文檔教程DevOps運(yùn)維【免費(fèi)下載鏈接】devops-exercisesLinux, Jenkins, AWS, SRE, Prometheus, Docker, Python, Ansible, Git, Kubernetes, Terraform, OpenStack, SQL, NoSQL, Azure, GCP, DNS, Elastic, Network, Virtualization. DevOps Interview Questions項(xiàng)目地址https://gitcode.com/GitHub_Trending/de/devops-exercises點(diǎn)擊查看免費(fèi)下載導(dǎo)讀本文基于開源倉庫 devops-exercises 的 云計(jì)算主題文檔 展開系統(tǒng)梳理云計(jì)算面試與實(shí)戰(zhàn)中最高頻的核心概念云計(jì)算的本質(zhì)、IaaS/PaaS/SaaS 三大服務(wù)模型、公有云/私有云/混合云部署模式、無服務(wù)器計(jì)算、自動(dòng)擴(kuò)縮容Auto Scaling以及云環(huán)境下的實(shí)例安全加固。倉庫中的 AWS 練習(xí) 為每個(gè)抽象概念提供了可落地的操作示例讀完本文你不僅能回答相關(guān)面試題還能把「水平擴(kuò)展」「目標(biāo)跟蹤擴(kuò)縮容」「最小權(quán)限」等概念直接映射到 AWS 控制臺(tái)操作與 CLI 命令上。什么是云計(jì)算什么是云服務(wù)提供商云計(jì)算Cloud Computing指的是通過互聯(lián)網(wǎng)按需交付計(jì)算服務(wù)并按實(shí)際使用量付費(fèi)pay-as-you-go的模式。更直白地說服務(wù)器、存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)庫甚至智能分析能力都可以通過瀏覽器直接使用無需自己擁有任何硬件。只要你的工作不需要緊貼物理硬件幾乎所有計(jì)算任務(wù)都可以在云端完成。云服務(wù)提供商Cloud Provider則是建立公有云、管理私有云或提供按需云組件的公司這些組件即常說的 IaaS基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)、PaaS平臺(tái)即服務(wù)和 SaaS軟件即服務(wù)。與本地部署On-PremiseIT 相比云服務(wù)能顯著降低業(yè)務(wù)流程成本。原文檔定義還點(diǎn)出了云計(jì)算的本質(zhì)特征「通過瀏覽器使用任何你能想到的計(jì)算服務(wù)而無需擁有任何東西」這是理解后續(xù)所有概念服務(wù)模型、部署模式、計(jì)費(fèi)方式的出發(fā)點(diǎn)。云計(jì)算的四大優(yōu)勢原文檔要求至少列出 3 個(gè)優(yōu)勢倉庫給出的核心優(yōu)勢如下優(yōu)勢說明按需付費(fèi)Pay as you go只為實(shí)際使用的資源付費(fèi)無前期投入停止使用即停止計(jì)費(fèi)可擴(kuò)展Scalable資源根據(jù)需求自動(dòng)縮容或擴(kuò)容高可用High availability即使部分服務(wù)故障資源與應(yīng)用仍提供無縫體驗(yàn)災(zāi)備Disaster recovery支持災(zāi)難恢復(fù)降低業(yè)務(wù)中斷風(fēng)險(xiǎn)從倉庫實(shí)踐看「可擴(kuò)展」并非停留在定義層面auto_scaling_groups_basics 練習(xí) 就是通過修改 Auto Scaling Group 的 desired capacity 在 1 與 2 之間切換觀察實(shí)例的創(chuàng)建與終止而「按需付費(fèi)」在 Lambda 無服務(wù)器練習(xí) 中體現(xiàn)得最直接——函數(shù)只在被調(diào)用時(shí)執(zhí)行也就只在執(zhí)行期間計(jì)費(fèi)。判斷題云計(jì)算是消費(fèi)型consumption-based模型嗎答案正確True。這是對云計(jì)算計(jì)費(fèi)模型的直接考察用戶只為實(shí)際消耗的資源付費(fèi)。它與傳統(tǒng)購買固定容量硬件的模式截然不同——沒有前期資本投入資源不再使用時(shí)計(jì)費(fèi)立即停止。這也是云計(jì)算與 On-Premise 成本結(jié)構(gòu)差異的核心來源。云計(jì)算的三大服務(wù)模型IaaS / PaaS / SaaS云計(jì)算服務(wù)按抽象層級(jí)分為三類原文檔要求不僅能列出名稱還要能逐個(gè)解釋并舉例IAAS - Infrastructure as a Service基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)用戶擁有對完整操作系統(tǒng)的控制權(quán)而底層物理資源服務(wù)器、網(wǎng)絡(luò)、機(jī)房由云服務(wù)提供商負(fù)責(zé)管理。典型場景在云上自己創(chuàng)建并管理一臺(tái)虛擬機(jī)。PAAS - Platform as a Service平臺(tái)即服務(wù)云服務(wù)商接管操作系統(tǒng)、中間件等平臺(tái)層用戶只需要專注于自己的數(shù)據(jù)和應(yīng)用。典型場景把代碼直接部署到托管平臺(tái)無需關(guān)心運(yùn)行環(huán)境。SAAS - Software as a Service軟件即服務(wù)以云為基礎(chǔ)的軟件交付方式軟件邏輯運(yùn)行在云端可本地運(yùn)行也可由云服務(wù)商托管。典型場景直接通過瀏覽器使用的在線軟件。這套「抽象層級(jí)」邏輯在倉庫的 AWS 練習(xí)中可以直接看到投影新建 VPC、管理 EC2 實(shí)例屬于 IaaS 層new_vpc 練習(xí)、security_groups 練習(xí)而 hello_function 練習(xí) 中只需編寫lambda_handler函數(shù)代碼、無需管理任何服務(wù)器則是無服務(wù)器/PaaS 形態(tài)的典型代表。云的部署模式公有云、私有云與混合云原文檔區(qū)分了三種云部署形態(tài)公有云Public計(jì)算資源在多個(gè)客戶之間共享由云服務(wù)商對外提供。私有云Private計(jì)算資源僅限特定客戶或組織使用可由第三方管理也可由組織自行管理?；旌显艸ybrid公有云與私有云的組合兼具兩者的特點(diǎn)。需要留意的是公有云與私有云的區(qū)別在于資源歸屬與共享邊界而不是「資源是否在云端」。混合云常被用于「敏感數(shù)據(jù)留在私有云、彈性負(fù)載跑在公有云」的架構(gòu)中這也是面試中常被追問的延伸點(diǎn)。云服務(wù)提供商 vs 本地部署On-Premise原文檔從責(zé)任與成本歸屬角度給出了清晰的對比云方案硬件、基礎(chǔ)設(shè)施團(tuán)隊(duì)、機(jī)房與物業(yè)real-estate成本全部由別人云服務(wù)商承擔(dān)和管理你可以專注于自己的業(yè)務(wù)。本地部署恰好相反你需要自己維護(hù)硬件、組建基礎(chǔ)設(shè)施團(tuán)隊(duì)、支付包括機(jī)房在內(nèi)的所有開銷成本可能相當(dāng)高昂但方案完全按你的需求定制。一句話總結(jié)面試回答框架云是「把硬件和運(yùn)維責(zé)任外包換靈活性」On-Premise 是「自擔(dān)全部成本與責(zé)任換取完全定制化」。無服務(wù)器計(jì)算Serverless Computing原文檔對 Serverless 的講解包含兩個(gè)極易踩坑的要點(diǎn)核心思想無需管理服務(wù)器的創(chuàng)建與配置你要做的是把應(yīng)用拆分為多個(gè)函數(shù)functions由某些動(dòng)作actions觸發(fā)執(zhí)行。兩個(gè)必須牢記的澄清Serverless 仍然在使用服務(wù)器。所謂「無服務(wù)器」是指你不需要管理服務(wù)器而非服務(wù)器不存在——說「serverless 沒有服務(wù)器」是完全錯(cuò)誤的。Serverless 改變了付費(fèi)模式。你只在函數(shù)運(yùn)行時(shí)付費(fèi)而不是像其他模式那樣為持續(xù)運(yùn)行的 VM 或容器付費(fèi)。倉庫中 hello_function 練習(xí) 與 solution 完整演示了這一模式創(chuàng)建一個(gè)BasicFunction選擇 Python3 運(yùn)行時(shí)編寫如下函數(shù)代碼import json def lambda_handler(event, context): firstName event[name] return Hello firstName隨后通過一個(gè)測試事件觸發(fā)它{ name: Spyro }執(zhí)行結(jié)果返回Hello Spyro且日志可在 AWS CloudWatch 中查看——你全程沒有創(chuàng)建任何虛擬機(jī)或容器。倉庫中還有 url_function 練習(xí)要求在瀏覽器輸入 URL 時(shí)觸發(fā) Lambda進(jìn)一步演示「由動(dòng)作觸發(fā)函數(shù)」這一 Serverless 核心模式。開放問題一Serverless 能替代服務(wù)器上的所有計(jì)算類型嗎原文檔將此題留作開放式討論題答案留空倉庫未給出官方結(jié)論。從倉庫練習(xí)的實(shí)踐邊界可以推斷Serverless 擅長事件驅(qū)動(dòng)、短時(shí)運(yùn)行、可拆分為獨(dú)立函數(shù)的工作負(fù)載如 Hello 函數(shù)、URL 觸發(fā)函數(shù)而對于長時(shí)間運(yùn)行、有狀態(tài)、需要固定實(shí)例形態(tài)的工作負(fù)載如 auto_scaling_groups_basics 練習(xí) 中用 user data 啟動(dòng) httpd 的 Web 服務(wù)器EC2/ASG 仍是更合適的載體。因此答案更接近「不能完全替代」應(yīng)根據(jù)工作負(fù)載特征選擇。開放問題二托管服務(wù)Managed Service與 SaaS 是一回事嗎原文檔同樣將其列為開放式討論題。結(jié)合本文第一部分「云服務(wù)提供商提供按需云組件」的定義可以推斷SaaS 是面向最終用戶的完整軟件交付形態(tài)而「托管服務(wù)」更寬泛——它泛指云服務(wù)商替你管理底層如托管數(shù)據(jù)庫、托管 Kubernetes你仍可對上層擁有不同程度的控制權(quán)。兩者有交集SaaS 可視為一種面向用戶的托管軟件但概念層級(jí)不同答案宜定性為「有區(qū)別、有重疊」。自動(dòng)擴(kuò)縮容Auto Scaling與擴(kuò)展方式什么是 Auto Scaling原文檔引用了 AWS 的定義「AWS Auto Scaling 監(jiān)控你的應(yīng)用程序并自動(dòng)調(diào)整容量以最低成本維持穩(wěn)定、可預(yù)測的性能」。倉庫的 auto_scaling_groups_basics 練習(xí) 把這一概念拆解成可操作步驟創(chuàng)建 Auto Scaling Group 時(shí)指定 Amazon Linux 2 AMI、t2.micro 實(shí)例類型并通過 user data 自動(dòng)安裝啟動(dòng) Web 服務(wù)yum install -y httpd systemctl start httpd systemctl enable httpd其 solution 演示了三個(gè)關(guān)鍵行為創(chuàng)建 ASG 后會(huì)自動(dòng)啟動(dòng)1 臺(tái)實(shí)例因?yàn)镈esired capacity 默認(rèn)設(shè)為 1把 Desired capacity 改為2會(huì)再啟動(dòng)第 2 臺(tái)實(shí)例改回1則會(huì)終止其中一臺(tái)實(shí)例。這正是「自動(dòng)調(diào)整容量」最直觀的落地?cái)U(kuò)縮容的引擎是 desired / min / max capacity 三個(gè)參數(shù)。判斷題Auto Scaling 只增加資源、不涉及移除資源答案錯(cuò)誤False。Auto Scaling 調(diào)整的是容量既包含增加也包含根據(jù)使用率與性能移除資源。上例中把 desired capacity 從 2 改回 1 導(dǎo)致實(shí)例終止就是移除資源的直接證據(jù)。水平擴(kuò)展 vs 垂直擴(kuò)展原文檔引用了 AWS 的權(quán)威定義區(qū)分兩個(gè)經(jīng)典概念水平擴(kuò)展Horizontal scaling通過向系統(tǒng)添加更多計(jì)算機(jī)來提升容量。系統(tǒng)不受單機(jī)性能上限約束可將工作負(fù)載并行分發(fā)到多臺(tái)機(jī)器上執(zhí)行往往能獲得比垂直擴(kuò)展更高的整體性能。垂直擴(kuò)展Vertical scaling進(jìn)程被限制在單臺(tái)計(jì)算機(jī)上運(yùn)行提升性能的唯一方式是給這臺(tái)機(jī)器增加更多資源——更快的或更多的CPU、內(nèi)存或存儲(chǔ)。用倉庫練習(xí)佐證asg_dynamic_scaling_policy 練習(xí) 要求創(chuàng)建動(dòng)態(tài)擴(kuò)縮容策略跟蹤平均 CPU 利用率、目標(biāo)值設(shè)為 70%。當(dāng) CPU 利用率升至 70% 以上時(shí)實(shí)例數(shù)量變化、降至 70% 以下時(shí)實(shí)例數(shù)量回落——這是典型的水平擴(kuò)展實(shí)踐通過增刪實(shí)例數(shù)量響應(yīng)負(fù)載而非把單臺(tái)機(jī)器從 t2.micro 升級(jí)為更大規(guī)格的垂直擴(kuò)展。云安全如何保護(hù)云中的實(shí)例原文檔在最后的「Cloud - Security」小節(jié)給出了三條實(shí)例安全準(zhǔn)則這也是云架構(gòu)面試的高頻考點(diǎn)最小權(quán)限原則實(shí)例應(yīng)只具備所需的最小權(quán)限。你不希望一個(gè)實(shí)例層面的事件升級(jí)為賬戶層面的事件instance-level incident 變成 account-level incident。隔離互聯(lián)網(wǎng)訪問實(shí)例應(yīng)通過負(fù)載均衡器或堡壘主機(jī)bastion hosts訪問即放在NAT 后面的私有子網(wǎng)中不直接暴露在公網(wǎng)。保持系統(tǒng)最新使用最新的 OS 鏡像或至少應(yīng)用最新補(bǔ)丁。三條準(zhǔn)則在倉庫練習(xí)中均有對應(yīng)實(shí)驗(yàn)最小權(quán)限ec2_iam_roles 練習(xí) 要求給無角色的 EC2 實(shí)例附加帶IAMReadOnlyAccess策略的 IAM 角色驗(yàn)證實(shí)例內(nèi)可運(yùn)行 AWS 命令——角色的權(quán)限范圍就是「最小權(quán)限」的可配置體現(xiàn)。網(wǎng)絡(luò)隔離security_groups 練習(xí) 及其 solution 演示了安全組的威力移除允許 HTTP 入站流量的規(guī)則后訪問 Web 應(yīng)用會(huì)超時(shí)time out重新用aws ec2 authorize-security-group-ingress添加規(guī)則后訪問恢復(fù)aws ec2 authorize-security-group-ingress \ --group-name someHTTPSecurityGroup \ --protocol tcp \ --port 80 \ --cidr 0.0.0.0/0移除規(guī)則則使用aws ec2 revoke-security-group-ingress反向操作。安全組就是「把實(shí)例從公網(wǎng)隔離開」的第一道閘門。網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃new_vpc 練習(xí) 要求創(chuàng)建 CIDR 支持至少 60,000 個(gè)主機(jī)的新 VPC 并命名為exercise-vpc——私有子網(wǎng)、NAT 網(wǎng)關(guān)等隔離設(shè)計(jì)正是建立在 VPC 網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃之上。總結(jié)一條線串起全部概念把topics/cloud/README.md的全部知識(shí)點(diǎn)串起來可以看到一條清晰的邏輯線云計(jì)算是「按需付費(fèi)、無需擁有硬件」的交付模式→ 按抽象層級(jí)分為IaaS/PaaS/SaaS按資源歸屬分為公有/私有/混合云→ 它與 On-Premise 的差異在于責(zé)任與成本歸屬→Serverless把抽象層級(jí)推到極致只寫函數(shù)、按調(diào)用計(jì)費(fèi)→ 為了保證「穩(wěn)定、可預(yù)測且低成本」需要Auto Scaling水平/垂直擴(kuò)展→ 而這一切的前提是安全最小權(quán)限、網(wǎng)絡(luò)隔離、系統(tǒng)補(bǔ)丁。若想繼續(xù)深入倉庫中與本文主題直接相關(guān)的配套資源包括AWS 主題目錄 及上述多個(gè)帶完整解決方案的練習(xí)例如 auto_scaling_groups_basics、asg_dynamic_scaling_policy、hello_function、security_groups 與 ec2_iam_roles。建議按「概念 → 控制臺(tái)操作 → CLI 命令 → 故障驗(yàn)證」的順序逐個(gè)練習(xí)把本文的概念真正變成肌肉記憶。贊分享文檔教程DevOps運(yùn)維【免費(fèi)下載鏈接】devops-exercisesLinux, Jenkins, AWS, SRE, Prometheus, Docker, Python, Ansible, Git, Kubernetes, Terraform, OpenStack, SQL, NoSQL, Azure, GCP, DNS, Elastic, Network, Virtualization. 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