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Kubernetes云原生数据管理电子书

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9人正在读 | 0人评论 6.5

作       者:(美)Jeff Carpenter(杰夫•卡彭特), Patrick McFadin(帕特里克·麦克法丁)

出  版  社:电子工业出版社

出版时间:2024-01-01

字       数:21.6万

所属分类: 科技 > 计算机/网络 > 计算机理论与教程

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本书围绕 Kubernetes 云原生数据基础设施,介绍了如何通过 Kubernetes 管理数据存储,如何通过 Helm 和 Operator 在 Kubernetes 上自动部署和管理数据库,阐述了数据流式传输和数据分析的过程,探讨了在机器学习及其他新兴用例中如何使用 Kubernetes 云原生数据等。本书不仅深阐述了云原生基础设施的发展历程和处理方式,而且分门别类地为每个场景提供了可以直运行的示例代码,以便读者学习和练习。本书结构与英文原版保持一致,是 DaoCloud 云原生数据存储专家经反复校对后提供的译本。本书适合从事云端设计、构建和运行应用的发人员,以及架构师和云原生工程师。无论你是Kubernetes 数据存储方面的“新手”还是有经验的“老兵”,相信本书都能让你有所受益。<br/>【作者】<br/>Jeff Carpenter 是一位软件工程师和架构师,在多个行业拥有丰富的从业经历。作为一名发人员倡导者,他致力于帮助其他工程师使用 Cassandra。除此之外,Jeff Carpenter还积极参与 Cassandra 和 Kubernetes 生态系统中多个源项目的发,其中包括 Stargate和 K8ssandra。同时,他还与他人合著了《Cassandra :权威指南》一书。Patrick McFadin 是一位分布式系统黑客,自从他将调制解调器插 Atari 计算机以来就致力于该领域。为追求冒险,他加了美国海军,并参与了海军战术数据系统(NTDS)的发,这一步激发了他对分布式系统的热情。在 20 世纪 90 年代,互联网快速崛起时,他始从事基础设施工作,后来差因为互联网泡沫危机而失去生计来源。其间,Patrick 获得了加州州立理工大学圣路易斯奥比斯波分校的计算机工程学位,并专注于高规模互联网基础设施的研究。目前,他热衷于分布式数据系统的研究,并且自 2011 年以来始终是 Cassandra 项目的稳定贡献者。 「DaoCloud 道客」成立于 2014 年底,公司拥有自主知识产权的核心技术,致力于造放的云操作系统为实体经济赋能,推动传统企业完成数字化转型。成立迄今,公司已在金融科技、先制造、智能汽车、零售网、城市大脑等多个领域深耕,标杆客户包括交通银行、浦发银行、上汽集团、格力集团、京东方、屈臣氏集团等。是国家级专精特新“小巨人”企业、被誉为科技领域准独角兽企业。<br/>
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内容简介

O'Reilly Media,Inc.介绍

本书赞誉

译者序

前言

第1章 云原生数据基础设施:持久化、流式传输与批量分析

基础设施类型

云原生数据是什么

数据基础设施越多,问题越多

Kubernetes引领潮流

云原生数据组件

迎接变革

小结

第2章 通过Kubernetes管理数据存储

Docker,容器和状态

Kubernetes数据存储资源

Kubernetes存储架构

小结

第3章 打造Kubernetes数据库

困难模式

在Kubernetes上运行数据基础设施的前提

在Kubernetes上运行MySQL

ReplicaSet

在Kubernetes上运行Apache Cassandra

小结

第4章 通过Helm在Kubernetes上自动部署数据库

通过Helm Chart部署应用

通过Helm部署MySQL

使用Helm部署Apache Cassandra

小结

第5章 通过Operator自动管理Kubernetes数据库

扩展Kubernetes控制平面

Operator模式

使用Vitess Operator管理Kubernetes MySQL

不断发展的Operator生态体系

小结

第6章 在Kubernetes上集成数据基础设施

K8ssandra:生产就绪的Kubernetes上的Cassandra

使用Cass Operator在Kubernetes上管理Cassandra

使用Stargate API提高开发人员的工作效率

基于Prometheus和Grafana的统一监控基础设施

使用Cassandra Reaper进行修复

使用Cassandra Medusa进行数据备份与恢复

在Kubernetes上部署多集群应用

小结

第7章 Kubernetes原生数据库

为什么需要Kubernetes原生方式

使用TiDB进行大规模混合数据访问

配置DataStax Astra DB的无服务器Cassandra

在Kubernetes原生数据库中寻找什么

小结

第8章 Kubernetes数据流式传输

流式传输简介

流式传输在Kubernetes上的作用

通过Apache Pulsar在Kubernetes上实现流式传输

使用cert-manager配置默认的安全通信

通过Apache Flink进行流分析

小结

第9章 Kubernetes数据分析

数据分析简介

在Kubernetes上部署分析工作负载

Apache Spark简介

在Kubernetes上部署Apache Spark

Apache Spark专用的Kubernetes Operator

Kubernetes调度器替代品

Kubernetes专用分析引擎

小结

第10章 机器学习及其他新兴用例

云原生AI/ML技术栈

使用Apache Arrow实现高效的数据移动

使用lakeFS管理对象存储的版本

小结

第11章 将数据工作负载迁移到Kubernetes上

愿景:应用感知平台

描绘成功的蓝图

云原生数据的未来

小结

关于作者

关于封面

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