Cloud Native 這個詞近年來非常熱門，CNCF 甚至也有針對這個詞給出了一個簡短的定義，然而對於每個使用者來說，要如何實踐這個定義則是百家爭鳴。我認為很認真地去探討到底什麼樣才算 Cloud Native 其實就跟很認真的探討什麼是 DevOps 一樣，就是一個沒有共識，沒有標準答案的問題。

本篇文章從 CNCF 的定義衍伸出 Cloud Native 帶來的優勢，並且針對這個領域介紹了十三種不同面向的科技樹，每個科技樹也都介紹了幾個常見的解決方案。

好處:
1. Speed
作者認為 Cloud Native 的應用程式要具有快速部署與快速開發的特性，擁有這些特性才有辦法更快地去根據市場需求而上線面對。眾多的雲端廠商都提供不同的解決方案讓部署應用程式愈來愈簡單，而 Cloud Native 相關的工具則是大量採用抽象化的方式去描述這類型的應用程式，讓需求可能更簡單與通用的部署到不同環境中。
2. Scalability and Availability
Cloud Native 的應用程式應該要可以無痛擴張來對面不論是面對一百個或是一百萬個客戶。底層所使用的資源應該都要根據當前的需求來動態配置，避免無謂的金錢成本浪費。此外自動化的 Failover 或是不同類型的部署策略(藍綠/金絲雀..等)也都可以整合到 Cloud native 的工具中。
3. Quality
Cloud Native 的應用程式建置時應該要保持不變性，這特性使得應用程式本身能夠提供良好的品質一致性。此外大部分的 Cloud Native 工具都是開放原始碼專案，這意味者使用時比較不會遇到 vendor lock-ins 的問題。

以下是作者列出來認為 Cloud Native 生態系中不可或缺的十三種面向，以及該面向中幾個知名專案。

相關領域
1. Microservices (Node.js/Kotlin,Golang)
2. CI/CD (Gitlab CICD/ Github Actions)
3. Container (Docker/Podmna/LXD)
4. Container Orchestration (Kubernetes/Google Cloud Run)
5. Infrasturcutre as Code (Terraform/Pulumi)
6. Secrets (Vault /Sealed Secrets)
7. Certificates (cert-manager/Google managerd certificates)
8. API Gateway (Ambassador/Kong)
9. Logging (EKF/Loki)
10. Monitoring (Prometheus/Grafana/Datadog)
11. Alerting (Prometheus Alertmanager/Grafana Alerts)
12. Tracing (Jaeger/Zipkin)
13. Service Mesh (Istio/Consul)

https://medium.com/quick-code/how-to-become-cloud-native-and-13-tools-to-get-you-there-861bcebb22bb

本篇文章的標題很聳動，看起來是要人完全放棄 Docker，實際上則是詳細的跟大家介紹 Docker 生態系中各種潛在的替換工具，這個生態系主要可以分成 Container Engines, Building Images, Container Runtime 以及 Image Inspection and Distribution.

文章內容偏長，但是偏向系統與概念的去介紹，也是非常推薦吃飯時的良好讀物。
這篇就簡單重點整理一下，詳細的還是請點選全文去觀看

1. Container Engines
作者列出了幾個競爭對手，譬如 podman, lxd, cri-o 以及 rkt. 不過介紹都是以 podman 為主，其特色有(1)daemonless, (2) non-root container, (3) 支援 pod 的概念
此外 podman 的指令完全相容於 docker，因此也可以透過 aliase docker=podman 的方式去運行。

2. Building Images
這邊提到了 Buildah, Kaniko 以及 buildkit.
Buildah 是由 RedHat 所推廣的開源專案，天生整合到 podman 裡面，而 Kaniko 則是 Google 所推出的解決方案，主要應用場景是於 Kubernetes 內建置 contianer image。最後 buildkit 則是 moby 目前開發的下一代 docker build 解決方案，期望能夠提供更多的功能及來提升建置的效率

3. Contianer Runtime
這邊的選擇性列出兩個，最常使用的 runc 以及 RedHat 開源的 crun，兩者都遵循 OCI 標準，因此上述的 Container Engine 都必須要可以輕鬆的於兩者之間切換。

當然除了這些之外，還有不同的 Contaienr Runtime，譬如 gVisor, Kata Container 等安全性更高的解決方案。

4. Image Inspection and Distribution
這邊則是提到了 Skopeo，一樣是由 RedHat 所推廣的開源專案，Skopeo 甚至支援同步不同節點的 Container Registry 而不需要將其內容可複製到本地端，使用上有滿多有趣的功能。

此外還有一個叫做 Dive 的工具也非常棒，能夠幫你檢視 Docker Image 每一層的內容，譬如使用的空間大小等，讓你有機會好好的認識你的 imagea。

5. Others:

當然這篇文章內就沒有花太多篇幅介紹 CRI-O 以及 ContainerD 的關係與概念，如果你對於 CRI/CRI-O/ContainerD 有興趣的話，也可以參考我之前的線上 meetup 錄影: https://www.youtube.com/watch?v=5JhQOjSSnzQ&t=2s

原文: https://towardsdatascience.com/its-time-to-say-goodbye-to-docker-5cfec8eff833

哈哈!! 很久以前的舞蹈連續劇 LXD, 裡面 3:49 出現這隻小小黑暗機器人, 其實就是我們這次 OBS 的 Judge Bionic MAN 歐! 前面的好像是我們 College High 的 Judge Popping John. 我也不是很確定. 不知道台灣什麼時候會有類似的影片出來

https://youtu.be/QWmxEsE6YCo?t=3m49s

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