很多朋友看到了云计算的热度，心中跃跃欲试，但却又有所顾忌：“云计算工程师入门难吗？”其实学云计算，不是容易不容易的问题，而是要不要学的问题。事实上，云计算已然渗透到人们生活的方方面面：我们的个人资料被存入了云盘，比如邮件、音乐、照片等，我们还可依靠手机、电脑等终端来实现对上述内容的便捷管理。

云计算慢慢发展成为大多数行业组织机构的关键技术支撑，智能生活领域行业也不例外，它因得到云计算技术的支撑而获得蓬勃发展。总之，云计算就是智能生活的技术支撑。以智能家居为例，其中的每一个智能设备都有自己的识别标志，都需要后台系统进行逻辑处理，各行各业的数据、各个级别的数据都离不开强大的系统后盾支撑，都得依靠云计算来实现。

云计算可以整合所有的储存资源、计算资源，处理所有的智能生活业务请求，并有效配置计算资源、储存资源，为所有智能设备正常运行保驾护航。企业要想在智能生活和蓝海中满载而归，就需要积极主动地促进智能设备与云计算有机结合，才能在未来为用户打造出高效、低成本、便捷的智能生活。

目前我们的云计算的课程为由浅入深、循序渐进的完整课程体系，包括结合Linux的网络基础实战、Linux系统配置及服务深度解析、Shell脚本自动化运维项目开发、开源数据库MySQL DBA架构及优化、主流Web 服务器Nginx架构优化、大型网站高并发项目LVS实战方案、高可用集群技术、分布式存储技术Ceph、安全防御技术、性能优化方案、Python自动化运维开发技术、私有云平台技术KVM 、Openstack、容器技术Docker等。

学习云计算的整套课程中的项目均是以当前主流技术，结合新浪、金山、链家、搜狐畅游等多家公司的生产环境设置。因此，能够确保课程的实用性和前瞻性，真正使学员学即所用。整个课程体系同时为学员提供了运维以及云计算相关技术的广度和深度，使学员能够建立起一套完整的知识体系，为之后职业生涯中的新技术学习能力打下坚实的基础。学员依靠掌握的Linux技术能够向企业实际生产环境平滑过渡。

今天小菌为大家介绍阿里云大学Apsara Clouder云计算专项技能认证：上云迁移实战，本认证课程旨在帮助学员熟悉上云迁移实战操作。

废话少说，直接上和考试相关的内容吧，先是官方介绍。在网络资源爆发性增长的大数据时代，提高用户访问的响应速度和成功率，解决因分布、带宽、服务器性能带来的访问延迟问题，对于企业网站及应用具有重要的意义。 本认证旨在帮助学员了解如何利用云计算优势来解决传统IDC架构的痛点及瓶颈。并帮助学员了解上云应采用何种架构来使云计算发挥出最大的优势。并使学员掌握如何利用迁移工具帮助企业快速上云，是企业上云的必备技能。注意：本认证考试不提供错题答案查看。切记，不要切换窗口，不要作弊，多次警戒后被惩罚就是浪费时间咯！

下面上原题，切记！不要迷恋原题，一定要去看文档和视频课程学习、沙箱练习哦！

单选 1.为了充分利用云平台的优势，A公司正在计划将自己IDC机房中的业务系统迁移到阿里云上，可以通过阿里云的数据传输服务（DTS）迁移的是（ ）。

A .数据库服务器 B .应用服务器 C .存储服务器 D .网络服务器

多选 2.阿里云经典架构中都包括哪些产品？

A .ECS B .CDN C .OSS D .DTS

单选 3.Oracle数据库可以使用以下哪种方式进行迁移？

A .DTS数据迁移服务 B .mysql dump C .SSMS D .phpMyAdmin

单选 4.数据传输(Data Transmission)服务支持RDBMS、NoSQL、OLAP等数据源间的数据传输。相对于第三方迁移同步工具,具有的优势不包含（ ）。

A .不停服迁移 B .高安全 C .安全可靠 D .简单易用

多选 5.云上平台有哪些传统IDC所不具备的优势？

A .高可用性 B .安全性 C .弹性 D .成本高

单选 6.为了充分利用云平台的优势，A公司正在计划将自己IDC机房中的业务系统迁移到阿里云的ECS、RDS和OSS上，其最适合迁移到阿里云ECS上的是（ ）。

A .数据库服务器 B .应用服务器 C .存储服务器 D .网络服务器

多选 7.某公司想把网站的图片、音视频文件迁移至阿里云OSS上，以下哪些工具可以实现这个功能呢？

A .ossimport2 B .ossfs C .flashfxp D .以上工具都不能

单选 8.DTS结构化迁移模式不支持以下哪种类型的迁移对象？

A .表 B .存储函数 C .存储过程 D .以上对象全部支持

单选 9.A公司计划将其在本地机房中的业务系统迁移到阿里云上，其非结构化文件原本使用的共享存储服务器存储，其迁移到阿里云中的方案，错误的是（ ）。

A .使用阿里云ECS B .使用阿里云RDS C .使用阿里云NAS D .使用阿里云OSS

多选 10.传统IDC架构存在哪些问题？

A .硬件、电力投入成本高 B .硬件升级扩容灵活性好 C .服务器交付周期长 D .烟囱式架构，资源浪费情况严重

单选 11.A公司的业务系统原来部署在一台小型机上，现在由于业务量的增大，计划迁移到阿里云上，以下哪项是A公司无需准备的？

A .操作系统 B .应用运行的基础环境 C .应用中间件程序 D .应用程序代码

单选 12.A公司计划将其在本地机房中的业务系统迁移到阿里云上，其提供给用户下载的大量图片、视频等文件，不适合迁移到阿里云的哪种服务中去？

A .文件存储服务 B .对象存储服务 C .容器服务 D .块存储服务

单选 13.数据迁移支持的源实例类型不包括_（ ）

A .本地自建数据库 B .ECS自建数据库 C .MongoDB实例 D .PetaData实例

多选 14.DTS数据传输服务结构化迁移模式可以支持以下哪些场景？

A .Oracle -> RDS For MySQL B .SQL Server -> RDS For SQL Server C .MySQL -> PetaData D .MongoDB -> RDS For MongoDB

单选 15.以下哪个产品可以部署用户应用程序？

A .SLB B .RDS C .OSS D .ECS

Apsara Clouder云计算专项技能认证：上云迁移实战https://qwzyj/thread-255-1-1.html(出处: 全网资源菌)

一、云计算的行业发展及人才需求

云计算产业市场规模快速增长，人才需求数量激增。相关云计算企业加大对核心技术的投入，提高对客户的服务，无论从技术层面，运营商层面还是集成与服务提供层面，人才需求巨大。

随着云计算新市场、新业务、新应用的不断出现，人力需求迅猛。国家相继出台一系列政策大力扶持云计算，进一步证明了云计算市场潜力巨大。分析预计2017-2020年云计算行业规模增速依然维持在15%以上,到2020年有望达到3834亿美元。

云计算不仅降低了信息技术成本，提高了数据的安全性，有利于企业之间或个人之间共享信息。企业对于云计算开发人才需求紧迫，不少企业表示精英人才“高薪难求”。国内大数据权威人士估测，在今后5年内，云计算人才缺口将超过130万。

二、云计算就业“钱”景

云计算开发人员属于新型高端人才，其薪资也处于业内较高水平。据职友网数据显示，初级云计算工程师月薪在9000以上，拥有一定年限工作经验的从业人员月薪可以轻松达到16K以上，就业率98%。

因此既精于云计算又精于Python开发的运维工程师，已然成为IT行业高薪且有逼格的高端从业者。不仅是互联网的高端技术人才，还成为了各个互联网公司备受争抢的宠儿!

成都达内小编课程分享：

一、Linux、云计算、虚拟化：

1.什么是Linux云计算;

2.什么是虚拟化;

3.KVM虚拟化实战。

二、老司机带你玩Linux ：

1.Linux操作系统由来;

2.企业级Linux服务器安装方案;

3.破解Linux系统密码。

三、Linux系统常用命令使用：

1.Linux命令行格式;

2.Linux下目录和文件管理。

四、Linux网络服务实战演示 ：

1.FTP服务器演示;

2.Web服务器演示;

3.DNS服务器演示。

五、Linux云计算发展前景网络工程课程揭秘：

1.Linux云计算行业发展前景;

2.初识网络运维。

适合人群▽

1、没有任何经验，并且希望从事Linux行业的人群;

2、应届毕业生、实习生;

3、工作遇到瓶颈期的在职人员。

借Linux市占率之威，Linux运维工程师的收入水平与开发相差无几，而云计算全栈工程师收入甚至会高于开发者，同时无需承受开发的“34岁危机”，成为IT行业中的“黑马”黄金职业!

云计算可以实现信息资源的集中管理、按需供给、“管家式”贴身服务和共享共创。在技术层面，互联网将为整个信息处理、资源采集和数据运算提供环境；在商业模式方面，云计算真正实现了“以产品带服务”向“以服务带产品”的转变；在行业结构上，云时代将软件、硬件和服务高效整合，使不同行业的融合成为现实。云计算离我们的生活越来越近，早日具备云计算技术，必能让我们求职之路变得一片坦途。

Linux云计算培训学习内容包括哪些？今天小编就以千锋的云计算课程内容来详细阐述一下：

第一阶段：Linux云计算网络管理实战

1、网络历史

2、网络协议

3、进制转换

4、交换机

5、MAC

6、路由器

7、IP

8、公有云网络初识

9、阶段性项目实战

第二阶段：Linux云主机系统管理和服务配置实战

1、Linux简介

2、Linux操作系统初识

3、物理服务器部署

4、AliyunECS部署

5、Bash Shell基本语法

6、Linux中帮助获得方法

7、Linux操作系统文件管理

8、Vi编辑器

9、用户及组管理

10、文件基本权限

11、文件特殊权限

12、进程管理

13、输入输出重定向

14、管道

15、Bash Shell基础

16、存储管理

17、文件查找

18、文件打包及压缩

19、软件包管理

20、Linux主机管理

21、计划任务

22、系统日志

23、构建受管型网络服务DHCP

24、构建远程主机管理服务 SSHD

25、构建文件共享服务 NFS SAMBA FTP

26、构建网络时间服务 NTP

27、构建域名解析服务 DNS

28、构建基于Apache部署Wordpress博客系统

29、构建基于Apache部署Ecshop和Discuz!信息发布系统

30、阶段性项目实战

第三阶段：Linux Shell脚本自动化编程实战

1、Shell编程初识

2、Shell特性

3、Shell脚本规范

4、Shell脚本调试

5、变量的类型

6、变量置换

7、Shell脚本运行方式

8、算式置换

9、Shell条件测试

10、Shell循环结构

11、Expect应用

12、Shell函数 funcation

13、Shell数组 array

14、正则表达式 RE

15、文件操作编程 SED

16、复杂数据处理编程 AWK

17、Shell脚本实现LAMP终级部署

18、Shell脚本实现云主机系统状态收集及分析

19、Shell脚本实现Web访问日志全文分析

第四阶段：开源数据库MySQL DBA运维实战

1、MySQL 数据库介绍

2、MySQL 5.7版本部署

3、MySQL 体系结构介绍

4、结构化查询语言SQL介绍

5、数据库基本操作

6、MySQL 表的操作 DDL

7、MySQL 数据操作 DML

8、MySQL 数据库查询

9、MySQL 数据库高级应用

10、MySQL 索引的使用

11、MySQL 存储引擎

12、MySQL 安全控制

13、MySQL 数据备份与恢复

14、MySQL 数据库多源复制部署

15、MySQL 读写分离

16、数据库中间件 MyCAT

17、Shell脚本实现Galera MySQL集群部署

18、阶段性项目实战

第五阶段：企业级自动化项目及公有云运维实战

1、自动化运维Devops介绍

2、运维管理员的自我修养

3、Cobbler实现系统批量部署

4、构建分布式版本控制系统 Git

5、Tengine构建企业级高性能Web服务器

6、Shell脚本实现LNMP单、多机部署

7、Tengine虚拟主机构建

8、Tengine动态网站部署

9、Tengine反向代理模块介绍

10、Tengine构建高性能反向代理服务器

11、Tomcat 构建企业级Java应用服务器

12、自动化运维工具之SaltStack

13、自动化运维工具之Ansible

14、构建分布式日志分析平台 ELK

15、基于Nagios构建企业级监控告警平台

16、基于Zabbix构建企业级监控告警平台

17、Iptables或Firewalld实现系统安全及服务安全

18、Aliyun ECS/RDS 运维实战

第六阶段：大型网站高并发架构运维实战

1、集群技术 HA LB HPC

2、基于LVS构建负载均衡集群

3、基于Tengine构建高并发负载均衡集群

4、基于HAProxy构建多层高并发负载均衡集群

5、基于KeepAlived构建负载均衡器高可用

6、基于Pacemaker实现Apache及Mariadb高可用

7、基于GlusterFS构建实时在线分布式存储集群

8、基于DRBD构建分布式块存储群集

9、基于Ceph构建高性能PB级存储集群

10、高速缓存服务器集群构建 memcached redis

11、HTTPS实现线上Web服务器传输安全

12、Iptables或Firewalld安全加固及入侵防御

13、Web服务器Tengine性能优化

14、Web服务器Tomcat性能优化

15、MySQL 性能及架构优化

16、阶段性项目实战

第七阶段：Python Linux自动化运维开发实战

1、python开发环境部署

2、python文件类型

3、python运算符及表达式

4、python数据类型

5、python流程控制

6、python文件操作

7、python 函数

8、python包与模块

9、python正则表达式

10、python异常处理

11、python面向对象

12、收集主机系统信息

13、构建信息发布系统 Django

14、批量主机管理应用系统开发

15、基于Nagios监控系统的主机服务状态监控插件及应用开发

16、基于Zabbix监控系统的主机服务状态监控插件及应用开发

17、批量主机性能监控系统开发

18、网络爬虫工具开发

第八阶段：企业私有云架构及运维实战

1、虚拟化技术方案介绍

2、KVM虚拟机部署

3、KVM 网络管理

4、KVM 存储配置

5、KVM 虚拟机管理

6、Shell脚本批量部署KVM虚拟机

7、企业级虚拟化技术介绍

8、Python开发KVM虚拟机管理系统

9、云计算技术概览 IaaS PaaS SaaS CaaS

10、主流IaaS技术实现方案介绍 OpenStack CloudStack

11、OpenStack部署及基本管理

12、OpenStack核心模块解析

13、OpenStack运维

14、主流PaaS技术实现方案介绍 Docker LXC

15、Docker部署及基本管理

16、Docker编排部署工具

17、Docker Swarm集群

18、kubernetes集群

19、Docker负载均衡和服务发现

20、Hadoop大数据管理引航及运维实战

首先，请看一幅漫画

没错！今天介绍的就是Linux高级运维工程师。

当然，刚才自黑的漫画开玩笑的，运维工程师是互联网背后的英雄，只不过很多人对其都不了解。

但是，大家过年回家抢票的12306，你总了解吧？这就是运维工程师所做的事。

生活日益互联网化的今天，超高并发、超大量的数据同步越来越多，普通服务器根本无法承受，只有Linux运维才能承担，让平台稳定运行。可以说，没有他们，你连家都回不去，因为他们维护着12306的运行！

运维工程师的日常是什么？

“是不是把服务器搬来搬去？不是在拿着Linux光盘开始装系统，就是在等待系统安装完成？”

大错特错啦！正确的是：他们会把上面的那些工作统统给自动化掉，如自动化给数据中心的裸金属服务器安装系统，自动部署应用、自动收集日志、自动监控报警等等。每天喝喝茶，看看图表，然后再给自动化运维工具提交两行代码。完全解放了生产力啊！

看完这些，你对Linux运维工程师有没有一些改观？

是不是开始关心这个职业工资怎么样？不兜圈子，咱们来了解下它的前景和薪资待遇吧！

Linux高级运维工程师的薪资和市场需求

干这行赚钱就是多，平均薪资20000+元。

更好的消息是，这行人才的市场需求量还很大，越早入行越吃香。也许早入行，12306都有你的功劳哦！

可能又有朋友担心，这个技术会不会过时啊？请往下看！

Linux高级运维工程师的职业发展空间

这行是典型的“经验越多身价越高”的职业，不会像敲代码一样担心年龄大遇到瓶颈。只要你工作中踏实肯干，认真学习，薪资涨幅都不会太小。10年以后，便可以成长为年薪百万的系统运维架构师。我想，现在12306的运维应该工资很高！

那么问题来了，身为小白的自己，如何才能走上这条路呢？

如何成为一名Linux 高级运维工程师？

万事开头难，建议小白按照黑马程序员的学习路径进行学习，现整理如下：

阶段一 Linux 基础 市场价值：3000元/月

● 计算机基础

● Linux系统概述

● Linux系统安装

● Linux基本指令

● 网络基础

● VIM编辑器

● 系统用户与权限

● Linux文件系统与内核（内核调优，磁盘配额，计划任务）

● 系统服务与进程

● MySQL基础

阶段二 Linux 进阶 市场价值：5000元/月

● bind高级应用(DNS服务器)

● ftp服务+nfs服务+samba服务

● postfix服务+dovecot服务（邮件服务器）

● shell基础

● ssh服务以及无密码登录

● linux系统安全（防火墙）以及日志

● linux下安装包的管理、压缩工具讲解

● rsync文件同步服务

阶段三 Linux 高级 市场价值：8000元/月

● PHP及JAVA环境部署调优

● APACHE/NGINX/TOMCAT配置详解与调优

● KeepAlived+LVS高可用负载均衡服务器

● nginx+Haproxy实现负载均衡

● Varnish/squid反向代理（介绍CDN知识与应用）

● 分布式存储集群（FastDFS）

● Tomcat LB Cluster集群(加强)

● zookeeper分布式

● Zabbix监控

● ELK日志分析搭建

● Git版本控制软件(SVN赠送)

● 初级运维自动化saltstack puppet（基础）

● 大型项目架构

阶段四 MySQL DBA实战 市场价值：9000元/月

● MySQL基础操作

● MySQL高级查询

● MySQL权限管理

● MySQL备份、还原与数据恢复

● MySQL数据库管理工具介绍与实战

● MySQL高级（索引与优化）

● MySQL主从复制与读写分离

● 数据库中间件MyCAT,altas,Amoeba实践与对比

● Memcache技术

● Redis技术+集群

● MongoDB技术+集群

阶段五 Shell 编程实战 市场价值：10000元/月

● Shell编程进阶

● Shell核心应用（集成到进阶）

● 正则表达式

阶段六 Linux 云计算实战 市场价值：12000元/月

● Xen、VMWare虚拟化技术

● Kvm虚拟化技术

● salt进阶

● Openstack自动化运维

● Docker实战

● jenkins+maven

● Hadoop云计算

● devops

阶段七 Python 运维自动化 市场价值：14000元/月

● Python环境配置（乌班图）

● Python基础语法

● Python正则表达式

● Python面向对象

● Python异常

● 运维自动化相关模块介绍

关于Linux运维，你怎么看？

都忘记是什么时候知道python的了，我是搞linux运维的，早先只是知道搞运维必须会shell,要做一些运维自动化的工作，比如实现一些定时备份数据啊、批量执行某个操作啊、写写监控脚本什么的。后来发现工作量大的时候shell开始变慢，实现某个功能使用shell感觉力不从心，听人说python能实现shell能做的一切功能，而且开发效率高，速度快，慢慢的就认识了python,多多少少看点简单的东西。

印象最深的是花几天时间把《python简明手册》看完后，感觉python很简单，特二的认为自己会python了，尴尬的在后面，发现我只是学了点python的基础，现在看来连皮毛都算不上。都说python简单，可能是对专业的开发人员来讲吧，我作为一个搞运维的对编程真的是不感冒，发现python真的是博大精深，好难，东西好多，学不完，不过还好，我们运维工程师不用搞那么多。算了，发发牢骚，不扯淡了，上正题。

关于python的历史，起码应该知道guido吧，人称龟叔，曾就职于google，现在dropbox,一家做云存储的公司，最近也没了解过他了，没准儿换地方儿了呢，呵呵。他很nb，你想他的nb之处就没法玩儿了。他希望有一种语言，能像C语言那样，全面调用计算机的功能接口，又可以像shell那样轻松的编程，找到一种叫ABC的语言，后来觉得人家别人写（他自己也参与开发了）的语言不好用，就自己用c语言写了一个。

1991年开发出来的，发展到现在在云计算、自动化运维、人工智能等方面没有什么语言能干掉它了。不管未来怎样，python的历史已经可以当小说读读就算了。

python特性

1. 面向对象

面向对象的程序设计抽象出对象的行为和属性，把行为和属性分离开，但是又合理的组织在一起。它消除了保护类型、抽象类、接口等面向对象的元素，使得面向对象的概念更容易理解。

2. 简单

没有分号，使用缩进的方式分隔代码，代码简洁，短小，易于阅读。

3. 内置数据结构

类似于Java中集合类的功能。python的数据结构包括元组，列表，字典等。元组相当于“只读”的数组，列表可以作为可变长度的数组使用，字典相当于java中的hashtable类型。

4. 健壮

提供异常退出机制，能捕获程序的异常情况。

5. 跨平台

python会先先编译成与平台相关的二进制码，然后再解释执行，这种方式和java类似。

6. 可拓展

python是用c开发的语言，因此可以使用c扩展python，可以给python添加新的模块、新的类。同时python可以嵌入到c，c++语言开发的项目中，使语言具备脚本语言的特性。

7. 动态

python不需要另外声明变量，直接赋值即可以创建一个新的变量。

8. 强类型语言

python会根据赋值表达式的内容决定变量的数据类型。python在内部建立了管理这些变量的机制，出现在同一个表达式的不同类型的变量需要做类型转换。

9. 应用广泛

python有许多第三方的库支持。例如：PIL库应用于图像处理，numpy库应用于数学计算，wxpython库应用于GUI程序的设计，Django库应用于web程序的开发等。

10. 解释型语言

就是脚本了

python核心开发者Tim Peters所总结的“Python之禅”

The Zen of Python

Python 之禅

Beautiful is better than ugly.

美胜于丑

Explicit is better than implicit.

显胜于隐

Simple is better than complex.

简胜于繁

Complex is better than complicated.

繁胜于杂

Flat is better than nested.

平胜于迭

Sparse is better than dense.

疏胜于密

Readability counts.

读胜于写

Special cases aren't special enough to break the rules.

规则胜于特例

Although practicality beats purity.

实用胜于单纯

Errors should never pass silently.

告错胜于沉默

Unless explicitly silenced.

沉默胜于吵闹

In the face of ambiguity, refuse the temptation to guess.

拒绝胜于猜测

There should be one-- and preferably only one --obvious way to do it.

唯一胜于显然

Although that way may not be obvious at first unless you're Dutch.

显然不是荷兰

Now is better than never.

现在胜于永不

Although never is often better than *right* now.

永不胜于匆猝

If the implementation is hard to explain, it's a bad idea.

凡值得说,必易于说

If the implementation is easy to explain, it may be a good idea.

反之则不然

Namespaces are one honking great idea -- let's do more of those!

名可名, 请常名

云计算培训课程，云计算培训大纲更新：而现在，它又加入了网络安全的内容！

千锋独家开发了2018千锋Linux云计算架构师+Python运维开发课程：

千锋Linux云计算运维及开发培训课程共分为十大阶段：

头一阶段为Linux云计算网络管理实战；

第二阶段为Linux系统管理和服务配置实战;

第三阶段为Linux shell脚本自动化编程实战;

第四阶段为开源数据库SQL NOSQL运维实战;

第五阶段为大型网站高并发架构及自动化运维项目;

第六阶段为为公有云运维及输项目实战;

第七阶段企业私有云架构及运维实战;

第八阶段为Python自动化运维开发基础；

第九阶段为Python自动化运维开发项目实战；

第十阶段为Web安全渗透项目攻防实战。

千锋Linux云计算培训课程以项目驱动教学过程和内容，每一阶段都有详细的理论知识讲解和代码实战，学员可以积累更多的实战经验。

《2018千锋Linux云计算架构师+Python运维开发课程》十大阶段的课程为由浅入深、循序渐进的完整课程体系，包括结合Linux的网络基础实战、Linux系统配置及服务深度解析、Shell脚本自动化运维项目开发、开源数据库MySQL DBA架构及优化、主流Web 服务器Nginx架构优化、大型网站高并发项目LVS实战方案、高可用集群技术、分布式存储技术Ceph、安全防御技术、性能优化方案、Python自动化运维开发技术、私有云平台技术KVM 、Openstack、容器技术Docker等。

整套课程中的项目均是以当前主流技术，结合新浪、金山、链家、搜狐畅游等多家公司的生产环境设置。因此，能够确保课程的实用性和前瞻性，真正使学员学即所用。整个课程体系同时为学员提供了运维以及云计算相关技术的广度和深度，使学员能够建立起一套完整的知识体系，为之后职业生涯中的新技术学习能力打下坚实的基础。学员依靠掌握的Linux技术能够向企业实际生产环境平滑过渡。

云计算技术在日益联系紧密的世界中提供了灵活性、敏捷性和可伸缩性，但这项技术正以惊人的速度发展。随着其迅速发展，越来越多的组织希望实现更高的运营效率，并远离传统的网络。根据调研机构的预测，到2020年，企业无云政策将变得像当今的无互联网政策一样罕见。那么，云计算实战课程哪家好呢？

关于这个问题，我们还是要先看一看云计算行业的现状，才好对症下药。

一方面是综合生产力的提升

现代组织实施了各种基于云计算的应用程序和服务。但是，在应用程序之间集成信息变得越来越重要。由于基于云计算的环境通常会增加正在使用的系统数量，因此企业经常会发现自己需要跨平台集成，需要将所有相关数据汇总在一起。出于这个原因，2018年的合作格局只会增长，人们将看到更多的跨平台合作。

然而，集成并不仅仅局限于应用程序，随着越来越多的企业在私有云和公有云中存储工作负载——人们将看到混合计算在2018年成为标准。创建、管理和加强这些联系将是在接下来的几年中是非常重要的。

另一方面是云端劳动力的崛起

在新经济中，越来越多的企业放弃他们的办公室，转而支持由云计算员工组成的员工队伍。实际办公地点开展业务的日子一去不复返了。目前，人们正在经历云员工的兴起，因为基于云计算的应用程序和技术有效地促进远程工作和个人交互，这已经不是什么秘密。这将让员工能够比以往更轻松地与同事合作并在全球范围内获得信息更新-而无需进行面对面的互动。

人们将看到一个上升的趋势。根据在伦敦举行的全球领导峰会上的一项调查发现，34%的企业管理人员希望其公司的全职员工中有一半以上在远程工作。随着员工在不同的时区工作，企业将变得更加全球化。人们将看到企业领导者认识到分布式团队的好处开发云端员工需要所有关键利益相关者的充分参与，并完成业务战略和目标的一致性。但随着成本的节省、具备更大的灵活性，以及对房地产的利用，许多企业将把云计算作为一种提高生产力的手段。应当看到，现在正是云计算行业的黄金上升期，在这一时期，各大企业会对云计算人才有高度渴求。

SaaS漫谈

SaaS模式是什么？

传统的软件模式是在开发出软件产品后，需要去客户现场进行实施，通常部署在局域网，这样开发、部署及维护的成本都是比较高的。

现在随着云服务技术的蓬勃发展，就出现了SaaS模式。所谓SaaS模式即是把产品部署在云服务器上，从前的客户变成了“租户”，我们按照功能和租用时间对租户进行收费。这样的好处是，用户可以按自己的需求来购买功能和时间，同时自己不需要维护服务器，而我们作为SaaS提供商也免去了跑到客户现场实施的麻烦，运维的风险则主要由IaaS提供商来承担。

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SaaS多租户数据库方案

目前主流的SaaS多租户数据库方案有以下三种：

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完全隔离：独立数据库，它的好处就是隔离度很高，但是占用成本也相当高，而且资源共享度低。

共享+隔离：可以共享数据库，但是有独立的Schema。这样它的各项指标相对来说都是比较平均的。

完全共享：共享数据库和数据表。我个人不太推荐这种方式，因为虽然它的共享度很高，但是几乎没有隔离度，而且开发上的复杂度会随着业务发展越来越高。

什么是Schema？

数据库中的Schema是数据库对象的集合。比如在Oracle中，一个用户一般对应一个Schema。

对MySQL来说，Schema并不是Database的下级，而是等同于Database。比如执行create schema test，和createdatabase test是一样的。

Oracle与MySQL的数据库层级对应关系如下：

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独立Schema模式的优点和问题

独立Schema模式的优点：

高独立性：每个租户都拥有自己的库，与其他租户是隔离的；

高可扩展性：可以方便的进行横向扩展和数据迁移；

业务开发简单：开发时只需要考虑单租户的业务逻辑即可，通过切换Schema来达到多租户的效果，联查的表更少；

定制化服务：用户可以定制个性化服务，不影响其他租户；

独立Schema模式存在的问题：

1、数据库越来越多怎么办？如果有10万个租户，就有10万个库，单个服务器肯定无法承受。

2、如此多的数据库，如何进行表的更新与维护？

3、租户的数据都隔离开了，进行整体数据分析的时候怎么办？

分布式多租户数据库集群

为了解决第一个问题，我们采用了分布式多租户数据库集群。假设有10万租户，它们可以分布在不同的服务器上，而且每台服务器上的数量都不是固定的，可以根据业务量进行分布，必要时还可以进行租户迁移。

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当租户分布开以后，可使用如下方式来定位租户：

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数据微服务

第二和第三个问题，可以使用数据微服务来解决：

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数据微服务可以专门用来处理新增Schema，更新数据结构、批量执行SQL以及统计分析等操作。

至于统计分析的时效性，租户通常只关注自身业务的统计分析，因此我们在面向租户时可以只对单个业务库进行实时统计分析，数据量一般不大。而我们后台对全局数据的统计分析通常时效性要求不高，就可以使用异步或定时任务处理，此时建议使用多个数据微服务来分区处理数据再汇总。当总体数据量大到一定程度，还可以引入Hadoop等大数据处理框架。

架构设计

微服务的拆分原则

微服务大体上有两种情况的拆分。第一种是根据业务功能进行拆分，微服务本身应该是高内聚的，微服务之间低耦合，微服务业务应该是单一的。

另一种情况就是从架构设计来拆分，是从基础组件、性能均衡和资源分配这三个角度考虑的。

业务架构设计

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通常情况下，我们都可以拆分出许多通用业务微服务和基础架构微服务，现在假设我们有这样的通用业务服务池和基础架构服务池。首先我们可能有很多不同的系统，它们一些通用的业务就放在通用业务池里，但是它们本身也会有一些独立的特殊业务。那么我们既可以直接调用通用业务服务池里的API，也可以在处理特殊业务时调用其他业务微服务的API，而这些业务微服务也同样可以调用通用业务池里的微服务。

产品不是由服务组成的，而是由API组成的。服务就是服务，我们不一定要让它必须属于哪个产品，而是要把不同服务的API组合成一个产品。

下面是一个使用Spring Cloud的服务拓扑举例：

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实战经验分享

配置集中化管理

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前后端协作

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通常使用swagger方式中存在的问题：

各类与业务无关的注解大量污染Controller代码，造成维护困难；

灵活性差，想要给特定人暴露特定接口（比如第三方）比较麻烦；

发布生产时需要特殊处理来关闭swagger；

Swagger有时会与其他jar包冲突（比如springfox-swagger2.6.0会导致注册Eureka异常）。

Spring Cloud + Swagger

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开发未动，文档先行。正式开发前优先编写独立的Swagger微服务供开发人员参考，让Swagger回归文档本质；

项目初期，由Swagger微服务直接返回格式化的假数据供前端调试，方便前后端并行开发；

前后端联调时，前端可继续由Swagger通过Feign来调用后端服务查看数据，或直接连后端服务调试真实业务逻辑；

可针对不同第三方的需求，提供不同的对外Swagger微服务让对方调试，灵活暴露接口。

后端服务完全不引入任何Swagger代码，保持代码纯净，也避免了Swagger冲突，发布生产时直接关掉Swagger服务即可；

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注意事项：

Swagger的接口路径、参数等必须与真正的业务接口保持一致，严格遵守规范，方便前端直连后端时统一修改；

Swagger微服务中需要有相应的VO，这类东西可以编写一次，到处复制。因此并不会增加工作量。

总结

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技术并不是全部

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作者：IT大咖说