AIDevOps：智能微服務(wù)開發(fā)、運(yùn)維原理與實(shí)踐

序
前言
第 1 章 智能微服務(wù)軟件框架　1
1.1 微服務(wù)基本概念 1
1.1.1 什么是微服務(wù)2
1.1.2 微服務(wù)架構(gòu)常見設(shè)計(jì)模式 2
1.2 人工智能與微服務(wù)適配 10
1.2.1 什么是智能微服務(wù) 11
1.2.2 智能微服務(wù)適配回路模型　12
1.2.3 智能微服務(wù)適配計(jì)算框架　13
1.3 本書組織結(jié)構(gòu)　20
第 2 章 智能微服務(wù)支撐環(huán)境 22
2.1 Kubernetes 微服務(wù)平臺(tái)　22
2.1.1 Kubernetes 平臺(tái)架構(gòu) 23
2.1.2 Kubernetes Pod 生命周期和訪問管理 24
2.1.3 Pod 與 Service　25
2.2 Service Mesh 簡介.26
2.2.1 Service Mesh 基本概念 26
2.2.2 主流 Service Mesh 框架27
2.2.3 Istio 架構(gòu)組成與核心功能 31
2.3 基于 Service Mesh 的自適應(yīng)微服務(wù)架構(gòu)　32
2.3.1 Istio 中的流量引導(dǎo) 33
2.3.2 平臺(tái)的入口網(wǎng)關(guān) 35
2.3.3 多粒度負(fù)載均衡 39
2.3.4 Service Mesh 的安全管理 41
2.3.5 平臺(tái)的彈性和可靠性 42
2.4 Service Mesh 的應(yīng)用場景與案例 43
2.4.1 Bookinfo 架構(gòu)和功能 43
2.4.2 sidecar 容器注入 44
2.4.3 Bookinfo 應(yīng)用的流量引導(dǎo) 46
2.4.4 注入故障至 Bookinfo 應(yīng)用 47
2.5 本章小結(jié) 48
第 3 章 智能微服務(wù)的分析與設(shè)計(jì) 49
3.1 服務(wù)分析與設(shè)計(jì)框架 49
3.2 服務(wù)需求建?！?0
3.2.1 業(yè)務(wù)流程建模語言 51
3.2.2 基于自然語言處理的業(yè)務(wù)流程建模 54
3.2.3 BPMN 業(yè)務(wù)流程一致性檢測 56
3.3 服務(wù)語義建?！?8
3.3.1 服務(wù)接口規(guī)范與接口語義提取 59
3.3.2 服務(wù)語義標(biāo)注 62
3.3.3 服務(wù)語義數(shù)據(jù)集 65
3.3.4 服務(wù)智能分類方法 66
3.3.5 服務(wù)圖譜構(gòu)建 68
3.4 服務(wù)適配組合　71
3.4.1 服務(wù)適配組合設(shè)計(jì) 71
3.4.2 服務(wù)適配組合執(zhí)行 78
3.5 本章小結(jié) 87
第 4 章 智能微服務(wù)持續(xù)集成 88
4.1 持續(xù)集成的基本概念 88
4.2 主流的持續(xù)集成開源工具 89
4.2.1 微服務(wù)持續(xù)集成流程介紹　89
4.2.2 相關(guān)工具分析 90
4.3 智能化的持續(xù)集成方法 94
4.3.1 持續(xù)集成代碼質(zhì)量管理 .94
4.3.2 API 誤用檢測與糾錯(cuò)　100
4.3.3 微服務(wù)架構(gòu)檢測和重構(gòu)105
4.3.4 持續(xù)集成智能分析　112
4.4 本章小結(jié). 114
第 5 章 智能微服務(wù)持續(xù)交付/部署　115
5.1 持續(xù)交付的基本概念　115
5.1.1 持續(xù)交付　115
5.1.2 面向微服務(wù)體系結(jié)構(gòu)持續(xù)交付　117
5.2 開源主流持續(xù)交付/部署工具實(shí)踐　119
5.2.1 Kubernetes 管理配置工具　119
5.2.2 流程管理框架 Argo CD　127
5.2.3 金絲雀升級部署工具 Flagger 129
5.3 智能化持續(xù)交付 131
5.3.1 概述　131
5.3.2 智能化持續(xù)交付的原理與框架　131
5.4 智能化持續(xù)部署的實(shí)現(xiàn)方法 134
5.4.1 持續(xù)交付版本同步　135
5.4.2 持續(xù)交付智能部署決策方法　136
5.4.3 智能化持續(xù)部署的應(yīng)用例子　138
5.5 本章小結(jié) 141
第 6 章 智能微服務(wù)質(zhì)量保障和資源調(diào)度　143
6.1 微服務(wù)資源調(diào)度技術(shù)概述　143
6.1.1 資源調(diào)度技術(shù)的演進(jìn)　144
6.1.2 微服務(wù)資源調(diào)度適配技術(shù)　152
6.2 智能微服務(wù)資源調(diào)度過程　153
6.2.1 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)及調(diào)度問題抽象　153
6.2.2 調(diào)度優(yōu)化約束條件　161
6.2.3 服務(wù)質(zhì)量保障目標(biāo)　166
6.3 微服務(wù)調(diào)度性能檢測優(yōu)化　171
6.3.1 微服務(wù)應(yīng)用形態(tài)的資源特征　171
6.3.2 微服務(wù)性能調(diào)優(yōu)的典型手段　173
6.4 典型微服務(wù)智能資源調(diào)度方案　176
6.4.1 集中式方案　176
6.4.2 分布式方案　181
6.4.3 混合式方案　187
6.5 本章小結(jié) 193
第 7 章 智能微服務(wù)監(jiān)控與可靠性維護(hù)　194
7.1 智能運(yùn)維概述 194
7.1.1 運(yùn)維技術(shù)的發(fā)展歷史　195
7.1.2 傳統(tǒng)運(yùn)維技術(shù)面臨的挑戰(zhàn)　197
7.1.3 智能運(yùn)維系統(tǒng)框架　198
7.2 智能微服務(wù)監(jiān)控和分布式追蹤　200
7.2.1 日志和指標(biāo)監(jiān)控　202
7.2.2 分布式追蹤監(jiān)測　207
7.2.3 監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)可視化　210
7.3 智能微服務(wù)故障檢測和報(bào)警 211
7.3.1 異常檢測和告警　211
7.3.2 指標(biāo)關(guān)聯(lián)性建模　215
7.3.3 度量值分析與預(yù)測　217
7.4 智能微服務(wù)的故障定位　222
7.4.1 故障定位算法　223
7.4.2 基于服務(wù)調(diào)用鏈的根因定位　225
7.5 智能微服務(wù)故障恢復(fù)　232
7.5.1 服務(wù)故障處理　232
7.5.2 服務(wù)故障調(diào)試　234
7.5.3 服務(wù)失效恢復(fù)　236
7.6 本章小結(jié)　238
參考文獻(xiàn) 239