实战营项目总览
「云原生 AI 实战营」中的项目，足以让你彻底掌握 Go、Go 项目开发、云原生、云原生项目开发、AI 工程开发等技术。这些技术，可以让你在当前及未来的 AI 时代具备强有力的职业竞争力。
- 「Go 项目」：
- 「云原生项目」：
- 企业级 API 网关：Tyk Brother
- 云原生实战平台（专家级 Go 实战项目）：OneX
- 分布式限流项目 onex-ratelimit
- 工作流：onex-workflow
- 云原生可观测平台：onex-eye
- 异步任务执行引擎：onex-nightwatch
- 分布式缓存服务：onex-cacheserver
- 「AI 项目」：
- LLMOPS 平台：EasyAI
- 机器学习平台：EasyML
- 智能体平台：EasyAgent
Go 语言实战项目
极速入门实战项目：fastgo
一个包含了 Go 项目开发中，基本功能的实战项目，旨在以最快速的方式，让读者了解到 Go 项目开发中的核心技术，及开发实习方式。整个项目源码一共 1600 多行，可以让你很快的了解 Go 项目开发的核心流程及功能。
初中级实战项目：miniblog
miniblog（微博客） 是一个 Go 语言入门项目，用来完成用户注册、博客创建等业务功能。miniblog 入门但不简单：
- 入门： 适用于刚学习完 Go 基础语法，零项目开发经验的 Go 开发者；
- 不简单： 本项目来自于一线企业的大型线上项目，项目本身是一个企业级的项目，学习完之后，完全可以用来作为企业级项目的开发脚手架。
miniblog 实现了以下 2 类功能：
- 用户管理： 支持用户注册、用户登录、获取用户列表、获取用户详情、更新用户信息、修改用户密码等操作；
- 博客管理： 支持创建博客、获取博客列表、获取博客详情、更新博客内容、删除博客等操作。
本项目适合人群
- 刚学习完 Go 基础语法，想快速学习，以参与公司 Go 语言开发工作的开发者；
- 掌握 Go 基础语法，零 Go 应用开发经验，想通过完整的实战，快速、系统的学习 Go 开发的开发者；
- 有意从事 Go 应用开发，但尚未入门或入门尚浅的开发者；
- 有过 Go 应用开发经验，但想了解某一部分开发方法的开发者。
「限星球用户」专家级实战项目：OneX
OneX 云原生实战平台是一个 Go 语言 + 云原生实战平台，也是一个企业级的云平台，整个项目遵循最佳实践的思路去构建。
OneX 项目通过提供功能完备、规范、高质量的 Go 源码来实现代码即学习的理念，通过配套的 Go 开发课程，来降低学习难度、扩展学习深度和广度。通过配套的云原生开发社群 云原生 AI 实战营，来提高云原生技术学习的效果。
OneX 项目实现了企业级应用需要的绝大部分技能点，详细的功能列表见：功能列表。OneX 实战项目同时还具有以下特点：
- 功能全： 课程包含了 Go 开发生涯中几乎用到的所有及实战，包括但不限于以下 4 大技术栈：
- 软件开发基础技术栈：包含 Linux、Shell 编程、Makefile 编程、Git 等软件开发需要用到的基础技术栈；
- Go 开发技术栈：Web 编程、各类应用实现（SDK、ETL 数据抽取、认证授权中心、命令行工具、Web 服务、分布式作业、代码检查、代码生成等）、中间件使用、HTTP/HTTPS/GRPC/WebSocket 协议、常用功能设计和开发等；
- 云原生技术栈：Kubernetes 编程、Docker 实战、Kubernetes 实战、云原生部署实战、声明式编程、不可变基础设施等；
- 微服务技术栈：分布式日志、监控告警、服务编排、调用链、负载均衡、服务治理、配置中心等。
- 代码质量高： 整个项目具有很高的代码质量，包括但不限于：编程模式全（命令式编程、声明式编程等）、遵循简洁架构、代码简洁健壮、接口性能高、高可维护性、高可扩展性等；
- 项目规范： 规范先行。整个实战项目具有目录规范、代码规范、日志规范、错误码规范、文档规范、提交规范、版本规范等规范项；
- 技术生态闭环： 整个项目用到了 Go 开发中的绝大部分功能点、技术栈和实现方式，完全可以通过一个实战项目闭环学习整个 Go 开发技术栈。
「限星球用户」Go 项目开发脚手架项目：osbuilder
osbuilder 项目作为 OneX 技术栈的项目开发脚手架，可以自动生成符合 OneX 技术栈开发规范、软件架构、开发风格的高质量 Go 项目。
osbuilder 支持生成多种应用、多种框架的代码，osbuilder 支持以下核心参数：
-t, --type：支持生成 Web 服务器、异步任务处理服务、命令行工具；--web-framework：Web 服务器支持 gin、grpc、grpc-gateway、kitex、hertz、kratos、go-zero 等 Web 框架；--storage-type：底层存储支持 Memory、MariaDB、SQLite、PostgreSQL、Etcd、MongoDB、Redis 等；--deployment-mode：支持 Systemd、Docker、Kubernetes 等部署模式。
通过不同的可选项， osbuilder 工具会自动生成对应的高质量源码。在自动生成 Web 服务项目类型后，osbuilder 工具还支持给项目添加新的REST资源实现代码。
通过使用 osbuilder 工具自动生成项目源码，可以极大的提高项目开发的效率，并保持项目开发风格的高度一致性，从而降低项目后期的阅读和维护成本。
miniblog 项目，就是用 osbuilder 工具自动生成的：https://github.com/onexstack/miniblog。
该工具目前作为《云原生 AI 实战营》知识星球的专有工具，可供星球内的星友免费使用、升级。工具后期也会不断迭代完善。
osbuilder 工具支持 AI 编程能力，该能力正在开发完善中。
云原生实战项目
「限星球用户」企业级 API 网关：Tyk Brother
Tyk Brother 是一个企业级 API 网关，该网关具备了企业需要的绝大部分网关功能，并且经过超大规模生产环境的验证。
Tyk Brother 功能列表如下：
- 监控：请求次数、成功次数、失败次数、最后一次访问时间 （总/ API 级别/秘钥）
- 服务中心：支持 etcd/consul/custom
- 负载均衡
- 请求日志
- API管理：增删改查、Tag、启用/禁用…
- 限流\熔断\降级 限流支持：密钥级别、API级别，多少次/多少秒
- 跨域 支持定制化跨域设置
- IP黑白名单
- 参数校验
- Mock
- Cache Request（GET/LIST，POST/PUT/DELETE Not cache）
- API配置导入/导出(JSON格式)
- 版本控制：path/query/header
- Request/Response修改：添加Header、修改Body、HTTP Method重定向、URL重定向
- 保留主机头
- 超时时间、Request包大小限制
- API健康检查
- 认证：Basic、OAuth.2.0、JWT、OpenID、Open、自定义(plugin)…
- 文档
- Debugging
- HTTPS支持
- API聚合
- Webhook：Notifications and Events
- 配置数据
- 支持用户自定义插件
- Protocols：HTTP、HTTPS、WebSocket
- 自定义域名
网关架构如下：
「限星球用户」云原生实战平台：OneX
OneX 介绍如上。OneX 云原生实战平台，包含了 Kubernetes 编程中的所有技术实现，例如：Operator 开发、kube-apiserver style 的 APIServer 开发、CRD、client-go 实战、controller 开发及运维等等。
AI 平台实战项目
AI 平台类实战项目，包含了 LLMOPS 平台、MLOPS 平台、智能体平台。通过这 3 类平台让你全面掌握 AI Infra 相关的开发技术。
1、「限星球用户」LLMOPS 平台：EasyAI
EasyAI 项目是一个面向云原生环境的 LLM 连接器，致力于通过简化 LLM 接入和使用的过程，降低业务团队与 AI 技术之间的门槛，从而加速 AI 技术对业务的赋能。
EasyAI 实现了一个功能完备、扩展能力强、代码质量高、易维护的云原生 AI 平台，具有以下 LLMOPS 功能：
核心功能包括以下 2 部分：
- 模型训练： 数据源、数据集、数据处理、模型仓库、模型训练、模型部署、模型对比等；
- 模型推理： 智能体、提示词、工作流、插件、模型效果评估、知识库等。
相比于其他 LLMOPS 平台（例如：扣子、Dify、BetterYea），EasyAI 通过接入 EasyML 项目实现了模型训练的功能。并且 EasyAI 项目代码质量很高，并且具有很高的扩展能力。
EasyAI 平台中使用到的技术栈包括了 Go 项目开发技术栈、云原生技术栈和 AI 技术栈。通过 EasyAI 项目，开发者可以体系化的加强 Go 项目开发、云原生和 AI 技术的开发能力。
EasyAI 项目软件架构如下：
这里要注意， EasyAI 平台使用的开发技术是 Go 项目开发实战课、Kubernetes 编程实战课中介绍的技术，并加入了 AI 领域的技术。所以，想更好的掌握 EasyAI 项目的开发，最好预先学习上述 2 类体系课。
提示：
LLMOps（Large Language Model Operations）是一个涵盖了大型语言模型（如GPT系列）开发、部署、维护和优化的一整套实践和流程。LLMOps 的目标是确保高效、可扩展和安全地使用这些强大的 AI 模型来构建和运行实际应用程序。它涉及到模型训练、部署、监控、更新、安全性和合规性等方面。
EasyAI 平台初版已经开发完成，课程正在开发中。
2、「限星球用户」机器学习平台：EasyML
EasyML 平台及课程目前正在开发中。EasyML 主要用来进行通用的模型训练，包括数据处理及特征准备、模型部署、模型推理、模型训练、超参调优、模型微调、模型训练工作流、模型仓库、AutoML 等能力。
EasyML 平台架构如下：
3、「限星球用户」智能体平台：EasyAgent
EasyAgent 是一个智能体平台，主要用来发布 Agent。EasyML 平台训练后的 LLM，通过 EasyAI 平台的再组装（工作流、插件等），成为一个功能更加强大的智能体，该智能体会在 EasyAgent 平台发布并使用。
也可以理解为 EasyAgent 是一个 Agent 市场，里面包含了各种开发、优化后的智能体。
EasyAgent 平台及课程目前正在开发中。
