【原动力x 降本增效读后感】触发记忆杀

前言介绍

其实，很久已经没逛 CSDN 了，以前逛要么是主动的，要么是被动的。被动的时候是很久以前在技术功底不扎实的情况下在某度搜索一些技术问题的时候，往往CSDN的博文聚焦的这类问题最多；主动的是后面技术功底逐渐扎实了之后，我也注册了 CSDN 账号，并且热衷于在问答中帮人解决一些自己顺手就能解决的技术问题，分享一些博客等，之后在我某天晚上下班回家的路上就收到了一封 Email ，我定眼一看，原来又是推的一些活动 —— 下载电子书，撰写读后感吧啦吧啦…原本没在意，到了周末在家吃饭的时候我打开电脑又看到那封邮件，把着看一看的态度我报名下载了那本书。
Ps：可惜2018年，我的大号在我从北京出来后，手机也换了，账号也找不回来了。

之后边吃饭边看，边吃边看，不知不觉我看了大概 2 个小时，也就是这个时候，我靠在上发回忆我这 10 多来年的 IT 生涯，总结起来就是：一言难尽，这个之后再说，我们先说说正题，谈谈这边书 —— 《云原生降本增效》

这里提前介绍下，我是一名全栈开发工程师，到目前为止，在互联网领域工作了有11年多了。技能覆盖有这些：.NET、SQL Server、Memcache、HTML、CSS、JavaScript、Python、PHP、NodeJS、SVN、Git、Linux、Docker、MySQL、PostgreSQL、微信小程序、Vue、React、Golang等。十几年一直在学一直在学。

我认为这本书不错的地方

从我从事编程工作以来，看了不少电子书了，大多数电子书，是教会你使用什么技能，什么语言之类的，例如：《JavaScript DOM 编程艺术》是我认为在学习编程语言的时候写得非常不错的一本书、又例如《CSS禅意花园》等等，都是在教你如何使用和实战这个编程语言或者技能的时候非常棒的书，但是他们说教的都是技能，而不是想法，理念，俗话说的好，授人以鱼不如授人以渔，其实在编程开发领域普遍的都是去教你技能，而不是去教你一些思想，理念，但是这本书就是一些在云原生领域实战的时候的一些总结和想法、思想等。

文章中第一章节中国信通院陈屹力就分析了云原生产业发展现状，给我的感觉就是这个是真的了解过目前的国内互联网的市场形势和真的做过真实调研的，不像某些专家，不食人间烟火，完全脱离了现实真实情况，脱离了真实市场情况，去发表自己的一些观点；同时书中陈屹力专家也在后续谈到了“如何通过云原生技术进行成本优化“，并且也给出了他的观点。

为了解决前面提到的企业用云成本优化的三大挑战，云原生浮出水面，具体表现在两个方面：
• 信息统计追踪实现成本可视：细粒度灵活计量，并持续追踪；开展多维度成本可视化分析；综合实际业务，
合理的规划；
• 应用降本技术实现成本优化：容量度量，正确评估应用容量，合适设置资源请求；应用混部，业务应用
弹性混部，回收波谷冗余；架构优化，优化软件硬件架构，GPU 池化共享等。
这其中，云原生应用混部能够提供更加灵活的弹性资源供给，助力企业实现降本增效。

这是第一块，我认为这边书比较 nice 的地方，提供给你了非常重要的东西 —— 思想。
这是码农或者码畜需要进化和提升的必不可少的东西。

第二块，就是腾讯云容器技术专家孟凡杰提到的一个产品 —— Crane （Cloud Resource Analytics and
Economics）；
虽然我不是专门做云原生的，但是不管是搭建云服务器，还是搭建容器环境都是工作中经常用到的；第一次了解到 Crane 还是 22 年快年底的一天早上，我边吃早餐边看百度的首页推文，然后就看到一个文章，就是项目 Crane 获得了一个**“科技奖卓越奖“**，当时我就去 GitHub 看了这个项目（当时的Start好像才几百不到一千）
项目地址：https://github.com/gocrane/crane
有兴趣的童鞋可以了解下。

然后也体验了一些他在 README.md里面提到的在线示例（可惜没用太懂，哈哈哈哈）

当时整体项目我都看了一些大概的源码，后端应该是用 Go 的 Gin 框架搭建而成，前端的话应该是 Vite + React

当时给我的感觉：众观整个项目，我个人看起来还是有点吃力，建议官方在文档上强化一下，提供更多的示例和教程，降低用户的学习曲线。

但是当看了孟凡杰专家在书中的分享后，我对 Crane 的认证又进入了一个新的层次。

第三块，就是作业帮这个案例了，作业帮的一个案例分享，跟我在一个传统转互联网数字化的一个集团公司当时的经历就非常非常相像

谈到这里我就想起来我入行的时候（2012年，我属于半路出家）当时国内的互联网情况 —— 那时候我刚刚入行，跟着 “师傅“ 边学边用 .net做各种企业站，企业管理后台等，那个时候大多数公司的服务器还都是物理机服务器、或者小部分的使用的某些云计算厂商的云服务器（但是那个时候云服务器并没有完全普及，特别是我们那个二三线的小城市）那个时候谈不上云原生，对互联网的产品标准、产出标准也低，基本上只要你会做点东西，能写点东西就可以上岗上班，边学边做也非常普遍，直到后面发展到2014、2015年，我用的 .net 那个时候已经不好找工作了，后面既强化了前段的一些技能，也新学习了 PHP ，并且在2017年的时候，入职到了一个传统集团公司转型互联网的一个公司去做技术管理，后面经过 2 年的高强度迭代系统研发，我们的系统逐渐稳定，当时在某云平台共计租赁了16台服务器（8核16G）；后面虽然系统改动越来越小，但是改动却没那么容易，业务之间的耦合越来越复杂，并且随着使用的B2B代理商逐渐越来越多、C端的业务也逐渐上涨，公司的系统，终于在不到三年的时候不堪重负，几个主要的系统开始出现各种状况 —— 被竞争对手DDOS、CC攻击、磁盘空间不足、内存不足…等等情况，就像书里说的，有的系统涝的涝死，有的系统旱的旱死，在资源分配上初期的设计理念存在很多不合理的地方，虽然后面经过各种重新追加资源，配置好各种定时清理资源脚本、等等措施，但是在我看来，始终是不科学的，那个时候对容器的理解并不深刻，也不敢在一个成熟项目上，突然加装一个没有实战过，一个自己不是非常熟悉的环境 —— Kubernetes。
所以说，看到作业帮的例子，感觉跟我们很像，我们也是从云平台的云服务器，手动配置去使用，到后面遇到各种性能问题，资源配置问题，一直到后面想转容器部署的想法，但是最终也没实现…

这也是为什么我觉得这本书，让我有了一些共鸣的感觉，其实就是我当时如果提前能够看到这些东西，应该能帮我解决不少的问题，当时的情况就是，主要自己知识储备还不够，虽然这些年都一直在学一直在学 —— 工作驱动学习。但是还是总有一些是你知识断层的地方，总有些是你不懂，或者能力有限的地方。给我的感觉就是当时缺少的就是一个领路人。对，就这种感觉。
好啦，不多说了。

总结和个人建议

看完整本书，我感觉在云原生不管是使用，还是优化方面，我们还有很大的空间，也需要更多的开发者和科技公司注重，道路艰难且漫长，需要在技术上攻克不少的技术壁垒，也需要广大开发者的注重。
整体总结如下：
1、将数据存储在云端，可以降低存储成本，同时可以更好地管理数据备份和恢复。
2、云原生应该自动化部署和管理系统，以减少手动操作的错误和减少系统停机时间。
3、合理利用可视化和成本分析工具，可以很好的合理利用资源，节约云资源成本，不浪费。
4、将应用程序和服务容器化，使它们更易于部署、管理和扩展，从而降低系统维护成本。
5、将应用程序拆分为小的、独立的部件，以便更好地管理、维护和扩展。

前一段时间，在看一些专家对 GPT 4 能替换哪些职业上，有专家表明，这个问题应该换一下，就是哪些职业，不会被 GPT 4 替换掉，其中在技术领域就有说，云原生集群相关 因为这个网络配置包括环境的需求定制性太强，起码目前的 GPT 4 是做不到的，至于 GPT 5 和 6 是否能做到还不清楚。当时我就觉得分析得还是有一定道理的。
好了。
众观整本书，从十位领域专家的经验总结及分享，组成了整体的电子书，其中的实际案例分享虽然有，但是比较少，说实话，我个人觉大多数的个人情感，都是因为作业帮的案例分享而被调用起来的。
所以就我个人而言，我建议可以多出点类似的电子书，提供我们下载，最好是免费的哇，我还能帮忙宣传；另外对于内容这边的话，我的个人建议是可以多来点各种应用场景的案例分享，如果有的人也遇见我那种类似的问题，肯定也会有这种共鸣的感觉的。

好了，千言万语道不尽,一切尽在不言中。

最后我发一下活动的链接，大家有兴趣的可以报名下载电子书浅读浅读哈。

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