引言
在云计算时代，确保云服务器访问的安全性至关重要。通过自动化和云基础设施即代码 (IaC)，可以有效实现云服务器访问控制，防止未经授权的访问和数据泄露。
自动化访问控制
自动化访问控制使用脚本、工具或配置管理系统，将访问权限的管理过程自动化。通过自动化，可以实现以下好处：
- 一致性：自动化确保所有服务器的访问控制策略一致，减少人为错误。
- 重复性：IaC 允许轻松创建和部署可重复的云环境，从而提高一致性和安全性。
- 协作：IaC 促进团队之间的协作，因为配置代码可以在开发人员和运维人员之间共享。
<保易于回滚和审计。
常用的 IaC 工具
- Terraform：一款开源 IaC 工具，用于编排和管理多云基础设施。
- CloudFormation：AWS 提供的 IaC 服务，用于定义和管理 AWS 资源。
- Azure Resource Manager：Azure 提供的 IaC 服务，用于创建和管理 Azure 资源。
实现云服务器访问本地数据库
云服务器访问本地数据库需要额外的安全措施。以下是实现这一目标的一些方法：
- 使用 VPN：创建一个虚拟私有网络 (VPN) 来安全地连接云服务器和本地数据库。
学点什么技术好
在当前的技术领域中，学习一些编程语言和技术是非常有益的。
例如，学习Python可以用于数据分析、机器学习以及网络开发等领域；Java则广泛应用于企业级应用开发和Android移动应用开发；Javascript是前端开发不可或缺的语言，同时也可以通过用于后端开发。
1. 人工智能与机器学习随着大数据和计算能力的提升，人工智能（AI）和机器学习（ML）已经成为当今最热门的技术之一。
掌握这些技能可以让你在自动化、数据分析、图像识别、自然语言处理等多个领域找到工作机会。
Python是学习AI和ML的首选语言，因为它拥有丰富的库如TensorFlow、PyTorch和scikit-learn等。
2. 全栈开发全栈开发者需要掌握前端和后端开发的知识，这意味着你需要了解HTML、CSS、Javascript（前端）以及至少一种后端语言（如、Ruby、Python或Java）。
数据库知识和版本控制工具（如Git）也是必不可少的技能。
全栈开发者可以在各种规模的公司中找到工作，因为它们能够独立完成从设计到部署的整个软件开发周期。
3. 云计算与DevOps云计算允许用户通过互联网访问存储在数据中心的服务和资源。
掌握云计算平台（如AWS、Azure或Google Cloud Platform）的使用和管理是现代IT专业人员的重要技能。
与此同时，DevOps是一个将软件开发和IT运维相结合的方法论，它强调快速和高效的软件交付。
学习容器化技术（如Docker）、持续集成/持续部署（CI/CD）工具（如Jenkins）以及基础设施即代码（IaC）工具（如Terraform）对于成为一名合格的DevOps工程师至关重要。
4. 数据科学与分析数据科学涉及从大量数据中提取有价值的信息和洞察。
这通常涉及到统计分析、数据可视化和机器学习等技术。
除了编程语言（如Python或R）之外，熟悉数据库管理系统（如MySQL、PostgreSQL或MongoDB）以及数据可视化工具（如Tableau或Power BI）也是非常重要的。
数据科学家可以在金融、医疗、零售等多个行业中发挥作用。
5. 移动应用开发移动应用开发可以让你为iOS（使用Swift或Objective-C）和Android（使用Java或Kotlin）平台创建应用程序。
学习移动应用开发不仅包括编程语言，还包括用户界面设计、性能优化和跨平台开发框架（如React Native或Flutter）。
移动应用开发者在当前的市场需求很高，尤其是在智能手机普及的今天。
6. 网络安全随着网络攻击和数据泄露事件的增加，网络安全专家的需求也在不断上升。
学习网络安全不仅包括对各种攻击类型（如DDoS、钓鱼和恶意软件）的理解，还包括加密技术、安全协议和入侵检测系统等方面的知识。
获得认证（如CompTIA Security+或CISSP）也可以提高你的市场竞争力。
7. 用户体验设计（UX）用户体验设计师负责确保产品或服务的易用性和愉悦性。
这通常涉及到用户研究、交互设计和视觉设计等方面。
学习UX设计需要掌握一些设计工具（如Sketch、Figma或Adobe XD）以及用户界面原则。
UX设计师在科技公司和创意产业中都有很高的需求。
总结来说，选择哪种技术取决于你的兴趣、职业目标以及市场需求。
无论选择哪个方向，不断学习和适应新技术都是至关重要的。
K8s是什么?
Kubernetes，简称K8s，起源于Google，是一个开源的容器编排平台。
它由Google在2014年开源，并由Cloud Native Computing Foundation（CNCF）维护。
在云计算和微服务架构日益普及的今天，Kubernetes已成为业界标准的容器管理平台。
“K8s”是“Kubernetes”的缩写，形成方式是保留单词的第一个和最后一个字母（K和s），然后用中间剩余字母的数量（8个）来代替中间的字母。
这种缩写方式在技术界较为常见，用于简化较长或难以记忆的名称。
Kubernetes是用于自动部署、扩展和管理容器化应用程序的系统。
与Docker Swarm和Mesos等其他容器编排工具相比，Kubernetes提供了更为强大和灵活的工具来管理复杂的应用架构。
它可以视为一个操作系统，专为运行在多个服务器上的容器设计。
Kubernetes能自动调度和平衡容器在各个服务器上的运行，无需担心单个服务器的故障或负载。
以在线购物网站后端服务的容器化和扩展为例。
最初，这些服务都部署在单独的虚拟机上，需要手动进行扩展和更新。
使用Kubernetes后，可以自动化和优化这些过程，确保高可用性和资源的最优利用。
使用Kubernetes部署一个Python Flask应用的示例：创建Dockerfile以容器化应用，然后创建Kubernetes的YAML配置文件，最后使用kubectl命令行工具部署应用。
通过修改replicas字段并重新应用YAML配置，可以轻松扩展应用。
Orchestration（编排）在计算机科学和信息技术中指的是自动配置、协调和管理计算机系统和软件。
在微服务和容器化的环境中，编排通常用于自动化多个服务或容器的部署、扩展和管理。
Cloud Native Computing Foundation（CNCF）是一个非盈利组织，旨在推动云原生计算的发展和普及。
它由Linux Foundation于2015年成立，为开发者提供了一系列工具和最佳实践。
Docker Swarm是Docker的原生编排解决方案，用于管理Docker容器。
与Kubernetes相比，Docker Swarm更简单易用，但功能上可能没有Kubernetes那么全面。
Apache Mesos是一个开源的集群管理器，提供了有效地隔离和共享跨分布式应用或框架的资源。
Mesos最初是为大数据处理和实时分析设计的，但现在也被用于各种其他用途，包括容器编排。
容器编排工具用于自动化管理容器的生命周期，包括部署、扩展、更新和监控等。
主要的容器编排工具包括Kubernetes、Docker Swarm和Apache Mesos。
YAML（YAML Aint Markup Language）是一种数据序列化格式，常用于配置文件和数据交换。
AWS ECS是Amazon Web Services（AWS）提供的容器管理服务，用于运行和管理Docker容器。
与Kubernetes不同，ECS是与AWS环境紧密集成的，提供了与其他AWS服务（如EC2、EBS、ELB等）无缝对接的能力。
自动扩展是一种能力，允许应用根据实际需求动态地增加或减少资源。
零停机时间更新是一种软件部署方法，目的是在更新应用时避免影响用户。
在容器编排环境中，这通常通过逐步替换旧版本的容器实例来实现。
故障恢复是一种机制，用于在系统或应用组件出现故障时自动恢复正常运行状态。
Dockerfile是一个文本文件，包含了一系列用于构建Docker镜像的指令。
FROM python:3.8-slim是Dockerfile指令，表示基础镜像是python:3.8-slim。
COPY /是Dockerfile指令，用于将宿主机上的文件复制到Docker镜像的根目录（/）下。
apiVersion: apps/v1是Kubernetes YAML配置文件中的一个字段，指定了API版本。
kind: Deployment是Kubernetes YAML配置文件中的一个字段，用于指定资源类型。
metadata是Kubernetes YAML配置文件中的一个字段，用于存储资源的元数据。
name: flask-app是Kubernetes YAML配置文件中metadata字段下的一个子字段，用于给资源（在这个例子中是一个Deployment）命名。
spec是Kubernetes YAML配置文件中的一个字段，用于描述资源（如Pod、Deployment、Service等）的“规格”或期望状态。
replicas: 3是Kubernetes Deployment中spec字段下的一个子字段，用于指定应用应该有多少个副本（或实例）。
selector是Kubernetes Deployment中spec字段下的一个子字段，用于定义如何找到这个Deployment应管理的Pod。
matchLabels是Kubernetes Deployment中selector字段下的一个子字段，用于指定标签选择器的匹配规则。
app: flask-app是Kubernetes YAML配置文件中用于标签（labels）的一个键值对。
template是Kubernetes Deployment中spec字段下的一个子字段，用于描述应该如何创建Pod。
labels是Kubernetes YAML配置文件中的一个字段，用于给资源（如Pod、Service、Deployment等）添加键值对形式的标签。
app: flask-app是与第一个app: flask-app相同的键值对，用于标记Pod模板。
containers是Kubernetes Pod模板中spec字段下的一个子字段，用于定义Pod内运行的容器列表。
image: your-docker-repo/flask-app:latest是Kubernetes Pod模板中containers字段下的一个子字段，指定了容器应该使用哪个Docker镜像。
kubectl是Kubernetes的命令行工具，用于与Kubernetes集群进行交互。
kubectl apply -f 是使用kubectl命令行工具的命令，用于应用（或更新）一个Kubernetes配置文件。
AWS Lambda是Amazon Web Services（AWS）提供的无服务器计算服务。
无服务器（Serverless）架构是一种构建和运行应用的方法，其中应用开发者不需要管理服务器或基础设施。
Deployment对象在Kubernetes中是一种API对象，用于描述一个应用的期望状态。
基础设施即代码（Infrastructure as Code，简称IaC）是一种IT基础设施管理方法，其中，计算、网络和存储资源的配置信息被编写和存储为可版本控制的代码文件。
IaC允许开发者和运维团队用代码的方式描述和管理整个应用环境。
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解析云原生 2.0 架构设计的 8 大关键趋势
云原生2.0是企业智能升级新阶段，企业的云化从“ON Cloud”走向“IN Cloud”，当一切应用都生于云，长于云，云架构的迭代也会进入一个新的阶段。
围绕云原生2.0，华为云首席架构师顾炯炯提出了8个关键模式： 分布式云，混合调度，应用驱动基础设施，存算分离与数据治理自动化，可信、平民化DevOps，基于软总线的异构集成，多模态可迭代AI模型，全方位立体式云安全。
分布式云
随着云化和数字化渗透到制造类、工业互联网类场景，5G技术在to B领域应用的快速成熟，以及物联网 、AI技术的成熟，现在云的服务对象不仅是企业的后台IT支撑系统，它延伸到了前端的“现场”，类似于工业场景里的近场计算。
如果还是将所有的数字化应用系统都放在集中的数据中心，它的时延无法满足实时生产系统的要求。
另外，有一些行业的敏感数据不能从现场或者数据产生地直接简单的上传到云端，它存在数据安全、隐私保密的问题。
再比如医疗里的基因大数据、视频监控等场景，如果所有数据都上传到云端，带宽的成本非常高昂。
所以，我们必须要引入云边端协同的分布式概念，构建分布式云的架构。
这个架构可以和核心侧架构配合，覆盖核心区域、热点区域、本地机房、业务现场等不同接入时延敏感度，数据隐私合规要求及数据上云带宽成本的应用上云场景。
举个例子，通过这样的方式，可以把云端的很多算力和计算逻辑，甚至是训练好的AI模型推送到更加靠近用户数据产生地的位置上，进行就近的计算，将海量的数据做一定的收敛、分析、脱敏等，再发送到云端进行闭环的处理和控制反馈。
混合调度
在很多算法专家的努力下，华为云通过瑶光调度平台大大提高了资源的分配效率，达到甚至超过了80~90%的程度，已经接近于业界的领先水平。
但是资源的实际利用率仍然处在一个比较低的水平，当然业界平均也不是特别理想，领先者差不多20%左右。
为了解决这样的问题，华为云引入混合调动、柔性计算的能力，将在线和离线的不同优先级的业务，进行QoS感知的智能调用，实现资源利用率最大化。
柔性计算不仅仅具备弹性的特征，保证了横向的资源扩展，而且它也能实现纵向资源规格的可大可小。
目前，消费者云已经在内部验证了柔性计算的能力，可以在不改变上层业务的前提下提高利用率，实现性能的倍增。
关于柔性计算的更多内容参考 华为云首席架构师顾炯炯：敢为人先，探索架构创新之路如何走。
应用驱动的基础设施
如今，软硬件的垂直整合，特别是靠近操作系统底层的硬件和云服务基础设施层的服务软件之间的纵向整合能力，成为新的趋势，它把基础设施服务底层的硬件和相应的服务封装层打包在一起。
云服务厂商可以设计研发定制芯片，比如存储和网络的硬件卸载的芯片、匹配深度学习逻辑处理框架的芯片等等。
如果有能力构建这样的软硬件垂直整合的能力，就能拥有相比其他云服务商更优的价格优势，也得以呈现自身独特的硬件、芯片优势。
有了应用驱动的基础设施之后，根据应用的性能SLA需求，来定义是使用与软件完全解耦的通用硬件资源，还是匹配应用场景特殊诉求的软硬件深度协同的卸载卡或异构计算资源。
这也能发挥华为软硬件兼长的优势，我们在硬件领域有不少核心创新：一个是 SDI， 叫软件驱动的基础设施，也就是把分布式存储\分布式网络，还有Hypervisor的一些系统能力从服务器卸载到PCI卡上，也即SDI/擎天卸载卡。
二是鲲鹏硬件支撑云存储和数据湖的处理， 鲲鹏单核处理能力虽弱于X86，但核密度则达到X86 CPU的2倍，因此在对IO及内存带宽作为其性能瓶颈的大数据及分布式存储场景，是比X86更好的选择。
同时，我们也在用自研的升腾NPU取代GPU构建AI平台， 它在深度学习的训练推理中体现出更高的能效比。
存算分离和数据治理的自动化
未来企业的所有的数据孤岛都将汇聚到云端的数据湖，进行统一生命周期的治理和管理，所以必须要解决数据计算分析的资源需求。
数据湖里有各种各样的结构化、半结构化、非结构化的数据，但这些数据的分析计算和底层的存储容量之间的需求，并不是线性匹配的关系。
比如对于深度学习的场景，数据量需要不断的计算迭代，它需要更多的计算能力，相对较少的存储需求。
因此在不同的业务场景下，数据分析计算和存储的要求是不一样的，最终一定要走向存算分离。
在存算分离领域里面，华为云已经积累优势，从最早的去中心化的分布式存储引擎FusionStorage开始，七年磨一剑，我们从内部验证到向外部的推广，从块存储延伸到对象存储、文件存储、分布式的集群数据库，把原先在开源架构里五花八门的底层存储技术引擎架构实现了统一。
经过实际的测试，在业界同样支持存算分离数据湖架构的云场景中，华为云体现了领先30-60%以上性能优势。
再就是数据治理自动化。
现在的数据治理的还是人力密集型工作，整个过程非常低效，很难满足很多行业的要求。
所以在这个架构模式里面，除了存算分离的数据库，还要构建数据治理自动化。
通过引入AI的技术，将数据的获取、清洗以及最终数据知识的提取，主题库的建立、数据目录的发布，都实现完全的自动化。
用户只需要指定入湖的数据源和所属业务主题域，系统自动化创建入湖任务，底层资源根据入湖数据量自动扩缩容，智能完成入湖数据的安全等级、分级分类、隐私等级等数据标签的自动识别打标。
这个能力对企业数据资产的快速沉淀能力的构建是至关重要的。
可信、平民化DevOps
通过将一系列安全可信措施嵌入到敏捷开发运维模式， 构建所谓的DevSecOps流水线，实现敏捷快速迭代与严格质量管控兼顾；并通过低代码/无代码实现更多行业应用资产的沉淀， 将行业应用的开发效率再上一个新台阶。
Devops实现了应用的敏捷开发，但在面向政企时，还需要满足应用质量和安全可信的要求。
因此在遵循DevOps的同时，将安全能力集成到其中，升级成为DevSecOps。
使用安全左移、默认安全、运行时安全、安全服务自动化/自助化、基础设施即代码（IaC）等技术， 实现管理与协同、设计与开发、CI/CD、应用管理、运维、安全可信等各个环节的一体化趋势。
此外，由于传统政企开发投入有限，需要通过低码化无码化，来实现对应用进行快速构建及改造。
华为云低代码平台AppCube可支持多种页面类型和丰富的组件能力，基于它的服务能力编排和业务流程无代码定制，可实现灵活流程触发方式、多种权限配置方式、自定义业务编排等。
基于软件总线的异构集成
即帮助企业构建可平滑演进的IT架构， 实现老旧应用与新建云原生应用，线上与线下应用的平滑融合集成。
云原生下，企业很多应用都要进行微服务解耦，遵从微服务的治理架构，进行水平扩展的架构的设计，甚至把原来的单体架构逐步进行拆解。
但这个过程不是一蹴而就的，尤其是那些包袱比较重的传统行业，他们还面临很多现实的挑战。
所以我们要在企业传统IT架构和云原生架构之间搭建无缝的桥梁，在确保企业业务连续性最大化的前提下，实现平滑的切换和演进。
以Roma Connect为例，它可以通过软总线的形式，把云原生和非云原生的传统世界无缝的连接起来，支持异构的应用和数据库源的对接，也可以对接到云上开发平台、数据湖，实现无缝互通。
在架构的平滑演进中，首先需要将传统非云原生应用封装为REST接口与云原生应用对接，通过统一接口服务层APIC进行开放，业务云原生应用通过标准接口即可获取老系统信息。
同样的机制可以将线上线下，及部署在多云环境上企业IT系统的无缝互通。
其次传统Oracle/Sybase等传统数据库及中间件与设备协议接入上云：云上云原生应用通过云上标准API调用、数据库访问、消息订阅等方式即可获取传统数据。
最后，通过全生命周期的API管理能力，包含从设计、发布、上架、治理的全过程，帮助企业构建整个跨地域，跨组织、跨部门的应用网络，并沉淀行业应用资产。
多模态可迭代的AI模型
AI在行业落地面临的问题是能够获取到的训练数据是非常有限的，单纯的依赖数据驱动的深度学习训练，使得行业AI模型是非常难以泛化、通用化。
预训练大模型是解决AI应用开发定制化和碎片化的重要方法。
通过一个AI大模型实现在众多场景通用、泛化和规模化复制，减少对数据标注的依赖，赋能AI开发由作坊式转变为工业化开发，比如华为云之前推出的盘古大模型。
另外也要引入知识计算的能力， 类似于把知识图谱这样的能力和基于感知计算的数据驱动的AI模型互补结合起来。
也就是说把知识模型和数据模型，在数据样本相对缺少的情况下结合在一起，更好服务于行业AI的落地。
帮助企业打造自己的知识计算平台，整合分散在不同系统、多种形态的企业数据，形成带有建议性的知识体系。
全方位的立体式云安全
1.0阶段的云安全服务更多的是孤立的安全能力：虚拟化安全，hyporvisor防逃逸能力，云防火墙能力其实都是割裂的，并没有跟所有的云服务形成互锁。
全方位的立体式运营安全通过打通离散的云安全服务能力，将其与其他云服务及客户应用形式互锁， 构建安全Build-in的云原生应用，以及引入可信智能计算，解决跨行业数据隐私保护与流通碰撞、价值挖掘之间的矛盾。
首先通过可信智能计算提供四个核心能力，进行安全可信的数据计算。包括：
1、跨组织、跨行业的多方数据融合分析和多方横向与纵向联邦学习建模；
2、支持对接主流数据源和深度学习框架；
3、支持安全多方计算（例如同态加密，差分隐私等），并支持用户自定义隐私策略；
4、基于区块链的数据计算轨迹的可追溯可审计。
此外，为了全方位安全，还需要将全栈云（及其子集）下沉部署（连线/非连线），彻底解决敏感行业上云安全顾虑，以及将全栈云服务、企业新开发云原生应用、aPaaS/SaaS等与全栈云安全能力互锁，为用户构建体系化的云安全平台。
本文分享自华为云社区，作者：技术火炬手。
