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序言1
序言2
前言
第一部分 云原生篇
第1章 云原生应用的构建之路
1.1 云原生应用
1.2 云原生应用构建之路的步骤
1.3 借助Red Hat开源解决方案实现云原生
1.4 本章小结
第2章 传统Linux上构建应用包
2.1 什么是RPM
2.2 从源代码构建软件
2.3 给软件打补丁
2.4 安装软件
2.5 源代码生成tar.gz包
2.6 RPM打包
2.7 构建二进制RPM包
2.8 如何在异构环境重新编译RPM
2.9 本章小结
第3章 云原生Java的实现
3.1 Java应用的发展
3.2 Kubernetes时代Java面临的问题
3.3 Quarkus的架构
3.4 验证Quarkus功能
3.5 Quarkus的事务管理
3.6 本章小结
第4章 DevOps和DevSecOps的实现
4.1 什么是DevOps
4.2 DevOps的技术实现
4.3 在OpenShift上实现DevOps
4.4 OpenShift 4.2中的OpenShift Pipeline
4.5 DevSecOps在OpenShift上的实现
4.6 本章小结
第5章 构建分布式消息中间件和数据流平台
5.1 服务之间的通信
5.2 AMQ在OpenShift上的企业级实现
5.3 Kafka在OpenShift上的实现
5.4 本章小结
第6章 构建分布式缓存
6.1 IT架构的演进
6.2 内存数据网格技术实现：Infinispan
6.3 内存数据网格技术实现：Redis
6.4 Infinispan和Redis的对比
6.5 本章小结
第7章 构建业务流程自动化
7.1 规则与流程
7.2 企业规则的开源实现
7.3 企业级规则自动化方案
7.4 以抵押贷款应用展示RHDM功能
7.5 Red Hat流程自动化方案
7.6 本章小结
第8章 云原生应用的安全
8.1 云原生应用的认证与授权
8.2 OpenShift的单点登录
8.3 实现Web应用单点登录
8.4 云原生应用出口流量限制
8.5 本章小结
第9章 分布式集成与API管理
9.1 分布式集成
9.2 API管理方案
9.3 本章小结
第10章 云原生应用与Serverless的结合
10.1 无服务器架构Serverless
10.2 Serverless与IoT的配合
10.3 本章小结
第11章 人工智能在容器云上的实践
11.1 Caffe2和Jupyter Notebook介绍
11.2 在OpenShift集群中部署Caffe2
11.3 运行代码分析
11.4 Open Data Hub的简介与展示
11.5 本章小结
第二部分 OpenShift篇
第12章 集群规划与管理
12.1 集群规划
12.2 集群管理和增强
12.3 本章小结
第13章 OpenShift 4集群离线部署详解与简化
13.1 极简环境规划
13.2 使用Helper节点工具辅助安装部署
13.3 安装配置确认和解析
13.4 本章小结
第14章 OpenShift与公有云
14.1 OpenShift结合公有云的收益
14.2 OpenShift公有云部署选择
14.3 Azure Red Hat OpenShift
14.4 公有云OpenShift最佳实践
14.5 本章小结
更新时间：2020-08-03 16:47:54
完结共89章
倒序