91精品国产综合久久四虎久久_国产成人午夜高潮毛片_99er视频精品免费观看_2020亚洲熟女在线观看_日本女优人体写真_国内黄色毛片_年轻的老师中文版在线_丰满女邻居做爰_久久久久久精品成人免费图片

 
Kubernetes云原生數據管理
Kubernetes云原生數據管理
Jeff Carpenter, Patrick McFadin 著
「DaoCloud道客」HwameiStor開源團隊 譯
出版時間：2024年01月
頁數：292
“這本書顛覆了我對在Kubernetes上存儲數據的認知，將我對數據會丟失的恐懼一掃而光?！?br /> ——Jesse Anderson
大數據研究所常務董事

Kubernete是否適合有狀態(tài)工作負載？讓我們用事實來回答：這個開源系統(tǒng)現已成為部署和管理云原生應用的首要平臺。但由于它最初是為無狀態(tài)工作負載設計的，所以在Kubernetes上處理數據的確有一定的挑戰(zhàn)性——應用和數據分別占用獨立基礎設施有可能造成工作上的低效和重復。如果想加以避免，這本實用指南會助你一臂之力。
如想將Kubernetes用作自己的平臺，就需要學習為云環(huán)境設計和構建的開源技術。作者Jeff Carpenter和Patrick McFadin整理了一系列學習案例，用來幫助你探索新的用例，以及避開其他人踩過的坑。你將從創(chuàng)新者的內行視角了解下一代架構和基礎設施。
通過閱讀本書，你將：
● 學習如何使用基本的Kubernetes資源來構建數據基礎設施
● 使用Helm和Operator等工具自動在Kubernetes上部署和操作數據基礎設施
● 評估和選擇適用于應用程序的數據基礎設施技術
● 將數據基礎設施技術整合到整個技術棧中
● 探索未來將增強Kubernetes應用的新興技術
  1. 序
  2. 前言
  3. 第1章　云原生數據基礎設施：持久化、流式傳輸與批量分析
  4. 基礎設施類型
  5. 云原生數據是什么
  6. 數據基礎設施越多，問題越多
  7. Kubernetes引領潮流
  8. Kubernetes計算管理
  9. Kubernetes網絡管理
  10. Kubernetes存儲管理
  11. 云原生數據組件
  12. 迎接變革
  13. 采用SRE思維方式
  14. 遵循云原生數據基礎設施準則
  15. 小結
  16. 第2章　通過Kubernetes管理數據存儲
  17. Docker，容器和狀態(tài)
  18. 在Docker中管理狀態(tài)
  19. 綁定掛載
  20. 卷
  21. Tmpfs掛載
  22. 卷驅動程序
  23. Kubernetes數據存儲資源
  24. Pod和卷
  25. PV
  26. PVC
  27. StorageClass
  28. Kubernetes存儲架構
  29. Flexvolume
  30. CSI
  31. CAS
  32. COSI
  33. 小結
  34. 第3章　打造Kubernetes數據庫
  35. 困難模式
  36. 在Kubernetes上運行數據基礎設施的前提
  37. 在Kubernetes上運行MySQL
  38. ReplicaSet
  39. Deployment
  40. Service
  41. 訪問MySQL
  42. 在Kubernetes上運行Apache Cassandra
  43. StatefulSet
  44. 訪問Cassandra
  45. 小結
  46. 第4章　通過Helm在Kubernetes上自動部署數據庫
  47. 通過Helm Chart部署應用
  48. 通過Helm部署MySQL
  49. Helm的工作方式
  50. Label
  51. ServiceAccount
  52. Secret
  53. ConfigMap
  54. 更新Helm Chart
  55. 卸載Helm Chart
  56. 使用Helm部署Apache Cassandra
  57. 親和性與反親和性
  58. Helm、CI/CD及Operator
  59. 小結
  60. 第5章　通過Operator自動管理Kubernetes數據庫
  61. 擴展Kubernetes控制平面
  62. 擴展Kubernetes客戶端
  63. 擴展Kubernetes主節(jié)點組件
  64. 擴展Kubernetes工作節(jié)點組件
  65. Operator模式
  66. 控制器
  67. 自定義資源
  68. Operator
  69. 使用Vitess Operator管理Kubernetes MySQL
  70. Vitess概述
  71. PlanetScale Vitess Operator
  72. 不斷發(fā)展的Operator生態(tài)體系
  73. 選擇Operator
  74. 構建Operator
  75. 小結
  76. 第6章　在Kubernetes上集成數據基礎設施
  77. K8ssandra：生產就緒的Kubernetes上的Cassandra
  78. K8ssandra架構
  79. 安裝K8ssandra Operator
  80. 創(chuàng)建K8ssandraCluster
  81. 使用Cass Operator在Kubernetes上管理Cassandra
  82. 使用Stargate API提高開發(fā)人員的工作效率
  83. 基于Prometheus和Grafana的統(tǒng)一監(jiān)控基礎設施
  84. 使用Cassandra Reaper進行修復
  85. 使用Cassandra Medusa進行數據備份與恢復
  86. 創(chuàng)建備份
  87. 備份恢復
  88. 在Kubernetes上部署多集群應用
  89. 小結
  90. 第7章　Kubernetes原生數據庫
  91. 為什么需要Kubernetes原生方式
  92. 使用TiDB進行大規(guī)?；旌蠑祿L問
  93. TiDB架構
  94. 在Kubernetes上部署TiDB
  95. 配置DataStax Astra DB的無服務器Cassandra
  96. 在Kubernetes原生數據庫中尋找什么
  97. 基本要求
  98. Kubernetes原生技術的未來
  99. 小結
  100. 第8章　Kubernetes數據流式傳輸
  101. 流式傳輸簡介
  102. 傳輸類型
  103. 傳輸保證
  104. 功能范圍
  105. 流式傳輸在Kubernetes上的作用
  106. 通過Apache Pulsar在Kubernetes上實現流式傳輸
  107. 準備環(huán)境
  108. 使用cert-manager配置默認的安全通信
  109. 通過Helm部署Apache Pulsar
  110. 通過Apache Flink進行流分析
  111. 在Kubernetes上部署Apache Flink
  112. 小結
  113. 第9章　Kubernetes數據分析
  114. 數據分析簡介
  115. 在Kubernetes上部署分析工作負載
  116. Apache Spark簡介
  117. 在Kubernetes上部署Apache Spark
  118. 構建自定義容器
  119. 提交并運行應用
  120. Apache Spark專用的Kubernetes Operator
  121. Kubernetes調度器替代品
  122. Apache YuniKorn
  123. Volcano
  124. Kubernetes專用分析引擎
  125. Dask
  126. Ray
  127. 小結
  128. 第10章　機器學習及其他新興用例
  129. 云原生AI/ML技術棧
  130. AI/ML定義
  131. 定義AI/ML技術棧
  132. 使用KServe進行實時模型服務
  133. 使用Feast進行特征的全生命周期管理
  134. 使用Milvus進行向量相似度搜索
  135. 使用Apache Arrow實現高效的數據移動
  136. 使用lakeFS管理對象存儲的版本
  137. 小結
  138. 第11章　將數據工作負載遷移到Kubernetes上
  139. 愿景：應用感知平臺
  140. 描繪成功的藍圖
  141. 人員
  142. 技術
  143. 流程
  144. 云原生數據的未來
  145. 小結
書名：Kubernetes云原生數據管理
譯者：「DaoCloud道客」HwameiStor開源團隊 譯
國內出版社：電子工業(yè)出版社
出版時間：2024年01月
頁數：292
書號：978-7-121-47005-9
原版書書名：Managing Cloud Native Data on Kubernetes
原版書出版商：O'Reilly Media
Jeff Carpenter
 
Jeff Carpenter是Choice Hotels International的系統(tǒng)架構師，在酒店和國防工業(yè)領域積累了20多年的經驗。Jeff的興趣主要包括SOA/微服務、構建大規(guī)模系統(tǒng)架 構和數據架構。
 
 
Patrick McFadin
 
Patrick McFadin作為一名分布式系統(tǒng)方面的專家，參與了美國海軍戰(zhàn)術數據系統(tǒng)的建設。他在加州州立理工大學主修計算機工程，畢業(yè)后一直專注于大規(guī)?；ヂ摼W基礎設施的研究。Patrick還是Apache Cassandra項目的長期貢獻者。
 
 
《Kubernetes云原生數據管理》一書封面上的動物是印度金鸝（Oriolus Kundoo），一種生活在印度次大陸和中亞地區(qū)的鳥類，屬于舊大陸雀形目，但是與新大陸的果鳥并無密切關系。
雄性印度金鸝的羽毛呈明亮的黃色，但翅膀上有一個黑斑，尾巴上的羽毛為黑色，眼睛周圍還有黑色條紋，看起來像戴著面具。雌性印度金鸝的羽毛則呈暗淡的黃綠色，翅膀為棕綠色。不論是雄性印度金鸝還是雌性印度金鸝，它們的虹膜都是紅色的，喙呈粉色。
金鸝的雙親都參與筑巢和照看幼鳥，孵化期為16至17天，幼鳥孵化后經過大約16天即可離巢飛行。
金鸝生活在森林、紅樹林、開闊地區(qū)、公園和花園等地方，以水果和昆蟲為主要食物。
金鸝被評為“無危物種”。值得注意的是，O’Reilly出版圖書的封面上展示的許多動物都處于瀕危狀態(tài)，它們在全球生態(tài)系統(tǒng)中扮演著極為重要的角色。
購買選項
定價：108.00元
書號：978-7-121-47005-9
出版社：電子工業(yè)出版社