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课程和背景介绍
课程重点是：微服务和云原生架构，运用Spring boot 和 kubernetes。_________________________________________________________________________________________________
可运维架构设计和实践
软件工程阶段可划分为：需求分析 -> 架构设计 -> 实现测试 -> 部署运维 。在部署运维之前，我们必须确保生产就绪(production ready)。生产就绪包含：功能测试OK，配置管理，日志监控，Metrics监控，健康检查(spring 内置)，性能测试OK，高可用考量，扩展升级考量(灰度测试，蓝绿部署等)，安全性考量，调用链监控。
配置管理
列出了3中工具：Apollo，SpringCloudConfig，K8s ConfigMap
调用链监控
演进史：
2002 eBay CAL 第一个调用链监控工具
2010 Google Dapper论文 开启了调用链监控工具
2012 Twitter Zipkin 参考Google论文，并开源了项目
2015 Apache Skywalking 参考了Google论文，用Java开发
列出了3中工具：CAT，Zipkin，Skywalking
结构化日志和审计日志
结构化日志是有结构的，可以是json的，structlosg4j就是java平台的结构化日志库。
审计日志是记录关键操作的，也可以用于debug. 比如作为一个提供接口的微服务，可以在每一次调用某个接口的时候，可以记录是哪个服务调用的，哪个用户ID，操作的目标类型，目标ID，更新的内容。审计日志也可以是结构化的，便于管理。
除了ELK (Elastic search, logbash, kibana)可以收集和管控日志，还可以用Sentry(集中异常监控).
监控架构的设计
EFK + K8s
推荐使用fluentd做日志收集，日志直接打印到console上，fluentd会收集所有docker中的日志。在发送给elk之前，可以在中间加一层kafka，目的是日志如果过大的话，可以通过kafka削弱对elk的压力。自己可以开发一个Log Parser，来做一个日志的过滤和解析，然后发送给elastic search。最后用kibana来查询elastic search中的日志。
Prometheus + K8s
Prometheus是业界metrics监控和告警的标配。用Micrometer即成Spring自带的Actuator来做数据收集。Prometheus是有发现服务的功能的。最后通过Alert manager做警告。用grafana做页面显示。
SkyWalking + K8s
SkyWalking是字节码注入。需要在应用中安装Skywalking Agent. 在java -jar启动的时候，需要带上。也可以直接用带有Skywalking Agent的基础镜像。是非侵入的，不用自己埋点。最后调用链存储在elastic saerch中。
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cover了课程第七章的内容
