ITPub博客

2006年，云计算（Cloud Computing）产品诞生，云计算的概念也被提出，现在云计算几乎已经渗入所有的行业和应用场景中。我们不一定能直接感受到云计算对日常生活、工作、学习的影响，但作为IT基础设施，它却悄然支撑着我们正在使用的各个应用。

数据仓库发展了这么多年，技术与产品相对较为成熟，且有完整的建设方法论。技术上大多以大规模并行处理(MPP)、内存计算、列式存储为核心，产品上以 Teradata, Oracle, Vertica, Greenplum, SAP BW 等为代表。

真正的 HTAP(real-time operational analytics)要求先有高性能的 OLTP，且能够很好地支持实时分析。这种类型的 HTAP 系统天然具备实时数仓(real-time analytics)的能力，这也是为什么 Oracle Exadata、SQL Server MPP 架构被广泛用于实时数仓场景的原因。

虽然 IaC 工具使您能够管理 IT 基础架构，但它们不足以控制整个云原生堆栈。但是，GitOps 足以处理整个云原生堆栈。您可以使用 IaC 工具并扩展其功能以使用 Git 执行基础架构更新。

并非一切都需要云原生。了解何时何地使用云原生开发至关重要。查看每个应用程序，并审查它是否有意义，以确保获得更大的短期和长期成功机会。

在当今世界，了解系统性能和健康状况比以往任何时候都更加重要。现代应用程序依赖于复杂的微服务架构和云原生技术，如 Kubernetes。

随着数字世界的不断发展，越来越多的企业组织开始实施数据驱动型(data-driven)发展模型，来增强客户体验、降低生产成本、优化运营流程，以及覆盖更广泛的客户群。

所谓数据可视化是对大型数据库或数据仓库中的数据的可视化，它是可视化技术在非空间数据领域的应用，使人们不再局限于通过关系数据表来观察和分析数据信息，还能以更直观的方式看到数据及其结构关系。

在探索云计算所需的实践之前，为任何高性能软件团队设定基线是很重要的。DevOps Research Assessment(DORA)中概述的实践是一个很好的起点。

云原生 GitOps 通常分为持续集成(CI)和持续交付(CD)两部分，持续集成部分主要负责编译出镜像、部署清单和配置文件等最终部署产物，持续交付部分负责将持续集成的产物以适合的方式部署到对应的集群或环境中。

虽然 K8s 1.24 已经实现了“弃用 Docker”的目标，但很多人似乎对这一点还不是很清楚。所以本篇文章就来聊聊这个话题。

分布式存储发展至今，市场上并没有一个能够被广泛接受并引用的定义。

Apache Hudi 是一个流式数据湖平台，将核心仓库和数据库功能直接引入数据湖。

IBM将集成Red Hat OpenShift Data Foundation(ODF)的存储技术，作为IBM Spectrum Fusion的基础。这将结合IBM和红帽的数据服务容器存储技术，并有助于加速IBM在迅速发展的Kubernetes平台市场中的能力。

为了繁荣国内开源生态的建设。近日，建木项目负责人和木兰开源社区通过了建木开源项目评估和捐赠申请流程审查，双方完成了捐赠协议签署并进行了产权交接。

Apache Kafka 社区一直在开发一种使用自我管理元数据运行的新方法。这种新的 KRaft 社区模式提高了可扩展性和弹性，同时实现了 Apache Kafka 的部署。

对于传统行业来说，开源云存储技术并不能拿来即用，是不适应不同业务系统的存储需求的。要在云存储这样的基础架构领域做到技术自主是非常困难的，也缺乏相应的技术积累、人才队伍建设和研发资源投入。

Istio是一个开源的服务网格 ，它透明地提供了一种统一和有效的方式来保护、连接和监控云原生应用中的服务。它提供零信任网络、策略执行、流量管理、负载均衡和监控，而不需要重写应用程序。

通常，在容器云环境下，运维团队面临了各类环境和资源的操作，虽然容器云平台具备自身资源数据的联动，和应用的联动依然不友好。

数据治理大的脉络并不复杂：对数据资产家底清晰、管理权责分明、建立配套标准规范、确保落地执行，由此去保障数据质量。虽然大数据的规模大、类型多、速度快，但数据治理的原则对于大数据也是同样适用的。