Azure雲端運算實戰 : 使用PaaS服務快速打造交談式聊天機器人(iT邦幫忙鐵人賽系列書) (電子書) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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莊閔期 (Mickey Chuang)

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雲端架構設計與最佳實踐：從零開始構建高可用性企業級應用 本書深入探討現代雲端運算架構的核心原則、設計模式，以及如何運用領先的基礎設施即代碼 (IaC) 工具，高效、安全地部署和管理複雜的企業級應用。 在這個數位轉型加速的時代，企業對系統的彈性、擴展性與運營效率的要求日益嚴苛。單純地將傳統應用遷移至雲端已遠遠不敷使用，真正的價值在於如何利用雲端原生（Cloud-Native）的思維，重新設計和優化應用架構。本書旨在為資深開發者、架構師和技術決策者提供一套全面的藍圖，指導他們如何從底層的網路配置到上層的微服務治理，全面掌握構建下一代雲端解決方案的關鍵技能。 --- 第一部：雲端架構的基石與現代化轉型 第一章：雲端原生架構的演進與核心原則 本章將回顧從單體應用到微服務架構的演變歷程，重點解析支撐現代雲端應用的三大支柱：容器化、服務網格（Service Mesh）與不可變基礎設施。我們將詳細闡述雲端架構設計的「12 要素應用」（The Twelve-Factor App）原則，並探討如何在實際專案中落地這些原則，以確保應用具備高度的可移植性與可擴展性。 重點解析： 雲端原生計算基金會（CNCF）生態系的關鍵技術選型考量。 實務探討： 如何平衡單體應用的簡潔性與微服務的複雜性，選擇合適的拆分策略。 第二章：高可用性與災難復原的架構設計 系統的可用性是企業級應用的生命線。本章將聚焦於設計超越單一區域（Availability Zone）限制的冗餘架構。內容涵蓋負載平衡的層級選擇（L4 vs. L7）、跨區域的資料同步策略（同步與異步複製的權衡），以及主動/主動（Active/Active）與主動/被動（Active/Passive）災難復原方案的實施細節。 案例分析： 構建具備 RTO（恢復時間目標）與 RPO（恢復點目標）極低要求的金融交易系統架構。 技術深度： 探討全球 DNS 解析與邊緣計算（Edge Computing）在提升延遲和韌性方面的作用。 第三章：安全左移（Shift-Left Security）與零信任模型 在雲端環境中，安全不再是部署後的附加品，而是貫穿整個生命週期的核心要求。本章將介紹如何將安全檢查嵌入 CI/CD 流程（DevSecOps），並深入闡述零信任網路架構（Zero Trust Architecture, ZTA）在容器化環境中的落地。我們將討論身份與存取管理（IAM）的最佳實踐，包括最小權限原則（Principle of Least Privilege）的細粒度實施。 實戰指南： 使用 IaC 工具進行安全配置的模板化審核，預防配置漂移（Configuration Drift）。 關鍵技術： mTLS（相互傳輸層安全）在服務間通訊中的部署與管理。 --- 第二部：基礎設施即代碼 (IaC) 與自動化部署 第四章：Terraform 深度應用與模組化開發 Terraform 作為跨雲平臺的基礎設施抽象層，是現代雲端管理的標準工具。本章將從基礎語法進階到複雜的狀態管理與遠端後端配置。重點在於如何設計可重用、可測試的 Terraform 模組（Module），並利用工作區（Workspaces）和依賴圖（Dependency Graph）來協調複雜的基礎設施變更。 進階主題： 使用 Terraform Cloud/Enterprise 進行狀態鎖定、策略檢查和協作工作流程。 性能優化： 探討 `plan` 和 `apply` 操作的性能調優技巧，以及如何使用 `taint` 和 `untaint` 精確控制資源更新。 第五章：配置管理與不可變基礎設施的實踐 雖然容器化已成為主流，但對於虛擬機（VMs）或特定作業系統層級的配置仍有需求。本章比較 Ansible、Chef 和 Puppet 在現代雲端環境中的應用場景。我們將重點展示如何結合 IaC 工具（如 Terraform）與配置管理工具，實現真正的不可變基礎設施——即一旦部署完成，便不再進行遠端修改，任何變更都需通過重新部署新的基礎設施實例來實現。 對比分析： 適用於 Bootstrap（引導）與 Runtime Configuration（運行時配置）的工具選擇。 實戰範例： 編寫 Ansible Playbook 來初始化作業系統上的 Kubernetes 節點。 第六章：CI/CD 管線的現代化與藍綠部署策略 高效的部署流程是確保快速交付的關鍵。本章詳細介紹如何構建一個完全自動化的 CI/CD 管線，涵蓋從程式碼提交到生產環境發佈的每一步驟。我們將深入探討零停機時間（Zero Downtime）部署策略，特別是藍綠部署（Blue/Green）和金絲雀發佈（Canary Release）的實施細節，包括如何使用服務網格或 Ingress Controller 實現流量的平滑切換與健康檢查。 工具鏈整合： GitOps 原則在雲端部署中的應用，使用 ArgoCD 或 FluxCD 管理 Kubernetes 應用狀態。 回滾機制： 設計自動化觸發的回滾流程，確保在關鍵指標（如錯誤率或延遲）超標時能即時切換回穩定版本。 --- 第三部：運營監控、成本優化與效能調校 第七章：可觀測性（Observability）的整合與設計 現代複雜系統需要從三個維度（Metrics, Logs, Traces）全面理解系統行為。本章指導讀者如何建立一套統一的可觀測性堆疊。內容涵蓋指標（Metrics）的採集與長期儲存（如 Prometheus），分散式追蹤（Distributed Tracing）的實施（如 OpenTelemetry 標準），以及結構化日誌（Structured Logging）的標準化。 關鍵技能： 如何定義有效的 SLI（服務等級指標）和 SLO（服務等級目標），並將其轉化為 Prometheus Alertmanager 的警報規則。 故障排除實例： 運用追蹤鏈定位微服務間的請求延遲瓶頸。 第八章：雲端成本管理與 FinOps 原則 雲端運算提供了巨大的彈性，但若缺乏有效治理，成本可能失控。本章引入 FinOps（財務運營）的理念，教導團隊如何將成本意識融入工程決策中。我們將探討資源標籤（Tagging）策略的建立、預留實例（Reserved Instances）與競價實例（Spot Instances）的風險與效益分析，以及如何使用雲端成本管理工具進行精細化追蹤與優化建議。 實用技巧： 透過自動化工具識別和清理未使用的資源（Idle Resources）。 架構影響： 如何在架構設計初期就考慮到資源的生命週期管理，以達成長期的成本效益。 第九章：極限效能調校與自動擴展策略 本章專注於將系統推向極限的性能優化。內容涵蓋作業系統層級的網路優化、資料庫連接池的精確配置，以及應用程式層面的快取策略（如內容分佈網路 CDN 與分散式快取）。特別地，我們將詳細分析水平自動擴展（Horizontal Scaling）與垂直擴展（Vertical Scaling）的邊界條件，並探討如何利用預測性自動擴展（Predictive Scaling）來應對可預測的負載高峰。 效能瓶頸定位： 使用火焰圖（Flame Graphs）和效能分析工具（Profiling Tools）定位 CPU 或記憶體密集型代碼。 負載測試設計： 建立模擬真實世界流量的負載測試腳本，驗證系統在峰值負載下的行為。 --- 總結： 本書不僅是一本技術手冊，更是一份引領讀者掌握雲端架構複雜性的實戰指南。通過對 IaC、DevSecOps、FinOps 和可觀測性的全面覆蓋，讀者將能夠設計、部署和運營出既穩健又具備成本效益的下一代企業級雲端解決方案。