作品简介

《Kubernetes云原生数据管理》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。本书不仅深入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接运行的示例代码,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、构建和运行应用的开发人员,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。

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。作为一名开发人员倡导者,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生态系统中多个开源项目的开发,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入Atari计算机以来就致力于该领域。为追求冒险,他加入了美国海军,并参与了海军战术数据系统(NTDS)的开发,这进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,他开始从事基础设施工作,后来差点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,致力于打造开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、先进制造、智能汽车、零售网点、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。

作品目录

  • 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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