什么是云原生？

传统的软件开发方法采用孤立、僵化的流程来构建由本地基础结构支持的单体应用。这种方法要求开发人员同时测试和交付多个软件功能。如果今天仍使用传统开发方法，不仅创新速度会减缓，还会难以更新或扩展应用，从而影响组织在快速变化市场中的竞争力。

为本地环境设计的应用，使用传统方法构建，可以启用在云基础结构上运行。但是，由于这些应用不是从零开始针对云环境构建的，移动到云后可能会性能不佳，并且难以管理。

云原生开发标志着软件开发向更高可扩展性和敏捷性的根本转变。开发人员和运维团队可以使用云工具和技术，快速创建和更新由多个小型、单一功能服务组成的云原生应用，这些服务即称为“微服务”。

这种方法支持数字化转型，使团队能够持续推出和扩展独立服务，而不影响整体应用性能。云原生应用也比传统软件更易于管理。

通过遵循以下三大核心原则，最大化云原生应用的可扩展性、复原能力和敏捷性：

1. 使用微服务创建灵活的云原生体系结构。
微服务是通过定义良好的 API 进行通信的松耦合软件组件。它们共同构成了完整的应用程序。由于其模块化特性，微服务架构允许团队更新和扩展应用的单个部分，而不影响整体。

2. 通过在容器中部署微服务，构建可在任何地方运行的云原生应用。
容器是独立的软件包，将应用代码与运行所需的操作系统库和依赖项捆绑在一起。轻量且可移植的容器化微服务几乎可以在任何类型的基础结构上可靠运行，包括混合云和多云平台。

容器优化工具和服务旨在帮助组织有效地管理、保护和缩放云原生应用，其中包括：

• 容器业务流程平台（如 Kubernetes）使用自动缩放、自动更新和自我修复功能自动管理容器生命周期。
• 服务网格提供可编程的安全通信层，可跨微服务执行多个功能，而无需更改应用代码。例如，它管理流量，添加相互传输层安全性 (TLS) 身份验证，并强制实施统一策略。
• 无服务器计算会自动预配、缩放和管理作为云服务的服务器和基础结构，从而使团队能够更快地生成和运行容器化应用。 它非常适合必须处理流量峰值的事件驱动应用程序。

3. 通过采用 DevOps 方法，加速云原生开发。
DevOps 通过使用云、AI 及其他技术，整合软件交付生命周期中的流程、工具和实践，提高运营效率和敏捷性。持续集成和持续交付 (CI/CD) 流水线是 DevOps 的基础，因为它们自动化构建、测试和部署。

以下是组织采用云原生方法可以获得的一些关键优势：

• 更快的上市时间： 微服务和自动化 CI/CD 流水线能够减少瓶颈，缩短 DevOps 周期。这使团队能够更快发布新的可靠功能，并进行频繁的增量更新。
• 提升的可扩展性和复原能力： 应用水平扩展以应对流量高峰，然后缩减以控制成本。 此外，故障是局部的，如果一个微服务失败，其他服务继续运行，最大限度减少停机时间。
• 可移植性和灵活性： 团队可以在不同的云计算平台 - 公共、私有和混合云之间迁移基于容器的工作负载，无需大量重构。这使他们能够避免供应商锁定，实施多云策略。
• 提高效率：组织可以通过使用无服务器计算和不同类型的云计算（包括基础结构即服务 (IaaS)、平台即服务 (PaaS) 和软件即服务 (SaaS)）来简化应用部署，并仅为其使用的资源付费。 这些服务还让团队能够专注于向客户交付新的应用和功能，而不是设置和管理基础结构及其他资源。
• 支持 AI 采用： 团队可以利用 AI即服务 (AIaaS) 和模型即服务 (MaaS)，加快 AI 支持的应用和代理的实验和交付。
• 增强协作： 开发人员、运维和业务团队可以通过使用 DevOps 流程、工具和实践，更有效地协同工作。
• 内置安全与合规： 云原生开发将安全和治理策略嵌入代码中，提供自动化、持续的全生命周期保护。 使用独立保护的小型微服务进一步增强了整体数据安全性。

以下是各种类型和规模的组织如何通过云原生方法获得竞争优势的真实案例：

零售业
零售商越来越依赖托管容器服务来托管运行在线店面、购物车、推荐引擎和支付网关的微服务。由于每个服务都可以容器化，零售商可以独立扩展单个服务，例如在季节性流量高峰期间扩展支付服务。

银行和金融
云原生技术使金融机构在保持强大安全性和合规性的同时，具备更高的创新敏捷性。 例如，银行可以使用无服务器计算按需安全处理大量交易。 他们还可以使用实时分析来检测并阻止可疑活动，防止其升级。

医疗保健
医疗服务提供者通过将云原生应用与边缘计算集成，实现了患者护理的突破，边缘计算在数据源本地进行分析。 来自物联网 (IoT) 设备的数据，如可穿戴设备、输液泵和心脏监测器，可以安全地流式传输到容器化微服务，这些服务分析生命体征、检测异常并即时向临床人员发送提醒。

制造业
云原生技术是制造业向工业 4.0 转型的核心。 例如，制造商可以使用云原生应用实现端到端供应链可视化。如果货物延迟，微服务可以自动触发替代采购或调整生产计划。 此外，工厂可以在边缘处理来自智能传感器和机器人的数据，降低延迟。

云原生开发充分利用云计算，赋能团队高效设计、构建和运营跨公有云、私有云和混合环境的工作负载。随着云原生体系结构和技术的不断发展，可遵循以下一些趋势来帮助组织保持创新力、适应性和复原能力：
AI 应用和代理的集成： 云原生平台将越来越多地将智能应用和代理嵌入 DevOps 流程，通过自动化提升效率和韧性。例如，团队使用 AI 驱动的服务自动扩展资源，并检测和响应潜在威胁。他们还使用机器学习模型提供实时洞察，支持数据驱动的决策。
云边缘体系结构的激增： 希望越来越多的云原生应用在边缘设备和集中式云基础结构之间分配任务。这将使组织能够在数据生成地处理数据，同时确保可扩展性、高可用性和安全性。例如，运行自动驾驶车辆和远程诊断设备所需的应用。
重视平台工程： 更多组织将扩大云原生项目，组建团队构建内部开发者平台，提供自助访问标准化工具、环境和工作流。这些平台能够降低复杂性，加快交付，并支持项目的安全与合规。