没想到15周的时间这么快就过去了，云原生课程果然如孟老师所说的那样，学习曲线比较陡峭，知识点庞杂。
在开始学习之前，我一直担心自己由于没有后端基础，会不会影响学习的效果，现在看来，有一点，但没有那么多，这是一门偏应用实践的课程，它聚焦的是如何让应用在云环境中优雅地运行起来，以及如何优雅地去管理应用的运行状态。
得益于 Kubernetes，以往后端所做的很多繁杂的工作，现在都已经可以让机器来做了。应用层通用的基础功能不断下沉到云原生基础组件中，这大大减轻了很多后端研发人员的运维负担。这也是我作为一个非后端开发人员，被现有后端技术吸引的一个原因，后端的世界如此广阔，云计算的世界也是如此广阔，借助于开源社区和云计算技术，各种各样的解决方案层出不穷，云原生大有可为。
现在我国正在推进数字化转型战略，越来越多的传统企业要上云，那么云原生也是势在必行，这是我们这一代开发者的机会所在，抓住这个趋势，为这个社会的进步贡献自己的技术力量。
在学习的这些模块中，我先了解了 go 语言的诞生背景、特点、与其他语言相比之下的优势、解决的痛点。同时，又了解了这门语言的底层机制，比如内存模型、并发编程模型等，为了解 docker 和 Kubernetes 技术栈打下了基础。接下来又学习了以 docker 为代表的容器技术原理，我赞叹于 Linux 虚拟化技术的精妙所在。再接下来学习了云原生技术的核心框架 Kubernetes，Kubernetes 的知识点非常庞大，但在宏观角度，它的框架结构又是非常清晰简单，从宏观到微观的学习方式，确实很适合我，相信对其他同学也是一样的。
但在没有深入实践应用 Kubernetes 之前，我在看理论课的视频时，理解起来比较吃力，概念比较多，而且由于 linux 系统知识和网络知识的匮乏让我更加吃力，所以学习课程期间我也补充了不少的基础知识，来帮助自己更好的理解所学内容。学到后面的实践课程，并亲自动手去做课程中的练习，尝试解决各种稀奇古怪的问题，我对 Kubernetes 有了更深的理解，这时再去看之前的理论视频课程，我又有了新的理解，而且记忆更加深刻，所以实践加理论复习是一种非常好的学习方法。
个人觉得比较好的学习方法是，先对要学的东西搭建整体的框架，有一个宏观的认识，知道这些工具要解决的问题是什么，有一个整体的脉络。接着把所有的课程快速过一遍，不用每个知识点都要花费很多时间搞明白，也没必要，只要尽力去理解，认真思考即可。等到后面实践的时候，认真去操作那些demo，体会这些技术的应用过程，这样才对会之前的知识有一种切身的感受，这时再去理论课程查缺补漏，就会把之前缺的一环补上。
孟老师的课程很接地气，充分考虑到了学习者的知识水平，这在其他专栏和博客中是看不到的，因为这些专栏和博客都会预设读者有一定的背景知识。这也是训练营的价值，课程的内容质量把控、深度、学习的节奏都严格控制在可接受的范围内。唯一一点我觉得有点遗憾的地方是，我的业余时间还是太少了，以至于还没充分的摸索完这些工具，下一模块的任务就要来了。可能很多问题都没有机会向老师提问了。