最近訂閱學習了《深入淺出雲計算》專欄，一口氣學完之後，做了一些總結筆記形成此文，特分享與你，希望對你有所幫助！本文為下半部分，主要總結了PaaS篇的核心要點。
一、PaaS篇
1、正確評估和理解PaaS
PaaS的核心概念是Platform-as-a-Service，即雲計算提供的平台類服務。它是抽象和可復用的單元，讓用戶將更多精力放在業務邏輯上。
PaaS的核心優勢在於生產力/效率，尤其體現在搭建和運維層面。
怎樣學習和研究PaaS呢？可以參照以下幾個維度：
（1）第一維度：服務是否帶有內生的運行環境；
（2）第二維度：PaaS服務存在的位置和範圍及給予你的控制粒度；
（3）第三維度：服務是否是“有狀態的”；
（4）第四維度：支持PaaS的虛擬機是否對外暴露；
怎樣衡量和評估PaaS呢？由於PaaS的核心在於封裝，既帶來了效率優勢也帶來了靈活性上的犧牲，因此我們需要檢查PaaS服務的限制，它們有：功能屏蔽、版本選擇、性能極限、更新頻率、版本陷阱；
此外，當雲上官方的PaaS不滿足需求時也可以考慮第三方PaaS。
2、對象存儲服務
對象存儲的主要功能：它是雲上創建的一種“網盤”，可以存儲任意結構化的和非結構化的二進制文件，用戶可以隨時上傳下載、修改刪除。對象存儲服務保證了數據的可靠性、可用性和擴展性。
對象存儲和雲硬盤的區別：
（1）訪問的接口和形式不同 => 雲硬盤作為虛擬機的塊存儲設備而存在，對象存儲本質是一個網絡化的服務；
（2）對象存儲內本身不存在一個真正的文件系統，它是一個鍵值形式的存儲服務；
（3）對象存儲的巨大容量，能夠輕鬆容納PB級的大容量數據；
對象存儲的高級特性：
（1）存儲分層 => 設置訪問頻率從高頻到低頻等不同的存儲級別；
（2）生命周期管理 => 允許設置一定的過期規則，自動執行一些清理操作；
（3）對象的版本管理 => 啟用此特性會自動記錄版本號以便進行回滾和恢復；
總的來說，對象存儲的應用場景就是一切需要保存數據的地方！
3、應用託管服務
正確理解應用託管服務
應用託管服務本質是為應用提供一個隔離的獨立運行環境，讓用戶只專註於業務邏輯而無須關注運維。
目前主流雲廠商的該項服務的產品有：AWS ElasticBeanstalk、阿里雲Web應用託管服務（Web+）、Azure應用服務（Azure App Service）。
應用託管的增值服務
（1）監控：針對Web應用的特點而進行的HTTP層面的監控，基於這些監控指標可以指定相應的報警規則；
（2）擴展：既包含了底層機器配置的垂直擴展，也包含了機器數量層面的水平擴展；
（3）集成：與其他PaaS服務的集成很方便，與雲上DevOps組件和流程的無縫對接；
4、雲上數據庫服務
理解數據庫服務
數據庫PaaS服務是將數據庫服務搬到雲上，讓用戶更方便輕鬆地使用、管理和維護數據庫。
數據庫PaaS服務和傳統關係型數據庫的共同點：外部交互層面，保持了和原版數據庫幾乎一致的編程接口和使用體驗。
和傳統關係型數據庫的差異點：搭建、運維和管理層面實現了相當程度的智能化和自動化，極大提升用戶友好度，降低使用門檻。
雲上數據庫最具代表的高級特性：
（1）支持讀寫分離 => 只需在後台略加操作配置即可完成；
（2）支持自動調優 => 自帶有性能分析和改進模塊幫助發現性能熱點；
新一代雲原生數據庫
目前主流雲原生數據庫產品有：AWS Aurora、阿里雲 PolarDB、Azure Cosmos DB；
目前雲原生數據庫的特點：
（1）更強的可擴展性 => 存儲規模和算力；
（2）更高的可用性和可靠性 => 默認多副本高可用；
（3）支持多種數據模型 => 兼容關係型與NoSQL；
（4）低成本啟動 => 自然地跟隨業務增長，經濟適用；
數據庫服務為何能不斷佔領市場
除了上面提到的易用性和豐富功能性外，雲廠商能夠端到端地掌控影響一個數據庫的設計和性能的所有因素，為它配備了最新最好的軟硬件組合。
藉助雲計算平台，雲數據庫擁有非常好的流量入口，Gartner甚至大膽預測到2023年全球3/4的數據庫都會跑在雲上！
使用雲數據庫的建議
如果是老的應用遷移/與自建數據庫保持高度兼容性的場合 => 使用經典RDS服務
如果應用場景中數據量大、性能要求高/沒有歷史負擔 => 直接考慮雲原生數據庫服務
5、雲上大數據服務
理解雲上大數據服務
大數據是技術手段，而雲是一種資源和能力的載體！如果雲是一艘航母，是一個大型綜合作戰品台，那大數據就好比戰鬥機，在航母上就是艦載機。
雲上大數據的特點
（1）簡單易用，方便管理：大大降低了學習和應用大數據技術的門檻
（2）盡可能的保證了兼容性：和熟知的大數據技術別無他樣
（3）解耦了大數據架構中的計算和存儲：存儲端一般優先選擇對象存儲，計算端集群可以動態地創建和銷毀
（4）提供了很多增值服務：如性能監控、Jupyter Notebook等；
主流雲廠商的大數據服務
（1）大數據計算：AWS EMR、阿里雲 MaxCompute / E-MapReduce、Azure HDInsight
（2）大數據存儲：AWS S3（EMRFS）、阿里雲 OSS / JindoFS、Azure Blob Storage / Data Lake Storage Gen2
基於阿里雲MaxCompute的日誌大數據分析案例
6、雲上容器服務
容器和雲的關係
一方面，容器和雲是相輔相成的：雲承載着容器的運行，容器生態也驅動着雲的發展。
另一方面，容器與雲廠商力推的一些雲服務存在競爭和替代關係：其實部分PaaS服務也可以使用IaaS服務來實現，又如Google积極創立和發展CNCF推動容器應用標準化。
雲上Kubernetes服務的特點
（1）雲端的多租戶特性，可以免除在Master節點方面的開銷；
（2）雲廠商做了很多工作，使得K8s可以和IaaS/PaaS組件有很好的的集成；
（3）易部署多集群，保證不同的集群有更好的隔離性；
騰訊雲TKE產品架構
雲上容器鏡像服務
雲廠商都提供了自己的容器鏡像服務，如AWS ECR、Azure ACR等。
騰訊雲容器鏡像服務助力實現容器持續部署
全託管容器實例服務
“全託管”思想在容器服務商的體現有以下幾個點：
（1）不用關心底層基礎設施；
（2）AWS Fargate、阿里雲彈性容器實例等；
（3）適合有容器鏡像且想要儘快在雲上跑起來的場景；
Azure Container Instance容器實例服務創建容器實例
7、無服務器計算服務
理解無服務器計算
無服務器：“無服務器”是雲計算中資源抽象的極致體現，用戶感覺不到服務器的存在，可以專註於業務邏輯而不再關心基礎設施；
無服務器計算服務：完全屏蔽計算資源，引導不再關心底層環境，主流的無服務器計算服務有AWS Lambda、阿里雲函數計算 以及 Azure Functions。
無服務器計算的計費機制
兩個指標：調用次數 和 調用時長。
適合場景：偶爾觸發、短時間運行的工作。
無服務器計算是多面手
（1）事件模型是無服務器的核心編程模型和運行邏輯；
（2）雲上Serverless服務一般都配套提供了多種多樣的觸發器；
（3）多樣的外部交互方式也讓無服務器計算能夠對外訪問，並向下游輸出；
（4）以工作流的方式進行雲函數等事件處理單元的組合和編排；
無服務器計算服務的限制
無服務器計算服務的主要限制還是在於它是一個受限的環境，比如：冷啟動的延時、內存的限制、雲函數的運行時長、併發數上限等等。
8、雲上AI服務
開箱即用的API服務
這類服務將非結構化數據處理分析的通用需求場景，進行了封裝和開放。非結構化數據包括：圖像、視頻、語音、文本等等。
我們可以通過雲端標準的API和SDK來進行調用，一般按調用次數進行收費。
現在各領域的AI服務有：
（1）計算機視覺：人臉識別、物體檢測、OCR、安全掃描等；
（2）自然語言處理：機器翻譯、文本分析等；
（3）語音類智能服務：語音識別、語音合成等；
（4）視頻類智能服務：視頻分析、用戶內容審查等；
百度雲圖片識別服務識別到花瓶和水杯
構建自己的AI模型
實際應用中，很多企業都需要按照特定的需求來構建自己的定製模型，是普遍而常見的場景。
因此，雲廠商開始提供幫助用戶構建AI模型的基礎設施服務：
（1）主流的產品有：AWS SageMaker、Azure Machine Learning 以及 阿里雲機器學習平台PAI；
（2）適合的對象由：數據科學家、算法工程師；
此外，雲上機器學習服務可以幫助進行貫穿生命周期的模型構建和管理：
（1）數據準備：集成了數據標註相關的功能簡化操作難度；
（2）模型訓練：內置常見機器學習和深度學習算法 以及 也兼容開源的機器學習和深度學習框架；
（3）模型發布和部署：簡化了模型部署和推理調用操作難度；
百度雲EasyDL定製化圖像識別模型訓練報告
二、結束語
1、再看雲計算
（1）雲計算是一個載體和平台，承載着從IaaS到PaaS林林總總的能力；
（2）每項能力中既包含了資源，也體現了技術，並且以產品和服務的形態開放；
（3）雲的承載性是雲得以包羅萬象，並且與時俱進的根本原因；
2、雲原生的本質
（1）雲原生的本質是用於構建現代雲端應用的一系列架構理念，以及幫助這些理念落地的技術支撐和最佳實踐；
（2）雲原生的核心理念包括無狀態、分佈式、服務化、彈性擴展等等；
（3）雲原生的狹義的定義：特指容器化、容器編排和微服務架構，此外雲廠商在宣傳K8s服務和產品時所說的“雲原生”；
（4）雲原生的廣義視角：只要是適合在雲上運行，具備和符合雲上架構特點的應用，都可以說是屬於“雲原生”範疇；
3、面向未來的建議
（1）跟隨雲的發展腳步來不斷提升自己：比如考取雲廠商的認證（比如阿里雲ACP認證）、參加雲計算大會、積极參与雲生態等；
（2）用雲來構建和開展你的業務：讓雲在手中發揮最大的作用和價值，抓住機會上雲用效率贏取競爭優勢；
三、腦圖分享
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參考資料
何愷鐸，極客時間《深入淺出雲計算》專欄（推薦訂閱學習）
作者：周旭龍
出處：https://edisonchou.cnblogs.com
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