下一代容器架构已出,Docker何去何处?看看这里的6问6答!!

我猜很多人一看这个标题已经感觉很懵逼了,什么?下一代容器都出来了,我还没学Docker呢!!!

咳咳~~在这里我给大家做一个保证,下一代容器目前也只是各个公司在测试阶段,Github上面也有很多Issue,因此,大家可以放宽心,下一代容器离我们还很远呢。

切入正题:

我们今天讨论的是《下一代容器架构已出,Docker何去何处?》

其实就目前来说,下一代容器架构可以约等于≒Podman+Skopeo+Buildah

其实这半年来很多自媒体都在鼓吹新的容器架构,吹嘘将要很快的替代Docker。但是很少人讨论新的架构和老的架构的区别,以及目前迁移的可能性等等等等。。。这些都是摆在企业面前去接触新架构的大山。所以,我们今天不做具体的新容器架构实战,我们只回答以下几个问题。

下面开始,我要做一波自问自答了

Q1 什么是Linux容器以及它如何工作?

一句话回答:就像港口的集装箱

(1)linux容器又名LXC(Linux Container),我们要形象的理解Linux容器的话,我们可以把它想象成集装箱,而操作系统就像港口。集装箱的特色,在于其格式划一,并可以层层重叠。它是一种内核轻量级的操作系统层虚拟化技术。

(2)容器通过四个主要组件工作:名称空间(namespaces),控制组(cgroups),映像(images)和用户空间工具例如Docker。Linux系统上的所有进程都从init进程fork派生。Linux容器的一个主要组件是在新的命名空间下创建一个新的init进程。因此,仅凭名称空间(namespaces),我们就有能力生成一个进程树并操纵一些底层系统资源,而不会影响主机系统。那另一个问题,是什么来阻止新产生的容器过度使用主机的资源呢?使用cgroups,我们可以限制CPU使用率,内存,磁盘等等,这样我们就能够保证我们创建的容器在合理使用的范畴内。最后映像(images)和用户空间工具就是帮助我们更便捷的使用LXC。

Q2 什么是OCI、CRI、CNI?

一句话回答:接口抽象化

(1)回答这个问题之前呢?需要先说一下容器发展的历史:一开始是Docker.io公司推出了容器Docker,但其实容器并非只要Docker,这样带来一个问题是很多做容器编排的公司都要去兼容所有的容器类型。于是后来北美的一些大厂就开始讨论联合指定一个统一的规范,以后做容器的公司都要以这个为准,这个标准就是 Open Container Initiative(OCI)。

(2)CRI是OCI标准中的其中一个,“容器运行时标准”,它定义了容器在硬盘上存储的方式,用于描述容器中应用程序的 JSON 文件和如何创建和运行容器。Docker.io贡献了 libcontainer,并且提供了 runc 作为 OCI 运行时规范的默认实现。

(3)CNI则是CNCF旗下的一个项目,由一组用于配置Linux容器的网络接口的规范和库组成,同时还包含了一些插件。CNI仅关心容器创建时的网络分配,和当容器被删除时释放网络资源。

Q3 新容器架构是什么样的?

一句话回答:新时代容器“三兄弟”

就像开头我们说的一样,新容器架构是Podman+Skopeo+Buildah,这里我们一一介绍这些工具:

(1)Podman: Podman 原来是 CRI-O 项目的一部分,后来被分离成一个单独的项目叫 libpod。Podman 的使用体验和 Docker 类似,不同的是 Podman 没有 daemon。以前使用 Docker CLI 的时候,Docker CLI 会通过 gRPC API 去跟 Docker Engine 说「我要启动一个容器」,然后 Docker Engine 才会通过 OCI Container runtime(默认是 runc)来启动一个容器。这就意味着容器的进程不可能是 Docker CLI 的子进程,而是 Docker Engine 的子进程。Podman 比较简单粗暴,它不使用 Daemon,而是直接通过 OCI runtime(默认也是 runc)来启动容器,所以容器的进程是 podman 的子进程。这比较像 Linux 的 fork/exec 模型,而 Docker 采用的是 C/S(客户端/服务器)模型。

(2)Skopeo:Skopeo是一个工具,允许我们通过推,拉和复制镜像来处理Docker和OC镜像。我们都知道我们可以通过Docker来拉取远程的镜像。但是我们不能在本地直接查看远程镜像的详细信息,必须要先拉到本地才行,而Skopeo就解决了这样一个痛点。而它还有一个优点是是它不需要任何守护进程的协助来完成任务。

(3)Buildah: Buildah用来构建OCI图像。虽然Podman也可以用户构建Docker镜像,但是构建速度超慢,并且默认情况下使用vfs存储驱动程序会耗尽大量磁盘空间。它类似于Dockerfile,但更优秀的地方是它不需要依赖其余的守护进程,它能支持非Dockerfile的构建文件。

所以,新容器架构运行方式就是这样:Buildah构建容器,Podman运行容器,Skopeo传输容器镜像。这些都是由Github容器组织维护的开源工具(github/containers)

Q4 Docker模型和Podman模型的区别?

一句话回答:C/S(客户端/服务器)模型和fork/exec模型

我们主要对比Docker和Podman的模型区别:

(1)Docker主要使用C/S(客户端/服务器)模型

(2)Podman主要使用fork/exec 模型

那我们想想这两个模型的区别:

(1)fork/exec模型知道某个容器进程到底是谁启动的,因为都是它的子进程啊!

(2)如果我们使用Namespace或者Cgroup对Podman 做一些限制,那么所有创建的容器都会被限制,因为都是它的子进程啊!

(3)可以做一些黑科技,进程通信?进程XX,因为都是它的子进程啊!

好吧,其实区别就是在于C/S(客户端/服务器)模型和fork/exec模型的区别,这个知识点大家都是具体查找其他的资料,总之,我们可以做出各种黑科技。

Q5 怎么从老架构迁移到新架构,有哪些风险?

一句话回答:慎入!!!

这部分我们主要讲给那些使用自建容器编排集群的开发者将讲(因为要排除一些开发者直接使用GKE,EKS之类现成的编排平台,就不好改云平台的底层架构),首先,在使用方面,基础平台之上的使用人员可能感受不是很大,毕竟Podman号称高度匹配Docker命令,所以单纯的替换CRI的话可能是对于资源消耗以及容器启动速度都是有明显加成的,这个是优点。但是,换个角度想,我们要是全部都按照新架构替换的话,这里面的风险就很难预测了。举几个例子:Podman在拉取推送镜像时存在同一镜像digests 改变的情况;使用Docker Compose做部署的时候部署文件怎么修改?特定的指令怎么对接?这些问题都是很需要时间和人力去推动的,所以,在新架构还没有推出稳定的版本之前,最好还是不要迁移,当然,如果你是新进场的云试验者,果断上吧!

Q6 未来的趋势会是怎么样的?

一句话回答:新时代容器是可期的!

未来的趋势,依我个人的观点,新容器的架构会慢慢的蚕食Docker代表的旧架构,原因如下:

(1)Docker本身的设计模式的限制,不能很好的做软件集成;

(2)越来越多的CRI组件推出,在性能上以及资源消耗方面都胜过Docker;

(3)Podman等工具设计出来的时候就是本着服务于K8S的目的,所以他们和K8S贴合的无疑会更紧密,虽然这些工具目前有着这些那些的问题,但是谁说Docker刚推出的时候没有问题了,只是我们入场的早晚罢了。2018是K8S的元年,Google等大厂都开始拥抱K8S,所以未来,新时代容器是可期的!

以上就是我关于下一代容器架构的想法,所以大家也该多多少少明白以后的云容器发展趋势了。所以这里的总结呼应上文,虽然下一代容器架构离我们还很远,但是别妄想了,快点抓紧时间学,比别人多了解一点是一点啊!!

号主介绍

 

 

  • 前两年在二线大厂工作,目前在创业公司搬砖
  • 接触方向是爬虫和云原生架构方面
  • 有丰富的反爬攻克经验以及云原生二次开发经验
  • 其他诸如数据分析、黑客增长也有所涉猎
  • 做过百余人的商业分享以及多次开办培训课程
  • 目前也是优快云博客专家和华为云享专家

作者:华为云享专家Lateautunm4lin 

相关推荐

鸿蒙案例上新啦 | 购物、听歌、健身:15个模板带你一键激活社交娱乐

页面层级如何组织、跨页共享状态如何同步、列表与详情及个人中心如何形成稳定闭环。鸿蒙开发实践中心将这些高频消费与互动场景沉淀为可参考的标准模板,提供从业务架构到界面实现的快捷实践入口。更多实战案例欢迎前往鸿蒙开发实践中心案例中心查看并开启云端体验。

华为云官方博客 350

鸿蒙案例上新啦 | 出门打车、到家上课:25个模板带你一屏打通日常生活

如何合理拆分页面组件、如何建立单一可信的状态源、如何让用户在每一步操作中都获得明确反馈。鸿蒙开发实践中心以标准化的应用与元服务模板为入口,将清晰的业务架构与可复用的代码结构直观呈现。不妨立即挑选一个感兴趣的方向进入云端环境,从页面布局、组件封装、状态管理到路由组织,亲手跑通你的鸿蒙实战项目。

华为云官方博客 333

LakeAgent:DWS数据仓库的第二大脑,告别 “翻译式运维”,迈入智能自治时代

和普通 SQL 改写工具不同,LakeAgent 自动做多方案代价对比,主动规避负优化陷阱:补充分区键过滤实现剪枝,扫描分区由 37 收敛至 1,执行代价从 758.28 降至 113.74;未来的数据仓库,将不止能算、能存,更能看懂自己、诊断自己、理解自己。长久以来,数仓的智能都依附于人:信号需要人解读,瓶颈需要人研判,经验困在个体里,无法随底座永续生长。CPU 高、CPU 告警、CPU 诊断、CPU 使用率过高、CPU 满。语法、错误码、计费、性能调优、最佳实践、故障处置等全场景内容。

华为云官方博客 561

如何使用RDS Supabase后端BaaS能力:文件存储(File Storage)

• product-images(公开桶,允许公共读取):策略名称"Public read for product-images",允许SELECT,目标角色anon,策略定义bucket_id = 'product-images'。上传/删除需另配INSERT/DELETE策略,详见SQL。• product-specs(私有桶,仅认证用户访问自己的文件夹):建议拆为上传、读取、删除三条策略,策略定义均为 bucket_id = 'product-specs' 且仅限本人文件夹(详见下文 SQL)。

华为云官方博客 482

如何使用RDS Supabase后端BaaS能力:实时订阅与推送(Realtime)

Realtime 把数据库的每次变更同步到客户端:表里增、删、改一行,订阅者无需刷新页面或主动请求即可秒级收到。三大能力各司其职:• Postgres Changes — 监听表的 INSERT/UPDATE/DELETE,变化即通知• Broadcast — 客户端之间直接互发,适合瞬时通知、协同编辑• Presence — 跟踪频道里“谁在线”典型场景有实时数据展示(订单、库存、监控指标即时刷新)、即时通讯(消息收发、在线名单、“对方正在输入”)、协同编辑与实时通知。

华为云官方博客 472

AI Agent如何通过MCP连接到华为云RDS Supabase应用平台

Schema元数据列出所有可访问的表(按schema分组)。Schema元数据列出表的列及元数据(类型/默认值/约束)。Schema元数据列出所有约束(PK/FK/UNIQUE/CHECK/EXCLUDE)。可按schema/表/类型过滤。Schema元数据列出所有外键关系。可按schema/表过滤。Schema元数据列出所有索引及定义和大小。可按schema/表过滤。Schema元数据列出已应用的数据库迁移记录。Schema元数据列出已安装的PostgreSQL扩展。

华为云官方博客 479

华为大数据Flink让每一 CU 算力,跑出开源 5.74 倍的性能

1. 开源Apache Flink 已成为业界流计算事实标准,但在极端重负载场景下存在性能瓶颈。2. 华为大数据Flink通过多项自研深度优化,在执行计划、算子执行、状态存储三个层面构建协同的优化体系。3. Nexmark Benchmark 测试结果:整体性能提升 5.74 倍,极端重负载场景性能领先最高 18.3 倍。4. 100% 兼容 Apache Flink 1.20,业务代码零改造,无缝迁移。

华为云官方博客 383

LakeAgent实战 | 业务分析篇从一句提问到业务分析

本文以“订单金额变化”分析为例,展示LakeAgent如何通过自然语言提问,结合DataArtsStudio的数据资产与专业技能,帮助业务人员快速定位数据、生成SQL、追踪血缘、生成报告。从问题出发,逐步实现数据发现、变化洞察、原因追溯与团队协作,最终形成可复用的分析流程与企业规则,显著提升数据分析效率与一致性。

华为云官方博客 393

华为云RDS Supabase AI应用已开放公测 :30分钟搭建AI应用后端

认证、存储、实时推送、数据库API——4个后端模块,传统开发需要数周。今天,你只需要30分钟。AI创业公司的全栈开发工程师。上周老板说"下周要上线的AI对话应用,后端你来搞"——认证鉴权、数据库接口、文件存储、实时推送,每一个模块都需要数周搭建,而市场不会等你。小张打开华为云RDS Supabase,30分钟搭好认证、数据库API、对象存储,剩下的时间全用来打磨AI交互体验。基于开源Supabase+华为云RDS PostgreSQL全托管能力,为开发者提供。

华为云官方博客 401

如何使用RDS Supabase后端BaaS能力:数据库函数(Database Function)

上一篇介绍了 Database Data API——建表即自动生成增删改查接口,解决单表读写,但聚合统计、跨表事务、字段自动维护等逻辑已超出其能力边界。本篇推进到数据库函数(Database Function):把业务逻辑封装进数据库,前端通过 .rpc() 调用,由触发器自动响应数据变更。上一篇中,小张基于 Data API 完成了产品目录的建表与基础读写。但新需求随之而来:按分类统计产品数与价格区间、上架新品同时写产品表与定价表、产品修改后自动刷新更新时间。

华为云官方博客 467

如何使用RDS Supabase后端BaaS能力:创表即生成API(Database Data API)

认证、存储、实时推送、数据库API——4个后端模块,传统开发要数周。本系列逐个拆解,首篇聚焦数据库API(Database Data API):建表即得 API,无需手写后端。小张,AI创业公司的全栈工程师。老板让他做个产品目录页,展示产品与价格、支持上下架。传统做法要搭后端、写接口、配权限,工期少说1-2周;而在华为云RDS Supabase,建两张表、应用 SDK 直连,几分钟增删改查全跑通。

华为云官方博客 482

从一句话到一个能出去的链接,AI开发者空间做了什么

自行搭建的 Agent、正在使用的开源项目、团队既有的工具,都可以接入,可以通过AI创建或者手动搭建环境;华为云 AI开发者空间——面向开发者的云端一站式开发平台,做的就是把这段路接上:环境免安装,浏览器打开即为完整的 Linux 运行环境,预置的 AI 智能体开箱即用。第一个任务建议选能出结果的:做一个游戏、生成一个页面、创建一台实例,从需求走到可访问的链接,一次就能看清这个环境在做什么。沙箱是一个完整的 Linux 环境,依赖、服务、端口都是真实的,不是模拟。环境释放后,权限随之失效。

华为云官方博客 429

华为云码道配置自定义大模型,四种方式完整实操

案例介绍。

华为云官方博客 631

图数据库:实现穿透式监管的数据基座

穿透式监管标志着国企监管从“管企业”向“管资本”转型过程中的关键一跃。而图数据库正是这一跃的技术支点。从股权穿透到资金链穿透,从供应链穿透到数据穿透,华为GES图数据库正在将“穿透式监管”从理念变为可落地、可操作的实践。无论是天眼查式的全量链路查询,还是某集团财经的税务规则判断,抑或是芯片供应链式的部件风险分析,乃至通过Palantir构建决策知识图谱,其底层逻辑都是一致的——用图的力量,穿透一切形式的“隔离层”,直抵风险本质与责任核心。

华为云官方博客 667

《公共云三十问》正式收官,奔赴企业AI百场景新征程

今年6月底,公共云产业联盟重点推出《公共云三十问》专栏,以每周三问的节奏,连载十周,解读《先进公共云》白皮书,分享国计民生系列案例,旨在凝聚共识、推动落地实践。同时,专栏分析公共云在产业升级、民生福祉、科技创新、全球发展等方面的作用,梳理中国特色公共云发展路径:以普惠云拓展用云广度,以智算云提升用云深度,以自主云夯实用云厚度,以全球云打开用云跨度。这十问从专属云、行业云切入,深入政务、金融、交通、电力、钢铁、化工、油气、制造等国计民生场景,回答公共云“怎么用”。

华为云官方博客 474

开发者小技巧|IAM配置,让码道代码智能体连续30天免登录

案例介绍。

华为云官方博客 647

码道深度对接CodeArts,让需求自动落地为代码

案例介绍。

华为云官方博客 721

【公共云三十问 之三十】拥抱AI,企业如何建设面向智能体的专属云?

企业可分阶段建设覆盖开发、运行、运营及安全的一体化智能体平台——从构建一站式、高低码协同的智能体开发平台,到打造高性能、极致弹性的运行时环境,再到搭建AgentOps驱动的持续运营与运维体系,同时构建端到端、多层次的全链路安全防护体系。在数据湖建设方面,遵循“存量复用、平滑演进、AI导向、分步迭代”原则,分三阶段推进——打造AI多模数据湖核心能力、完成存算分离与统一元数据管理、实现闭环赋能全面支撑智能体规模化落地,在保护既有投资的前提下将传统数据平台转型为AI数据专属供给平台。

华为云官方博客 824

【公共云三十问 之二十九】国计民生之制造:制造云如何重塑数智时代的新质生产力?

平台打通软件交付的完整路径,覆盖需求管理、代码托管、代码检查、编译构建、制品仓库、部署、测试等关键环节,支持大模型能力融入研发全流程,实现从需求到交付的端到端管理。通过构建“研发一朵云”,方案打破地域与组织壁垒,实现跨团队协同开发,有效缩短软件交付周期,助力工业制造企业从“传统研发”走向“敏捷研发”,加速数智化转型进程。当制造云真正成为数据流通的平台、AI创新的底座,公共云的社会价值将从基础设施层向生产场景层持续延伸,为新型工业化建设和制造强国战略注入源源不断的动力,重塑数智时代的中国制造新质生产力。

华为云官方博客 791

告别重复手工迁仓,码道MCP+Skill实现仓库批量迁移

案例介绍。

华为云官方博客 791

【公共云三十问 之二十八】国计民生之油气:智算云如何叩响数智时代的“地心蓝金”?

西南油气田以“向地球深部要资源”为战略方向,联合以华为云Stack为代表的公共云服务商共同打造统一算力底座,建设西南区域数据湖与通用技术平台,构建“勘探开发工程技术、天然气生产过程管控、天然气产运储销”等三个一体化协同应用场景,支撑油气勘探、开发生产、管输储运等全业务链的数智化转型。当智算云真正成为数据流通的平台、AI创新的底座,油气田得以将算力效能、数据价值与智能技术深度融入勘探开发全链条,将“看不见的算力”转化为“摸得着的储量”,以智能化手段持续降低勘探风险、缩短发现周期、提高采收效率,确保生产安全。

华为云官方博客 613

【公共云三十问 之二十七】国计民生之化工:数智云如何重塑传统化工新范式?

在架构方面,方案构建云边协同的统一体系,涵盖AI协同、数据协同与运营协同三大维度——总部集中训练大模型,边缘节点负责推理执行,云边持续迭代,实现“边用边学”的智能闭环,模型平均精度提升20%以上。此外,方案提供一站式企业级工业物联网平台、数据湖与数据治理平台,覆盖工业数据分析“采、存、算、管、用”全流程,打通生产现场与管理系统间的数据壁垒,有效消除数据孤岛。层面,方案充分发挥软硬协同优势,实现计算、存储、网络与云平台的深度协同,训练线性度超95%,为大模型训练推理提供强劲算力支撑。▲化工“数智”新模式。

华为云官方博客 664

【公共云三十问 之二十六】国计民生之钢铁:数智云如何淬炼中国钢铁新力量?

同时,构建云边端协同的统一架构,支撑集团总部与各生产基地两级协同发展——总部集中训练大模型,边缘节点负责推理执行,云边持续迭代,实现训推一体化的资源调度与高效协同,为钢铁行业的数智化转型构建了坚实的算力底座。层面,方案构建覆盖“工业数采→边缘IT/OT融合→统一数据湖→数据治理平台→数据应用”全链路的一站式数据治理与流通平台,打通生产现场与管理系统间的数据壁垒,让数据“采得到、流得动、用得好”,加速数据价值从生产现场向经营决策层流动释放。湘潭钢铁集团的钢铁数智云,是钢铁工业智能云建设的标杆案例。

华为云官方博客 526

LakeWatch——MRS 智能运维Agent

从资源池、队列、作业等多个维度,对集群CPU与内存资源进行精细化分析与对比,直观呈现不同时间段的空闲、满载等使用状态,识别资源浪费,指导治理优化,为扩缩容决策提供数据支撑。对HDFS存储进行多维度深度分析(目录、用户、用户组等),涵盖使用量、增量、文件大小分布及数据热度等指标,帮助快速识别增长较快的目录、长期未访问的文件,统计目录文件数量与小文件占比,评估HDFS总存储量与扩缩容需求,为存储治理与资源规划提供全面数据支撑。Agent主动巡检,识别异常趋势并提前预警,让运维从"事后处理"转向"事前预防"。

华为云官方博客 515

华为云专题文档发布:丰富的AI案例、选型指导和概念解读

发布 “云服务选型”、“云计算概念”专题,提供云服务选型指导,助您选择匹配业务的云服务,解读云计算相关概念,开启云上学习之路。开发者工具和文档专区上线,提供从学习、实践到反馈的全链路支持。帮助中心新增100余篇AI案例。

华为云官方博客 286

一个人,也能用AI做点“星东西”

华为云星耀创想者大赛-2026华为云OPC创意大赛等你来~

华为云官方博客 291

从需求到可执行工作项:MCP+Skill 让智能体规划真正落地

回顾整个体验,以前让智能体帮我拆需求,它是洋洋洒洒给我列了一大篇 Markdown,看着挺像那么回事,但最后还是得我一条条往 CodeArts Req 里搬,搬完再手动挂父子关系、排日期,拆需求五分钟,搬运两小时。现在好了,MCP 给智能体接上了"手",Skill 给它装上了"项目经理的脑子",一句话下去,34 个工作项连带排期、层级关系全给我建好了,甘特图一拉,齐刷刷都在两周内,节省了多少工作量啊,美滋滋。本次实操在码道代码智能体基础上,构建了一套"需求→可执行工作项"的自动化规划方案。

华为云官方博客 576

华为云码道「码力续航计划」更新!

✅上新GLM‑5.3‑Flash,高速响应,代码生成、工程解析、Agent调试高效输出。新增GLM‑5.3‑Flash福利模型,每日解锁1000万免费Tokens。● 本次活动共发放总量价值100万元Tokens,发完即止!把耗算力的编码重活,交给华为云码道代码智能体🚀🚀。● 每日额度准时刷新,当日清零、次日满血重置。✅复杂算法、大项目解析、批量代码生成随便跑。✅不用抠额度、不用算消耗,放开调试大胆迭代。✅无需额外操作,登录即送,直接切换模型使用。● 把算力交给码道,让撸码不再内耗👏🏻。

华为云官方博客 688

【公共云三十问 之二十四】国计民生之交通:交通云如何铺就数智通衢新坦途?

交通行业作为支撑实体经济的关键基础设施,涵盖公路、铁路、机场、港口、地铁等众多子领域,其中,公路网络作为综合交通运输体系的基础骨架,承担着全国超过70%的客货运量,其数字化、智能化转型的需求尤为迫切。方面,提供Agent开发框架、知识库管理、RAG工程、意图识别、静态应用编排及模型评测等能力,支持客户将行业知识、业务流程与AI能力深度融合,快速构建面向收费稽核、路网调度、应急处置等场景的智能应用。开发并实现落地应用,全面覆盖建设、管理、养护、运营、服务、安全、办公七大业务领域。

华为云官方博客 463

【公共云三十问 之二十五】国计民生之电力:电力云如何点亮数智电力新引擎?

方案构建了覆盖数据获取、质量评估到标准化处理的全链路能力。基于公共云服务商智算底座及气象大模型,通过时空图神经网络重新建模产流机制,中国华电建成超50TB多源融合数据集,突破时空建模与机理融合等五大关键技术,短期径流预测精度较传统机理模型提升5个百分点以上,实现15天中期径流预测精度超85%,推理效率达秒级。基于气象大模型的基础架构与预训练能力,客户可直接在大模型之上开展增量训练与微调,充分利用场站所在区域的高精度历史数据(如3公里、1公里分辨率),针对不同场站和区域的地形地貌与气候特征进行模型调优。

华为云官方博客 381
上一篇: 机器学习笔记(九)---- 集成学习(ensemble learning)【华为云技术分享】
下一篇: 华为云MySQL金融版正式商用,高可靠的金融级数据库来了
华为云开发者联盟
华为云开发者联盟 企业官方账号 企业官方账号
博客等级 码龄10年 72万+粉丝 5985原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值