大数据服务在云原生应用中的应用.pptx

云原生（Cloud Native）是一种构建和运行应用程序的方法，它强调应用的适应性、敏捷性和弹性，通过持续改进的方法论和工具集来实现。云原生的核心概念包括自动化、平台即服务（PaaS）、持续集成/持续交付（CI/CD）、基础设施即代码、微服务架构以及十二因素应用。这些原则有助于提高开发效率，确保应用的快速迭代和扩展。 大数据服务在云原生应用中的应用主要面临几个挑战。大数据应用的开发过程中存在很多困难，如应用的迁移难度大，往往因为平台限制而难以承载无状态应用。此外，开发流程可能因手工操作而变得复杂，导致效率低下。云原生环境试图通过提供标准化的集成方式来解决这些问题，支持大数据服务与公有云和私有云的能力无缝对接，实现大数据能力的虚拟化。 ServiceBroker 是一种在云原生环境中集成服务的标准协议，它允许应用灵活地构建并使用各种工具，如 ETL 和可视化工具，而不局限于平台提供的范围。ServiceBroker 支持多种开发语言，如 R 和 Python，使得大数据应用可以超越简单的报表展示，扩展到个性化推荐、智能引导和嵌入式应用等领域，充分发挥其价值。 为了更好地支撑大数据应用，企业需要一个统一的数据管理平台，确保数据资产的安全和高效利用。这包括数据的标准化、元数据管理、数据质量和数据治理。通过数据多租户管理和共享区，企业可以避免数据冗余存储，减少碎片化，同时根据应用需求灵活分配数据访问权限。 在云原生环境中，关键组件如健康监控、日志汇聚、消息传递等对于应用的部署和管理至关重要。应用部署通常涉及内部和外部服务的管理，包括资源配额、服务发现、认证鉴权以及网络方案。例如，使用容器技术进行应用部署时，需要考虑容器间的通信、跨主机通信以及自动化部署能力。 对于云平台的选择，企业通常会进行多方面的评估，包括项目开发方式、组件的开源状况、安全增强等方面。例如，OpenShift Origin 提供了内置的 CI/CD 流程、镜像库、路由和安全增强功能，同时支持对大数据后端的编排。 CloudFoundry ServiceBroker 和其集成协议简化了云原生环境中的后端服务与应用的交互，降低了集成难度，减少了迁移成本。这种服务自治和专业化分工的方式，以及优雅的大数据能力虚拟化，使得云原生环境能够更好地适应大数据服务的需求，推动企业的数字化转型。 云原生技术和大数据服务的结合，旨在解决传统大数据应用开发中的痛点，提升开发效率，实现灵活的数据管理和高效的服务集成，为企业创造更大的业务价值。