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对于很多组织机构来说，一个不断增长的趋势是DevOps项目组支持业务最终目标和战略。在这种应用领域软件合作开发重点的转变中，合作开发项目组在综合化服务项目商品即使摒弃、最后改变行业方面发挥着巨大作用。
因而，插件构架师不太重视PCB在乙烯插件中的小规模工作流。今天的难题通常紧紧围绕着DevOps项目组要做些什么来实现所需的灵巧等级(通过小规模采用云原生植物互联网平台有节拍地部署应用领域软件)——这在前不久是众所周知的。
得力于灵巧课堂教学和崭新的云原生植物基础建设，合作开发项目组能每天布署标识符数次，而不是每几个月(即使更较长时间)布署一次。
云本原生植物插件合作开发的益处与采用传统的、乙烯的插件开发课堂教学所合作开发的插件不同，云原生植物插件虽然其运动性，能更小、更灵巧，因而容易与其他插件和服务项目软件系统。很多合作开发者还能合作开发属于更广泛生态系的插件或服务项目。
最终目标是使布署持续的加速和强壮。最终的试验是，这些灵巧布署是否能够在规模上满足终端用户的需求，因而比竞争商品更快。在无状况罐子自然环境中加速一致地布署统计数据和互联网时，可能会出现无法预知的难题，因而，组织机构要优先选择考虑在云原生植物世界中高效率地管理工作和扩充统计数据和互联网。
管理工作罐子中的长久储存本栏经常发现，组织机构在展开云原生植物北迁时面临的一个主要心理障碍是怎样在瞬时的罐子自然环境中管理工作有状况插件的统计数据。
在为云原生植物构架合作开发和布署应用领域软件时，合作开发者要始终了解他们建立和递送的标识符将怎样在组织机构的系统管理工作中展开可视化。罐子和微服务项目为合作开发者提供了不可思议的布署适用性。虽然下层构架的无状况性，它们能立即扩充和减少标识符布署。然而，当涉及到统计数据置放时，维护统计数据长久性、灵巧性和安全性可能会带来挑战，特别是当插件构架师采用可能存在于多个位置的标识符和微服务项目时。
在最初采用罐子的新兴DevOps自然环境中，一个简单的策略可能是为其CI/CD管道、Git储存库或插件附加一个互联网文件系统(NFS)。尽管如此，正如我们将在下面看到的，统计数据可移植性、弹性和动态供应/取消供应可能会变得繁琐和不合标准。采用不可共享且具有潜在故障点和统计数据安全威胁的专有云储存基础建设，可能会出现类似难题。
简言之，在云原生植物之旅开始之前，拥有一个长久储存层能避免麻烦和回溯。
长久储存应该怎样工作解决无状况自然环境中插件合作开发和布署的长久储存难题的一种方法是采用与罐子互联网平台软件系统的储存层。
当合作开发者采用Kubernetes编排器使他们更容易为项目建立资源时，理想情况下长久储存层应该由动态储存互联网平台组成。合作开发者应该有信心，储存层也会符合插件布署的统计数据安全性和弹性要求。
通过一个可行的应用领域软件定义的储存互联网平台，合作开发项目组能动态地定义和调整项目的统计数据需求，而不是采用NFS挂载手动完成此过程。而且，他们不需要依赖储存管理工作员来提供储存，他们能根据需要更改储存配置。
同样，对于以块协议(如SQL或NoSQL统计数据库)储存统计数据的插件，一些组织机构可能倾向于采用服务项目提供商的专有解决方案。但是，这样会限制跨不同的多云或区域提供储存可用性的能力，因而会将合作开发者锁定到单个提供商的解决方案中。
开源应用领域软件定义的储存允许跨很多不同类型的基础建设(包括裸机、虚拟机以及公有云和私有云自然环境)展开长久和可移植的储存。统计数据联合能跨混合和多云自然环境展开，因而合作开发者能根据需要置放敏感统计数据，并软件系统来自各种多云布署的插件和微服务项目。
对于人工智能(AI)和机器学习(ML)等小规模分析插件，统计数据科学家通常要管理工作来自多个位置和设备的大量统计数据增量。另一个例子是来自边缘设备和物联网资源。要在整个统计数据生命周期中无缝地提供从设备边缘到远程staging，再到核心系统的统计数据聚合和递送。通常，不同类型的事件需要不同的储存协议，从对象到块再到文件。长久储存层功能要可用，以处理这些非常动态和多样化的储存需求。
最后，合作开发项目组要能够依靠一个标准化的平台，通过一个单独的API，在经常是多样的、要求很高的自然环境(包括多云、裸机和虚拟机)中自动化储存管理工作。当合作开发者需要根据需要缩减或重新布署时，储存层还应提供显著的故障转移优势。它还需要非常灵巧，因而，开发人员能通过提供几乎零延迟来定义他们需要什么。
云原生植物长久储存提供了这些功能，并为DevOps项目组带来了显著的灵巧性和可移植性。它能为云原生植物自然环境中的应用领域软件布署提供灵巧性，同时使合作开发者能够自由地管理工作自己的储存需求。
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