应的报警规则；
（2）扩展：既包含了底层机器配置的垂直扩展，也包含了机器数量层面的水平扩展；
（3）集成：与其他PaaS服务的集成很方便，与云上DevOps组件和流程的无缝对接；
4、云上数据库服务
理解数据库服务
数据库PaaS服务是将数据库服务搬到云上，让用户更方便轻松地使用、管理和维护数据库。
数据库PaaS服务和传统关系型数据库的共同点：外部交互层面，保持了和原版数据库几乎一致的编程接口和使用体验。
和传统关系型数据库的差异点：搭建、运维和管理层面实现了相当程度的智能化和自动化，极大提升用户友好度，降低使用门槛。
云上数据库最具代表的高级特性：
（1）支持读写分离 => 只需在后台略加操作配置即可完成；
（2）支持自动调优 => 自带有性能分析和改进模块帮助发现性能热点；
新一代云原生数据库
目前主流云原生数据库产品有：AWS Aurora、阿里云 PolarDB、Azure Cosmos DB；
目前云原生数据库的特点：
（1）更强的可扩展性 => 存储规模和算力；
（2）更高的可用性和可靠性 => 默认多副本高可用；
（3）支持多种数据模型 => 兼容关系型与NoSQL；
（4）低成本启动 => 自然地跟随业务增长，经济适用；
数据库服务为何能不断占领市场
除了上面提到的易用性和丰富功能性外，云厂商能够端到端地掌控影响一个数据库的设计和性能的所有因素，为它配备了最新最好的软硬件组合。
借助云计算平台，云数据库拥有非常好的流量入口，Gartner甚至大胆预测到2023年全球3/4的数据库都会跑在云上！
使用云数据库的建议
如果是老的应用迁移/与自建数据库保持高度兼容性的场合 => 使用经典RDS服务
如果应用场景中数据量大、性能要求高/没有历史负担 => 直接考虑云原生数据库服务
5、云上大数据服务
理解云上大数据服务
大数据是技术手段，而云是一种资源和能力的载体！如果云是一艘航母，是一个大型综合作战品台，那大数据就好比战斗机，在航母上就是舰载机。
云上大数据的特点
（1）简单易用，方便管理：大大降低了学习和应用大数据技术的门槛
（2）尽可能的保证了兼容性：和熟知的大数据技术别无他样
（3）解耦了大数据架构中的计算和存储：存储端一般优先选择对象存储，计算端集群可以动态地创建和销毁
（4）提供了很多增值服务：如性能监控、Jupyter Notebook等；
主流云厂商的大数据服务
（1）大数据计算：AWS EMR、阿里云 MaxCompute / E-MapReduce、Azure HDInsight
（2）大数据存储：AWS S3（EMRFS）、阿里云 OSS / JindoFS、Azure Blob Storage / Data Lake Storage Gen2
基于阿里云MaxCompute的日志大数据分析案例
6、云上容器服务
容器和云的关系
一方面，容器和云是相辅相成的：云承载着容器的运行，容器生态也驱动着云的发展。
另一方面，容器与云厂商力推的一些云服务存在竞争和替代关系：其实部分PaaS服务也可以使用IaaS服务来实现，又如Google积极创立和发展CNCF推动容器应用标准化。
云上Kubernetes服务的特点
（1）云端的多租户特性，可以免除在Master节点方面的开销；
（2）云厂商做了很多工作，使得K8s可以和IaaS/PaaS组件有很好的的集成；
（3）易部署多集群，保证不同的集群有更好的隔离性；
腾讯云TKE产品架构
云上容器镜像服务
云厂商都提供了自己的容器镜像服务，如AWS ECR、Azure ACR等。
腾讯云容器镜像服务助力实现容器持续部署
全托管容器实例服务
“全托管”思想在容器服务商的体现有以下几个点：
（1）不用关心底层基础设施；
（2）AWS Fargate、阿里云弹性容器实例等；
（3）适合有容器镜像且想要尽快在云上跑起来的场景；
Azure Container Instance容器实例服务创建容器实例
7、无服务器计算服务
理解无服务器计算
无服务器：“无服务器”是云计算中资源抽象的极致体现，用户感觉不到服务器的存在，可以专注于业务逻辑而不再关心基础设施；
无服务器计算服务：完全屏蔽计算资源，引导不再关心底层环境，主流的无服务器计算服务有AWS Lambda、阿里云函数计算 以及 Azure Functions。
无服务器计算的计费机制
两个指标：调用次数 和 调用时长。
适合场景：偶尔触发、短时间运行的工作。
无服务器计算是多面手
（1）事件模型是无服务器的核心编程模型和运行逻辑；
（2）云上Serverless服务一般都配套提供了多种多样的触发器；
（3）多样的外部交互方式也让无服务器计算能够对外访问，并向下游输出；
（4）以工作流的方式进行云函数等事件处理单元的组合和编排；
无服务器计算服务的限制
无服务器计算服务的主要限制还是在于它是一个受限的环境，比如：冷启动的延时、内存的限制、云函数的运行时长、并发数上限等等。
8、云上AI服务
开箱即用的API服务
这类服务将非结构化数据处理分析的通用需求场景，进行了封装和开放。非结构化数据包括：图像、视频、语音、文本等等。
我们可以通过云端标准的API和SDK来进行调用，一般按调用次数进行收费。
现在各领域的AI服务有：
（1）计算机视觉：人脸识别、物体检测、OCR、安全扫描等；
（2）自然语言处理：机器翻译、文本分析等；
（3）语音类智能服务：语音识别、语音合成等；
（4）视频类智能服务：视频分析、用户内容审查等；
百度云图片识别服务识别到花瓶和水杯
构建自己的AI模型
实际应用中，很多企业都需要按照特定的需求来构建自己的定制模型，是普遍而常见的场景。
因此，云厂商开始提供帮助用户构建AI模型的基础设施服务：
（1）主流的产品有：AWS SageMaker、Azure Machine Learning 以及 阿里云机器学习平台PAI；
（2）适合的对象由：数据科学家、算法工程师；
此外，云上机器学习服务可以帮助进行贯穿生命周期的模型构建和管理：
（1）数据准备：集成了数据标注相关的功能简化操作难度；
（2）模型训练：内置常见机器学习和深度学习算法 以及 也兼容开源的机器学习和深度学习框架；
（3）模型发布和部署：简化了模型部署和推理调用操作难度；
百度云EasyDL定制化图像识别模型训练报告
二、结束语
1、再看云计算
（1）云计算是一个载体和平台，承载着从IaaS到PaaS林林总总的能力；
（2）每项能力中既包含了资源，也体现了技术，并且以产品和服务的形态开放；
（3）云的承载性是云得以包罗万象，并且与时俱进的根本原因；
2、云原生的本质
（1）云原生的本质是用于构建现代云端应用的一系列架构理念，以及帮助这些理念落地的技术支撑和最佳实践；
（2）云原生的核心理念包括无状态、分布式、服务化、弹性扩展等等；
（3）云原生的狭义的定义：特指容器化、容器编排和微服务架构，此外云厂商在宣传K8s服务和产品时所说的“云原生”；
（4）云原生的广义视角：只要是适合在云上运行，具备和符合云上架构特点的应用，都可以说是属于“云原生”范畴；
3、面向未来的建议
（1）跟随云的发展脚步来不断提升自己：比如考取云厂商的认证（比如阿里云ACP认证）、参加云计算大会、积极参与云生态等；
（2）用云来构建和开展你的业务：让云在手中发挥最大的作用和价值，抓住机会上云用效率赢取竞争优势；
三、脑图分享
参考资料
何恺铎，极客时间《深入浅出云计算》专栏（推荐订阅学习）
