探索云计算架构、DevOps、区块链与人工智能
- dave-patten
- 发布于 2天前
- 阅读 40
作者将分享他在软件架构和开发领域30多年的经验，深入探讨云计算架构、DevOps、人工智能和区块链技术。本系列旨在为读者提供清晰的学习路径，从基础原理到实践操作，涵盖多层云架构、安全CI/CD流水线和智能合约等内容，同时讨论了AI在这些领域中的作用，以及如何利用AI来改进云基础设施、DevOps流程和区块链系统。
欢迎！我很高兴能与你们分享这片空间，在这里我将深入探讨云架构、DevOps、AI 和区块链技术的基本要素和令人兴奋的创新。在本系列中，我将分解复杂的概念，构建循序渐进的指南，最重要的是，分享我在软件架构和开发领域 30 多年积累的见解。
为什么选择云、DevOps 和区块链？
这些技术中的每一项都已成为技术领域的基础。云计算实现了可扩展、高效的基础设施；DevOps 弥合了开发和运营之间的差距，使我们的工作更快、更可靠；区块链为去中心化应用程序和数据完整性开辟了新的可能性。
在本系列中，我的目标是提供一个清晰、渐进的学习旅程。从基本原则到实践操作，我将分享新手可以理解的知识，同时也为经验丰富的工程师提供深度内容。我们将一起涵盖从构建多层云架构到创建安全 CI/CD 流水线和理解智能合约的所有内容。
AI 如何发挥作用
虽然本系列侧重于云、DevOps 和区块链，但我认为无法忽视人工智能对这些领域的变革性影响。当我们逐步了解每个主题时，我将穿插讨论 AI 的作用，从云安全中 AI 驱动的威胁检测到区块链生态系统中 AI 增强的数据分析。
将 AI 集成到这些主题中不仅仅是添加另一层，而是了解 AI 如何重塑我们处理架构、安全性和可扩展性的方式。当我们探索 AI 如何使云基础设施更智能、DevOps 流水线更高效、区块链系统更具预测性和安全性时，将会看到 AI 的身影。
下一步是什么？
以下是我们将在未来几周内涵盖的一些主题的预览：
- 云架构要点：我们将从构建云计算的坚实基础开始，包括核心组件、多层设置和无服务器架构。
- DevOps 基础和高级实践：从持续集成到自动化基础设施，这些文章将帮助你实施强大的 DevOps 实践，并提供使用 AI 进行流水线优化的见解。
- 区块链和 Web3：无论你是区块链新手还是希望加深你的知识，我们将涵盖从智能合约到去中心化金融的所有内容，并了解 AI 如何在 Web3 中提升数据隐私和预测。
每篇文章都将侧重于你可以直接应用于工作的可行性见解，无论你是构建云原生应用程序、保护流水线还是探索 Web3。
参与对话
我希望尽可能使这个旅程具有互动性和价值。我鼓励你分享你的想法、提出问题，甚至提出你希望在本系列中看到的主题。感谢你加入我，一起探索技术未来！ 让我们一起在云架构、DevOps、区块链和 AI 领域探索、学习和创新。
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目录
这是我计划的系列和主题，随着我们的进展，我将更新每个帖子的链接。
云架构 & DevOps
- 云计算简介
- 云架构的核心组件
- 多层云架构详解
- DevOps 基础：原则和实践
- 安全软件开发生命周期 (SSDLC)
- 云安全基础
- 云中可观测性、监控和日志记录简介
- 持续集成和部署 (CI/CD) 流水线基础
- 基础设施即代码 (IaC) 简介
- 无服务器架构：优点、缺点和用例
- 云应用程序的微服务架构
- 为高可用性和灾难恢复而设计
- 身份和访问管理 (IAM) 最佳实践
- 密钥管理和安全数据处理
- 高级云安全：超越基础
- 创建安全 CI/CD 流水线
- 设计云中可扩展的数据流水线
- 自动化基础设施和安全审计
- DevSecOps：将安全集成到 DevOps 中
- CI/CD 流水线中的应用程序安全测试
- 在云环境中构建零信任安全架构
- 云中的事件响应和取证
- 云治理和合规性：策略和框架
- 云架构和安全的未来趋势
区块链 & Web3
- 什么是区块链？分布式账本简介
- 区块链的核心组件：节点、区块和交易
- 共识机制详解：PoW、PoS 及其他
- 智能合约简介
- 去中心化应用程序 (dApp) 基础
- 理解 Token：ERC-20、ERC-721 及其他
- 去中心化金融 (DeFi) 简介
- 区块链安全：常见威胁和最佳实践
- Web3 开发工具：框架、钱包和 API
- Solidity 入门：编写你的第一个智能合约
- 构建一个简单的 dApp：分步指南
- 区块链和 Web3 的未来：可扩展性、互操作性及其他
额外内容：
AI 安全 & 开发
- AI 安全：保护模型免受威胁和攻击
- 对抗性 AI & 模型强化：防御攻击
- 安全地托管 & 部署 AI 模型：云、边缘 & 本地
- 区块链与 AI 相遇：链上 AI Agents、DeFi 和 Web3 集成
- AI 数据安全 & 隐私：保护训练 & 推理数据
- AI 可观察性 & 实时威胁检测
- LLM 安全 & 安全 Prompt 工程
- 多模态 AI 安全：保护视觉、音频 & 文本模型
- AI 治理、合规性和伦理：AI 安全的法律方面
- AI Agents & 自主 AI 系统：安全 & 挑战
- 零知识 AI：私有、无需信任 AI 的未来
- 下一代 AI 安全：自修复系统、红队演练和 AI 时代的安全编码
额外内容：
- NIST 的第五种后量子加密算法：你需要了解的内容
- 选择你的 AI 技术栈：深入了解顶级 Agent 框架 (2025)
- 架构师的 Prompt 工程：让 AI 讲述架构
- 从白板到 Prompt：使用 LLM 建模系统
- 使用 AI Agents 来实施架构标准
- 从 API 到 Agents：软件架构的下一次演变
- 构建安全的 AI 上下文：MCP 授权、OAuth 2.1 和 AWS Cognito 的实践
- 从工具到团队：跨协议协调 AI Agents
- AI 系统的威胁建模：STRIDE、DREAD 及其他
- 原文链接： medium.com/@dave-patten/...
- 登链社区 AI 助手，为大家转译优秀英文文章，如有翻译不通的地方，还请包涵～
