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Borg, Omega, and Kubernetes
Google的集装箱管理的进化旅程：从博格到Kubernetes的里程碑。Google经历了十年的时间，探索了容器管理的道路，并诞生了三个主要系统：Borg，Omega和Kubernetes。
最初，博格（Borg）作为基础设施的基石，奠定了具有统一管理特征和各种工具包的容器技术的基础。
它通过引入容器，尤其是在长期服务和批处理处理的领域中有效利用资源。
从Borg的创新到Omega的优化，再到Kubernetes的开源Borg：其革命在于其统一的管理框架，并且是早期容器管理的核心。
它通过静态链接库封装了应用程序环境，减少了对应用程序环境机器和操作系统依赖性的需求。
欧米茄（Omega）：基于欧米茄（Omega）基于博格（Borg），引入了PAXOS协议，以实现组件去耦并进一步提高系统的稳定性和可扩展性。
Kubernetes：作为开源革命，Kubernetes的诞生旨在打破内部开发障碍，并为外部开发人员提供易于使用的开发经验。
它专注于开发人员的工作流程，简化复杂的系统管理，并成为容器管理的主流选择。
容器技术的兴起不仅彻底改变了数据中心的资源分配，而且促进了从机器中心到以应用程序为中心的转型。
通过诸如CGroups之类的内核功能，容器实现了应用程序之间的隔离，为API设计提供了新的视角，将其从机器级管理转换为应用程序级别的精制控制。
Kubernetes特别注意一致的设计，例如通过ReplicationController，Daemonset，Job等的控制器，并且基于POD，它实现了灵活的资源管理和动态扩展。
它通过标签机制（例如复制控制器的标签选择器）来解决任务所有权和冲突问题，提供了强大的组织能力。
但是，随着容器管理的复杂性增加，配置管理和依赖管理成为挑战。
Kubernetes倡导清晰的数据和计算分离，以简化配置并减少调试困难。
需要改进依赖关系的自动实例化的管理，Kubernetes致力于通过明确的依赖性声明来提高开发人员的生产率并简化系统管理。
欢迎来到未来：Kubernetes的潜力和未来，尽管Kubernetes在简化管理和提高生产率方面取得了重大进展，但它仍然需要面对配置管理的复杂性和依赖关系的自动管理。
一个可能的方向是要求应用程序开发人员清楚列出依赖项，但是当前主流容器管理系统尚未完全实施。
Google的十年经验和课程为开发Kubernetes提供了基石。
我们期待Kubernetes将来继续领导集装箱管理技术的发展，从而提高程序员效率和管理的简化。
总而言之，从Borg到Kubernetes，Google的集装箱管理系统历史记录展示了技术演变的力量以及如何通过连续创新解决日益复杂的应用程序管理问题。
我们期待Kubernetes的未来，并将这些创新成就进一步融合到更广泛的应用程序方案中。
云学习-基于容器搭建应用（一）
什么是虚拟化技术？ 在早期，人们直接在物理计算机上运行应用程序。因为计算机只能同时运行一个应用程序，而当应用程序不运行时，计算机资源是空闲的。
随着业务需求的增加，人们将虚拟化技术用于摘要，细分市场或将计算机资源组合到可用的虚拟资源中，并为他们提供不同的用户来运行应用程序，从而增加了资源使用情况。
虚拟化技术允许各种应用程序在计算机上同时运行，并可以使用空闲源有效地免费运行。
但是，随着应用程序的数量和复杂性的增加，开发人员以及操作和维护人员发现在虚拟环境，效率低下的应用程序迁移以及生产问题经常会发生一致性。
因此，出现容器技术。
通过标准化应用程序包装和操作环境，不同的技术团队可以开发，测试和处理并将其维护在与应用程序相同的包装中，并且操作环境有效地避免了环境差异并提高合作效率。
容器技术的开发是通过1 9 7 9 年UNIXV7 支持Chroot系统的开发，即2 01 3 年的Docker Project的正式发布，然后在2 01 6 年推出了Windows容器，该技术仍然成熟。
从容器的概念中赋予它，容器提供了光虚拟化解决方案。
该容器允许在操作系统级别的分离来源，为应用程序提供了一个免费的操作环境，以确保该过程不会相互干扰。
容器使用三个核心概念：用于应用程序，管理和分销的反射，仓库和容器。
作为容器技术代表的容器，Docker提供了从施工，分销到运行应用程序的完整生命周期管理。
Docker的主要目标是实现任何平台上任何应用程序的构建，运输和运营。
Docker支持主流操作系统和云平台的使用，并建议使用Linux操作系统以获得最佳体验。
通过简单的安装步骤和基本说明，用户可以快速使用Docker环境并体验容器技术所携带的设施。
大数据核心技术有哪些
大型计算机技术的系统庞大而复杂。1 数据收集和预处理：Flumeng实时日志收集系统支持数据收集日志系统中不同数据发送器的适应； 2 数据存储：Hadoop是专为离线和大型数据分析设计的开源框架。
HBase是一个分布式的，面向列的开源数据库。
3 数据清洁：MapReduce是用于并行数据处理的Hadoop查询引擎。
4 数据查询分析：Hive的核心作业是将SQL句子转换为MRI程序，该程序可以将结构化数据映射到数据库表，并提供HQL（HQL）查询功能。
启用启用分布式数据集，除了提供交互式问题外，还可以优化迭代工作负载。
5 数据呈现：连接一些BI平台并可视化分析的数据以指导决策服务。
