就如同刚才说的，很多同学以前可能连Linux是什么都不知道，对UNIX更是一无所知。所以我们从最基础的讲起，对于Linux及UNIX的历史我们不做多谈，直接进入入门的学习。
Linux入门是很简单的，问题是你是否有耐心，是否爱折腾，是否不排斥重装一类的大修。没折腾可以说是学不好Linux的，鸟哥说过，要真正了解Linux的分区机制，对LVM使用相当熟练，没有20次以上的Linux装机经验是积累不起来的，所以一定不要怕折腾。
由于大家之前都使用Windows，所以我也尽可能照顾这些“菜鸟”。我的推荐，如果你第一次接触Linux，那么首先在虚拟机中尝试它。虚拟机我推荐Virtual Box，我并不主张使用VM，原因是VM是闭源的，并且是收费的，我不希望推动盗版。当然如果你的Money足够多，可以尝试VM，但我要说的是即使是VM，不一定就一定好。付费的软件不一定好。首先，Virtual Box很小巧，Windows平台下安装包在80MB左右，而VM动辄600MB，虽然功能强大，但资源消耗也多，何况你的需求Virtual Box完全能够满足。所以，还是自己选。如何使用虚拟机，是你的事，这个我不教你，因为很简单，不会的话Google或Baidu都可以，英文好的可以直接看官方文档。
现在介绍Linux发行版的知识。正如你所见，Linux发行版并非Linux，Linux仅是指 *** 作系统的内核，作为科班出生的你不要让我解释，我也没时间。我推荐的发行版如下：
UBUNTU适合纯菜鸟，追求稳定的官方支持，对系统稳定性要求较弱，喜欢最新应用，相对来说不太喜欢折腾的开发者。
Debian，相对UBUNTU难很多的发行版，突出特点是稳定与容易使用的包管理系统，缺点是企业支持不足，为社区开发驱动。
Arch，追逐时尚的开发者的首选，优点是包更新相当快，无缝升级，一次安装基本可以一直运作下去，没有如UBUNTU那样的版本概念，说的专业点叫滚动升级，保持你的系统一定是最新的。缺点显然易见，不稳定。同时安装配置相对Debian再麻烦点。
Gentoo，相对Arch再难点，考验使用者的综合水平，从系统安装到微调，内核编译都亲历亲为，是高手及黑客显示自己技术手段，按需配置符合自己要求的系统的首选。
Slackware与Gentoo类似。
CentOS，社区维护的RedHat的复刻版本，完全使用RedHat的源码重新编译生成，与RedHat的兼容性在理论上来说是最好的。如果你专注于Linux服务器，如网络管理，架站，那么CentOS是你的选择。
LFS，终极黑客显摆工具，完全从源代码安装，编译系统。安装前你得到的只有一份文档，你要做的就是照文档你的说明，一步步，一条条命令，一个个软件包的去构建你的Linux，完全由你自己控制，想要什么就是什么。如果你做出了LFS，证明你的Linux功底已经相当不错，如果你能拿LFS文档活学活用，再将Linux从源代码开始移植到嵌入式系统，我敢说中国的企业你可以混的很好。
你得挑一个适合你的系统，然后在虚拟机安装它，开始使用它。如果你想快速学会Linux，我有一个建议就是忘记图形界面，不要想图形界面能不能提供你问题的答案，而是满世界的去找，去问，如何用命令行解决你的问题。在这个过程中，你最好能将Linux的命令掌握的不错，起码常用的命令得知道，同时建立了自己的知识库，里面是你积累的各项知识。
再下个阶段，你需要学习的是Linux平台的C/C++开发，同时还有Bash脚本编程，如果你对Java兴趣很深还有Java。同样，建议你抛弃掉图形界面的IDE，从VIM开始，为什么是VIM，而不是Emacs，我无意挑起编辑器大战，但我觉得VIM适合初学者，适合手比较笨，脑袋比较慢的开发者。Emacs的键位太多，太复杂，我很畏惧。然后是GCC，Make，Eclipse（Java，C++或者）。虽然将C++列在了Eclipse中，但我并不推荐用IDE开发C++，因为这不是Linux的文化，容易让你忽略一些你应该注意的问题。IDE让你变懒，懒得跟猪一样。如果你对程序调试，测试工作很感兴趣，GDB也得学的很好，如果不是GDB也是必修课。这是开发的第一步，注意我并没有提过一句Linux系统API的内容，这个阶段也不要关心这个。你要做的就是积累经验，在Linux平台的开发经验。我推荐的书如下：C语言程序设计，谭浩强的也可以。C语言，白皮书当然更好。C++推荐C++ Primer Plus，Java我不喜欢，就不推荐了。工具方面推荐VIM的官方手册，GCC中文文档，GDB中文文档，GNU开源软件开发指导（电子书），汇编语言程序设计（让你对库，链接，内嵌汇编，编译器优化选项有初步了解，不必深度）。
如果你这个阶段过不了就不必往下做了，这是底线，最基础的基础，否则离开，不要霍霍Linux开发。不专业的Linux开发者作出的程序是与Linux文化或UNIX文化相背的，程序是走不远的，不可能像Bash，VIM这些神品一样。所以做不好干脆离开。
接下来进入Linux系统编程，不二选择，APUE，UNIX环境高级编程，一遍一遍的看，看10遍都嫌少，如果你可以在大学将这本书翻烂，里面的内容都实践过，有作品，你口头表达能力够强，你可以在面试时说服所有的考官。（可能有点夸张，但APUE绝对是圣经一般的读物，即使是Windows程序员也从其中汲取养分，Google创始人的案头书籍，扎尔伯克的床头读物。）
这本书看完后你会对Linux系统编程有相当的了解，知道Linux与Windows平台间开发的差异在哪？它们的优缺点在哪？我的总结如下：做Windows平台开发，很苦，微软的系统API总在扩容，想使用最新潮，最高效的功能，最适合当前流行系统的功能你必须时刻学习。Linux不是，Linux系统的核心API就100来个，记忆力好完全可以背下来。而且经久不变，为什么不变，因为要同UNIX兼容，符合POSIX标准。所以Linux平台的开发大多是专注于底层的或服务器编程。这是其优点，当然图形是Linux的软肋，但我站在一个开发者的角度，我无所谓，因为命令行我也可以适应，如果有更好的图形界面我就当作恩赐吧。另外，Windows闭源，系统做了什么你更本不知道，永远被微软牵着鼻子跑，想想如果微软说Win8不支持QQ，那腾讯不得哭死。而Linux完全开源，你不喜欢，可以自己改，只要你技术够。另外，Windows虽然使用的人多，但使用场合单一，专注与桌面。而Linux在各个方面都有发展，尤其在云计算，服务器软件，嵌入式领域，企业级应用上有广大前景，而且兼容性一流，由于支持POSIX可以无缝的运行在UNIX系统之上，不管是苹果的Mac还是IBM的AS400系列，都是完全支持的。另外，Linux的开发环境支持也绝对是一流的，不管是C/C++，Java，Bash，Python，PHP，Javascript，。。。。。。就连C#也支持。而微软除Visual Stdio套件以外，都不怎么友好，不是吗？
如果你看完APUE的感触有很多，希望验证你的某些想法或经验，推荐UNIX程序设计艺术，世界顶级黑客将同你分享他的看法。
现在是时候做分流了。 大体上我分为四个方向：网络，图形，嵌入式，设备驱动。
如果选择网络，再细分，我对其他的不是他熟悉，只说服务器软件编写及高性能的并发程序编写吧。相对来说这是网络编程中技术含量最高的，也是底层的。需要很多的经验，看很多的书，做很多的项目。
我的看法是以下面的顺序来看书：
APUE再深读 – 尤其是进程，线程，IPC，套接字
多核程序设计 - Pthread一定得吃透了，你很NB
UNIX网络编程 – 卷一，卷二
TCP/IP网络详解 – 卷一 再看上面两本书时就该看了
5TCP/IP 网络详解 – 卷二 我觉得看到卷二就差不多了，当然卷三看了更好，努力，争取看了
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先祝贺你选择学习Linux，你可能即将踏上Linux的工作之旅，出发之前，让我带你来看一看关于Linux和Linux运维的一切。来源于——公众号：马哥linux运维
Linux因其高效率、易于裁剪、应用广等优势，成为了当今中高端服务器的主要 *** 作系统，并且处于一个不可替代的地位。Linux可安装在各种计算机硬件设备中，比如手机、平板电脑、路由器、视频游戏控制台、台式计算机、大型机和超级计算机。随着Linux在中国市场迅猛发展，国内Linux人才缺口逐渐凸显。Linux人才招聘也成了当前最热门的招聘之一。
首先linux是一个非常非常大的概念。想全部吃透是不可能的。理想的说，搞懂linux，就可以做所有工作。个人更倾向于说想做什么样工作，需要学linux的哪部分。
按个人经验介绍下常见的linux有哪些领域，并对应到什么工作。
1）linux应用。这部分严格来说不能算是linux，只是跑在linux上的应用，比如web，网络，IT等，职业包括系统研发，后台开发，服务器性能优化，运维等；
2）linux定制。这部分涉及linux版本的用户包较多，内核会有一些涉及，主要各种商业linux的订制，服务等。比如redhat之类，不少是外国公司，国内大多招现场支持等。
3）linux内核开发。这部分主要是linux内核驱动的开发。几乎全部是编程工作。主要是芯片公司，以及使用芯片的产品开发公司。前者如intel，marvell，后者如中兴华为。
4）android衍生品。因为android包括慢慢火爆的tizen都用的linux内核，所以理由同3。所以手机芯片公司和手机开发公司也是linux开发者的雇主之一。比如高通，TI等；
一、Linux运维的主要工作内容
Linux运维作为众多工作中需求人数最多，薪资待遇最高的岗位，本文重点介绍Linux运维的职业，本文内容由专门研究Linux运维学习和职业发展的机构马哥教育和爱好者们联合撰写。
互联网Linux运维工作，以服务为中心，以稳定、安全、高效为三个基本点，确保公司的互联网业务能够7×24小时为用户提供高质量的服务。运维的职责覆盖了产品从设计到发布、运行维护、变更升级及至下线的生命周期。
产品的整个生命周期里运维的职责重要而广泛，但运维工程师们的职责不仅限于这部分工作，还需要总结工作中遇到的问题，抽取出相关的技术方向、研发相关的工具和平台以支持/优化业务的发展并提高运维的效率，相关技术工作主要包括：
服务监控技术：包括监控平台的研发、应用，服务监控准确性、实时性、全面性的保障
服务故障管理：包括服务的故障预案设计，预案的自动化执行，故障的总结并反馈到产品/系统的设计层面进行优化以提高产品的稳定性
服务容量管理：测量服务的容量，规划服务的机房建设，扩容、迁移等工作
服务性能优化：从各个方向，包括网络优化、 *** 作系统优化、应用优化、客户端优化等，提高服务的性能和响应速度，改善用户体验
服务全局流量调度：接入服务的流量，根据容量和服务状态在各个机房间分配流量
服务任务调度：服务的各种定时/非定时任务的调度触发及状态监控
服务安全保障：包括服务的访问安全、防攻击、权限控制等
数据传输技术：包括p2p等各类传输技术的研发应用，也远距离大数据传输等问题的解决
服务自动发布部署：部署平台/工具的研发，及平台/工具的使用，做到安全、高效的发布服务
服务集群管理：包括服务的服务器管理、大规模集群管理等
服务成本优化：尽可能降低服务运行使用的资源，降低服务运行成本
数据库管理（DBA）：通过设计、开发和管理高性能数据库集群，使数据库服务更稳定、更高效、更易于管理。
平台化的开发：类docker等平台的开发管理，及服务接入技术
分布式存储平台的开发优化与接入
等等，凡是关系到服务质量、效率、成本、安全等方面的工作，及涉及到的技术、组件、工具、平台都在运维的技术范畴里。做好每一个技术方向、完成相应的组件、工具、平台研发都能对履行运维职责起到积极的作用，对业务的发展发挥关键影响。
二、Linux运维工作分类
运维的工作方向比较多，随着业务规模的不断发展，越成熟的互联网公司，运维岗位会划分得越细。当前很多大型的互联网公司，在初创时期只有系统运维，随着 模、服务质量的 要求，也逐渐进行了工作细分。一般情况下运维团队的工作分类（见图1-1）和职责如下。
图1-1 运维团队的工作分类
21-应用运维（SRE）：应用运维负责线上服务的变更、服务状态监控、服务容灾和数据备份等工作，对服务进行例行排查、故障应急处理等工作，工作职责如下：设计评审、服务管理、资源管理、例行检查、预案管理、数据备份。
22-系统运维(SYS)：负责IDC、网络、CDN和基础服务的建设（LVS、NTP、DNS）；负责资产管理，服务器选型、交付和维修，工作职责如下：IDC数据中心建设、网络建设、LVS负载均衡和SNAT建设、CDN规划和建设、服务器选型、交付和维护、内核选型和OS相关维护工作、资产管理、基础服务建设。
23-数据库运维（DBA）:数据库运维负责数据存储方案设计、数据库表设计、索引设计和SQL优化，对数据库进行变更、监控、备份、高可用设计等工作，详细的工作内容如下：设计评审、容量规划、数据备份与灾备、数据库监控、数据库安全、数据库高可用和性能优化、自动化系统建设、运维研发、运维平台、监控系统、自动化部署系统。
24-运维安全（SEC）：运维安全负责网络、系统和业务等方面的安全加固工作，进行常规的安全扫描、渗透测试，进行安全工具和系统研发以及安全事件应急处理，工作内容如下：安全制度建立、安全培训、风险评估、安全建设、安全合规、应急响应。
三、Linux运维日常使用软件和技能
运维工程师使用的运维平台和工具包括：
Web服务器：apache、tomcat、nginx、lig>
监控：nagios、ganglia、cacti、zabbix
自动部署：ansible、sshpt、salt
配置管理：puppet、cfengine
负载均衡：lvs、haproxy、nginx
传输工具：scribe、flume
备份工具：rsync、wget
数据库：mysql、oracle、sqlserver
分布式平台：hdfs、mapreduce、spark、storm、hive
分布式数据库：hbase、cassandra、redis、MongoDB
容器：lxc、docker
虚拟化：openstack、xen、kvm
安全：kerberos、selinux、acl、iptables
问题追查：netstat、top、tcpdump、last
运维以技术为基础，通过技术保障产品提供更高质量的服务。运维工作的职责及在业务中的位置决定了运维工程师需要具备更加广博的知识和深入的技术能力：
扎实的计算机基础知识，包括计算机系统架构， *** 作系统，网络技术等；
通用应用方面需要了解 *** 作系统、网络、安全，存储，CDN，DB等，知道其相关原理；
编程能力，小到运维工具的开发大到大型运维系统/平台的开发都需要有良好的编程能力；
数据分析能力：能够整理、分析系统运行的各项数据，从中发现问题及找到解决方向；
丰富的系统知识，包括系统工具、典型系统架构、常见的平台选型等；
综合利用工具和平台的能力；
四、Linux运维工作发展过程
早期的运维团队在人员较少的情况下，主要是进行数据中心建设、基础网络建设、服务器采购和服务器安装交付工作。几乎很少涉及线上服务的变更、监控、管理等工作。这个时候的运维团队更多的属于基础建设的角色，提供一个简单、可用的网络环境和系统环境即可。
随着业务产品的逐渐成熟，对于服务质量方面就有了更高的要求。这个时候的运维团队还会承担一些服务器监控的工作，同时会负责LVS、Nginx等与业务逻辑无关的4/7层运维工作。这个时候服务变更更多的是逐台的手工 *** 作，或者有一些简单批量脚本的出现。监控的焦点更多的在服务器状态和资源使用情况上，对服务应用状态的监控几乎很少，监控更多的使用各种开源系统如Nagios、Cacti等。
由于业务规模和复杂度的持续增加，运维团队会逐渐划分为应用运维和系统运维两大块。应用运维开始接手线上业务，逐步开展服务监控梳理、数据备份以及服务变更的工作。随着对服务的深入，应用运维工程师有能力开始对服务进行一些简单的优化。同时，为了应对每天大量的服务变更，我们也开始编写各类运维工具，针对某些特定的服务能够很方便的批量变更。随着业务规模的增大，基础设施由于容量规划不足或抵御风险能力较弱导致的故障也越来越多，迫使运维人员开始将更多的精力投入到多数据中心容灾、预案管理的方向上。
业务规模达到一定程度后，开源的监控系统在性能和功能方面，已经无法满足业务需求；大量的服务变更、复杂的服务关系，以前靠人工记录、工具变更的方式不管在效率还是准确性方面也都无法满足业务需求；在安全方面也出现了各种大大小小的事件，迫使我们投入更多的精力在安全防御上。逐渐的，运维团队形成之前提到的5个大的工作分类，每个分类都需要有专精的人才。这个时候系统运维更专注于基础设施的建设和运维，提供稳定、高效的网络环境，交付服务器等资源给应用运维工程师。应用运维更专注于服务运行状态和效率。数据库运维属于应用运维工作的细化，更专注于数据库领域的自动化、性能优化和安全防御。运维研发和运维安全提供各类平台、工具，进一步提升运维工程师的工作效率，使业务服务运行得更加稳定、高效和安全。
我们将运维发展过程划分为4个阶段，如图1-2所示。
图1-2 运维发展过程
手工管理阶段：业务流量不大，服务器数量相对较少，系统复杂度不高。对于日常的业务管理 *** 作，大家更多的是逐台登录服务器进行手工 *** 作，属于各自为战，每个人都有自己的 *** 作方式，缺少必要的 *** 作标准、流程机制，比如业务目录环境都是各式各样的。
工具批量 *** 作阶段：随着服务器规模、系统复杂度的增加，全人工的 *** 作方式已经不能满足业务的快速发展需要。因此，运维人员逐渐开始使用批量化的 *** 作工具，针对不同 *** 作类型出现了不同的脚本程序。但各团队都有自己的工具，每次 *** 作需求发生变化时都需要调整工具。这主要是因为对于环境、 *** 作的规范不够，导致可程序化处理能力较弱。此时，虽然效率提升了一部分，但很快又遇到了瓶颈。 *** 作的质量并没有太多的提升，甚至可能因为批量执行而导致更大规模的问题出现。我们开始建立大量的流程规范，比如复查机制，先上线一台服务器观察10分钟后再继续后面的 *** 作，一次升级完成后至少要观察20分钟等。这些主要还是靠人来监督和执行，但在实际过程中执行往往不到位，反而降低了工作效率。
平台管理阶段：在这个阶段，对于运维效率和误 *** 作率有了更高的要求，我们决定开始建设运维平台，通过平台承载标准、流程，进而解放人力和提高质量。这个时候对服务的变更动作进行了抽象，形成了 *** 作方法、服务目录环境、服务运行方式等统一的标准，如程序的启停接口必须包括启动、停止、重载等。通过平台来约束 *** 作流程，如上面提到的上线一台服务器观察10分钟。在平台中强制设定暂停检查点，在第一台服务器 *** 作完成后，需要运维人员填写相应的检查项，然后才可以继续执行后续的部署动作。
系统自调度阶段：更大规模的服务数量、更复杂的服务关联关系、各个运维平台的林立，原有的将批量 *** 作转化成平台 *** 作的方式已经不再适合，需要对服务变更进行更高一层的抽象。将每一台服务器抽象成一个容器，由调度系统根据资源使用情况，将服务调度、部署到合适的服务器上，自动化完成与周边各个运维系统的联动，比如监控系统、日志系统、备份系统等。通过自调度系统，根据服务运行情况动态伸缩容量，能够自动化处理常见的服务故障。运维人员的工作也会前置到产品设计阶段，协助研发人员改造服务使其可以接入到自调度系统中。
在整个运维的发展过程中，希望所有的工作都自动化起来，减少人的重复工作，降低知识传递的成本，使我们的运维交付更高效、更安全，使产品运行更稳定。对于故障的处理，也希望由事后处理变成提前发现，由人工处理变成系统自动容灾。
五、2018年Linux运维必须抓住的前沿技能
这是技术世界正在发生的深刻变革的冰山一角，那么问题来了 作为传统的运维该如何转型呢
这里给出一点小的建议: 大致需要学习下这四个部分:
自动化运维（Ansible，Puppet，Saltstack等）
Devops（Docker，K8s，Jenkins，Jira等），
云服务技术（虚拟化、OpenStack、AWS及阿里云各种产品服务架构等）
python
学习Linux步骤：1、先了解了解基础吧，找一本薄一点的，浅一点的书，了解一下什么是linux。有个基本了解即可。不建议马上看《鸟哥的Linux私房菜》，这本书很不错，如果你了解linux基础之后再看，对你可以说是不受益匪浅都不行。没基础看《鸟哥的Linux私房菜》比较痛苦，内容很多。
2、了解之后，在自己电脑上弄个虚拟机，装上linux系统（redhat或ubuntu都行）。专攻《鸟哥的Linux私房菜》。当你把这本书攻下来时，才知道原来命令行并不可怕，自己打着打着就很长啦。
学linux最主要靠实践，不实践，只看书对你没好处的哦。自己在虚拟机上慢慢玩吧，玩多了就知道咋回事啦。不懂的多找资料弄懂，弄懂之后再实践，这才会有收获。
《阿里云大学课程（大数据、云计算、云安全、中间件）zip》百度网盘资源免费下载
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作为阿里巴巴集团的一份子，我觉得有必要来回答一下这个问题。淘宝、天猫大家很熟悉，支付宝、菜鸟、盒马、飞猪、钉钉等平台也逐渐成为我们新的生活方式：我们会用淘宝购物，用支付宝进行支付，用飞猪制定出行计划，用菜鸟的物流服务……
最近刚召开的2019阿里云峰会·北京上，阿里云智能总裁张建锋就表示：“现在阿里巴巴有60%到70%业务跑在公共云上。”云计算正在成为如“水电媒气”一样重要的存在。
一、云计算是什么
先简单介绍下什么是云计算。
首先，云计算是按使用量付费的；
其次，它能够提供包括网络，服务器，存储，应用软件，服务等等在内的资源，用户在使用的时候，仅仅需要花很少的时间和精力，就可以随时随地地轻松获取这些资源；
你也理解为，资源就是自来水，阿里云是一家“自来水厂”。当你想要用水的时候，你不需要自己去开个水厂，而是打开水龙头，按自己的用量付钱给自来水厂就够了。
理解了云计算，我们再来说说阿里云。
二、阿里云十年做了三件事
同样是北京峰会上，张建锋这样总结阿里云走过的十年：做了三件事。
1、开创了中国的云时代
在阿里巴巴之前，没有一家公司把云作为业务和技术的未来在看待。现在，中国有84%的企业有意愿要上云。
2、研发了中国的云 *** 作系统和AI系统
自2009年创立以来，阿里云就坚持自主研发的道路，研发出飞天 *** 作系统，打破国际技术封锁和垄断。
飞天 *** 作系统在2017年还获得了电子学会的 科技 进步特等奖，这也是该奖项设立15年来第一个特等奖。
基于飞天系统开发的智能AI系统——城市大脑，已经在杭州取得了非常好的效果，帮助城市管理进一步提升，并且从杭州走向了更多城市。
3、云普惠各行各业数百万客户
通过云计算，各行各业都从云的发展中，获得自己发展的新动力。现在在阿里云上，已经有超过100万名客户在使用云计算来进行创新。
三、云计算和我们生活的关系
云计算与我们生活的关系，举个最直观的的例子——天猫双11。
2018年双11期间，阿里云上新增调用的d性计算能力累计超过1000万核，相当于10座大型数据中心，创造了“脉冲计算”的新纪录；
阿里云自研的神龙d性裸金属服务器解决了高峰值流量下的性能瓶颈。实时计算Blink处理峰值达到每秒1718亿条，相当于120万本新华字典的数据量；
云盾为云上客户提供上千万次风险识别服务，并将DDoS高防技术输出到全球，保障全球业务，在这些技术底座上，使得整个系统应对流量洪峰的时候更加从容。
每一个人在双11顺畅的购物狂欢体验背后，都是云计算在默默支撑着。
四、阿里云十年再出发
阿里云智能总裁张建锋在2019阿里云峰会·北京上表示，阿里云将搭乘“达摩院加持的云、数据智能的云，最佳实践的云，被集成的云”这架四级火箭，十年再出发，从技术、产品、商业和生态层面全面加速！
全面升级后的“阿里云”将具备以下四个优势：
1、 达摩院加持的云
达摩院已经在机器学习、下一代人机交互、视觉计算、芯片技术、量子计算等领域构建了核心技术。现在，达摩院的能力将和云全面结合，势必会是一个一加一大于二的融合。
2、数据智能的云
在未来，IT基础设施的云化、核心技术的互联网化、应用的数据化和智能化是一个必然的趋势。阿里云将提供上云的多种路径和工具，帮助企业零改动上云。
3、自带最佳商业实践的云
在未来一到两年时间里，阿里巴巴100%的系统将完全基于公共云，成为云上的阿里巴巴。并且，阿里自身就拥有例如聚划算、钉钉、盒马等最佳实践。在这其中所获得的数字化能力，将为各个行业提供数字时代所需的核心商业能力。
4、被集成的云
阿里云在以后不会自己做SaaS，而是继续练好内功被集成，让大家来做更好的SaaS。在2019阿里云北京峰会上，阿里云发布的SaaS加速，就是为了这一目的。
你可能对于阿里巴巴还有些认知偏差，甚至你认为阿里巴巴只有淘宝和天猫！当然，有些人会认为支付宝也是阿里巴巴的。怎么说？最近阿里巴巴收回了30%的支付宝的大老板蚂蚁金服的股份，确实支付宝虽然不是阿里巴巴的产品，可是也是蚂蚁金服大股东。 所以，说支付宝是阿里巴巴的说法是没有错的！
可是，除了这些以外，是不是没有了呢？自然，我们今天说一说，你可能知道或者不知道的阿里巴巴的产品：
先看这张图，你发现了哪些你很熟悉，可是第一次知道它是阿里巴巴产品的呢？
我们再看一幅图：
其实这张图基本上将阿里巴巴的一些APP都进行展示。虽然，它们并非是阿里巴巴，全部的APP可能只是凤毛麟角，但是也间接的说明了阿里巴巴它强大的产品和它APP的生态。
所涵盖的内容从金融到社交，从社交到购物，从购物到浏览器，从浏览器到传媒，从传媒到饮食出行，几乎将我们吃穿住行都囊括在内。其实包括我们所熟知的新浪微博，美团外卖其实都有阿里巴巴的影子。
自己以电商网店店主分享一下，
阿里巴巴出来天猫和淘宝，还有一下强大的产品，准备好了。有的你意想不到的。
一，阿里妈妈
二，1688
三，阿里巴巴国际交易市场
四，聚划算
五，全球速卖通
六，飞猪
七，阿里云计算
八，AliOS
九，阿里通信
十，一淘
十一，万网
十二，高德
十三，UC
十四，友盟
十五，虾米
十六，大麦网
十七，钉钉
十八，支付宝
十九，优酷
二十，土豆
二十一，阿里 健康
二十二，阿里影业
二十三，阿里 体育
二十四，网商银行
二十五，口碑网
二十六，菜鸟
以上都是可以官方查询确认的，所以说阿里影响着我们生活的方方面面，未来还会更多，一起期待好了！
阿里巴巴的产品比较多，可以看看下面这张图。我们的手机APP里，阿里有很多富有影响力的产品。
除了一般的产品外，阿里还有下面这些：
阿里云
阿里云在全球排名第三（次于亚马逊、微软），中国第一，算是世界级的云计算提供商。目前呈现强劲的增长，是阿里今后继续保持商业优势的中流砥柱。云基础设施、大数据、人工智能、物联网，应该说是中国云服务相关技术最强的企业之一。
人工智能芯片
前几天参加了2019年杭州云栖大会，阿里发布了含光800芯片。在业界标准的ResNet-50测试中，含光800推理性能达到78563 IPS，比目前业界最好的AI芯片性能高4倍；能效比500 IPS/W，是第二名的33倍，阿里集团CTO张建锋称：“含光800是阿里巴巴在芯片领域的万里长征第一步。”
量子计算
阿里达摩院旗下有专门研究量子计算的实验室，在全球率先成功模拟了81量子比特40层的作为基准的谷歌随机量子电路，此前同样层数的模拟器只能处理49量子比特。
ET大脑
ET大脑是阿里云研发的超级智能，用突破性的技术，解决 社会 和商业中的棘手问题。ET大脑作为全球首个类脑架构的人工智能，突破单点使全局智能变成现实，更大的格局从此被打开，多维感知世界、全局洞察问题、最优定制决策。
阿里以ET大脑为基础，针对各行各业推出重量级的产品线，包括ET城市大脑，ET工业大脑，ET医疗大脑，ET环境大脑，ET航空大脑，ET金融大脑等等。
阿里商业 *** 作系统
阿里站在商业的角度，要做“商业 *** 作系统（数字经济时代的基础设施）”：云智能+数据技术、金融服务、物流&供应链管理、数字化营销、销售和分销、品牌建设、用户运营、智能制造等等，推动数智驱动商业以及数智驱动的 社会 公共服务，提供数字经济时代的石油与发动机：大数据&算力。阿里的出发点是商业，目标是提供商业基础设施，为千行百业赋能。
2019年杭州云栖大会上，张剑锋还表示，阿里将成为一家软硬件一体化的公司，也就是一个不折不扣的 科技 公司。随着阿里在 科技 领域的布局和攻坚，相信今后阿里的 科技 含量会越来越高。
大家最熟悉的阿里巴巴产品应该就是楼主说的淘宝天猫了，但是除了这个产品以为，阿里巴巴其实还有很多其他的强大产品。
1支付宝
支付宝应该是大家生活中用的比淘宝更多的产品吧，这也是阿里的重头产品之一，虽然现在支付宝已经从阿里脱离出去，单独成立了蚂蚁金服公司，但是要说支付宝的诞生地应该还是在阿里巴巴的。支付宝是移动支付里程碑式的产品，毕竟在支付宝出现以前，移动支付还是很困难的一件事情，那时候想要不带现金凭借一部手机走天下，几乎是不可能的事情。除了移动支付，支付宝还开发了人脸支付，以后说不定手机都不用带，直接可以刷脸支付了，相信这个时代很快就会到来。由于现在支付宝的用户和普及度之大，蚂蚁金服的市值也不断飙升，在近几年很可能机会上市，可见支付宝这个产品的强大。
2阿里云
阿里云平台是由王坚博士带领组件，这也是数据储存和处理的一个跨时代的产品，其影响力不亚于支付宝。当初阿里云在创建的时候是几乎被所有人不看好的，包括业内雷军、马化腾等大佬也都不看好，他们都觉得那时候做云还太早，依靠那时候的技术根本无法做出云，这个只是阿里的一个"噱头"而已。在当时，甚至阿里内部其他部门也不看好阿里云的发展，很多人都在背后吐槽王坚，因此王坚在一次年会上也不禁落泪，但是唯独一个男人一直支持着王坚，那就是“马云”，当时马云力排众议一直支持王坚。说到这里，不得不佩服马云长远的眼光。
3钉钉
第三个要提阿里的产品就非“钉钉”莫属了，只要是上过班的人，应该都用过钉钉吧，现在钉钉几乎已经成为企业的标配了，上班打卡，发送工资单，预约会议室等等办公所需的功能，在钉钉上都应有尽有。其实钉钉的背后还有一个故事，其实当时钉钉是不被阿里内部看好的，但是一个P9的阿里员工和马云立了军令状，一定要做出钉钉，否则就卷铺盖走人，然后就带领团队秘密住进了阿里的起源地“湖畔花园”，最后历时8个月，钉钉横空出世，大受市场欢迎，其中参与钉钉开发的人员每个人都升了1-2级。
我上一个回答聊了一下对阿里和腾讯的一点点看法。在聊阿里的时候我说到了马云这个人。阿里这个人虽然不懂技术，但是真的很佩服他的眼界，比如创建支付宝（也就是现在的蚂蚁金服），以及后来的阿里云，包括现在的线下零售如盒马鲜生等。很明显的可以看出来，马云是在布局，想让阿里全面发展，但事实证明马云的很多想法都非常正确。比如蚂蚁金服，现在估值1500+亿美金成为金融独角兽在全球都是数一数二的。阿里云也是一样，阿里云的创建为淘宝天猫以及阿里其他很多业务都提供了一个技术支撑，举一个很简单的例子，双十一大家都知道吧。当天的并发量和流量，以及海量数据，如果没有阿里云做技术支撑，很难想象双十一能不能成功开展。阿里云和蚂蚁金服即对个人提供服务也对企业提供，tob也toc。阿里云的市场份额在国内也是一直no1全球也是非常靠前的。所以总的来说，阿里还是有很多厉害的产品
一、阿里云。
阿里的云计算技术发展的比较早，是国内目前云厂商top1。有大量的企业和个人使用阿里的云计算服务。
二、阿里开源的中间件
阿里在高并发、分布式、数据库、服务治理等方面积累了丰富的经验和技术。阿里选择讲这些成型的产品开源。这些开源产品成为了很多公司的技术首选。例如，早期的数据库中间件mycat、服务治理dubbo、数据库连接池druid、json解析fastjson、分布式调度tb schedule，还有tfs、lvs等早期技术。这些技术开源以后，得到了业界的广泛应用。
阿里最强大产品当属阿里公关，阿里投资 *** 控二十四家媒体，阿里水军战无不胜天下无敌！！！
严格意义上说，淘宝天猫是电商平台，并不是一个产品。之前BAT有个说法：腾讯的产品、百度的技术、阿里的运营。阿里巴巴确实最初强在运营能力，以至于并没有出色的产品，不过阿里现在早已经是一家技术驱动的 科技 巨头！出色的产品也非常多：阿里云、支付宝、钉钉以及平台哥的含光AI芯片等等！
阿里云，承载阿里巴巴未来发展的重量级业务产品
毫无疑问，阿里云这10年来取得了巨大的成功！在国内市场份额占比43%稳居第一！在全球市场紧随AWS、微软排名前三。阿里云的成功得益于阿里“去IOE”的成功，得益于阿里自研飞天系统！最终成就了阿里巴巴的电商王国。
支付宝，阿里巴巴最早最成功的产品
支付宝的诞生来源于电商交易过程中的担保支付，后来延伸成为移动支付工具，现在更是容纳了用户生活的方方面面：交通、医疗、出行、便民、金融服务等等。目前全球用户已经突破10亿！是一个非常成功的产品！
钉钉，阿里的社交梦，来往的涅槃重生
阿里巴巴一直有个社交梦，就像腾讯一直也有电商梦一样。阿里最初做了一款社交产品“来往”与腾讯的微信竞争，不过最终以失败告终。不过2014年原来往团队重新在社交赛道上开始了新的创业，为企业沟通协作的社交工具：钉钉。目前钉钉有2亿用户，服务1000万企业，取得了初步成功！不过捎带说一下，钉钉受老板欢迎，员工一般都比较反感~
阿里第一颗AI芯片含光800芯片问世
阿里巴巴2017年成立达摩院，正是进军基础科学领域 探索 与研究，并且孵化除了平头哥半导体公司，并在今年发布了第一颗AI芯片含光800！在业界标准的ResNet-50测试中，含光800推理性能达到78563 IPS，比目前业界最好的AI芯片性能高4倍;能效比500 IPS/W，是第二名的33倍。这是非常具有突破性的！
总结
无疑，阿里巴巴是一家非常伟大的公司！马云的“让天下没有难做的生意”使命已经实现，更重要的是，从一家擅长营销的贸易平台，逐步成为一家技术驱动，产品驱动的公司。在经历了“去IOE”、自研飞天系统、建立中台、成立达摩院步入基础领域研究，阿里在技术的路上一家积累了非常深厚的内功，期待阿里未来会有更多优秀的产品！
优酷，高德，大润发，盒马鲜生，闲鱼，入门学习云计算，必须得会Linux基础和网络基础，包括基本命令的使用，Linux系统的基本结构原理，系统管理，磁盘管理，raid阵列，常见的故障拍错,系统性能的监控调优，网络方面除了学好网络基本原理还要深入tcp/ip >
kubernetes集群中的master节点是集群的控制节点， 负责整个集群的管理和控制。执行的控制命令都是发送给master节点。 Master节点上运行的主要组件如下：
Node节点时kubernetes集群中的工作负责节点，Node上的工作负载由master分配， 当某个Node宕机时，Master会将上面的工作负载转移到其他节点上去， Node节点上运行的主要组件如下：
上图为kubernetes中所有组件一起工作时的示意图，由此我们可以得出以下几个通信流程，
根据上面节点通信的介绍我们会产生一个疑问， 这个看起来好复杂的样子。 臣妾看不懂呀。 如果想进一步了解集群中详细的工作流程请移驾 kubectl创建pod背后发生了什么 探索背后的秘密
要求结果为所有的 Kubernetes Master 服务器没有单点故障，任何一台服务器当机均不影响Kubernetes的正常工作。
为了实现没有单点故障的目标，需要为以下几个组件建立高可用方案：
etcd是Kubernetes当中唯一带状态的服务，也是高可用的难点。Kubernetes选用etcd作为它的后端数据存储仓库正是看重了其使用分布式架构，没有单点故障的特性。
虽然单节点的etcd也可以正常运行。但是推荐的部署方案均是采用3个或者5个节点组成etcd集群，供Kubernetes使用。
etcd的高可用基本有三种思路：
一是使用独立的etcd集群，使用3台或者5台服务器只运行etcd，独立维护和升级。甚至可以使用CoreOS的 update-engine 和 locksmith ，让服务器完全自主的完成升级。这个etcd集群将作为基石用于构建整个集群。 采用这项策略的主要动机是etcd集群的节点增减都需要显式的通知集群，保证etcd集群节点稳定可以更方便的用程序完成集群滚动升级，减轻维护负担。
二是在Kubernetes Master上用static pod的形式来运行etcd，并将多台Kubernetes Master上的etcd组成集群。 在这一模式下，各个服务器的etcd实例被注册进了Kubernetes当中，虽然无法直接使用 kubectl 来管理这部分实例，但是监控以及日志搜集组件均可正常工作。在这一模式运行下的etcd可管理性更强。
三是使用CoreOS提出的 self-hosted etcd方案 ，将本应在底层为Kubernetes提供服务的etcd运行在Kubernetes之上。 实现Kubernetes对自身依赖组件的管理。在这一模式下的etcd集群可以直接使用 etcd-operator 来自动化运维，最符合Kubernetes的使用习惯。
这三种思路均可以实现etcd高可用的目标，但是在选择过程中却要根据实际情况做出一些判断。简单来讲预算充足但保守的项目选方案一， 想一步到位并愿意承担一定风险的项目选方案三。折中一点选方案二。各个方案的优劣以及做选择过程中的取舍在这里就不详细展开了，对这块有疑问的朋友可以私下联系交流。
apiserver本身是一个无状态服务，要实现其高可用相对要容易一些，难点在于如何将运行在多台服务器上的apiserver用一个统一的外部入口暴露给所有Node节点。
说是难点，其实对于这种无状态服务的高可用，我们在设计业务系统的高可用方案时已经有了相当多的经验积累。需要注意的是apiserver所使用的SSL证书要包含外部入口的地址，不然Node节点无法正常访问apiserver。
apiserver的高可用也有三种基本思路：
一是使用外部负载均衡器，不管是使用公有云提供的负载均衡器服务或是在私有云中使用 LVS 或者 HaProxy 自建负载均衡器都可以归到这一类。 负载均衡器是非常成熟的方案，在这里略过不做过多介绍。如何保证负载均衡器的高可用，则是选择这一方案需要考虑的新问题。
二是在网络层做负载均衡。比如在Master节点上用 BGP 做 ECMP ，或者在Node节点上用 iptables 做NAT都可以实现。采用这一方案不需要额外的外部服务，但是对网络配置有一定的要求。
三是在Node节点上使用反向代理对多个Master做负载均衡。这一方案同样不需要依赖外部的组件，但是当Master节点有增减时，如何动态配置Node节点上的负载均衡器成为了另外一个需要解决的问题。
从目前各个集群管理工具的选择来看，这三种模式都有被使用，目前还没有明确的推荐方案产生。建议在公有云上的集群多考虑第一种模式，在私有云环境中由于维护额外的负载均衡器也是一项负担，建议考虑第二种或是第三种方案。
这两项服务是Master节点的一部分，他们的高可用相对容易，仅需要运行多份实例即可。这些实例会通过向apiserver中的 Endpoint 加锁的方式来进行leader election， 当目前拿到leader的实例无法正常工作时，别的实例会拿到锁，变为新的leader。
严格来说kube-dns并不算是Master组件的一部分，因为它是可以跑在Node节点上，并用 Service 向集群内部提供服务的。但在实际环境中， 由于默认配置只运行了一份kube-dns实例，在其升级或是所在节点当机时，会出现集群内部dns服务不可用的情况，严重时会影响到线上服务的正常运行。
为了避免故障，请将kube-dns的 replicas 值设为2或者更多，并用 anti-affinity 将他们部署在不同的Node节点上。这项 *** 作比较容易被疏忽，直到出现故障时才发现原来是kube-dns只运行了一份实例导致的故障。
上面介绍了Kubernetes Master各个组件高可用可以采用的策略。其中etcd和kube-apiserver的高可用是整个方案的重点。由于存在多种高可用方案，集群管理员应当根据集群所处环境以及其他限制条件选择适合的方案。
这种没有绝对的通用方案，需要集群建设者根据不同的现状在多个方案中做选择的情况在Kubernetes集群建设过程中频频出现， 也是整个建设过程中最有挑战的一部分。容器网络方案的选型作为Kubernetes建设过程中需要面对的另外一个大问题也属于这种情况，今后有机会再来分享这个话题。
在实际建设过程中，在完成了上述四个组件的高可用之后，最好采取实际关机检验的方式来验证高可用方案的可靠性，并根据检验的结果不断调整和优化整个方案。
此外将高可用方案与系统自动化升级方案结合在一起考虑，实现高可用下的系统自动升级，将大大减轻集群的日常运维负担，值得投入精力去研究。
虽然本篇主要在讲Kubernetes Master高可用的方案，但需要指出的是，高可用也并不是必须的，为了实现高可用所付出的代价并不低， 需要有相应的收益来平衡。对于大量的小规模集群来说，业务系统并没有实现高可用，贸然去做集群的高可用收益有限。这时采用单Master节点的方案，做好etcd的数据备份，不失为理性的选择。
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