云原生應(yīng)用構(gòu)建：基于OpenShift

序言
前言
第一部分　云原生篇
第1章　云原生應(yīng)用的構(gòu)建之路2
1.1　云原生應(yīng)用2
1.1.1　什么是云原生應(yīng)用2
1.1.2　云原生應(yīng)用開發(fā)和部署的四大
　　　原則3
1.2　云原生應(yīng)用構(gòu)建之路的步驟3
1.3　借助Red Hat開源解決方案實現(xiàn)
　　 云原生6
1.4　本章小結(jié)8
第2章　傳統(tǒng)Linux上構(gòu)建應(yīng)用包9
2.1　什么是RPM9
2.2　從源代碼構(gòu)建軟件10
2.2.1　本機編譯代碼10
2.2.2　解釋型代碼11
2.3　給軟件打補丁12
2.4　安裝軟件13
2.5　源代碼生成tar.gz包14
2.6　RPM打包15
2.6.1　什么是SPEC文件15
2.6.2　書寫SPEC文件17
2.7　構(gòu)建二進制RPM包19
2.7.1　構(gòu)建Source RPM和二進制
　　　RPM19
2.7.2　檢查并安裝RPM包21
2.8　如何在異構(gòu)環(huán)境重新編譯RPM22
2.9　本章小結(jié)24
第3章　云原生Java的實現(xiàn)25
3.1　Java應(yīng)用的發(fā)展25
3.1.1　Java EE架構(gòu)25
3.1.2　Java應(yīng)用的打包與JDK28
3.2　Kubernetes時代Java面臨的問題33
3.3　Quarkus的架構(gòu)33
3.4　驗證Quarkus功能34
3.4.1　編譯和部署Quarkus應(yīng)用34
3.4.2　Quarkus的熱加載39
3.4.3　在OpenShift中部署Quarkus
　　　應(yīng)用程序41
3.4.4　Quarkus應(yīng)用添加REST Client
　　　擴展45
3.4.5　Quarkus應(yīng)用的容錯能力50
3.5　Quarkus的事務(wù)管理52
3.6　本章小結(jié)53
第4章　DevOps和DevSecOps的
　　　　實現(xiàn)54
4.1　什么是DevOps54
4.1.1　從瀑布式開發(fā)到敏捷開發(fā)54
4.1.2　從敏捷開發(fā)到DevOps55
4.2　DevOps的技術(shù)實現(xiàn)56
4.3　在OpenShift上實現(xiàn)DevOps58
4.3.1　S2I與Jenkins結(jié)合使用實現(xiàn)
　　　CI/CD59
4.3.2　常用DevOps工具介紹61
4.3.3　OpenShift 3 Jenkins Pipeline
　　　工作流分析64
4.4　OpenShift 4.2中的OpenShift
　　 Pipeline69
4.4.1　Tekton概述69
4.4.2　安裝OpenShift Pipeline71
4.4.3　驗證OpenShift Pipeline73
4.5　DevSecOps在OpenShift上的實現(xiàn)79
4.5.1　DevSecOps的架構(gòu)79
4.5.2　DevSecOps中的安全工具80
4.5.3　DevSecOps在OpenShift上的
　　　架構(gòu)80
4.5.4　DevSecOps所依賴的OpenShift
　　　實驗環(huán)境81
4.5.5　DevSecOps Pipeline分析83
4.5.6　執(zhí)行DevSecOps Pipeline89
4.6　本章小結(jié)94
第5章　構(gòu)建分布式消息中間件和
　　　　數(shù)據(jù)流平臺95
5.1　服務(wù)之間的通信95
5.1.1　服務(wù)之間的通信方式95
5.1.2　異步通信實現(xiàn)97
5.1.3　消息的分類97
5.2　AMQ在OpenShift上的企業(yè)級
　　 實現(xiàn)98
5.2.1　標(biāo)準消息中間件規(guī)范98
5.2.2　查看AMQ的多協(xié)議支持101
5.2.3　創(chuàng)建持久隊列101
5.2.4　AMQ的HA104
5.2.5　AMQ的Cluster105
5.2.6　AMQ在OpenShift上的部署107
5.3　Kafka在OpenShift上的實現(xiàn)113
5.3.1　Kafka的架構(gòu)113
5.3.2　Kafka集群在OpenShift集群
　　　上的實現(xiàn)方式114
5.3.3　在OpenShift上部署Kafka
　　　集群115
5.3.4　配置Kafka外部訪問121
5.3.5　配置Mirror Maker124
5.4　本章小結(jié)128
第6章　構(gòu)建分布式緩存129
6.1　IT架構(gòu)的演進129
6.1.1　傳統(tǒng)IT架構(gòu)129
6.1.2　分布式IT架構(gòu)130
6.1.3　分布式IT架構(gòu)下的緩存130
6.1.4　內(nèi)存數(shù)據(jù)網(wǎng)格的應(yīng)用場景131
6.2　內(nèi)存數(shù)據(jù)網(wǎng)格技術(shù)實現(xiàn)：
　　 Infinispan131
6.2.1　Infinispan的兩種部署模式132
6.2.2　Infinispan的三種配置模式133
6.2.3　Infinispan功能驗證134
6.2.4　在OpenShift上實現(xiàn)
　　　Infinispan138
6.3　內(nèi)存數(shù)據(jù)網(wǎng)格技術(shù)實現(xiàn)：Redis141
6.3.1　Sentinel + Redis一主多從141
6.3.2　Redis Cluster + Redis多主
　　　多從142
6.3.3　Redis在OpenShift上的實現(xiàn)143
6.4　Infinispan和Redis的對比150
6.5　本章小結(jié)150
第7章　構(gòu)建業(yè)務(wù)流程自動化151
7.1　規(guī)則與流程151
7.2　企業(yè)規(guī)則的開源實現(xiàn)153
7.2.1　KIE的架構(gòu)153
7.2.2　Drools的架構(gòu)155
7.3　企業(yè)級規(guī)則自動化方案157
7.3.1　Red Hat Decision Manager
　　　架構(gòu)157
7.3.2　RHDM在OpenShift上的實現(xiàn)
　　　架構(gòu)158
7.4　以抵押貸款應(yīng)用展示RHDM
　　 功能161
7.4.1　在RHDM上導(dǎo)入抵押貸款
　　　應(yīng)用源碼161
7.4.2　抵押貸款應(yīng)用源碼分析163
7.4.3　探索抵押貸款應(yīng)用165
7.4.4　復(fù)雜規(guī)則的處理168
7.4.5　驗證決策模型和表示法（DMN）
　　　格式規(guī)則171
7.5　Red Hat流程自動化方案174
7.5.1　Red Hat Process Automation
　　　Manager架構(gòu)174
7.5.2　RHPAM與微服務(wù)的集成案例
　　　環(huán)境準備176
7.5.3　RHPAM與微服務(wù)的集成實驗
　　　流程驗證185
7.6　本章小結(jié)194
第8章　云原生應(yīng)用的安全195
8.1　云原生應(yīng)用的認證與授權(quán)195
8.2　OpenShift的單點登錄197
8.2.1　OpenShift的認證方式197
8.2.2　OpenShift與Keycloak
　　　的集成198
8.3　實現(xiàn)Web應(yīng)用單點登錄209
8.4　云原生應(yīng)用出口流量限制219
8.4.1　配置出口防火墻219
8.4.2　配置出口路由器220
8.5　本章小結(jié)224
第9章　分布式集成與API管理225
9.1　分布式集成225
9.1.1　分布式集成方案225
9.1.2　基于OpenShift 3.11和Camel的
　　　 微服務(wù)集成227
9.1.3　Camel K項目介紹251
9.2　API管理方案253
9.2.1　Red Hat 3Scale的技術(shù)架構(gòu)與
　　　實現(xiàn)效果253
9.2.2　Red Hat 3Scale對容器化應(yīng)用的
　　　管理255
9.3　本章小結(jié)262
第10章　云原生應(yīng)用與Serverless
　　　　 的結(jié)合263
10.1　無服務(wù)器架構(gòu)Serverless263
10.1.1　應(yīng)用架構(gòu)的演進263
10.1.2　基礎(chǔ)架構(gòu)的演進264
10.1.3　Serverless的技術(shù)種類265
10.1.4　OpenWhisk的核心概念266
10.1.5　基于OpenShift集群部署 的
　　　 OpenWhisk267
10.2　Serverless與IoT的配合270
10.2.1　場景描述270
10.2.2　創(chuàng)建并驗證第一個Action：
　　　 formatInput271
10.2.3　創(chuàng)建并驗證第二個Action：
　　　 enricher274
10.2.4　將兩個Action鏈接276
10.2.5　創(chuàng)建并驗證第三個Action：
　　　 geofence277
10.2.6　驗證包含三個Action的
　　　 序列279
10.3　本章小結(jié)282
第11章　人工智能在容器云上的
　　　　 實踐283
11.1　Caffe2和Jupyter Notebook介紹283
11.2　在OpenShift集群中部署
　　 Caffe2284
11.3　運行代碼分析287
11.3.1　整體代碼分析287
11.3.2　運行代碼287
11.4　Open Data Hub的簡介與展示299
11.4.1　Open Data Hub簡介299
11.4.2　Open Data Hub的安裝300
11.4.3　Open Data Hub的基本功能
　　　 展示306
11.5　本章小結(jié)307
第二部分　OpenShift篇
第12章　集群規(guī)劃與管理310
12.1　集群規(guī)劃310
12.1.1　裸金屬還是虛擬機311
12.1.2　容量評估315
12.1.3　網(wǎng)絡(luò)考量316
12.1.4　集群的部署考量319
12.1.5　拉伸集群—跨數(shù)據(jù)中心
　　　 部署322
12.1.6　聯(lián)邦集群322
12.2　集群管理和增強338
12.2.1　多集群管理門戶338
12.2.2　集群上應(yīng)用的災(zāi)難備份/
　　　 恢復(fù)策略342
12.2.3　啟動OpenShift上的硬件
　　　 加速351
12.3　本章小結(jié)363
第13章　OpenShift 4集群離線部署
　　　　 詳解與簡化364
13.1　極簡環(huán)境規(guī)劃364
13.2　使用Helper節(jié)點工具輔助安裝
　　　部署365
13.3　安裝配置確認和解析367
13.3.1　DNS手動配置及解析367
13.3.2　負載均衡器手動配置及解析369
13.3.3　WebServer手動配置及解析371
13.3.4　配置離線鏡像倉庫/還原
　　　 鏡像371
13.3.5　執(zhí)行安裝步驟372
13.3.6　完成安裝376
13.3.7　附加操作：內(nèi)部鏡像庫設(shè)置
　　　 使用emptydir或者NFS376
13.4　本章小結(jié)377
第14章　OpenShift與公有云378
14.1　OpenShift結(jié)合公有云的收益378
14.2　OpenShift公有云部署選擇380
14.2.1　基于IaaS380
14.2.2　基于PaaS385
14.3　Azure Red Hat OpenShift385
14.3.1　集群部署與伸縮387
14.3.2　自動化運維387
14.3.3　全球部署387
14.3.4　混合云架構(gòu)388
14.3.5　安全與認證389
14.3.6　與Azure服務(wù)的集成389
14.3.7　開發(fā)者體驗389
14.3.8　聯(lián)合技術(shù)支持390
14.3.9　付費模式391
14.3.10　OpenShift 4391
14.4　公有云OpenShift最佳實踐391
14.4.1　因地制宜地選擇架構(gòu)391
14.4.2　最小化基礎(chǔ)架構(gòu)管理工作量392
14.4.3　構(gòu)建高可用的部署架構(gòu)392
14.4.4　Infrastructure as Code393
14.4.5　DevOps393
14.5　本章小結(jié)393
......