В книге мы в основном рассматриваем технологии для облака, особенно подходящие для быстрой разработки, от идеи до минимального работающего продукта (minimal viable product, MVP), и его последующей миграции в полноценное, масштабируемое до глобального мирового сервиса приложение, или систему сервисов. Пользовательский интерфейс для любой системы это отдельная тема, чрезвычайно динамичная, вызывающая всегда горячие споры. Как и все, что свойственно вкусу и внешности, то, что вызывает восторг у одних, кажется совершенно ужасным другим. Конечно, у приложения будет web интерфейс, приложения для iOS и Android, возможно консоль администратора в дополнение ко всем диагностическим инструментам, которые мы затронем в этой книге. Тема чрезвычайно обширная и бесконечная, и изучения требует в отдельном разговоре. Будем считать что отличный пользовательский интерфейс у нас есть, и уделять внимания в данной книге мы ему не станем.

Все примеры и все команды, используемые нами для управления и экспериментов с Docker и Kubernetes, находятся в открытом репозитории ivanporty/cloud-docker-k8s на GitHub. Весь код примеров (включая команды, запускаемые нами из терминала) собирается и тестируется как часть непрерывной интеграции (CI) c помощью GitHub Actions – вы сможете увидеть их ежедневный запуск и результаты и сравнить со своими, если у вас что-то не получается. Ежедневная непрерывная сборка позволяет точно знать, что примеры книги работают и верны, и если новые версии Kubernetes или образов Docker что-то «ломают», я получаю уведомления об этом и быстро все обновляю, как в примерах, так и в электронных версиях книги.

Go как нельзя лучше подходит для микросервисов, особенно в качестве очень коротких, простых и быстрых процедур обработки данных. Этот язык специально был создан простым по синтаксису, в нем по сути не присутствует полноценная система объектно-ориентированного программирования, и он во всем приглашает к простому, короткому, быстрому коду.

Крайне полезно то, что Go компилируется в машинный код для целевой операционной системы, то есть работает так эффективно, как это возможно без специальных оптимизаций. Работая в облаке, где каждую минуту исполнения, мегабайт оперативной памяти, использованную энергию необходимо будет оплатить, любые промежуточные этапы, использующие ресурсы, могут быть чуть дороже, чем интерпретируемые языки, например Python, или языки на основе виртуальных машин Node. js и Java, даже если они быстро компилируются (just in time, JIT) в машинный код в процессе работы. Это «чуть дороже», помноженное на масштаб и количество пользователей (что в конечном итоге основной показатель успеха вашей идеи, стратегии и качества реализации), может вылиться в порядочные траты. Тем более что некоторые сложные участки программ на основе виртуальных машин оптимизировать крайне тяжело и они будут исполняться в разы медленнее.

Конечно, компиляция и сборка в машинный код всегда представляет собой проблему переносимости на конкретную платформу – что именно вы ожидаете на сервере в облаке, конкретный тип Linux? А если облачного провайдера нужно будет поменять или вы решите перейти на частное облако или свой собственный кластер? Это было бы огромным препятствием, но, благодаря границам контейнеров Docker, вы можете практически полностью изолировать детали реализации, настройку системы и ее пакетов и библиотек, от непосредственной операционной системы серверов в облаке или кластере. По сути, контейнеры полностью избавляют вас от зависимости от деталей облака и операционных систем, лишь бы Docker или подобная система контейнеров поддерживалась на серверах, что сейчас просто подразумевается как само собой разумеющееся требование к провайдеру облачных услуг.