本书源码地址：https://github.com/davidsajare/Building-Cloud-Native-Applications-with-OpenShift 更多分享请移步“大魏分享”公号 （1）作者魏新宇和王洪涛均来自红帽官方，分别是红帽的资深解决方案架构师和副首席架构师，都是云计算和OpenShift领域的布道者和领军人物。 （2）作者陈耿曾是红帽官方中国OpenShift核心团队成员，现任微软全球黑带团队云原生技术专家， Azure Red Hat OpenShift亚太区产品技术负责人。
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序言1
序言2
前言
第一部分 云原生篇
第1章 云原生应用的构建之路
1.1 云原生应用
1.1.1 什么是云原生应用
1.1.2 云原生应用开发和部署的四大原则
1.2 云原生应用构建之路的步骤
1.3 借助Red Hat开源解决方案实现云原生
1.4 本章小结
第2章 传统Linux上构建应用包
2.1 什么是RPM
2.2 从源代码构建软件
2.2.1 本机编译代码
2.2.2 解释型代码
2.3 给软件打补丁
2.4 安装软件
2.5 源代码生成tar.gz包
2.6 RPM打包
2.6.1 什么是SPEC文件
2.6.2 书写SPEC文件
2.7 构建二进制RPM包
2.7.1 构建Source RPM和二进制RPM
2.7.2 检查并安装RPM包
2.8 如何在异构环境重新编译RPM
2.9 本章小结
第3章 云原生Java的实现
3.1 Java应用的发展
3.1.1 Java EE架构
3.1.2 Java应用的打包与JDK
3.2 Kubernetes时代Java面临的问题
3.3 Quarkus的架构
3.4 验证Quarkus功能
3.4.1 编译和部署Quarkus应用
3.4.2 Quarkus的热加载
3.4.3 在OpenShift中部署Quarkus应用程序
3.4.4 Quarkus应用添加REST Client扩展
3.4.5 Quarkus应用的容错能力
3.5 Quarkus的事务管理
3.6 本章小结
第4章 DevOps和DevSecOps的实现
4.1 什么是DevOps
4.1.1 从瀑布式开发到敏捷开发
4.1.2 从敏捷开发到DevOps
4.2 DevOps的技术实现
4.3 在OpenShift上实现DevOps
4.3.1 S2I与Jenkins结合使用实现CI/CD
4.3.2 常用DevOps工具介绍
4.3.3 OpenShift 3 Jenkins Pipeline工作流分析
4.4 OpenShift 4.2中的OpenShift Pipeline
4.4.1 Tekton概述
4.4.2 安装OpenShift Pipeline
4.4.3 验证OpenShift Pipeline
4.5 DevSecOps在OpenShift上的实现
4.5.1 DevSecOps的架构
4.5.2 DevSecOps中的安全工具
4.5.3 DevSecOps在OpenShift上的架构
4.5.4 DevSecOps所依赖的OpenShift实验环境
4.5.5 DevSecOps Pipeline分析
4.5.6 执行DevSecOps Pipeline
4.6 本章小结
第5章 构建分布式消息中间件和数据流平台
5.1 服务之间的通信
5.1.1 服务之间的通信方式
5.1.2 异步通信实现
5.1.3 消息的分类
5.2 AMQ在OpenShift上的企业级实现
5.2.1 标准消息中间件规范
5.2.2 查看AMQ的多协议支持
5.2.3 创建持久队列
5.2.4 AMQ的HA
5.2.5 AMQ的Cluster
5.2.6 AMQ在OpenShift上的部署
5.3 Kafka在OpenShift上的实现
5.3.1 Kafka的架构
5.3.2 Kafka集群在OpenShift集群上的实现方式
5.3.3 在OpenShift上部署Kafka集群
5.3.4 配置Kafka外部访问
5.3.5 配置Mirror Maker
5.4 本章小结
第6章 构建分布式缓存
6.1 IT架构的演进
6.1.1 传统IT架构
6.1.2 分布式IT架构
6.1.3 分布式IT架构下的缓存
6.1.4 内存数据网格的应用场景
6.2 内存数据网格技术实现：Infinispan
6.2.1 Infinispan的两种部署模式
6.2.2 Infinispan的三种配置模式
6.2.3 Infinispan功能验证
6.2.4 在OpenShift上实现Infinispan
6.3 内存数据网格技术实现：Redis
6.3.1 Sentinel+Redis一主多从
6.3.2 Redis Cluster+Redis多主多从
6.3.3 Redis在OpenShift上的实现
6.4 Infinispan和Redis的对比
6.5 本章小结
第7章 构建业务流程自动化
7.1 规则与流程
7.2 企业规则的开源实现
7.2.1 KIE的架构
7.2.2 Drools的架构
7.3 企业级规则自动化方案
7.3.1 Red Hat Decision Manager架构
7.3.2 RHDM在OpenShift上的实现架构
7.4 以抵押贷款应用展示RHDM功能
7.4.1 在RHDM上导入抵押贷款应用源码
7.4.2 抵押贷款应用源码分析
7.4.3 探索抵押贷款应用
7.4.4 复杂规则的处理
7.4.5 验证决策模型和表示法（DMN）格式规则
7.5 Red Hat流程自动化方案
7.5.1 Red Hat Process Automation Manager架构
7.5.2 RHPAM与微服务的集成案例环境准备
7.5.3 RHPAM与微服务的集成实验流程验证
7.6 本章小结
第8章 云原生应用的安全
8.1 云原生应用的认证与授权
8.2 OpenShift的单点登录
8.2.1 OpenShift的认证方式
8.2.2 OpenShift与Keycloak的集成
8.3 实现Web应用单点登录
8.4 云原生应用出口流量限制
8.4.1 配置出口防火墙
8.4.2 配置出口路由器
8.5 本章小结
第9章 分布式集成与API管理
9.1 分布式集成
9.1.1 分布式集成方案
9.1.2 基于OpenShift 3.11和Camel的微服务集成
9.1.3 Camel K项目介绍
9.2 API管理方案
9.2.1 Red Hat 3Scale的技术架构与实现效果
9.2.2 Red Hat 3Scale对容器化应用的管理
9.3 本章小结
第10章 云原生应用与Serverless的结合
10.1 无服务器架构Serverless
10.1.1 应用架构的演进
10.1.2 基础架构的演进
10.1.3 Serverless的技术种类
10.1.4 OpenWhisk的核心概念
10.1.5 基于OpenShift集群部署的OpenWhisk
10.2 Serverless与IoT的配合
10.2.1 场景描述
10.2.2 创建并验证第一个Action：formatInput
10.2.3 创建并验证第二个Action：enricher
10.2.4 将两个Action链接
10.2.5 创建并验证第三个Action：geofence
10.2.6 验证包含三个Action的序列
10.3 本章小结
第11章 人工智能在容器云上的实践
11.1 Caffe2和Jupyter Notebook介绍
11.2 在OpenShift集群中部署Caffe2
11.3 运行代码分析
11.3.1 整体代码分析
11.3.2 运行代码
11.4 Open Data Hub的简介与展示
11.4.1 Open Data Hub简介
11.4.2 Open Data Hub的安装
11.4.3 Open Data Hub的基本功能展示
11.5 本章小结
第二部分 OpenShift篇
第12章 集群规划与管理
12.1 集群规划
12.1.1 裸金属还是虚拟机
12.1.2 容量评估
12.1.3 网络考量
12.1.4 集群的部署考量
12.1.5 拉伸集群——跨数据中心部署
12.1.6 联邦集群
12.2 集群管理和增强
12.2.1 多集群管理门户
12.2.2 集群上应用的灾难备份/恢复策略
12.2.3 启动OpenShift上的硬件加速
12.3 本章小结
第13章 OpenShift 4集群离线部署详解与简化
13.1 极简环境规划
13.2 使用Helper节点工具辅助安装部署
13.3 安装配置确认和解析
13.3.1 DNS手动配置及解析
13.3.2 负载均衡器手动配置及解析
13.3.3 WebServer手动配置及解析
13.3.4 配置离线镜像仓库/还原镜像
13.3.5 执行安装步骤
13.3.6 完成安装
13.3.7 附加操作：内部镜像库设置使用emptydir或者NFS
13.4 本章小结
第14章 OpenShift与公有云
14.1 OpenShift结合公有云的收益
14.2 OpenShift公有云部署选择
14.2.1 基于IaaS
14.2.2 基于PaaS
14.3 Azure Red Hat OpenShift
14.3.1 集群部署与伸缩
14.3.2 自动化运维
14.3.3 全球部署
14.3.4 混合云架构
14.3.5 安全与认证
14.3.6 与Azure服务的集成
14.3.7 开发者体验
14.3.8 联合技术支持
14.3.9 付费模式
14.3.10 OpenShift 4
14.4 公有云OpenShift最佳实践
14.4.1 因地制宜地选择架构
14.4.2 最小化基础架构管理工作量
14.4.3 构建高可用的部署架构
14.4.4 Infrastructure as Code
14.4.5 DevOps
14.5 本章小结
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