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基于阿里云的上云架构设计

1、酒店管理系统自己开发

2、阿里云，你需要购买的是服务器（带宽，硬盘大小，连接数等等类似于个人电脑），你在这台服务器搭建你酒店管理系统需要的环境（mysql，jdk，tomcat，nginx等），还要购买域名服务

3、具体架构看你酒店系统怎么设计。你把阿里云当作多台什么都没有装的linux系统的电脑就行。当然你也可以购买一些阿里云的其他服务例如，数据库服务，文件存储服务，全文检索服务等等。

关于基于阿里云的的信息

阿里云架构师解读四大主流游戏架构

游戏行业是阿里云最早聚焦的行业之一，近年来游戏行业的变化、云计算产品技术的变化都与日俱进。随着行业业务的变化、技术架构的演进以及阿里云产品的迭代演进，整体的产品技术选型在不同的游戏场景、业务场景也不尽相同。本文将聚焦阿里云弹性计算产品在游戏行业的方案实践经验。

当前，游戏行业的各种场景和行业发展密不可分。简单回顾电子游戏的发展，80年代的黑白机，90年代的PC单机游戏，00年代前夕随着互联网的发展网络游戏开始盛行，2010年后随着移动设备的逐渐普及，手游在国内开始兴起。

从游戏终端来区别，主要有：主机游戏（往往是3A 游戏）、PC 游戏、移动游戏和网页游戏等。目前出现跨平台多端游戏，以及云游戏化的趋势。

关于游戏的品类区别会有非常多的维度：RPG（角色扮演）、MOBA类、竞技类、FPS（射击类）、休闲类、卡牌类、棋牌类、SLG（策略类）等等。目前有多品类融合玩法裂变的趋势。

随着国内防沉迷、版号因素，近年来游戏行业诞生了越来越多的精品游戏，出海全球化乃至区域化，以及整体存量用户增速放缓，长线运营、精细运营以及私域社区等运营方式也在悄然变化。

不同的业务场景技术架构不尽相同，如竞技类游戏和卡牌类游戏对计算的需求就有所区别，云游戏与常规的网络游戏架构也有所区别。这里主要从游戏服和游戏平台、大数据、云游戏这四个目前常见的场景简单介绍其架构。

游戏服，从游戏类型来看有RPG、FPS、MOBA、SLG、棋牌、休闲等等；从游戏平台来看通常有主机、手机、PC等；从业务发行来看有全球、国内、海外，从部署架构来看有集中部署和分区部署；从技术架构来看，游戏行业也有逐渐分层解耦的趋势，但与互联网应用相比，有一定其独特性。

因为游戏的强交互性特点，游戏技术架构与其他互联网应用相比有一定独特性。游戏需要保持会话连接，也就是从一个客户端到服务端的长连接，便于对客户端中玩家的操作、行为等进行及时的反馈以及推送给共同游戏或对战的其他玩家,所以游戏普遍对网络质量更加敏感，网络质量较差的情况会使长连接断开或重连，引起玩家掉线。游戏也需要保持会话的状态，既服务端会保持一份玩家的实体，当玩家进行操作时，下次通信的数据会依赖之前的通信的数据，这也是一些MMO（多人在线）大型游戏对网络吞吐性能要求较高的原因之一。再比如FPS、MOBA类等多人对战类游戏，交互性更强，对网络延迟容忍度更低，要求低延迟。因为游戏需要比较高密度的记录玩家的操作以及结果，所以有频繁写入数据的特点，这类场景需要较强的IO性能。因为游戏强交互性、低延迟的特点，其技术架构也和互联网应用不同，在逐渐分层解耦的同时，需要保证游戏玩家的交互效果，同时也会依赖到底层服务器的计算能力。

这些都是游戏场景普遍存在的特点：长连接保持会话、保持状态、低延迟网络、高IO吞吐、高计算性能。

游戏的部署架构会结合游戏业务特点、游戏运营需求来制定游戏服务，有分区分服、全区全服业务逻辑，分区分服还是全区全服，最大的架构差异在于数据是不是一套。而从部署方式看，主要是集中式部署和分区域部署。

集中部署就是不论游戏玩家在哪里，游戏服务集中在一个区域，适合对网络延迟要求通常不高的游戏类型，如休闲类；分区部署是指游戏服务器根据游戏玩家地域分布，分区域部署，方便就近接入，适合对网络延迟要求较高的游戏类型，如MOBA、FPS类。

典型架构

MMO类有高并发特点，大量玩家并发的高计算量负载对服务器的计算能力和稳定性有着极高的要求。同时MMO类游戏有着比较强的PVE或PVP特性，对网络延迟的容忍度较低。

其中网关服务器负责所有网络数据包的转发，通常是网络负载较集中的点，对于网络吞吐能力要求较高。单个游戏区承载玩家数量高，逻辑服务器通常按照场景地图来划分，规模再大会通过分区的方式实现。

数据中心服务器负责缓存玩家数据并异步入库，保障玩家客户快速获取和写入数据，对于可用性要求较高，需要配合应用层实现数据容错机制。

日志服务器承载了大区所有业务行为的日志收集及处理的压力，对磁盘写入性能要求较高，通常采用多台分组方式实现。

（1）MMO 游戏服性能与稳定需求，建议使用最第7代ECS实例，根据实际需求选型c计算型（CPU与内存配比1:2）/g通用型（1:4）/r内存型（1:8），Intel Ice Lake 2.9GHz基频3.5GHz睿频提供超高性能，能更好地优化游戏体验。

（2）异步落库以及日志服务器，对于磁盘读写性能要求高的场景，建议云上使用ESSD PL 0/1/2/3根据业务性能需要选择，避免磁盘读写瓶颈。

（3）在游戏日常版本更新中，需要各个地域Region镜像的快速复制，基于ESSD快照异地复制的能力，能够提升镜像复制效率。

（4）分区分服等场景往往需要快速地开服滚服合服，通过CADT云速搭、ESS弹性伸缩、OOS运维编排、ROS资源编排等云上运维工具搭配产品使用，能够提升云上运维效率。

ii. FPS、MOBA类游戏架构介绍

MOBA类游戏主要包括PVP系统、PVE系统、游戏平台等几个主要部分，其中PVP战斗是MOBA/FPS 游戏的核心。

PVP、PVE、游戏平台功能部署于同一VPC中，构成游戏大区；战斗服务器（往往）单独跨地域部署。

游戏客户端首先接入到登录服务器中，完成登录认证、计费等游戏平台逻辑。为避免单点问题，所以游戏平台服务往往需要高可用方案。可利用云上高可用方案，包括便捷的运维工具满足业务高可用需求。

FPS/MOBA竞技游戏，往往对延迟特别敏感，可以想象，竞技类游戏中对战的游戏场景：玩家操控人物，在地图里步伐飘逸，枪声密集，每一颗子弹都是一次时间加上空间的矢量计算，而且需要在主进程中完成计算，那么算力需求就随着房间玩家数量上升而指数爆炸，5V5的房间和大房间100人（吃鸡）对算力的需求完全不同。

游戏这部分重算力场景，推荐阿里云7代高主频或七代实例，更高的单核性能提供更好的战斗效果。

战斗房间类游戏，因为业务本身峰谷特性，灵活地使用云上资源的弹性能力，往往会较好地优化整体的资源使用成本。阿里云弹性计算本身提供了非常灵活的付费方式，包括常规的按量实例、包月包年实例、以及通过节省计划/预留实例券去抵扣按量实例资源，兼顾资源灵活使用的同时达到更优的成本。

此外，为更进一步释放开发运维的效率，当前一些游戏也采用了容器化技术架构，阿里云的ACK+ECS/ECI弹性容器实例组合搭配使用，更进一步释放了基础资源的灵活性和弹性能力。

业务场景

游戏平台（不限于FPS、MOBA类）主要提供的服务：官网、客服、注册、登录、充值、兑换、商城、推送、公告、社区、SDK及邮件、短信等公共服务；包括内容审核、视频录制、弹幕、转码、剪辑、RTC这些业务需要的基础服务，以及运维监控、发布平台、测试平台这些运维等平台服务。

这部分更接近于通用的互联网技术架构，以服务为颗粒度解耦，接入-网关-应用-数据库。

技术特点

这往往通常需要构建高可用基础架构来提升稳定性，业务突发期往往需要一定的弹性能力。相比于游戏服务这部分容器化就更加普及，也更容易通过云上的比如弹性容器实例去应对流量峰值场景。在视频录制场景，对实时性要求较高时，往往会基于GPU能力构建，这部分阿里云也提供了vGPU/cGPU能力，释放GPU的灵活性。

大数据是当前游戏业务经营、游戏运营主要的技术手段，主要面向平台数据运营、游戏数据分析、广告转化分析、安全运营分析等游戏核心运营场景。不同的场景对实时性要求不同，实时查询检索通常是经营分析、客户受理、玩家监测、在线等场景；离线报表通常是玩家行为分析、用户画像、特征挖掘等场景。

总体而言，实时性业务更多是业务查询类、简单计算类任务，比如买量转化的分析；离线类基本是分析类、预测类任务，比如游戏玩法分析。

从技术架构来看，得益于开源社区技术栈的高丰富度，大数据具体的技术选择非常之多，整体从存算一体到存算分离，也诞生像数据仓库、数据湖乃至湖仓一体等概念。

从数据架构流程来看，从数据源-数据采集、传输-数据计算、存储-数据应用，其中可选看技术方案也需要因地制宜。

从部署架构来看，不同的游戏公司处在不同的数据建设阶段，会有不同的选择倾向，包括完全自建、基于云自建大数据、基于云上托管、以及利用更多云上成熟的产品技术去丰富整体的大数据能力集，而后者也成为越来越多客户的选择。

拿云上大数据方案举例来讲，比如实时计算部分，选择SLS采集、Kafka数据网关通道，通过Flink做数据计算，通过ES或CK做数据分析，通过ADB以及QuickBI做数据应用展示。离线方案通过OSS做冷数据存储，Spark、Hive、HDFS等组件做数据计算存储，通过CK汇聚分析，通过Dataworks做数据应用。

具体计算存储的产品选型，主要根据不同的业务特性以及大数据应用特性来区分，根据数据容量、IOPS、吞吐、读写特点以及性价比来选择。

如刚刚举例的实时计算/近实时计算场景，Flink具备高性能、低延迟特点，所以是计算密集、网络性能高场景，推荐选型七代ECS实例或6代增强实例；如HDFS需要超大存储容量，高吞吐，推荐D系列本地盘实例，如D2S存储型本地盘实例。Remote Shuffle Service等处理结果多的场景，读写处理频繁如大量的join计算，需要综合来看计算、网络、存储性能以及综合成本来选择通用实例（如第7代ECS实例）或i系列本地盘实例。所以，最终在云上的资源选型，在性能满足的前期下，需要评估通过网络传输数据成本高（云盘），还是就地取材计算成本高（本地盘），不同模型、不同量级选择不同。

从内存处理（成本最高、性能最好、存储容量最小）、SSD本地盘、HDD本地盘、ESSD云盘、OSS对象存储（成本最优、性能一般、存储容量最大），逐渐分层解耦，还带来一个好处：充分释放了云上弹性的能力，可以利用更轻巧的弹性计算产品（如SPOT抢占式实例方式，或ECI容器实例）进行大数据计算，达到更好的弹性能力去满足业务需求的同时也能节约更多的成本。

云游戏主要分终端和云端。终端部分基于Windows、iOS、Linux等操作系统的终端设备包括手机、平板、电脑、电视机、VR一体机等。云端架构主要是游戏应用层、云游戏平台层、IaaS基础资源层，应用层包括PC 游戏、手游、VR 游戏、H5 游戏等多种类型的游戏应用；平台层云游戏必须的运营平台、支撑平台、流化技术平台等；IaaS基础资源层包括基础网络、基于X86架构以及ARM架构的GPU服务器。

云游戏落地，在技术上也经历了诸多挑战，为满足端到端高性能低时延，网络调度、指令串流、编解码、多终端的SDK适配等等都是云游戏场景中不可避免的技术问题。

对于云端算力来讲，阿里云解决了云端渲染、串流以及编解码问题，并通过全系列GPU产品来满足云手游、端游、VR乃至企业级视觉渲染场景的需求。

总结来讲，阿里云弹性计算通过云上的串流、编码加速、渲染加速等全套的技术帮助游戏客户给云游戏玩家提供更好的性能体验，通过基于阿里云全球数据中心可以帮助云游戏客户覆盖更多的用户，通过GPU多种产品形态和整体的弹性能力，也帮助到游戏客户去更快捷更灵活的构建其云游戏业务。

阿里云通过多年的技术积累和持续的运营，提供了大规模的基础设施云服务，目前在全球部署了26个地域、82个可用区，通过优异稳定的性能表现帮助游戏客户高效稳定地运行游戏业务，为玩家提供极致顺滑的游戏体验，并通过技术手段不断地帮助游戏客户优化用云成本。

国内的业务出海、游戏出海也是现阶段大的趋势之一，很多游戏公司已经把出海从业务可选项变成了必选项之一。在2022年3月，阿里云上线了韩国和泰国两大Region，能够为本地化的游戏业务提供更流畅、更稳定的游戏体验，以此希望能在游戏客户出海的业务领域，提供更多的帮助。

当然，作为内容与科技两大热门领域的交叉领域，游戏产业日新月异，架构也随着前端业务的需要不断改变。阿里云弹性计算也针对游戏厂商的不同架构，陆续推出了不同的云服务器类型和付费方式，以及云上运维套件，以帮助客户降本增效。

原文链接：

加速新冠疫苗研发，阿里云免费开放一切AI算力

自从阿里云宣布向全球公共科研机构免费开放一切AI算力后，何万青博士就进入了连轴转状态，经常工作到凌晨。作为阿里云高性能计算团队负责人，他要对接大量科研机构、高校院所以及化学、生物医学专家的需求。

这些机构和专家，在这个特殊的阶段，都是想快捷利用阿里云的超大规模算力，来缩短药物研发周期，以尽早让相关的疫苗、特效药上市，控制住新型冠状病毒感染肺炎疫情。

在免费开放算力之前，阿里云的超大规模算力早就服务于多家生物医药机构和专家，一个典型代表就是全球健康药物研发中心GHDDI。

GHDDI是由盖茨基金会、清华大学和北京市政府三方联合成立的公共卫生与药物创新机构。主要为建设新药研发和转化的创新平台，加强医药研究和开发。

2017年，GHDDI成立的第二年，阿里云就开始为GHDDI的各类新药研发、化合物筛选等提供算力支持。

在新型冠状病毒感染肺炎疫情发生后，GHDDI也在1月27日上线了“一站式科研数据与信息共享平台”，这是一个基于阿里云的药物研发和大数据平台，主要功能有四个：

针对SARS/MERS等冠状病毒的历史药物研发进行数据挖掘与集成；

开放相关临床前和临床数据资源；

计算靶点和药物分子性质；

跟进新型冠状病毒最新科研动态，实时向科学界和公众公布，为新型冠状病毒科学研究提供重要数据支撑。

很多人会有疑问，药物研发属于生物医学领域，超大规模算力属于计算机科学领域，为什么药物研发要用到超大规模算力？而且GHDDI宣布上线研发平台以及阿里云宣布免费提供相关算力后，为什么众多机构和专家趋之若鹜？

何万青博士说，这跟药物研发的流程不无关系。

通常一款药物的研发，始于病毒的“毒株分离”，然后进行测序分析；找到病毒的靶点进行识别和验证；寻找对应化合物；合成先导化合物；评估研究和动物实验；制剂合成；临床试验以及上市等步骤。

说起来很简单，实际上新药研发却是个费钱费力更费时间的过程，数据显示，在美国研发一种新药，从项目启动到被FDA（美国食品药品监督管理局）批准上市，平均需要花费10-15年的时间，耗资超过13亿美元。

目前，针对新型冠状病毒疫苗和新药的研究，已经完成了“毒株分离”的“湿实验”，“基因测序”工作也已经结束，接下来就要了“干实验”阶段。“干实验”阶段，涵盖对病毒靶点进行识别和验证、寻找对应化合物等过程。

可以这么理解，生物医药领域的“湿实验”，主要是在实验室里的研究工作，“干实验”就要靠超大规模算力帮忙。

何万青博士解释，“特别是寻找对应化合物，一定要调用超大规模算力，因为可供制成药物的化合物有5000-15000种。要先从庞杂的化合物中找到针对病毒合适的‘进攻方向’，再进行合成和拼接，如果都要从实验室里一一比对，那就太浪费时间了。”

然而云计算可以解决这些耗时的环节。

例如与阿里云合作的全球健康药物研发中心GHDDI，具备了上千种化合物的数据库，这些化合物的性质、药效也都已经掌握，通过计算机模拟，可以加快找到遏制新型冠状病毒对应化合物的速度。

特别重要的是，面对人类共同的敌人-病毒，公共科研机构更需要无需排队，随时可以得到弹性伸缩、数据交流和发布更加方便的协同环境。

“在全国人民为配合切断病毒传染途经而自我隔离的情况下，阿里云弹性高性能计算EHPC平台和超级计算集群SCC恰好解决这个燃眉之急。这也印证了阿里的一句土话‘此时此刻，非我莫属’。”何博士说。

但是，就算通过云计算找到了对应化合物，按照流程还要进行“先导化合物合成”、“动物实验”、“临床实验”等一大堆繁琐的步骤，药物和疫苗研发的速度，极有可能赶不上疫情发展的周期。

换句话说，就是没等新药研发出来，疫情就已经结束了。

好在针对新型冠状病毒新药和疫苗的研发，还有一条路可以选，“老药新用”。

“老药新用”指的不仅仅是药物，还可以是相关的治疗经验。

此前类似的SARS/MERS等疫情爆发后，医学界留有大量的历史药物研发以及临床数据，还有很多医学文献散落全球各地，这些都可能成为这次新型冠状病毒治疗突破口。

调用筛选医学文献，分析历史数据时，超大规模算力也会派上大用场。

比如GHDDI在上线研发平台就表示，目前研发平台已经涵盖既往冠状病毒相关研究中涉及的900多个小分子在不同阶段的相关实验信息，“希望科研界能参与提炼有用信息并得到帮助或启示”。

何博士感慨，“有了超大规模算力的帮助，在‘军情紧急’的情况下，也不用完全从‘0’开始了。”

而GHDDI上线研发平台后，也致谢阿里云团队协助部署后端并提供计算资源。

何万青博士团队中还有很多技术专家，比如孙相征和余洋等人，目前的工作就是对接GHDDI以及各类科研机构、专家们的需求。

这些计算机科学领域的大牛说，他们并不是医学专业出身，能做的只是为研究人员提供算力保障、优化技术支持和应用答疑等“后勤工作”，让科学家能够专注于学科本身的科研突破，而无需耗费太多精力去学习“交叉学科”的计算技术，但是他们看到了越来越多的生物医学专家加入了进来，感受到了“很强的使命感”，大家都在用自己的绵薄之力，加速对新型冠状病毒的研究以及相关药物、疫苗的研发。

基于阿里云的Flyme和基于Android的Flyme有什么不同吗？

第一底层是不一样的，5.1是

阿里云

，5.0是谷歌，但是ui是一样的，也就是说，在安卓这个大的框架下，然后进行各自的特点的植入，谷歌的地图啊，商店啊，账号，特色的东西，阿里云就是数据源跟谷歌不一样的，东西来源有了改变，特色就是支付宝

啊，淘宝啊，阿里云特点的ui啊，最大的去别就是东西的来源不一样了，阿里云是后面的数据推送者

阿里云的云盾数据风控作用是什么？

阿里云盾（云安全）是阿里巴巴集团多年来安全技术研究积累的成果，结合阿里云云计算平台强大的数据分析能力。为中小网站提供如安全漏洞检测、网页木马检测以及面向云服务器用户提供的主机入侵检测、防DDOS等一站式安全服务。阿里云盾每天保护着全国超过37%的网站，致力于成为互联网安全的基础设施，云盾旗下包括DDoS高防、web应用防火墙、服务器安全(安骑士)、先知、态势感知等安全产品及服务。

一直以来，阿里云将网络安全视为生命，曾先后多次推出安全防护功能，比如：DDOS高防、CC安全防护、云监控、安全组等系列功能。云盾防护不仅丰富了阿里云安全防护产品线，更进一步保障了用户网站及数据安全。

阿里云盾使用重要知识点：

1.云盾提供什么服务？

2.云盾控制台补丁管理使用方法

3.云盾开启补丁管理功能（web shell自动修复功能）

购买云服务器 ECS 即可免费使用云盾的基础功能，帮您轻松应对各种攻击、安全漏洞问题，确保云服务稳定正常。

DDoS防护

包含1-5G的DDos防护和基础Web攻击，防护类型包括CC、SYN flood、UDP flood等所有DDoS攻击方式；提供5分钟到7天范围的防护带宽报表，并且提供实时防护带宽展示；根据业务自动计算清洗阀值。

服务器安全

包含高危漏洞修复、登录检测和防密码破解、木马文件云查杀等防入侵功能。支持各云平台 Windows、Linux 云服务器安装部署。

应用防火墙

基于阿里云百万个应用做大数据分析，对各种web攻击做出快速响应，让黑客无可乘之机；专业安全团队每天更新防护规则，告别天天担忧的日子。

信息安全

提供多种违规内容的实时监控和检测；可分时段、分方式进行消息提醒，灵活配置接收邮箱或手机；提供“疑似违规”及“违规记录”模块，方便用户快速查阅及操作。

阿里云盾热门产品：

云安全中心（态势感知）：有效保护主机安全，让安全运维变得简单，防勒索防篡改。

Web应用防火墙(WAF) ：中国区市场占有第一的云WAF,适用于网站、小程序、H5等的安全防护。

SSL证书：网站必备安全产品，解决网站在浏览器显示”不安全“的提示。

DDoS防护：覆盖全球的DDoS防护网络，快速解决攻击造成的延迟、业务中断。

基于阿里云打造「云原生」Web应用——「懒猪行」Web应用开发实践

作者：阿里云MVP 刘远程

背景

『懒猪行』专注于境外自由行S2B业务，涉及分销、终端用户服务、供应链等多个服务环节，随着业务规模的不端增加，我们一直在探索 Web应用开发的最佳实践，以加快Web应用的迭代效率，为B/C端用户创造更多价值。

云原生

近几年，Spring Cloud为代表的微服务架构越来越火热，吸引了大量创业公司『入坑』。微服务系统的开发与单体应用的开发相比，从团队组织、运维、开发方式等多个方面带来了颠覆式的变化。从2018年开始以Istio、SOFAMesh等为代表的Service Mesh方案逐渐走上舞台，并被称为『下一代微服务架构』。

如果把以容器技术和Service Mesh为基础的IT架构定义为云原生架构，那么Dubbo、Spring Cloud为代表的分布式架构将是促进云原生架构诞生的『中间产物』。

就在18年，云原生计算基金会（CNCF）为云原生技术重新定义：

Cloud native technologies empower organizations to build and run scalable applications in modern, dynamic environments such as public, private, and hybrid clouds. Containers, service meshes, microservices, immutable infrastructure, and declarative APIs exemplify this approach.

『云原生技术帮助公司和机构在公有云、私有云和混合云等新型动态环境中，构建和运行可弹性扩展的应用。云原生的代表技术包括容器、服务网格、微服务、不可变基础设施和声明式API。』

These techniques enable loosely coupled systems that are resilient, manageable, and observable. Combined with robust automation, they allow engineers to make high-impact changes frequently and predictably with minimal toil.

『这些技术能够构建容错性好、易于管理和便于观察的松耦合系统。结合可靠的自动化手段，云原生技术可以使开发者轻松地对系统进行频繁并可预测的重大变更。』

这种新颖架构方式，不仅提供了完善的软件持续交付链方案，也为我们的应用组织方式带来了巨大的想象空间，甚至在将来可能给整个软件行业带来颠覆式的革命。有一点是显而易见的：原本强耦合在一起的应用被拆分，变身成为能够实现完整子集功能的可插拔式微服务，通过有机的组织让其与其它微服务共同对外提供服务；就如同组装汽车的发动机和座椅等，它可以来自全球供应链不同的厂商。以云原生的设计哲学来总结，云原生应用具备微服务，健康报告，遥测数据，弹性声明式（非反应式）等特征。

云原生所带来的效果非常明显，但完整的实践确是很容易让人知难而退，因为单Kubernetes一项，从入门到掌握也需要花费3个月左右的时间。但幸运的是，阿里云等公有云平台已经为我们准备好了容器服务（Kubernetes版）产品，并支持通过Kubernetes进行应用的容器化管理。

所有的微服务都和 Envoy sidecar 集成在一起，被集成服务所有的出入流量都被 sidecar 所劫持，这样就为外部控制准备了所需的 Hook，然后就可以利用 Istio 控制平面为应用提供服务路由、遥测数据收集以及策略实施等功能。

懒猪行的架构设计（简化）

在新的架构中，使用了大量的阿里云产品，这鉴于我们过去的经验，阿里云产品在运维上为我们节省了不少精力。

以上架构，是我们走向『云原生』的第一步，距离成熟还有非常大的发展空间，云原生的发展也在发展的起步阶段。按架构，把所有需要持久化的数据，如：文件、图片、数据库等存储到阿里云OSS、RDS及Redis产品，而应用则运行在以K8s管理调度的容器集群中。

阿里云DevOps工具链

阿里云在云原生架构整个生命周期都提供了完善的支持：

部署到Kubernetes_部署到Kubernetes_选择部署方式_用户指南_CodePipeline-阿里云