在这篇文章中，我们将带领您了解基于K8S的云原生PaaS平台基础架构-如何进行Docker镜像瘦身的全貌，包括k8s构建docker镜像的相关情况。同时，我们还将为您介绍有关13.Manifest实现
在这篇文章中，我们将带领您了解基于 K8S 的云原生 PaaS 平台基础架构 - 如何进行 Docker 镜像瘦身的全貌，包括k8s构建docker镜像的相关情况。同时，我们还将为您介绍有关13.Manifest实现多CPU架构Docker镜像(Docker 镜像跨平台使用)、3.docker基础架构、33套云原生实战训练营K8s，挑战年薪50万K8s+Docker+DevOps+Jenkins+CICD+Git+Istio+Service Mesh、39 套云原生实战训练营 K8s，挑战年薪 50 万（K8s+Docker+DevOps+Jenkins+CICD+Git+Istio+Service Mesh）的知识，以帮助您更好地理解这个主题。
本文目录一览：- 基于 K8S 的云原生 PaaS 平台基础架构 - 如何进行 Docker 镜像瘦身（k8s构建docker镜像）
- 13.Manifest实现多CPU架构Docker镜像(Docker 镜像跨平台使用)
- 3.docker基础架构
- 33套云原生实战训练营K8s，挑战年薪50万K8s+Docker+DevOps+Jenkins+CICD+Git+Istio+Service Mesh
- 39 套云原生实战训练营 K8s，挑战年薪 50 万（K8s+Docker+DevOps+Jenkins+CICD+Git+Istio+Service Mesh）
基于 K8S 的云原生 PaaS 平台基础架构 - 如何进行 Docker 镜像瘦身（k8s构建docker镜像）
本文内容源自于 erda 的生产实践
Erda Cloud： www.erda.cloud
Erda 开源地址： https://github.com/erda-project/erda
简介
容器镜像类似于虚拟机镜像，封装了程序的运行环境，保证了运行环境的一致性，使得可以一次创建任意场景部署运行。镜像构建的方式有两种，一种是通过 docker build 执行 Dockerfile 里的指令来构建镜像，另一种是通过 docker commit 将存在的容器打包成镜像，通常我们都是使用第一种方式来构建容器镜像。
在构建 docker 容器时，我们通常希望尽量减小镜像，以便加快镜像的分发；但是不恰当的镜像构建方式，很容易导致镜像过大，造成带宽和磁盘资源浪费，尤其是遇到 daemonset 这种需要在每台机器上拉取镜像的服务，会造成大量资源浪费；而且镜像过大会影响服务的启动速度，尤其是处理紧急线上镜像变更时，直接影响变更的速度。如果不是刻意控制镜像大小、注意镜像瘦身，一般的业务系统中可能 90% 以上的大镜像都存在镜像空间浪费现象（不信可以尝试检测看看）。因此非常有必要了解镜像瘦身方法，减小容器镜像。
如何判断镜像是否需要瘦身
通常，我们可能都是在容器镜像过大，明显影响到镜像上传 / 拉取速度时，才会考虑到分析镜像，尝试镜像瘦身。此时采用的多是 docker image history 等 docker 自带的镜像分析命令，以查看镜像构建历史，镜像大小在各层的分布等，然后根据经验判断是否存在空间浪费。但是这种判断方式起点较高、没有量化，不方便自动化判断。当前，社区中也有很多镜像分析工具，其中比较流行的 dive 分析工具，就可以量化给出 容器镜像有效率 ， 镜像空间浪费率 等指标，如下图：
采用 dive 对一个 mysql 镜像进行效率分析，发现镜像有效率只有 41%，镜像空间浪费率高达 59%，显然需要瘦身。
如何进行镜像瘦身
判断完一个镜像需要瘦身后，就需要知道如何进行镜像瘦身，下面将结合具体案例讲解一些典型的镜像瘦身方法。
多阶段构建
所谓多阶段构建，实际上是允许在一个 Dockerfile 中出现多个 FROM 指令。最后生成的镜像，以最后一条 FROM 构建阶段为准，之前的 FROM 构建阶段会被抛弃。通过多阶段构建，后一个阶段的构建过程可以直接利用前一阶段的构建缓存，有效降低镜像大小。一个典型的场景是将编译环境和运行环境分离，以一个 go 项目镜像构建过程为例：
# Go语言编译环境基础镜像
FROM golang:1.16-alpine
# 拷贝源码到镜像
COPY server.go /build/
# 指定工作目录
WORKDIR /build
# 编译镜像时，运行 go build 编译生成 server 程序
RUN CGO_ENABLED=0 GOOS=linux GOARCH=amd64 GOARM=6 go build -ldflags ''-w -s'' -o server
# 指定容器运行时入口程序
ENTRYPOINT ["/build/server"]
这种传统的构建方式有以下缺点：
-
基础镜像为支持编译环境，包含大量 go 语言的工具 / 库，而运行时并不需要
-
COPY 源码，增加了镜像分层，同时有源码泄漏风险
采用多阶段构建方式，可以将上述传统的构建方式修改如下：
## 1 编译构建阶段
# Go语言编译环境基础镜像
FROM golang:1.16-alpine AS build
# 拷贝源码到镜像
COPY server.go /build/
# 指定工作目录
WORKDIR /build
# 编译镜像时，运行 go build 编译生成 server 程序
RUN CGO_ENABLED=0 GOOS=linux GOARCH=amd64 GOARM=6 go build -ldflags ''-w -s'' -o server
## 2 运行构建阶段
# 采用更小的运行时基础镜像
FROM scratch
# 从编译阶段仅拷贝所需的编译结果到当前镜像中
COPY --from=build /build/server /build/server
# 指定容器运行时入口程序
ENTRYPOINT ["/build/server"]
可以看到，使用用多阶段构建，获取如下好处：
-
最终镜像只关心运行时，采用了更小的基础镜像
-
直接拷贝上一个编译阶段的编译结果，较少了镜像分层，还避免了源码泄漏
减少镜像分层
镜像的层就像 Git 的提交（commit）一样，用于保存镜像的当前版本的上一版本之间的差异，但是镜像层会占用空间，拥有的层越多，最终的镜像就越大。在构建镜像时，RUN, ADD, COPY 指令对应的层会增加镜像大小，其他命令并不会增加最终的镜像大小。下面以实际工作中的一个案例讲解如何减少镜像分层，以较小镜像大小:
背景
测试项目 mysql 镜像时，发现容器创建比较慢，发现主要是因为容器镜像较大，拉取镜像时间较长，所以就打算看看 mysql 镜像为什么这么大，是否可以减小容器镜像。
镜像大小分析
通过 docker image history 查看镜像构建历史及各层大小
镜像大小：2.9GB
其相应 Dockerfile 如下：
##
## MySQL 5.7
##
FROM centos:7
MAINTAINER "xuwei"
...
RUN yum -y install crontabs
RUN groupadd -g ${MY_GID} -r ${MY_GROUP} && \ adduser ${MY_USER} -u ${MY_UID} -M -s /sbin/nologin -g ${MY_GROUP}
# RUN wget https://dev.mysql.com/get/Downloads/MySQL-5.7/mysql-5.7.29-1.el7.x86_64.rpm-bundle.tar
COPY mysql-5.7.29-1.el7.x86_64.rpm-bundle.tar /
RUN tar -vxf /mysql-5.7.29-1.el7.x86_64.rpm-bundle.tar
RUN rm /mysql-5.7.29-1.el7.x86_64.rpm-bundle.tar
RUN yum clean all
RUN yum -y install libaio
RUN yum -y install numactl
RUN yum -y install net-tools
RUN yum -y install perl
# RUN rpm -e --nodeps mariadb-libs-1:5.5.52-1.el7.x86_64
RUN rpm -ivh mysql-community-common-5.7.29-1.el7.x86_64.rpm
RUN rpm -ivh mysql-community-libs-5.7.29-1.el7.x86_64.rpm
RUN rpm -ivh mysql-community-client-5.7.29-1.el7.x86_64.rpm
RUN rpm -ivh mysql-community-server-5.7.29-1.el7.x86_64.rpm
RUN rm -rf mysql-community-*
RUN yum clean all
##
## Entrypoint
##
ENTRYPOINT ["/bin/bash","/docker-entrypoint.sh"]
可以发现 Dockerfile 中过多的分散的 RUN/COPY 指令，而且还是大文件相关操作，导致了过多的镜像分层，使得镜像过大，可以尝试合并相关指令，以减小镜像分层。
合并 RUN 指令
该 Dockerfile 中 RUN 指令较多，可以将 RUN 指令合并到同一层
RUN yum -y install crontabs && \
mv /tmp/dumb-init_1.2.5_x86_64 /usr/bin/dumb-init && \
chmod +x /usr/bin/dumb-init && \
groupadd -g ${MY_GID} -r ${MY_GROUP} && \
adduser ${MY_USER} -u ${MY_UID} -M -s /sbin/nologin -g ${MY_GROUP} && \
tar -vxf /tmp/mysql-5.7.29-1.el7.x86_64.rpm-bundle.tar && \
yum clean all && \
yum -y install libaio numactl net-tools perl && \
rpm -ivh mysql-community-common-5.7.29-1.el7.x86_64.rpm && \
rpm -ivh mysql-community-libs-5.7.29-1.el7.x86_64.rpm && \
rpm -ivh mysql-community-client-5.7.29-1.el7.x86_64.rpm && \
rpm -ivh mysql-community-server-5.7.29-1.el7.x86_64.rpm && \
rm -rf mysql-community-* && \
rm -rf /tmp/mysql-5.7.29-1.el7.x86_64.rpm-bundle.tar
编译后镜像大小显著下降 镜像大小：1.92GB
COPY 指令转换合并到 RUN 指令
从上图中可以看到，一个较大的镜像层是 COPY 指令导致的，拷贝的文件较大，所以考虑将 COPY 指令转换合并到 RUN 指令；具体做法是将文件上传到 oss，在 RUN 指令中下载。当然也可以发现之前还有一个 RUN 指令漏掉没有合并，需要继续合并到已有 RUN 指令中。
RUN curl -o /tmp/mysql-5.7.29-1.el7.x86_64.rpm-bundle.tar http://xxx.oss.aliyuncs.com/addon-pkgs/mysql-5.7.29-1.el7.x86_64.rpm-bundle.tar && \
tar -vxf /tmp/mysql-5.7.29-1.el7.x86_64.rpm-bundle.tar && \
...
编译后镜像大小显著下降 镜像大小： 1.27GB
注意 ：此处主要是因为 COPY 指令操作的相关文件较大，对应层占用空间较多，才会将 COPY 指令转换合并到 RUN 指令；如果其对应层占用空间较小，则只需分别合并 COPY 指令、RUN 指令即可，会更加清晰，而没必要将两者转换合并到一层。
减少容器中不必要的包
还是以上述 mysql 镜像为例，发现下载的包 mysql-5.7.29-1.el7.x86_64.rpm-bundle.tar 包含如下 rpm 包
而安装所需的 rmp 包只有
删除不必要的包，用最新的最小 rpm 压缩包替换 mysql-5.7.29-1.el7.x86_64.rpm-bundle.tar 后重新编译镜像
镜像大小： 1.19GB
镜像分析工具
前面我们通过 docker 自带的 docker image history 命令分析镜像，本节主要讲解镜像分析工具 dive 的使用，其主要特征如下：
-
按层显示 Docker 镜像内容；
-
指出每一层的变化
-
评估 “镜像的效率”，浪费的空间；
-
快速的构建 / 分析周期；
-
和 CI 集成，方便自动化检测镜像效率是否合格；
镜像效率分析
之前是通过 docker image history 分析镜像体积分布，并进行镜像瘦身，此处将采用 dive 分析镜像有效率。
使用方法：dive <image_name>
优化前
原始镜像有效率 : 41%，大部分镜像体积都是浪费的
如下：
优化后
优化后镜像有效率：97%
注意： 优化后，镜像分层明显减少，镜像有效率显著提高；但是此时的镜像效率提升主要是依靠减少浪费空间获取的，如果要继续优化镜像体积，需要结合镜像体积瓶颈点评估下一步优化方向。一个通常的继续优化点是，减小基础镜像体积和不必要的包。
如下：
番外篇：如何通过镜像恢复 Dockerfile
前面主要通过镜像分析工具分析镜像体积分布，发现浪费空间，优化镜像大小。镜像分析工具的另一个典型应用场景是，当只有容器镜像时如何通过镜像恢复 Dockerfile。
镜像构建历史查看
一般，我们可以通过 docker image history 查看镜像构建历史、镜像层及对应的构建指令，从而还原出对应 Dockerfile。
注意: docker image history 查看对应的构建命令可能显示不全，需要带上 --no-trunc 选项
这种方法有如下缺陷：
- 一些指令信息提取不完整、不易读，如 COPY/ADD 指令，对应的操作文件用 id 表示，如下图
- 对于一些镜像层，不是通过 Dockerfile 指令构建出来的，而是直接通过修改容器内容，然后 docker commit 生成，则不方便查看该层变更的文件
借助 dive 分析工具还原
借助 dive 分析工具还原 Dockerfile，主要是因为 dive 可以指出每一层的变化，如下
-
可以根据 COPY 层变化内容（右侧），直观的判断拷贝的文件
-
因为可以查看每一层的变化，所以对于 docker commit 也更容易分析相关操作对应的变动范围
思考
镜像变胖的原因
镜像变胖的原因很多，如：
-
无用文件，比如编译过程中的依赖文件对编译或运行无关的指令被引入到镜像
-
系统镜像冗余文件多
-
各种日志文件，缓存文件
-
重复编译中间文件
-
重复拷贝资源文件
-
运行无依赖文件
但是一般情况是，用户可能对少量的镜像空间浪费不那么敏感；但是在操作大文件时，一些不当的指令（RUN/COPY/ADD）使用方式却很容易造成大量的空间浪费，此时尤其要注意镜像分析与镜像瘦身。
镜像瘦身难吗
对于基础镜像的减小，系统包的减小，将镜像体积从 200M 减小到 190M 等可能相对难些，此时需要对程序镜像非常熟悉，并结合专门的分析工具具体分析。但是一般场景下，镜像的浪费很可能仅仅是因为镜像构建命令的使用姿势不佳。此时结合本文的镜像瘦身方法，和 Dockerfile 最佳实践，一般都能实现镜像瘦身。
如何评价瘦身效果（镜像效率）
如果可以评价镜像的空间使用效率，一方面可以比较直观的判断哪些镜像空降浪费严重，需要瘦身；另一方面也可以对瘦身的效果进行评价。上文介绍的，镜像分析工具 dive 即可满足要求。
CI 集成
如果需要对大量镜像的体积使用效率进行把关，就必须将效率检测作为自动化流程的一环，而 dive 就比如容易集成到 CI 中，只需执行如下指令：
CI=true dive <image-name>
优化前 mysql 镜像执行结果：
由上文可知，优化前实际效率值为 41%，由于默认效率阈值为 90%，所以执行失败。
优化后镜像执行结果：
优化后，效率值为 97%，由于默认效率阈值为 90%，所以执行通过。
同时项目也可以根据其对镜像大小的敏感度，将镜像大小最为一个检测条件，如只有镜像大小超过 1G 时，才进行镜像效率检测，这就可以避免大量小镜像的检测，加快 CI 流程。
如何自动化的检测 Docerfile 并给出优化建议呢
结合上文，ADD/COPY/RUN 指令对应层会增加最终镜像大小，而一般镜像的构建过程包含：文件准备、文件操作等；文件准备阶段在 ADD/COPY/RUN 指令中都有可能出现，文件操作阶段主要由 RUN 指令实现；如果指令过于分散，文件操作阶段会根据 写时复制 原则，拷贝一份到当前镜像层，造成空间浪费，尤其是在涉及大文件操作时。更严重的情况是，假如对文件的操作分散在不同的 RUN 指令中，不就造成了多次文件拷贝浪费了。试想一下，如果拷贝和操作在同一层进行，不就可以避免这些文件跨层拷贝了吗。
所以有一下一些通用的优化检测方法和建议：
-
检测 RUN 指令是否过于分散，建议合并
-
检测 COPY/ADD 指令是否有拷贝大文件，且在 RUN 指令中有对文件进行操作，则建议将 COPY/ADD 指令转换合并到 RUN 指令中。当然此种检测方法，仅仅只有 Dockerfile 还是不够的，还需要有上下文，才能检测相关文件的大小。
当然还有很多其他的检测方向和优化建议，有待进一步完善，欢迎大家留言讨论。。。
参考
dive
Best practices for writing Dockerfiles
13.Manifest实现多CPU架构Docker镜像(Docker 镜像跨平台使用)
原文：https://www.jianshu.com/p/fad6b6fb4599
1、manifest是什么，干什么用？
manifest是一个文件，这个文件包含了有关于镜像信息，如层、大小和摘要。docker manifest命令还向用户提供附加信息，比如构建镜像的操作系统和体系结构。而manifest list是一个镜像清单列表，用于存放多个不同os/arch的镜像信息。我们可以创建一个manifest list来指向两个镜像(一个linux 64位和一个指向arm64位的镜像)，然后对用户提供一个唯一的镜像名称。从Docker registry v2.3和Docker 1.10 开始，Docker hub就可以pull multi architecture Docker镜像了。
一个镜像的manifest文件信息如下：
[root@localhost ~]# docker manifest inspect java
{
"schemaVersion": 2, "mediaType": "application/vnd.docker.distribution.manifest.v2+json", "config": { "mediaType": "application/vnd.docker.container.image.v1+json", "size": 4733, "digest": "sha256:d23bdf5b1b1b1afce5f1d0fd33e7ed8afbc084b594b9ccf742a5b27080d8a4a8" }, "layers": [ #---镜像层的摘要信息 { "mediaType": "application/vnd.docker.image.rootfs.diff.tar.gzip", "size": 51361210, "digest": "sha256:5040bd2983909aa8896b9932438c3f1479d25ae837a5f6220242a264d0221f2d" }, ................... ] } 一个manifest list的例子如下：
{
"schemaVersion": 2, "mediaType": "application/vnd.docker.distribution.manifest.list.v2+json", "manifests": [ { "mediaType": "application/vnd.docker.distribution.manifest.v2+json", "size": 1357, "digest": "sha256:9b47044b1e79b965a8e1653e7f9c04b5f63e00b9161bedd5baef69bb8b4c4834", "platform": { "architecture": "amd64", "os": "linux" } }, { "mediaType": "application/vnd.docker.distribution.manifest.v2+json", "size": 1357, "digest": "sha256:8aecae775e1f81d3889929ef15647187b414c833b0798d060bfd778bee668ced", "platform": { "architecture": "arm64", "os": "linux", "variant": "v8" } } ] } 注意：manifest的功能目前仅仅作用于docker 官方的镜像仓库。
总结：简单的说manifest list就是多个manifest的一个集合，通过列表方式来管理。
2、manifest list处理流程：
3、开启docker子命令manifest功能：
manifest是做为docker客户端的子命令存在，不过这个子命令目前处在实验性中一般没有开启。我们需要手动开始这个子命令的功能。开启过程如下：
1)、编辑配置文件config.json应用实验性功能：
docker 的默认配置文件config.json是在$HOME目录下的.docker目录下。编辑config.json文件，若目录和文件不存在手动创建。
$vim ~/.docker/config.json { "experimental": "enabled" } 2)、编辑守护进程配置文件daemon.json开启实验性功能：
编辑daemon.json，若目录和文件不存在手动创建
$vim /etc/docker/daemon.json
{
"experimental": true
}
3)、重启docker：
$systemctl daemon-reload
$service docker restart
$docker manifest --help #----查看manifest帮助信息
开启docker的实验性功能后docker pull可以拉取指定平台镜像如下：
$docker pull --platform arm64 镜像
--platform：该参数是用于拉取指定平台的镜像，也是实验性功能，在上面步骤中开启后就会出现。通
过该参数可以手动指定需要的CPU平台镜像，而不用自动去识别。
4、使用manifest创建多CPU架构的镜像：
查看一个镜像的manifest文件信息
$docker manifest inspect java
查看一个镜像的manifest文件的详细信息包括cpu平台架构等信息
$docker manifest inspect --verbose java
这里准备好了两个不同CPU架构的镜像如下：
这里的镜像是自己在docker hub上创建的仓库
xxx/public_docker:nginx-arm64
xxx/public_docker:nginx-x86
将上面两个镜像推到docker hub上面
1)、创建一个manifest list列表：
创建一个自定义命名的镜像名的manifest list，然后用该列表关联仓库里面的两个不同架构的镜像
$docker manifest create xxx/public_docker:nginx-v1 xxx/public_docker:nginx-arm64 xxx/public_docker:nginx-x86
2)、将创建好的manifest list 推到仓库中：
$docker manifest push xxx/public_docker:nginx-v1
3)、查看仓库中创建好的manifest list：
$docker manifest inspect xxx/public_docker:nginx-v1
补充：
在我们拉取镜像时显示的摘要(Digest)：
就是对镜像的 manifest 内容计算 sha256sum 得到的。
3.docker基础架构
docker是一个典型的c/s架构产品。
dockerd ：为客户端提供 RESTFUL API，响应来自客户端的请求， 采用模块化的架构， 通过专门的 Engine 模块来分发管理各 个来自客户端的任务。 可以单独升级；
docker-proxy ：是 dockerd 的子进程， 当需要进行容器端口映射时， docker-proxy 完成网络映射配置；
[root@master ~]# ps -ef |grep [doc]ker-proxy
root 6550 3875 0 21:26 ? 00:00:00 /usr/bin/docker-proxy -proto tcp -host-ip 0.0.0.0 -host-port 10000 -container-ip 172.17.0.3 -container-port 80
[root@master ~]# ps -ef |grep 38[75]
root 3875 1 1 2月19 ? 07:29:54 /usr/bin/dockerd -H fd://
root 6550 3875 0 21:26 ? 00:00:00 /usr/bin/docker-proxy -proto tcp -host-ip 0.0.0.0 -host-port 10000 -container-ip 172.17.0.3 -container-port 80containerd ：以前是dockerd 的子进程（在此版本中独立运行）， 提 供 gRPC 接口响应来自 dockerd 的请 求，对下管理 runc 镜像和容器环境。 可以单独升级；
[root@master ~]# pstree
systemd─┬─NetworkManager─┬─dhclient
│ └─2*[{NetworkManager}]
├─abrt-watch-log
├─abrtd
├─2*[agetty]
├─auditd───{auditd}
├─containerd─┬─6*[containerd-shim─┬─pause]
│ │ └─10*[{containerd-shim}]]
│ ├─containerd-shim─┬─etcd───11*[{etcd}]
│ │ ├─sh
│ │ └─12*[{containerd-shim}]
│ ├─containerd-shim─┬─kube-apiserver───11*[{kube-apiserver}]
│ │ └─11*[{containerd-shim}]
│ ├─containerd-shim─┬─kube-scheduler───9*[{kube-scheduler}]
│ │ └─10*[{containerd-shim}]
│ ├─containerd-shim─┬─kube-controller───9*[{kube-controller}]
│ │ └─10*[{containerd-shim}]
│ ├─containerd-shim─┬─kube-proxy───8*[{kube-proxy}]
│ │ └─10*[{containerd-shim}]
│ ├─3*[containerd-shim─┬─nginx───nginx]
│ │ └─10*[{containerd-shim}]]
│ ├─containerd-shim─┬─flanneld───12*[{flanneld}]
│ │ └─10*[{containerd-shim}]
│ ├─3*[containerd-shim─┬─pause]
│ │ └─9*[{containerd-shim}]]
│ ├─2*[containerd-shim─┬─coredns───10*[{coredns}]]
│ │ └─10*[{containerd-shim}]]
│ └─30*[{containerd}]
├─crond
├─dbus-daemon
├─dockerd─┬─docker-proxy───6*[{docker-proxy}]
│ └─15*[{dockerd}]
containerd-shim：是 containerd 的子进 程，为 runc 容器提供支持，同时作 为容器内进程的根进程。 runc 是从 Docker 公司开源的 libcontainer 项目演化而来
33套云原生实战训练营K8s，挑战年薪50万K8s+Docker+DevOps+Jenkins+CICD+Git+Istio+Service Mesh
33套云原生实战训练营K8s，挑战年薪50万K8s+Docker+DevOps+Jenkins+CICD+Git+Istio+Service Mesh
33套云原生技术包含：云原生实战训练营K8s，挑战年薪50万（K8s+Docker+DevOps+Jenkins+CICD+Git+Istio+Service Mesh）云计算，微服务，容器架构师，全栈架构师，集群实战，部署落地，服务治理，服务网格，原理剖析，实战应用，云原生架构，CKA认证实战班，平台设计与开发等
33套精品介绍：1、33套精品是掌柜最近整理出的最新教程，都是当下最火的技术，最火的课程，也是全网教程的精品；
2、33套资源包含：全套完整高清视频、完整源码、配套文档；
3、知识也是需要投资的，有投入才会有产出（保证投入产出比是几百上千倍），如果有心的朋友会发现，身边投资知识的大都是技术经理或者项目经理，工资一般相对于不投资的也要高出很多；
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总目录：33套云原生实战训练营K8s，挑战年薪50万（K8s+Docker+DevOps+Jenkins+CICD+Git+Istio+Service Mesh）云计算，微服务，容器架构师，全栈架构师，集群实战，部署落地，服务治理，服务网格，原理剖析，实战应用，云原生架构，CKA认证实战班，平台设计与开发视频教程
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第02套：拥抱云原生从无到有搭建企业自己的私有云平台实现云上亿级流Kubernetes+DevOps+Jenkins+Istio
第03套：云原生实战Docker+K8s+Kubeshere+DevOps云原生实战架构师必修课
第04套：云原生微服务架构实战精讲，微服务架构的迁移和落地视频教程
第05套：云原生微信小程序开发实战-云开发已经成为小程序开发的标配
第06套：云原生+边缘计算项目实战-KubeEdge打造边缘管理平台，实战云边端一体化设计，迈向高阶人才
第07套：真架构！真正的云原生架构与云IDC实操业务 腾讯架构师工程师TCP认证课程 含DevOps
第08套：Kubernetes全栈架构师：基于世界500强的k8s实战课程（最新V1.21版本）
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第11套：Kubernetes 原理剖析与实战应用-进阶高级架构师的必须选项视频教程
第12套：K8S集群实战，k8s各种扩展组件的部署和使用，k8s持久化存储，k8s代码自动发布教程
第13套：Docker与Kubernetes最佳实践-架构师必备技能docker入门到专精高阶视频教程
第14套：全面Docker系统性入门+进阶实战（Docker 知识体系及使用指南&最佳实践）
第15套：DevOps实战笔记-DevOps平台设计和开发视频教程
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第18套：微服务Service Mesh实战 Service Mesh实践和落地的学习内容视频教程
第19套：火遍大厂的Service Mesh服务实战课程 从组件到架构全方位解读微服务之Service Mesh
第20套：Istio服务网格服务治理微服务架构与设计全面解析视频
第21套：大厂Istio基础与实践 云原生“薪”能力合集，一线大厂实战分享视频教程
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第23套：Kubernetes网络训练营，为运维和开发打造的进阶体系课Flannel+Calico+Multus+Cilium
第24套：Kubernetes实战与源码剖析体系进阶班MSB，自动化运维管理多个跨机器Docker的集群
第25套：基于阿里云平台，从0构建云原生应用架构设计与开发实战，掌握云原生技术架构开发全流程
第26套：百万云原生架构师4期-掌握云原生架构师的9大顶级架构设计思维模型，架构设计哲学本质
第27套：基于Jenkins的DevOps工程实践 使用Jenkins完成DevOps交付流水线实践落地视频教程
第28套：Jenkins核心功能快速上手Jenkins企业级持续集成持续部署CICD（DI）视频教程
第29套：P7云原生架构师剑指未来，一站式搞定企业级云原生-专业技能+核心原理+方案设计+系统分析
第30套：前端配置化+后端Serverless开发个人博客（全栈+实战）HOOKS+Redux+Webpack+Immer
第31套：玩转Serverless架构 概念篇+开发基础篇+开发进阶篇+场景案例篇视频教程
第32套：Serverless进阶实战课 成为会Serverless懂 Serverless的工程师，云原生技术要红利
第33套：kubernetesk8s各个版本高可用集群灵活安装 掌握k8s日常运维视频教程
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39 套云原生实战训练营 K8s，挑战年薪 50 万（K8s+Docker+DevOps+Jenkins+CICD+Git+Istio+Service Mesh）
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