内容简介
本书围绕 Kubernetes 云原生数据基础设施，介绍了如何通过 Kubernetes 管理数据存储，如何通过 Helm 和 Operator 在 Kubernetes 上自动部署和管理数据库，阐述了数据流式传输和数据分析的过程，探讨了在机器学习及其他新兴用例中如何使用 Kubernetes 云原生数据等。本书不仅深入阐述了云原生基础设施的发展历程和处理方式，而且分门别类地为每个场景提供了可以直接运行的示例代码，以便读者学习和练习。本书结构与英文原版保持一致，是 DaoCloud 云原生数据存储专家经反复校对后提供的译本。本书适合从事云端设计、构建和运行应用的开发人员，以及架构师和云原生工程师。无论你是Kubernetes 数据存储方面的“新手”还是有经验的“老兵”，相信本书都能让你有所受益。
AI简介
这是一本深度探讨如何通过Kubernetes管理数据存储，如何通过Helm和Operator在Kubernetes上自动部署和管理数据库，阐述了数据流式传输和数据分析的过程，探讨了在机器学习及其他新兴用例中如何使用Kubernetes云原生数据等内容的著作。本书不仅深入阐述了云原生基础设施的发展历程和处理方式，而且分门别类地为每个场景提供了可以直接运行的示例代码，以便读者学习和练习。
在云原生数据定义方面，本书详细解释了云原生数据是一种新的数据处理方式，它允许组织采用云原生应用方法而非传统的人力、流程、技术全面整合，实现弹性扩缩容，提高可观测性和自愈性。在Kubernetes引领技术潮流方面，本书深入探讨了Kubernetes如何通过降低尝试新工具的前期成本，鼓励更广泛地选择替代工具，从而推动云原生分析的发展。
在手动部署数据库的问题方面，本书指出了手动部署数据库的复杂性和繁琐性，并提出了使用自动化工具可以有效地解决这些问题，提高部署效率，降低运维成本。在数据库部署的自动化工具方面，本书详细介绍了如何通过使用Helm这样的工具简化和自动化数据库的部署、管理和维护。
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