互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品云服務(wù)架構(gòu)運(yùn)維如何規(guī)劃？一個(gè)的很好的問(wèn)題。云服務(wù)早就下一界IT技術(shù)創(chuàng)新的核心基礎(chǔ)設(shè)施，利用現(xiàn)有云服務(wù)帶來(lái)的彈性和分布式優(yōu)勢(shì)，持續(xù)賦能自動(dòng)化運(yùn)維。關(guān)鍵詞：DevOps，云原生一，自動(dòng)化布署CI

互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品云服務(wù)架構(gòu)運(yùn)維如何規(guī)劃？

一個(gè)的很好的問(wèn)題。云服務(wù)早就下一界IT技術(shù)創(chuàng)新的核心基礎(chǔ)設(shè)施，利用現(xiàn)有云服務(wù)帶來(lái)的彈性和分布式優(yōu)勢(shì)，持續(xù)賦能自動(dòng)化運(yùn)維。

關(guān)鍵詞：DevOps，云原生

一，自動(dòng)化布署CI/CD緩慢化集成主板和自動(dòng)化部署，以前偶爾會(huì)在用Jenkins，配置Git代碼遞交時(shí)可以觸發(fā)統(tǒng)合，然后把按照腳本可以觸發(fā)自動(dòng)出現(xiàn)部署。

在用云服務(wù)后，以阿里云為例，依靠相當(dāng)豐富的DevOps運(yùn)維工具，將代碼托管、測(cè)試3、防御部署等步驟更加高效的串聯(lián)站了起來(lái)。

二，AutoScaling自動(dòng)升降集群化部署時(shí)，配置一定會(huì)的觸發(fā)條件，滿足時(shí)將自動(dòng)出現(xiàn)提升或則施放服務(wù)器資源。比如當(dāng)CPU使用率達(dá)到85%或是內(nèi)存占用率至少85%時(shí)，依據(jù)配置好的服務(wù)器和數(shù)量，自動(dòng)啟動(dòng)能觸發(fā)。

三，云監(jiān)控CloudMonitor主流云服務(wù)商都將監(jiān)控功能集成顯卡到了基礎(chǔ)架構(gòu)中，以阿里云為例，云監(jiān)控需要提供了多種配置，多維度多維度監(jiān)控頭。

比如配置CPU使用率至85%時(shí)，手動(dòng)觸發(fā)動(dòng)作，增加服務(wù)器實(shí)例，同樣的郵箱通知運(yùn)維人員。

四，Docker容器技術(shù)Docker將應(yīng)用和依賴發(fā)我到一個(gè)可移植的鏡像中，可以實(shí)現(xiàn)虛擬化，能增強(qiáng)快捷高效的交付應(yīng)用。

重新搭建阿里云容器鏡像服務(wù)什么GitDocker自動(dòng)啟動(dòng)構(gòu)建系統(tǒng)，特點(diǎn)資源群口詞服務(wù)，利用不自動(dòng)防御部署更新完，再次不需要單獨(dú)部署程序維護(hù)Jenkins形成完整服務(wù)器。

五，云原生云原生是指從又開始設(shè)計(jì)什么應(yīng)用時(shí)，就十分充分判斷并且依靠云服務(wù)的特點(diǎn)，比如說(shuō)彈性和分布式，也可以簡(jiǎn)單明白為：云原生微服務(wù)DevOps持續(xù)交付容器化。

在云原生應(yīng)用系統(tǒng)里，運(yùn)營(yíng)、以維護(hù)和監(jiān)控，幾乎是自動(dòng)化的。

我是工作多年的Web應(yīng)用架構(gòu)師，大批發(fā)布麻煩問(wèn)下軟件開發(fā)方面的文章，歡迎關(guān)注我，了解更大IT專業(yè)知識(shí)。

現(xiàn)在，使用Python的市場(chǎng)需求是什么？哪些方面使用的比較多呢？

我總覺得，這個(gè)問(wèn)題太好，要能回答這個(gè)問(wèn)題，必須幾個(gè)方面。

技術(shù)層面

從python技術(shù)本身來(lái)看，先來(lái)看看排名，這是2020年3月份的排名

從排名中可以看出，目前python排名是第一名，可以說(shuō)在技術(shù)領(lǐng)域，python是如此地火，也直接可以證明了python目前在領(lǐng)域應(yīng)用上與未來(lái)發(fā)展上，前途不可限量。有一點(diǎn)要提再看看，python是最近幾年才又開始火下來(lái)的，只不過(guò)在1999年的時(shí)候，阿里巴巴早又開始公司招聘python工程師，而且這門語(yǔ)言的最優(yōu)秀。

需求層面

目前，python最主要的用途，肯定數(shù)據(jù)分析這一塊。

網(wǎng)上現(xiàn)在有列個(gè)很多發(fā)展方向，我們一個(gè)一個(gè)來(lái)總結(jié)可行性

1、WEB開發(fā)web開發(fā)相對(duì)于python來(lái)說(shuō)，并不是什么不能不能辦得到，完全是現(xiàn)在web開發(fā)主流也是以Java偏于，加上現(xiàn)在微服務(wù)不流行，這點(diǎn)上可以算很沒用處

2、桌面軟件這點(diǎn)上不要說(shuō)，現(xiàn)在招聘人才，你去看看吧桌面軟件用python，而且少，需求做出決定了用途，沒什么辦法。

3、爬蟲這點(diǎn)上，python完全是老大了，python雖然相當(dāng)杰出的，有多最優(yōu)秀呢，就是你說(shuō)的爬蟲就不可同于python。

4、云計(jì)算云計(jì)算對(duì)很多人來(lái)說(shuō)都很高深，估計(jì)很多人都不會(huì)去外界到，不過(guò)python在這個(gè)方面卻也很很厲害，很有名的云計(jì)算框架OpenStatck那就是區(qū)分python進(jìn)行開發(fā)，如果不是有幸不需要去改底層，就要掌握這門技術(shù)。

5、人工智能目前，在業(yè)界中，有很多機(jī)器學(xué)習(xí)的算法，都是需要python進(jìn)行開發(fā)，像sklearn框架，是區(qū)分python來(lái)做，也許有同學(xué)會(huì)說(shuō)，我們用matlab來(lái)寫算法，這個(gè)也是很不錯(cuò)的，不過(guò)在應(yīng)用中，基本是以python重點(diǎn)，也算，在這個(gè)方面，python是老大。

6、運(yùn)維方面現(xiàn)在的應(yīng)用開發(fā)，能上云的盡可能上云，降低運(yùn)維層面的人力的或資源的輸出，像阿里云，騰訊云，不必須自己動(dòng)手，見意上云。

7、金融分析曾經(jīng)與朋友在一起搞過(guò)一個(gè)股票的金融數(shù)據(jù)分析，拿回了幾十年的數(shù)據(jù)，做機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)利用預(yù)估，但是我們忽視了ZG股市的。。。哈！哈！哈！，什么，也可以算一次失敗而告終。但是python在這方面雖然挺好的，有很多數(shù)據(jù)分析的模塊然后可以使用，比較不錯(cuò)的。

8、科學(xué)計(jì)算在這個(gè)方面，我我還是也很我推薦matlab來(lái)做，python只不過(guò)也可以不的，不過(guò)通常分散在應(yīng)用領(lǐng)域，matlab在科學(xué)計(jì)算方面，是有著不可撼動(dòng)的地位。

歸納python在需求及應(yīng)用領(lǐng)域上，通常應(yīng)該分散在數(shù)據(jù)分析，機(jī)器學(xué)習(xí)方面，要怎么學(xué)習(xí)的話，我建議往這兩個(gè)方面走，未來(lái)國(guó)家也在這個(gè)方面動(dòng)員了巨大無(wú)比的人力物力，這是一個(gè)的很好的方向。