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业界普遍认为,云原生架构能加快需求交付、降低运营成本、支持容量伸缩、保证业务连续,从而使组织能更从容地接入创新技术、促进渠道触达。金融分布式架构 SOFAStack 致力于提供一整套帮助广大金融场景落地云原生、分布式架构的产品和解决方案,而其中的应用 PaaS 平台,融合金融科技多年在大规模分布式系统和容器平台的实践经验,使用户在专注于业务价值的同时,提升研发效率和自动化水平,降低成本和业务技术风险。 SOFAStack 平台下的容器应用服务(Application Kubernetes Service,简称 AKS),全面集成 Kubernetes,提供完整的集群管控、认证授权、容器网络、持久卷存储等方面的平台能力。在兼顾标准化一致性的 Kubernetes 能力的同时,亦将源自实践的应用全生命周期的发布部署能力通过产品化的形式交付。针对金融级场景下大规模分布式系统的特点,提供了丰富的发布策略以满足不同的场景,如:分组发布、Beta 发布、灰度发布等,帮助传统架构平滑过渡,适应金融技术风险保障需求,实现大规模金融级运维场景下的容器服务落地。 容器应用服务致力于通过成熟的技术和最佳实践经验的支撑,使金融场景亦能从容地应对云原生开发、运维、架构的难题,解决金融系统应用容器化转型的需求,使容器技术真正的大规模应用于金融行业生产环境里,帮助传统应用以更高效、低成本的方式迁移到云原生微服务、容器化体系架构。

LiuWH 2020-03-24 22:27:22 0 浏览量 回答数 0

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容器镜像服务 ACR 企业版是企业级云原生应用制品管理平台,提供容器镜像、Helm Chart 符合 OCI 规范制品的生命周期管理;支持大规模、多地域、多场景下应用制品的高效分发;与容器服务 ACK 无缝集成,帮助企业降低交付复杂度。本文将介绍 ACR 企业版的主要功能、使用场景以及不同版本规格区别。 产品功能 多样 OCI 制品托管:支持多架构容器镜像(如 Linux、Windows、ARM 等架构的容器镜像)、支持 Helm Chart v2/v3 符合 OCI 规范的制品管理。 多维度安全保障:云原生制品加密存储,支持镜像安全扫描及多维度漏洞报告,保障存储及内容安全;分别提供容器镜像和 Helm Chart 的网络访问控制管理,细粒度的操作审计,保障制品访问安全。 加速应用分发:支持全球多地域间同步,提高容器镜像分发效率;提供 P2P 分发加速方式,保障业务的极速部署和快速扩展。 提效云原生应用交付:提供云原生应用交付链功能,全链路可观测、可追踪、可自主配置;支持基于策略的自动阻断, 实现一次应用变更,全球化多场景自动交付,提升云原生应用交付效率及安全性。 使用场景 业务全球地域部署 在国内地域研发迭代,业务在全球多个地域部署,由于网络不稳定等因素,无法直接从国内地域拉取容器镜像。 ACR 企业版支持基于地域选购,并通过设置自定义规则实现镜像全球自动同步,满足业务拓展至全球时就近拉取容器镜像的需求,并可实现跨地域容灾。 业务大规模部署 业务大规模部署,在弹性场景或发布迭代场景下,无法快速获取容器镜像部署以应对峰值流量。ACR 企业版提供多实例规格,满足不同规模集群的并发拉取需求,支持多种大规模分发加速方式,保障容器业务的快速扩展和极速部署。 容器化 DevSecOps 提效 业务部署在容器服务 ACK 、容器服务 ASK、企业级分布式应用服务 EDAS、弹性容器实例 ECI 等平台,需要保障交付部署全链路的安全和效率。ACR 企业版提供云原生应用交付链功能,全链路可追踪、可观测、可自主配置。实现代码变更后,自动构建成云原生应用制品,自动触发安全扫描和安全加签。基于配置的安全策略,主动阻断存在安全风险的交付链流程。通过安全策略的制品自动触发全球化分发,最终实现多场景下的云原生应用的部署。基于云原生应用交付链,可以将安全内置到交付的全链路中,将 DevOps 全面升级成 DevSecOps,保证云原生应用制品更加安全、高效的交付上线。 搬站上云 在云原生搬站场景,云原生应用制品迁移是首要任务。ACR 企业版提供镜像极速导入功能,实现基于 OSS Bucket 极速导入企业版实例,提升迁移的效率和体验;也支持迁移工具,从 Google、Azure、AWS 等容器镜像服务平滑迁移至 ACR 企业版。 版本规格说明 ACR 企业版提供的版本规格说明如下。 功能归类 细分项 默认实例 企业版 基础版 标准版 高级版 制品管理 容器镜像 托管 支持 支持 支持 支持 命名空间限额 3 15 25 50 公开仓库限额 300 1000 3000 5000 私有仓库限额 构建 支持 支持 支持 支持 触发器 支持 支持 支持 支持 Helm Chart 托管 - 支持 支持 支持 命名空间限额 - 15 25 50 公开仓库限额 - 1000 3000 5000 私有仓库限额 安全增强 容器镜像 漏洞扫描 支持 支持 支持 支持 网络访问控制 - 支持 支持 支持 Helm Chart 网络访问控制 - 支持 支持 支持 操作审计 - 支持 支持 支持 应用分发 大规模分发 - - 支持 支持 全球同步 同步能力 - - 支持 支持 应用交付 云原生应用交付链 功能 - - - 支持 周边服务 ACK 集成 免密插件 支持 支持 支持 支持 迁云指导 镜像极速导入 - 支持 支持 支持

1934890530796658 2020-03-20 22:56:55 0 浏览量 回答数 0

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容器镜像服务 ACR 企业版是企业级云原生应用制品管理平台,提供容器镜像、Helm Chart 符合 OCI 规范制品的生命周期管理;支持大规模、多地域、多场景下应用制品的高效分发;与容器服务 ACK 无缝集成,帮助企业降低交付复杂度。本文将介绍 ACR 企业版的主要功能、使用场景以及不同版本规格区别。 产品功能 多样 OCI 制品托管:支持多架构容器镜像(如 Linux、Windows、ARM 等架构的容器镜像)、支持 Helm Chart v2/v3 符合 OCI 规范的制品管理。 多维度安全保障:云原生制品加密存储,支持镜像安全扫描及多维度漏洞报告,保障存储及内容安全;分别提供容器镜像和 Helm Chart 的网络访问控制管理,细粒度的操作审计,保障制品访问安全。 加速应用分发:支持全球多地域间同步,提高容器镜像分发效率;提供 P2P 分发加速方式,保障业务的极速部署和快速扩展。 提效云原生应用交付:提供云原生应用交付链功能,全链路可观测、可追踪、可自主配置;支持基于策略的自动阻断, 实现一次应用变更,全球化多场景自动交付,提升云原生应用交付效率及安全性。 使用场景 业务全球地域部署 在国内地域研发迭代,业务在全球多个地域部署,由于网络不稳定等因素,无法直接从国内地域拉取容器镜像。 ACR 企业版支持基于地域选购,并通过设置自定义规则实现镜像全球自动同步,满足业务拓展至全球时就近拉取容器镜像的需求,并可实现跨地域容灾。 业务大规模部署 业务大规模部署,在弹性场景或发布迭代场景下,无法快速获取容器镜像部署以应对峰值流量。ACR 企业版提供多实例规格,满足不同规模集群的并发拉取需求,支持多种大规模分发加速方式,保障容器业务的快速扩展和极速部署。 容器化 DevSecOps 提效 业务部署在容器服务 ACK 、容器服务 ASK、企业级分布式应用服务 EDAS、弹性容器实例 ECI 等平台,需要保障交付部署全链路的安全和效率。ACR 企业版提供云原生应用交付链功能,全链路可追踪、可观测、可自主配置。实现代码变更后,自动构建成云原生应用制品,自动触发安全扫描和安全加签。基于配置的安全策略,主动阻断存在安全风险的交付链流程。通过安全策略的制品自动触发全球化分发,最终实现多场景下的云原生应用的部署。基于云原生应用交付链,可以将安全内置到交付的全链路中,将 DevOps 全面升级成 DevSecOps,保证云原生应用制品更加安全、高效的交付上线。 搬站上云 在云原生搬站场景,云原生应用制品迁移是首要任务。ACR 企业版提供镜像极速导入功能,实现基于 OSS Bucket 极速导入企业版实例,提升迁移的效率和体验;也支持迁移工具,从 Google、Azure、AWS 等容器镜像服务平滑迁移至 ACR 企业版。 版本规格说明 ACR 企业版提供的版本规格说明如下。 功能归类 细分项 默认实例 企业版 基础版 标准版 高级版 制品管理 容器镜像 托管 支持 支持 支持 支持 命名空间限额 3 15 25 50 公开仓库限额 300 1000 3000 5000 私有仓库限额 构建 支持 支持 支持 支持 触发器 支持 支持 支持 支持 Helm Chart 托管 - 支持 支持 支持 命名空间限额 - 15 25 50 公开仓库限额 - 1000 3000 5000 私有仓库限额 安全增强 容器镜像 漏洞扫描 支持 支持 支持 支持 网络访问控制 - 支持 支持 支持 Helm Chart 网络访问控制 - 支持 支持 支持 操作审计 - 支持 支持 支持 应用分发 大规模分发 - - 支持 支持 全球同步 同步能力 - - 支持 支持 应用交付 云原生应用交付链 功能 - - - 支持 周边服务 ACK 集成 免密插件 支持 支持 支持 支持 迁云指导 镜像极速导入 - 支持 支持 支持

1934890530796658 2020-03-20 21:45:16 0 浏览量 回答数 0

Java学习路线 26门免费课程

排名第一的编程语言,从事云计算、大数据开发工作必备

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Serverless 应用引擎 SAE(Serverless App Engine)是面向应用的 Serverless PaaS 平台,能够帮助 PaaS 层用户免运维 IaaS、按需使用、按量计费,做到低门槛微服务应用上云。相对于其他 Serverless 产品,它抽象了应用的概念,并提供了一整套微服务解决方案,支持 Spring Cloud、Dubbo、HSF 等主流的微服务开发框架,实现了 Serverless 架构和微服务架构的完美结合。 产品架构 SAE 产品架构图如下所示。 SAE产品架构 底层基于 Kubernetes,实现了 Serverless 架构与微服务架构的完美结合。 支持 Spring Cloud、Dubbo、HSF 多种微服务框架、多种部署渠道(UI、云效、插件等)、多种部署方式(WAR 包、JAR包、镜像)。 说明 应用的源码管理与CI/CD集成暂不支持,敬请期待。 多方式部署应用 支持 Spring Cloud、Dubbo、HSF 等主流开发框架,支持零代码改造迁移到 SAE。您可以通过 WAR 包、JAR 包和镜像等多种方式部署应用。 命名空间 以应用的服务调用与分布式配置推送为视角,提供逻辑隔离的运行环境。例如使用命名空间隔离开发、测试和生产环境等不同环境。 配置管理 提供白屏化的分布式应用配置管理、订阅和动态推动能力,可以基于命名空间在不同环境间进行配置的隔离和同步。 服务注册调用 提供分布式架构的服务注册、调用功能,并提供服务列表可查询。 应用托管 提供一键式白屏化的应用生命周期管理能力,简化运维。 应用生命周期管理 提供了云应用从部署到运行的整个生命周期管理服务,包括应用的部署、启停、升级和扩缩容等。 一键启停开发测试环境 一键启停开发、测试和预发等环境的应用,即开即用,大幅降低闲置资源成本。 负载均衡 集成阿里云 SLB 产品,提供应用被公网访问、VPC 内其它应用访问的能力。 多发布策略 支持分批、灰度等多种发布策略,能够快速实现新版本的小规模验证,支持云应用快速迭代以及异常时一键回滚。 健康检查 支持应用实例存活检查和应用业务就绪检查两种健康处理策略,判断容器和用户业务是否正常运行,确保您的应用健康运行。 弹性伸缩 支持定时弹性伸缩和 CPU 和内存监控指标弹性伸缩,从容应对业务高峰期的突发流量洪流。 应用事件查看 支持查看 K8s 原生的事件,帮助您了解应用运行时的状态,方便快速聚焦问题。 NAS 存储 通过 NAS 存储持久化应用实例的数据、日志。 监控管理 通过多样化的监控分析能力,为您的应用运行时保驾护航。 日志管理 支持高性能日志采集,提供实时的标准输出日志,方便定位业务问题。 系统监控 提供系统级别的监控,如 CPU、内存、网络等。 应用监控 提供面向应用的实时监控,如 QPS、RT、接口调用量、错误数等。帮助您快速聚焦问题,发现系统瓶颈,大幅度提升诊断问题的效率。

1934890530796658 2020-03-27 11:54:37 0 浏览量 回答数 0

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阿里巴巴小马哥:个⼈对 Service Mesh 的看法是乐观偏谨慎的,一⽅⾯,作为从业人员,对于技术总有猎奇的心态。另外一⽅⾯,这个技术在设计上存在一些理想主义,比如,性能损耗以及稳定性,并且分布式场景中的典型问题并没有得到解决和改善,比如数据一致性、分布式事务等。 据我所知,国内不少的互联⽹公司,如阿⾥巴巴、蚂蚁⾦服以及美团等已经开始在生产环境试点 Service Mesh,听起来这是一件好事。前沿的技术总需要有⼈去探险,如果成功,前人栽树,后人乘凉。至于它能否成功,主要看市场是否愿意买单。 美团吴革:未来 Service Mesh 会在跨语言场景下大放异彩。Service Mesh 主要是基于云平台和多技术栈场景下的痛点进行的开发,短时间内不会有爆发性的增长。但是基于原生云架构系统的增多,未来 Service Mesh 会不断演进,最终变为云原生架构下的网络基础服务。 腾讯单致豪:Service Mesh 目前还处在早期发展阶段,其理念设计已经决定了性能及维护性上会是它最突出的短板。但有部分企业包括腾讯已经尝鲜,也有小量周边不重要非核心业务在上面跑。Service Mesh 有着优美的架构理念,但性能确实让人担忧,社区生态也至少需要三年以上的发展时间。 华为田晓亮:大环境来看,传统企业面临的挑战依然是业务系统如何向微服务转型,以构建自己的业务平台,在这其中微服务框架是一种手段。为了寻求更快速地微服务化,开发人员就会避免学习陡峭的开发框架,而转向使用 Service Mesh。开发者将结合轻量的 SDK(例如对接监控系统、配置管理、AI 平台,而不是微服务框架)与 Service Mesh 来实现自己的业务系统,从繁重的架构工作中解放出来。这个发展历程在我看来大概需要 2-3 年的时间。 而且,在我看来,最终站上舞台的并不是 Service Mesh,而是底层由 Service Mesh 提供支持的 Serverless 平台,用户感知不到 Service Mesh 技术的复杂性,否则将面临比开发框架更繁重的基础设施运维挑战。所以 Service Mesh 其实和 Serverless 的发展是绑定在一起的。Serverless 的普及和使用必然会帮助 Service Mesh 进行发展。

游客pklijor6gytpx 2019-12-02 03:11:40 0 浏览量 回答数 0

问题

阿里云中间件是什么

搞么罗 2019-12-01 21:51:58 1418 浏览量 回答数 0

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本文主要为您介绍容器服务 ACK 的常见应用场景。 DevOps 持续交付 最优化的持续交付流程 配合 Jenkins 帮您自动完成从代码提交到应用部署的 DevOps 完整流程,确保只有通过自动测试的代码才能交付和部署,高效替代业内部署复杂、迭代缓慢的传统方式。 能够实现: DevOps 自动化 实现从代码变更到代码构建、镜像构建和应用部署的全流程自动化。 环境一致性 容器技术让您交付的不仅是代码,还有基于不可变架构的运行环境。 持续反馈 每次集成或交付,都会第一时间将结果实时反馈。 推荐搭配使用: 云服务器 ECS + 容器服务 DevOps 基于云原生技术的机器学习 专注机器学习本身,快速实现从 0 到 1 帮助数据工程师在异构计算资源集群上轻松开发、部署机器学习应用,跟踪试验和训练、发布模型,自动集成多种数据部署在分布式存储系统,加速训练数据读写,无需关心繁琐部署运维,专注核心业务,快速从 0 到 1。 能够实现: 支持生态 内置对 TensorFlow、Caffe、 MXNet、Pytorch 等主流深度学习计算框架支持和优化。 快速弹性 一键部署机器学习开发、训练、推理服务,秒级启动和弹性伸缩。 简单可控 轻松创建、管理大规模 GPU 计算集群,并且可以监控 GPU 利用率等核心指标。 深度整合 无缝接入阿里云存储、日志监控和安全基础架构能力。 推荐搭配使用: 云服务器 ECS/GPU 服务器 EGS/高性能计算服务 (Alibaba Cloud HPC)+ 容器服务 + 对象存储 OSS/文件存储 NAS/CPFS 容器服务 微服务架构 实现敏捷开发和部署落地,加速企业业务迭代 企业生产环境中,通过合理微服务拆分,将每个微服务应用存储在阿里云镜像仓库帮您管理。您只需迭代每个微服务应用,由阿里云提供调度、编排、部署和灰度发布能力。 能够实现: 负载均衡和服务发现 支持 4 层和 7 层的请求转发和后端绑定。 丰富的调度和异常恢复策略 支持服务级别的亲和性调度,支持跨可用区的高可用和灾难恢复。 微服务监控和弹性伸缩 支持微服务和容器级别的监控,支持微服务的自动伸缩。 推荐搭配使用: 云服务器 ECS + 云数据库 RDS 版 + 对象存储 OSS + 容器服务 负载均衡 混合云架构 统一运维多个云端资源 在容器服务控制台上同时管理云上云下的资源,不需在多种云管理控制台中反复切换。基于容器基础设施无关的特性,使用同一套镜像和编排同时在云上云下部署应用。 能够实现: 在云上伸缩应用 业务高峰期,在云端快速扩容,把一些业务流量引到云端。 云上容灾 业务系统同时部署到云上和云下,云下提供服务,云上容灾。 云下开发测试 云下开发测试后的应用无缝发布到云上。 推荐搭配使用: 云服务器 ECS + 专有网络 VPC + 高速通道(Express Connect) 容器服务 弹性伸缩架构 根据业务流量自动对业务扩容/缩容 容器服务可以根据业务流量自动对业务扩容/缩容,不需要人工干预,避免流量激增扩容不及时导致系统挂掉,以及平时大量闲置资源造成浪费。 能够实现: 快速响应 业务流量达到扩容指标,秒级触发容器扩容操作。 全自动 整个扩容/缩容过程完全自动化,无需人工干预。 低成本 流量降低自动缩容,避免资源浪费。 推荐搭配使用: 云服务器 ECS + 云监控 云监控

1934890530796658 2020-03-26 11:24:27 0 浏览量 回答数 0

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你好,这里有208份资料,详情请参考:https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/ds.md 《Reconfigurable Distributed Storage for Dynamic Networks》介绍:这是一篇介绍在动态网络里面实现分布式系统重构的paper.论文的作者(导师)是MIT读博的时候是做分布式系统的研究的,现在在NUS带学生,不仅仅是分布式系统,还有无线网络.如果感兴趣可以去他的主页了解. 《Distributed porgramming liboratory》介绍:分布式编程实验室,他们发表的很多的paper,其中不仅仅是学术研究,还有一些工业界应用的论文. 《MIT Theory of Distributed Systems》介绍:麻省理工的分布式系统理论主页,作者南希·林奇在2002年证明了CAP理论,并且著《分布式算法》一书. 《Notes on Distributed Systems for Young Bloods》介绍:分布式系统搭建初期的一些建议 《Principles of Distributed Computing》介绍:分布式计算原理课程 《Google's Globally-Distributed Database》介绍:Google全球分布式数据介绍,中文版 《The Architecture Of Algolia’s Distributed Search Network》介绍:Algolia的分布式搜索网络的体系架构介绍 《Build up a High Availability Distributed Key-Value Store》介绍:构建高可用分布式Key-Value存储系统 《Distributed Search Engine with Nanomsg and Bond》介绍:Nanomsg和Bond的分布式搜索引擎 《Distributed Processing With MongoDB And Mongothon》介绍:使用MongoDB和Mongothon进行分布式处理 《Salt: Combining ACID and BASE in a Distributed Database》介绍:分布式数据库中把ACID与BASE结合使用. 《Makes it easy to understand Paxos for Distributed Systems》介绍:理解的Paxos的分布式系统,参考阅读:关于Paxos的历史 《There is No Now Problems with simultaneity in distributed systems》介绍:There is No Now Problems with simultaneity in distributed systems 《Distributed Systems》介绍:伦敦大学学院分布式系统课程课件. 《Distributed systems for fun and profit》介绍:分布式系统电子书籍. 《Distributed Systems Spring 2015》介绍:卡内基梅隆大学春季分布式课程主页 《Distributed Systems: Concepts and Design (5th Edition)》介绍: 电子书,分布式系统概念与设计(第五版) 《走向分布式》介绍:这是一位台湾网友 ccshih 的文字,短短的篇幅介绍了分布式系统的若干要点。pdf 《Introduction to Distributed Systems Spring 2013》介绍:清华大学分布式系统课程主页,里面的schedule栏目有很多宝贵的资源 《Distributed systems》介绍:免费的在线分布式系统书籍 《Some good resources for learning about distributed computing》介绍:Quora上面的一篇关于学习分布式计算的资源. 《Spanner: Google’s Globally-Distributed Database》介绍:这个是第一个全球意义上的分布式数据库,也是Google的作品。其中介绍了很多一致性方面的设计考虑,为了简单的逻辑设计,还采用了原子钟,同样在分布式系统方面具有很强的借鉴意义. 《The Chubby lock service for loosely-coupled distributed systems》介绍:Google的统面向松散耦合的分布式系统的锁服务,这篇论文详细介绍了Google的分布式锁实现机制Chubby。Chubby是一个基于文件实现的分布式锁,Google的Bigtable、Mapreduce和Spanner服务都是在这个基础上构建的,所以Chubby实际上是Google分布式事务的基础,具有非常高的参考价值。另外,著名的zookeeper就是基于Chubby的开源实现.推荐The google stack,Youtube:The Chubby lock service for loosely-coupled distributed systems 《Sinfonia: a new paradigm for building scalable distributed systems》介绍:这篇论文是SOSP2007的Best Paper,阐述了一种构建分布式文件系统的范式方法,个人感觉非常有用。淘宝在构建TFS、OceanBase和Tair这些系统时都充分参考了这篇论文. 《Data-Intensive Text Processing with MapReduce》介绍:Ebook:Data-Intensive Text Processing with MapReduce. 《Design and Implementation of a Query Processor for a Trusted Distributed Data Base Management System》介绍:Design and Implementation of a Query Processor for a Trusted Distributed Data Base Management System. 《Distributed Query Processing》介绍:分布式查询入门. 《Distributed Systems and the End of the API》介绍:分布式系统和api总结. 《Distributed Query Reading》介绍:分布式系统阅读论文,此外还推荐github上面的一个论文列表The Distributed Reader。 《Replication, atomicity and order in distributed systems》介绍:Replication, atomicity and order in distributed systems 《MIT course:Distributed Systems》介绍:2015年MIT分布式系统课程主页,这次用Golang作为授课语言。6.824 Distributed Systems课程主页 《Distributed systems for fun and profit》介绍:免费分布式系统电子书。 《Ori:A Secure Distributed File System》介绍:斯坦福开源的分布式文件系统。 《Availability in Globally Distributed Storage Systems》介绍:Google论文:设计一个高可用的全球分布式存储系统。 《Calvin: Fast Distributed Transactions For Partitioned Database Systems》介绍:对于分区数据库的分布式事务处理。 《Distributed Systems Building Block: Flake Ids》介绍:Distributed Systems Building Block: Flake Ids. 《Introduction to Distributed System Design》介绍:Google Code University课程,如何设计一个分布式系统。 《Sheepdog: Distributed Storage System for KVM》介绍:KVM的分布式存储系统. 《Readings in Distributed Systems Systems》介绍:分布式系统课程列表,包括数据库、算法等. 《Tera》介绍:来自百度的分布式表格系统. 《Distributed systems: for fun and profit》介绍:分布式系统的在线电子书. 《Distributed Systems Reading List》介绍:分布式系统资料,此外还推荐Various articles about distributed systems. 《Designs, Lessons and Advice from Building Large Distributed Systems》介绍:Designs, Lessons and Advice from Building Large Distributed Systems. 《Testing a Distributed System》介绍:Testing a distributed system can be trying even under the best of circumstances. 《The Google File System》介绍: 基于普通服务器构建超大规模文件系统的典型案例,主要面向大文件和批处理系统, 设计简单而实用。 GFS是google的重要基础设施, 大数据的基石, 也是Hadoop HDFS的参考对象。 主要技术特点包括: 假设硬件故障是常态(容错能力强), 64MB大块, 单Master设计,Lease/链式复制, 支持追加写不支持随机写. 《Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data》介绍:支持PB数据量级的多维非关系型大表, 在google内部应用广泛,大数据的奠基作品之一 , Hbase就是参考BigTable设计。 Bigtable的主要技术特点包括: 基于GFS实现数据高可靠, 使用非原地更新技术(LSM树)实现数据修改, 通过range分区并实现自动伸缩等.中文版 《PacificA: Replication in Log-Based Distributed Storage Systems》介绍:面向log-based存储的强一致的主从复制协议, 具有较强实用性。 这篇文章系统地讲述了主从复制系统应该考虑的问题, 能加深对主从强一致复制的理解程度。 技术特点: 支持强一致主从复制协议, 允许多种存储实现, 分布式的故障检测/Lease/集群成员管理方法. 《Object Storage on CRAQ, High-throughput chain replication for read-mostly workloads》介绍:分布式存储论文:支持强一直的链式复制方法, 支持从多个副本读取数据,实现code. 《Finding a needle in Haystack: Facebook’s photo storage》介绍:Facebook分布式Blob存储,主要用于存储图片. 主要技术特色:小文件合并成大文件,小文件元数据放在内存因此读写只需一次IO. 《Windows Azure Storage: A Highly Available Cloud Storage Service with Strong Consistency》介绍: 微软的分布式存储平台, 除了支持类S3对象存储,还支持表格、队列等数据模型. 主要技术特点:采用Stream/Partition两层设计(类似BigTable);写错(写满)就封存Extent,使得副本字节一致, 简化了选主和恢复操作; 将S3对象存储、表格、队列、块设备等融入到统一的底层存储架构中. 《Paxos Made Live – An Engineering Perspective》介绍:从工程实现角度说明了Paxo在chubby系统的应用, 是理解Paxo协议及其应用场景的必备论文。 主要技术特点: paxo协议, replicated log, multi-paxo.参考阅读:关于Paxos的历史 《Dynamo: Amazon’s Highly Available Key-Value Store》介绍:Amazon设计的高可用的kv系统,主要技术特点:综和运用一致性哈希,vector clock,最终一致性构建一个高可用的kv系统, 可应用于amazon购物车场景.新内容来自分布式存储必读论文 《Efficient Replica Maintenance for Distributed Storage Systems》介绍:分布式存储系统中的副本存储问题. 《PADS: A Policy Architecture for Distributed Storage Systems》介绍:分布式存储系统架构. 《The Chirp Distributed Filesystem》介绍:开源分布式文件系统Chirp,对于想深入研究的开发者可以阅读文章的相关Papers. 《Time, Clocks, and the Ordering of Events in a Distributed System》介绍:经典论文分布式时钟顺序的实现原理. 《Making reliable distributed systems in the presence of sodware errors》介绍:面向软件错误构建可靠的分布式系统,中文笔记. 《MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters》介绍:MapReduce:超大集群的简单数据处理. 《Distributed Computer Systems Engineering》介绍:麻省理工的分布式计算课程主页,里面的ppt和阅读列表很多干货. 《The Styx Architecture for Distributed Systems》介绍:分布式系统Styx的架构剖析. 《What are some good resources for learning about distributed computing? Why?》介绍:Quora上面的一个问答:有哪些关于分布式计算学习的好资源. 《RebornDB: The Next Generation Distributed Key-Value Store》介绍:下一代分布式k-v存储数据库. 《Operating System Concepts Ninth Edition》介绍:分布式系统归根结底还是需要操作系统的知识,这是耶鲁大学的操作系统概念书籍首页,里面有提供了第8版的在线电子版和最新的学习操作系统指南,学习分布式最好先学习操作系统. 《The Log: What every software engineer should know about real-time data's unifying abstraction》介绍:分布式系统Log剖析,非常的详细与精彩. 中文翻译 | 中文版笔记. 《Operating Systems Study Guide》介绍:分布式系统基础之操作系统学习指南. 《分布式系统领域经典论文翻译集》介绍:分布式系统领域经典论文翻译集. 《Maintaining performance in distributed systems》介绍:分布式系统性能维护. 《Computer Science from the Bottom Up》介绍:计算机科学,自底向上,小到机器码,大到操作系统内部体系架构,学习操作系统的另一个在线好材料. 《Operating Systems: Three Easy Pieces》介绍:<操作系统:三部曲>在线电子书,虚拟、并发、持续. 《Database Systems: reading list》介绍:数据库系统经典论文阅读列,此外推送github上面的db reading. 《Unix System Administration》介绍:Unix System Administration ebook. 《The Amoeba Distributed Operating System》介绍:分布式系统经典论文. 《Principles of Computer Systems》介绍:计算机系统概念,以分布式为主.此外推荐Introduction to Operating Systems笔记 《Person page of EMİN GÜN SİRER》介绍:推荐康奈尔大学的教授EMİN GÜN SİRER的主页,他的研究项目有分布式,数据存储。例如HyperDex数据库就是他的其中一个项目之一. 《Scalable, Secure, and Highly Available Distributed File Access》介绍:来自卡内基梅隆如何构建可扩展的、安全、高可用性的分布式文件系统,其他papers. 《Distributed (Deep) Machine Learning Common》介绍:分布式机器学习常用库. 《The Datacenter as a Computer》介绍:介绍了如何构建仓储式数据中心,尤其是对于现在的云计算,分布式学习来说很有帮助.本书是Synthesis Lectures on Computer Architecture系列的书籍之一,这套丛书还有 《The Memory System》,《Automatic Parallelization》,《Computer Architecture Techniques for Power Efficiency》,《Performance Analysis and Tuning for General Purpose Graphics Processing Units》,《Introduction to Reconfigurable Supercomputing》,Memory Systems Cache, DRAM, Disk 等 《helsinki:Distributed Systems Course slider》介绍:来自芬兰赫尔辛基的分布式系统课程课件:什么是分布式,复制,一致性,容错,同步,通信. 《TiDB is a distributed SQL database》介绍:分布式数据库TiDB,Golang开发. 《S897: Large-Scale Systems》介绍:课程资料:大规模系统. 《Large-scale L-BFGS using MapReduce》介绍:使用MapReduce进行大规模分布式集群环境下并行L-BFGS. 《Twitter是如何构建高性能分布式日志的》介绍:Twitter是如何构建高性能分布式日志的. 《Distributed Systems: When Limping Hardware Is Worse Than Dead Hardware》介绍:在分布式系统中某个组件彻底死了影响很小,但半死不活(网络/磁盘),对整个系统却是毁灭性的. 《Tera - 高性能、可伸缩的结构化数据库》介绍:来自百度的分布式数据库. 《SequoiaDB is a distributed document-oriented NoSQL Database》介绍:SequoiaDB分布式文档数据库开源. 《Readings in distributed systems》介绍:这个网址里收集了一堆各TOP大学分布式相关的课程. 《Paxos vs Raft》介绍:这个网站是Raft算法的作者为教授Paxos和Raft算法做的,其中有两个视频链接,分别讲上述两个算法.参考阅读:关于Paxos的历史 《A Scalable Content-Addressable Network》介绍:A Scalable Content-Addressable Network. 《500 Lines or Less》介绍:这个项目其实是一本书( The Architecture of Open Source Applications)的源代码附录,是一堆大牛合写的. 《MIT 6.824 Distributed System》介绍:这只是一个课程主页,没有上课的视频,但是并不影响你跟着它上课:每一周读两篇课程指定的论文,读完之后看lecture-notes里对该论文内容的讨论,回答里面的问题来加深理解,最后在课程lab里把所看的论文实现。当你把这门课的作业刷完后,你会发现自己实现了一个分布式数据库. 《HDFS-alike in Go》介绍:使用go开发的分布式文件系统. 《What are some good resources for learning about distributed computing? Why?》介绍:Quora上关于学习分布式的资源问答. 《SeaweedFS is a simple and highly scalable distributed file system》介绍:SeaweedFS是使用go开发的分布式文件系统项目,代码简单,逻辑清晰. 《Codis - yet another fast distributed solution for Redis》介绍:Codis 是一个分布式 Redis 解决方案, 对于上层的应用来说, 连接到 Codis Proxy 和连接原生的 Redis Server 没有明显的区别 《Paper: Coordination Avoidance In Distributed Databases By Peter Bailis》介绍:Coordination Avoidance In Distributed Databases. 《从零开始写分布式数据库》介绍:本文以TiDB 源码为例. 《what we talk about when we talk about distributed systems》介绍:分布式系统概念梳理,为分布式系统涉及的主要概念进行了梳理. 《Distributed locks with Redis》介绍:使用Redis实现分布式锁. 《CS244b: Distributed Systems》介绍: 斯坦福2014年秋季分布式课程. 《RAMP Made Easy》介绍: 分布式的“读原子性”. 《Strategies and Principles of Distributed Machine Learning on Big Data》介绍: 大数据分布式机器学习的策略与原理. 《Distributed Systems: What is the CAP theorem?》介绍: 分布式CAP法则. 《How should I start to learn distributed storage system as a beginner?》介绍: 新手如何步入分布式存储系统. 《Cassandra - A Decentralized Structured Storage System》介绍: 分布式存储系统Cassandra剖析,推荐白皮书Introduction to Apache Cassandra. 《What is the best resource to learn about distributed systems?》介绍: 分布式系统学习资源. 《What are some high performance TCP hacks?》介绍: 一些高性能TCP黑客技巧. 《Maintaining performance in distributed systems》介绍:分布式系统性能提升. 《A simple totally ordered broadcast protocol》介绍:Benjamin Reed 和 Flavio P.Junqueira 所著论文,对Zab算法进行了介绍,zab算法是Zookeeper保持数据一致性的核心,在国内有很多公司都使用zookeeper做为分布式的解决方案.推荐与此相关的一篇文章ZooKeeper’s atomic broadcast protocol: Theory and practice. 《zFS - A Scalable Distributed File System Using Object Disk》介绍:可扩展的分布式文件系统ZFS,The Zettabyte File System,End-to-end Data Integrity for File Systems: A ZFS Case Study. 《A Distributed Haskell for the Modern Web》介绍:分布式Haskell在当前web中的应用. 《Reasoning about Consistency Choices in Distributed Systems》介绍:POPL2016的论文,关于分布式系统一致性选择的论述,POPL所接受的论文,github上已经有人整理. 《Paxos Made Simple》介绍:Paxos让分布式更简单.译文.参考阅读:关于Paxos的历史,understanding Paxos part1,Understanding Paxos – Part 2.Quora: What is a simple explanation of the Paxos algorithm?,Tutorial Summary: Paxos Explained from Scratch,Paxos algorithm explained, part 1: The essentials,Paxos algorithm explained, part 2: Insights 《Consensus Protocols: Paxos》介绍:分布式系统一致性协议:Paxos.参考阅读:关于Paxos的历史 《Consensus on Transaction Commit》介绍:事务提交的一致性探讨. 《The Part-Time Parliaments》介绍:在《The Part-Time Parliament》中描述了基本协议的交互过程。在基本协议的基础上完善各种问题得到了最终的议会协议。 为了让人更容易理解《The Part-Time Parliament》中描述的Paxos算法,Lamport在2001发表了《Paxos Made Simple》,以更平直的口头语言描述了Paxos,而没有包含正式的证明和数学术语。《Paxos Made Simple》中,将算法的参与者更细致的划分成了几个角色:Proposer、Acceptor、Learner。另外还有Leader和Client.参考阅读:关于Paxos的历史 《Paxos Made Practical》介绍:看这篇论文时可以先看看理解Paxos Made Practical. 《PaxosLease: Diskless Paxos for Leases》介绍:PaxosLease:实现租约的无盘Paxos算法,译文. 《Paxos Made Moderately Complex》介绍:Paxos算法实现,译文,同时推荐42 Paxos Made Moderately Complex. 《Hadoop Reading List》介绍:Hadoop学习清单. 《Hadoop Reading List》介绍:Hadoop学习清单. 《2010 NoSQL Summer Reading List》介绍:NoSQL知识清单,里面不仅仅包含了数据库阅读清单还包含了分布式系统资料. 《Raft: Understandable Distributed Consensus》介绍:Raft可视化图帮助理解分布式一致性 《Etcd:Distributed reliable key-value store for the most critical data of a distributed system》介绍:Etcd分布式Key-Value存储引擎 《Understanding Availability》介绍:理解peer-to-peer系统中的可用性究竟是指什么.同时推荐基于 Peer-to-Peer 的分布式存储系统的设计 《Process structuring, synchronization, and recovery using atomic actions》介绍:经典论文 《Programming Languages for Parallel Processing》介绍:并行处理的编程语音 《Analysis of Six Distributed File Systems》介绍:此篇论文对HDFS,MooseFS,iRODS,Ceph,GlusterFS,Lustre六个存储系统做了详细分析.如果是自己研发对应的存储系统推荐先阅读此篇论文 《A Survey of Distributed File Systems》介绍:分布式文件系统综述 《Concepts of Concurrent Programming》介绍:并行编程的概念,同时推荐卡内基梅隆FTP 《Concurrency Control Performance Modeling:Alternatives and Implications》介绍:并发控制性能建模:选择与意义 《Distributed Systems - 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suonayi 2019-12-02 03:17:27 0 浏览量 回答数 0

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云服务器(Elastic Compute Service,简称ECS)是阿里云提供的性能卓越、稳定可靠、弹性扩展的IaaS(Infrastructure as a Service)级别云计算服务。云服务器ECS免去了您采购IT硬件的前期准备,让您像使用水、电、天然气等公共资源一样便捷、高效地使用服务器,实现计算资源的即开即用和弹性伸缩。阿里云ECS持续提供创新型服务器,解决多种业务需求,助力您的业务发展。 为什么选择云服务器ECS 选择云服务器ECS,您可以轻松构建具有以下优势的计算资源: 无需自建机房,无需采购以及配置硬件设施。 分钟级交付,快速部署,缩短应用上线周期。 快速接入部署在全球范围内的数据中心和BGP机房。 成本透明,按需使用,支持根据业务波动随时扩展和释放资源。 提供GPU和FPGA等异构计算服务器、弹性裸金属服务器以及通用的x86架构服务器。 支持通过内网访问其他阿里云服务,形成丰富的行业解决方案,降低公网流量成本。 提供虚拟防火墙、角色权限控制、内网隔离、防病毒攻击及流量监控等多重安全方案。 提供性能监控框架和主动运维体系。 提供行业通用标准API,提高易用性和适用性。 更多选择理由,请参见云服务器ECS的优势和应用场景。 产品架构 云服务器ECS主要包含以下功能组件: 实例:等同于一台虚拟服务器,内含CPU、内存、操作系统、网络配置、磁盘等基础的计算组件。实例的计算性能、内存性能和适用业务场景由实例规格决定,其具体性能指标包括实例vCPU核数、内存大小、网络性能等。 镜像:提供实例的操作系统、初始化应用数据及预装的软件。操作系统支持多种Linux发行版和多种Windows Server版本。 块存储:块设备类型产品,具备高性能和低时延的特性。提供基于分布式存储架构的云盘、共享块存储以及基于物理机本地存储的本地盘。 快照:某一时间点一块云盘或共享块存储的数据状态文件。常用于数据备份、数据恢复和制作自定义镜像等。 安全组:由同一地域内具有相同保护需求并相互信任的实例组成,是一种虚拟防火墙,用于设置实例的网络访问控制。 网络: 专有网络(Virtual Private Cloud):逻辑上彻底隔离的云上私有网络。您可以自行分配私网IP地址范围、配置路由表和网关等。 经典网络:所有经典网络类型实例都建立在一个共用的基础网络上。由阿里云统一规划和管理网络配置。 更多功能组件详情,请参见云服务器ECS产品详情页。 以下为云服务器ECS的产品组件架构图,图中涉及的功能组件的详细介绍请参见相应的帮助文档。whatIsECS 产品定价 云服务器ECS支持包年包月、按量付费、预留实例券、抢占式实例等多种账单计算模式。更多详情,请参见计费概述和云产品定价页。 管理工具 通过注册阿里云账号,您可以在任何地域下,通过阿里云提供的以下途径创建、使用或者释放云服务器ECS: ECS管理控制台:具有交互式操作的Web服务页面。关于管理控制台的操作,请参见常用操作导航。 ECS API:支持GET和POST请求的RPC风格API。关于API说明,请参见API参考。以下为调用云服务器ECS API的常用开发者工具: 命令行工具CLI:基于阿里云API建立的灵活且易于扩展的管理工具。您可基于命令行工具封装阿里云的原生API,扩展出您需要的功能。 OpenAPI Explorer:提供快速检索接口、在线调用API和动态生成SDK示例代码等服务。 阿里云SDK:提供Java、Python、PHP等多种编程语言的SDK。 资源编排(Resource Orchestration Service):通过创建一个描述您所需的所有阿里云资源的模板,然后资源编排将根据模板,自动创建和配置资源。 运维编排服务(Operation Orchestration Service):自动化管理和执行运维任务。您可以在执行模板中定义执行任务、执行顺序、执行输入和输出等,通过执行模板达到自动化完成运维任务的目的。 Terraform:能够通过配置文件在阿里云以及其他支持Terraform的云商平台调用计算资源,并对其进行版本控制的开源工具。 阿里云App:移动端类型的管理工具。 Alibaba Cloud Toolkit:阿里云针对IDE平台为开发者提供的一款插件,用于帮助您高效开发并部署适合在云端运行的应用。 部署建议 您可以从以下维度考虑如何启动并使用云服务器ECS: 地域和可用区 地域指阿里云的数据中心,地域和可用区决定了ECS实例所在的物理位置。一旦成功创建实例后,其元数据(仅专有网络VPC类型ECS实例支持获取元数据)将确定下来,并无法更换地域。您可以从用户地理位置、阿里云产品发布情况、应用可用性、以及是否需要内网通信等因素选择地域和可用区。例如,如果您同时需要通过阿里云内网使用云数据库RDS,RDS实例和ECS实例必须处于同一地域中。更多详情,请参见地域和可用区。 高可用性 为保证业务处理的正确性和服务不中断,建议您通过快照实现数据备份,通过跨可用区、部署集、负载均衡(Server Load Balancer)等实现应用容灾。 网络规划 阿里云推荐您使用专有网络VPC,可自行规划私网IP,全面支持新功能和新型实例规格。此外,专有网络VPC支持多业务系统隔离和多地域部署系统的使用场景。更多详情,请参见专有网络(Virtual Private Cloud)。 安全方案 您可以使用云服务器ECS的安全组,控制ECS实例的出入网访问策略以及端口监听状态。对于部署在云服务器ECS上的应用,阿里云为您提供了免费的DDoS基础防护和基础安全服务,此外您还可以使用阿里云云盾,例如: 通过DDoS高防IP保障源站的稳定可靠。更多详情,请参见DDoS高防IP文档。 通过云安全中心保障云服务器ECS的安全。更多详情,请参见云安全中心文档。 相关服务 使用云服务器ECS的同时,您还可以选择以下阿里云服务: 根据业务需求和策略的变化,使用弹性伸缩(Auto Scaling)自动调整云服务器ECS的数量。更多详情,请参见弹性伸缩。 使用专有宿主机(Dedicated Host)部署ECS实例,可让您独享物理服务器资源、降低上云和业务部署调整的成本、满足严格的合规和监管要求。更多详情,请参见专有宿主机DDH。 使用容器服务Kubernetes版在一组云服务器ECS上通过Docker容器管理应用生命周期。更多详情,请参见容器服务Kubernetes版。 通过负载均衡(Server Load Balancer)对多台云服务器ECS实现流量分发的负载均衡目的。更多详情,请参见负载均衡。 通过云监控(CloudMonitor)制定实例、系统盘和公网带宽等的监控方案。更多详情,请参见云监控。 在同一阿里云地域下,采用关系型云数据库(Relational Database Service)作为云服务器ECS的数据库应用是典型的业务访问架构,可极大降低网络延时和公网访问费用,并实现云数据库RDS的最佳性能。云数据库RDS支持多种数据库引擎,包括MySQL、SQL Server、PostgreSQL、PPAS和MariaDB。更多详情,请参见关系型云数据库。 在云市场获取由第三方服务商提供的基础软件、企业软件、网站建设、代运维、云安全、数据及API、解决方案等相关的各类软件和服务。您也可以成为云市场服务供应商,提供软件应用及服务。更多详情,请参见云市场文档。 更多方案,请参见阿里云解决方案。

1934890530796658 2020-03-24 14:03:02 0 浏览量 回答数 0

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学术界关于HBase在物联网/车联网/互联网/金融/高能物理等八大场景的理论研究

pandacats 2019-12-18 16:06:18 1 浏览量 回答数 0

问题

阿里云与Linode对比测试-阿里云与Linode选哪个好

roye888 2019-12-01 21:31:31 22266 浏览量 回答数 5

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原版英文链接:点击这里 作者 | Md Kamaruzzaman 译者 | 无明 策划 | 小智 基础设施:条条道路通云端 对于云厂商来说,2019 年是硕果累累的一年。不仅初创公司在使用云计算,那些很注重安全的“保守派”公司(如政府机构、医疗保健机构、银行、保险公司,甚至是美国五角大楼)也在迁移到云端。这种趋势在 2020 年将会继续,大大小小的公司都将(或者至少有计划)迁移到云端。Gartner 公司最近发布了一个数字: 如果你是一个还在考虑要不要迁移到云端的决策者,不妨重新审视一下你的策略。如果你是一个独立开发者,并且还没使用过云基础设施,那么完全可以在 2020 年尝试一下。很多大型的云厂商(如亚马逊、微软、谷歌)都提供了免费的体验机会。谷歌在这方面做得特别大方,它提供了价值 300 美元的一年免费服务。 策划注:阿里、腾讯、华为等国内云厂商同样有免费云服务试用产品。 云平台:亚马逊领头,其他跟上 作为第一大云厂商,亚马逊在 2019 年可谓风生水起。凭借其丰富的产品组合,亚马逊将把它的优势延续到 2020 年。Canalys 发布的 2019 年第三季度报告指出,大型云厂商(AWS、Azure、GCP)占据 56% 的市场份额,其中 AWS 独享 32.6%。 其他云厂商也在努力缩短与 AWS 之间的差距。微软把主要目标转向了大型企业。最近,微软打败了亚马逊,从美国五角大楼拿到了一个 100 亿美元的大单子。这个单子将提升 Azure 的声誉,同时削弱 AWS 的士气。 谷歌一直在推动 CNCF,实现云计算运维的标准化。谷歌的长期目标是让云迁移变得更容易,方便企业从 AWS 迁移到 GCP。IBM 之前斥资 360 亿美元收购了 RedHat,也想要在云计算市场占有一席之地。 在亚太地区,阿里云市场规模超过了 AWS、Azure 的总和,全球排名第三。中国国内腾讯云等企业的增长势头也十分迅猛。 2020 年将出现更多的并购。当然,很多初创公司将会带来新的想法和创新,例如多云服务。因为竞争激烈,这些公司只能从降价和推出更多的创新产品来获取利润。 容器化:Kubernetes 将会更酷 在容器编排领域,虽然一度出现了“三足鼎立”(Kubernetes、Docker Swarm 和 Mesos),但 Kubernetes 最终脱颖而出,成为绝对的赢家。云是一个分布式系统,而 Kubernetes 是它的 OS(分布式的 Linux)。2019 年北美 KubeCon+CloudNativeCon 大会的参会者达到了 12000 名,比 2018 年增长了 50%。以下是过去 4 年参会人数的增长情况。 在 2020 年,Kubernetes 不仅不会后退,只会变得越来越强,你完全可以把赌注压在 Kubernetes 身上。另外值得一提的是,Migrantis 最近收购了 Docker Enterprise,不过收购数额不详。 几年前,人们张口闭口说的都是 Docker,而现在换成了 Kubernetes。Docker 在它的全盛时期未能盈利,反而在优势渐退几年之后才尝试变现。这再次说明,在现代技术世界,时机就是一切。 软件架构:微服务将成为主流 谷歌趋势表明,微服务架构范式在 2019 年持续增长了一整年。 随着软件行业整体逐步迁移到云端,微服务也将成为占主导地位的架构范式。微服务架构崛起的一个主要原因是它与云原生完美契合,可以实现快速的软件开发。我在之前的一篇博文中解释了微服务架构的基本原则及其优势和劣势。 https://towardsdatascience.com/microservice-architecture-a-brief-overview-and-why-you-should-use-it-in-your-next-project-a17b6e19adfd 我假设现在也存在一种回归到单体架构的趋势,因为在很多情况下,微服务架构有点过头了,而且做好微服务架构设计其实很难。微服务架构有哪些好的实践?在之前的另一篇博文中,我也给出了一些大概,希望对读者有用。 https://towardsdatascience.com/effective-microservices-10-best-practices-c6e4ba0c6ee2 编程语言(整体):Python 将吞噬世界 机器学习、数据分析、数据处理、Web 开发、企业软件开发,甚至是拼接黑洞照片,Python 的影子无处不在。 在著名的编程语言排行榜网站 TIOBE 上,Python 位居最流行编程语言第三位,仅次于 Java 和 C 语言。 更有意思的是,在 2019 年,Python 的流行度翻了一番(从 5% 到 10%)。 Python 的崛起将在 2020 年延续,并缩短与 Java 和 C 语言之间的差距。另一门无所不在的编程语言 JavaScript 正面临下行的风险。为什么 Python 的势头会如此强劲?因为它的入手门槛低,有一个优秀的社区在支持,并受到数据科学家和新生代开发者的喜爱。 编程语言(企业方面):Java 将占主导 之前的 TIOBE 网站截图显示,Java 仍然是一门占主导地位的编程语言,并将在 2020 年继续保持这种地位。JVM 是 Java 的基石,其他编程语言(如 Kotlin、Scala、Clojure、Groovy)也将 JVM 作为运行时。最近,Oracle 修改了 JVM 的许可协议。 新的许可协议意味着使用 Java、Kotlin、Scala 或其他 JVM 编程语言的公司需要向 Oracle 支付大额费用。所幸的是,OpenJDK 让 JVM 继续免费。另外,还有其他一些公司为 JVM 提供企业支持。 因为体积和速度方面的问题,基于 JVM 的编程语言并不适合用在今天的无服务器环境中。Oracle 正在推动 GraalVM 计划,旨在让 Java 变得更加敏捷和快速,让它更适合用在无服务器环境中。因为除了 Java,没有其他编程语言可以提供企业级的稳定性和可靠性,所以 Java 将在 2020 年继续占主导地位。 企业版 Java:Spring 继续发力 曾几何时,在企业开发领域,Spring 和 JavaEE 之间存在着白热化的竞争。但因为 Oracle 在 JavaEE 方面没有作为,在竞争中惨败,这导致了“MicroProfile”计划的形成,并最终促成了 JakartaEE。 虽然所有的政策和活动都是围绕 JavaEE 展开,但 Spring 事实上已经赢得了这场企业 JVM 之争。2020 年,Spring 将成为 JVM 生态系统的头牌。 有两个正在进展中的项目,它们旨在减小 Java 的体积,让它更适合用在无服务器环境中。 其中一个是 Micronaut(https://micronaut.io/)。 另一个是 Quarkus(https://quarkus.io/)。 这两个项目都使用了 GraalVM,它们在 2020 年将会得到 Java 社区更多的关注。 编程语言:后起之秀的突破 2000 年代,编程语言的发展出现了停滞。大多数人认为没有必要再去开发新的编程语言,Java、C 语言、C++、JavaScript 和 Python 已经可以满足所有的需求。但是,谷歌的 Go 语言为新编程语言大门打开了一扇大门。在过去十年出现了很多有趣的编程语言,比如 Rust、Swift、Kotlin、TypeScript。导致这种情况的一个主要原因是已有的编程语言无法充分利用硬件优势(例如多核、更快的网络、云)。另一个原因是现代编程语言更加关注开发者经济,即实现更快速更容易的开发。在 Stackoverflow 提供的一份开发者报告中,排名靠前的现代编程语言如下所示(Rust 连续 4 年名列第一)。 在之前的一篇博文中,我深入探讨了现代编程语言,对比 Rust 和 Go 语言,并说明了为什么现在是采用这些语言的好时机。 https://towardsdatascience.com/back-to-the-metal-top-3-programming-language-to-develop-big-data-frameworks-in-2019-69a44a36a842 最近,微软宣布他们在探索使用 Rust 来开发更安全的软件。 亚马逊最近也宣布要赞助 Rust。 谷歌宣布将 Kotlin 作为 Android 官方开发语言,所以,在 JVM 领域,Kotlin 成了 Java 的主要竞争对手。 Angular 使用 TypeScript 代替 JavaScript,将其作为主要的编程语言,其他 JavaScript 框架(如 React 和 Vue)也开始为 TypeScript 提供更多的支持。 这种趋势将在 2020 年延续下去,很多巨头公司将会深入了解新一代编程语言(如 Rust、Swift、TypeScript、Kotlin),它们会站出来公开表示支持。 Web:JavaScript 继续占主导地位 曾几何时,JavaScript 并不被认为是一门强大的编程语言。在当时,前端内容主要通过后端框架在服务器端进行渲染。2014 年,AngularJS 的出现改变了这种局面。从那个时候开始,更多的 JavaScript 框架开始涌现(Angular 2+、React、Vue、Meteor),JavaScript 已然成为主流的 Web 开发语言。随着 JavaScript 框架不断创新以及微服务架构的崛起,JavaScript 框架在 2020 年将继续主导前端开发。 JavaScript 框架:React 闪耀 虽然 React 是在 AngularJS 之后出现的,但在过去十年对 Web 开发产生了巨大的影响,这也让 Facebook 在与 Google+ 的竞争中打了一场胜战。React 为前端开发带来了一些新的想法,比如事件溯源、虚拟 DOM、单向数据绑定、基于组件的开发,等等。它对开发者社区产生了重大影响,以至于谷歌放弃了 AngularJS,并借鉴 React 的想法推出了彻底重写的 Angular 2+。React 是目前为止最为流行的 JavaScript 框架,下图显示了相关的 NPM 下载统计信息。 为了获得更好的并发和用户体验,Facebook 宣布完全重写 React 的核心算法,推出了 React-Fiber 项目。 2020 年,React 仍然是你开发新项目的首选 Web 框架。其他框架(如 Angular/Angular 2+ 或 Vue)呢?Angular 仍然是一个不错的 Web 开发框架,特别适合企业开发。我敢肯定谷歌在未来几年会在 Angular 上加大投入。Vue 是另一个非常流行的 Web 框架,由中国的巨头公司阿里巴巴提供支持。如果你已经在使用 Angular 或 Vue,就没必要再迁移到 React 了。 App 开发:原生应用 在移动 App 开发方面,有关混合应用开发的炒作有所消停。混合开发提供了更快的开发速度,因为只需要一个开发团队,而不是多个。但原生应用提供了更好的用户体验和性能。另外,混合应用需要经过调整才能使用一些高级特性。对于企业来说,原生应用仍然是首选的解决方案,这种趋势将在 2020 年延续。Airbnb 在一篇博文中非常详细地说明了为什么他们要放弃混合应用开发平台 React Native。 https://medium.com/airbnb-engineering/sunsetting-react-native-1868ba28e30a 尽管 Facebook 尝试改进 React Native,谷歌也非常努力地推动混合 App 开发平台 Flutter,但它们仍然只适合用于原型、POC、MVP 或轻量级应用的开发。所以,原生应用在 2020 年仍将继续占主导地位。 在原生应用开发方面,谷歌和苹果分别将 Kotlin 和 Swift 作为各自平台主要的编程语言。谷歌最近再次重申了对 Kotlin 的支持,这对于 Kotlin 用户来说无疑是个好消息。 混合应用开发:React Native 在很多情况下,混合应用是个不错的选择。在这方面也有很多选择:Xamarin、Inoic、React Native 和 Flutter。Facebook 基于成熟的 React 框架推出了 React Native。就像 React 在 Web 框架领域占据主导地位一样,React Native 在混合应用领域也占据着主导地位,如下图所示。 React Native 和 React 有共同的基因,都提供了高度的代码重用性以及“一次开发,到处运行”的能力。React Native 的另一个优势是 Facebook 本身也用它来开发移动应用。谷歌在这个领域起步较晚,但在去年,谷歌的混合应用开发框架 Flutter 获得了不少关注。Flutter 提供了更好的性能,但需要使用另一门不是那么流行的编程语言 Dart。React Native 在 2020 年将继续占主导地位。 API:REST 将占主导地位 REST 是 API 领域事实上的标准,被广泛用在基于 API 的服务间通信上。当然,除了 REST,我们还有其他选择,比如来自谷歌的 gRPC 和来自 Facebook 的 GraphQL。 它们提供了不同的能力。谷歌开发的 gRPC 作为远程过程调用(如 SOAP)的化身,使用 Protobuf 代替 JSON 作为消息格式。Facebook 开发的 GraphQL 作为一个集成层,避免频繁的 REST 调用。gRPC 和 GraphQL 都在各自的领域取得了成功。2020 年,REST 仍然是占主导地位的 API 技术,而 GraphQL 和 gRPC 将作为补充技术。 人工智能:Tensorflow 2.0 将占主导地位 谷歌和 Facebook 也是深度学习 / 神经网络领域的主要玩家。谷歌基于深度学习框架 Theano 推出了 TensorFlow,它很快就成为深度学习 / 神经网络的主要开发库。谷歌还推出了特别设计的 GPU(TPU)来加速 TensorFlow 的计算。 Facebook 在深度学习领域也不甘落后,他们拥有世界上最大的图像和视频数据集合。Facebook 基于另一个深度学习库 Torch 推出了深度学习库 PyTorch。TensorFlow 和 PyTorch 之间有一些区别,前者使用的是静态图进行计算,而 PyTorch 使用的是动态图。使用动态图的好处是可以在运行时纠正自己。另外,PyTorch 对 Python 支持更好,而 Python 是数据科学领域的一门主要编程语言。 随着 PyTorch 变得越来越流行,谷歌也赶紧在 2019 年 10 月推出了 TensorFlow 2.0,也使用了动态图,对 Python 的支持也更好。 2020 年,TensorFlow 2.0 和 PyTorch 将齐头并进。考虑到 TensorFlow 拥有更大的社区,我估计 TensorFlow 2.0 将成为占主导地位的深度学习库。 数据库:SQL是王者,分布式SQL是王后 在炒作 NoSQL 的日子里,人们嘲笑 SQL,还指出了 SQL 的种种不足。有很多文章说 NoSQL 有多么的好,并将要取代 SQL。但等到炒作的潮水褪去,人们很快就意识到,我们的世界不能没有 SQL。以下是最流行的数据库的排名。 可以看到,SQL 数据库占据了前四名。SQL 之所以占主导地位,是因为它提供了 ACID 事务保证,而 ACID 是业务系统最潜在的需求。NoSQL 数据库提供了横向伸缩能力,但代价是不提供 ACID 保证。 互联网公司一直在寻找“大师级数据库”,也就是既能提供 ACID 保证又能像 NoSQL 那样可横向伸缩的数据库。目前有两个解决方案可以部分满足对“大师级数据库”的要求,一个是亚马逊的 Aurora,一个是谷歌的 Spanner。Aurora 提供了几乎所有的 SQL 功能,但不支持横向写伸缩,而 Spanner 提供了横向写伸缩能力,但对 SQL 支持得不好。 2020 年,但愿这两个数据库能够越走越近,或者有人会带来一个“分布式 SQL”数据库。如果真有人做到了,那一定要给他颁发图灵奖。 数据湖:MinIO 将要崛起 现代数据平台非常的复杂。企业一般都会有支持 ACID 事务的 OLTP 数据库(SQL),也会有用于数据分析的 OLAP 数据库(NoSQL)。除此之外,它们还有其他各种数据存储系统,比如用于搜索的 Solr、ElasticSearch,用于计算的 Spark。企业基于数据库构建自己的数据平台,将 OLTP 数据库的数据拷贝到数据湖中。各种类型的数据应用程序(比如 OLAP、搜索)将数据湖作为它们的事实来源。 HDFS 原本是事实上的数据湖,直到亚马逊推出了对象存储 S3。S3 可伸缩,价格便宜,很快就成为很多公司事实上的数据湖。使用 S3 唯一的问题是数据平台被紧紧地绑定在亚马逊的 AWS 云平台上。虽然微软 Azure 推出了 Blob Storage,谷歌也有类似的对象存储,但都不是 S3 的对手。 对于很多公司来说,MinIO 或许是它们的救星。MinIO 是一个开源的对象存储,与 S3 兼容,提供了企业级的支持,并专门为云原生环境而构建,提供了与云无关的数据湖。 微软在 Azure Marketplace 是这么描述 MinIO 的:“为 Azure Blog Storage 服务提供与亚马逊 S3 API 兼容的数据访问”。如果谷歌 GCP 和其他云厂商也提供 MinIO,那么我们将会向多云迈出一大步。 大数据批处理:Spark 将继续闪耀 现如今,企业通常需要基于大规模数据执行计算,所以需要分布式的批处理作业。Hadoop 的 Map-Reduce 是第一个分布式批处理平台,后来 Spark 取代了 Hadoop 的地位,成为真正的批处理之王。Spark 是怎样提供了比 Hadoop 更好的性能的?我之前写了另一篇文章,对现代数据平台进行了深入分析。 https://towardsdatascience.com/programming-language-that-rules-the-data-intensive-big-data-fast-data-frameworks-6cd7d5f754b0 Spark 解决了 Hadoop Map-Reduce 的痛点,它将所有东西放在内存中,而不是在完成每一个昂贵的操作之后把数据保存在存储系统中。尽管 Spark 重度使用 CPU 和 JVM 来执行批处理作业,但这并不妨碍它成为 2020 年批处理框架之王。我希望有人能够使用 Rust 开发出一个更加高效的批处理框架,取代 Spark,并为企业省下大量的云资源费用。 大数据流式处理:Flink 是未来 几年前,实现实时的流式处理几乎是不可能的事情。一些微批次处理框架(比如 Spark Streaming)可以提供“几近”实时的流式处理能力。不过,Flink 改变了这一状况,它提供了实时的流式处理能力。 2019 年之前,Flink 未能得到足够的关注,因为它无法撼动 Spark。直到 2019 年 1 月份,中国巨头公司阿里巴巴收购了 Data Artisan(Flink 背后的公司)。 在 2020 年,企业如果想要进行实时流式处理,Flink 应该是不二之选。不过,跟 Spark 一样,Flink 同样重度依赖 CPU 和 JVM,并且需要使用大量的云资源。 字节码:WebAssembly将被广泛采用 我从 JavaScript 作者 Brandon Eich 的一次访谈中知道了 WebAssembly 这个东西。现代 JavaScript(ES5 之后的版本)是一门优秀的编程语言,但与其他编程语言一样,都有自己的局限性。最大的局限性是 JavaScript 引擎在执行 JavaScript 时需要读取、解析和处理“抽象语法树”。另一个问题是 JavaScript 的单线程模型无法充分利用现代硬件(如多核 CPU 或 GPU)。正因为这些原因,很多计算密集型的应用程序(如游戏、3D 图像)无法运行在浏览器中。 一些公司(由 Mozilla 带领)开发了 WebAssembly,一种底层字节码格式,让任何一门编程语言都可以在浏览器中运行。目前发布的 WebAssembly 版本可以支持 C++、Rust 等。 WebAssembly 让计算密集型应用程序(比如游戏和 AutoCAD)可以在浏览器中运行。不过,WebAssembly 的目标不仅限于此,它还要让应用程序可以在浏览器之外运行。WebAssembly 可以被用在以下这些“浏览器外”的场景中。 移动设备上的混合原生应用。没有冷启动问题的无服务器计算。在服务器端执行不受信任的代码。 我预测,2020 年将是 WebAssembly 取得突破的一年,很多巨头公司(包括云厂商)和社区将会拥抱 WebAssembly。 代码:低代码 / 无代码将更进一步 快速的数字化和工业 4.0 革命意味着软件开发者的供需缺口巨大。由于缺乏开发人员,很多企业无法实现它们的想法。为了降低进入软件开发的门槛,可以尝试无代码(No Code)或低代码(Low Code)软件开发,也就是所谓的 LCNC(Low-Code No-Code)。它已经在 2019 年取得了一些成功。 LCNC 的目标是让没有编程经验的人也能开发软件,只要他们想要实现自己的想法。 虽然我对在正式环境中使用 LCNC 框架仍然心存疑虑,但它为其他公司奠定了良好的基础,像亚马逊和谷歌这样的公司可以基于这个基础构建出有用的产品,就像 AWS Lambda 的蓬勃发展是以谷歌 App Engine 为基础。 2020 年,LCNC 将会获得更多关注。

茶什i 2019-12-26 11:57:03 0 浏览量 回答数 0

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阿里云文件存储(Network Attached Storage,简称 NAS)是面向阿里云 ECS 实例、E-HPC 和容器服务等计算节点的文件存储服务。 简介视频 观看以下视频可快速了解文件存储NAS。 定义 阿里云文件存储 NAS 是一个可共享访问、弹性扩展、高可靠以及高性能的分布式文件系统。它基于 POSIX 文件接口,天然适配原生操作系统,提供共享访问,同时保证数据一致性和锁互斥。 NAS 提供了简单的可扩展文件存储以供与 ECS 配合使用,多个ECS实例可以同时访问 NAS 文件系统,并且存储容量会随着您添加和删除文件而自动弹性增长和收缩,为在多个实例或服务器上运行的工作负载和应用程序提供通用数据源。 NAS 支持丰富的应用场景,详情请参见应用场景。 NAS 提供了容量型、性能型以及极速型存储类型,更多详情请参见存储类型。 产品优势 NAS 在成本、安全、简单、可靠性以及性能上都具有自身的优势。 成本 一个 NAS 文件系统可以同时挂载到多个计算节点上,由这些节点共享访问,从而节约大量拷贝与同步成本。 单个 NAS 文件系统的性能能够随存储容量线性扩展,使用户无需购买高端的文件存储设备,大幅降低硬件成本。 使用 NAS文件存储,您只需为文件系统使用的存储空间付费,不需要提前配置存储,并且不存在最低费用或设置费用。更多详情,请参见计量项和计费说明。 NAS 的高可靠性能够降低数据安全风险,从而大幅节约维护成本。 简单 一键创建文件系统,无需部署维护文件系统。 安全 基于 RAM 实现的资源访问控制,基于VPC实现的网络访问隔离,结合文件存储 NAS 的传输加密与存储加密特性,保障数据不被窃取或篡改。 高可靠性 文件存储NAS的数据在后端进行多副本存储,每份数据都有多份拷贝在故障域隔离的不同设备上存放, 提供 99.999999999% 的数据可靠性,能够有效降低数据安全风险。 高性能 基于分布式架构文件系统,随着容量的增长性能线性扩展,提供远高于传统存储的性能。 兼容性 NAS 文件存储提供良好的协议兼容性,支持 NFS 和 SMB 协议方案,兼容POSIX 文件系统访问语义,提供强大的数据一致性和文件锁定。 在 NAS 中,任何文件修改成功后,用户都能够立刻看到修改结果,便于用户实时修改存储内容。 相关功能 NAS 能够提供以下功能: 应用场景 功能描述 参考文档 创建文件系统 使用 NAS 前,必须要创建一个文件系统。 创建文件系统 管理文件系统 您可以查看文件系统的详细信息或删除文件系统。 管理文件系统 添加挂载点 要挂载文件系统,您需要为文件系统添加挂载点。 添加挂载点 管理挂载点 您可以禁用、激活或删除挂载点,或修改挂载点的权限组。 管理挂载点 挂载文件系统 在使用前,您需要将文件系统挂载至计算节点。 挂载文件系统 控制用户访问权限 您可以通过 RAM 赋予子用户 NAS 的操作权限,也可以通过权限组控制用户访问权限。 使用RAM实现用户访问控制 创建自定义权限策略 管理权限组 备份文件系统 NAS 备份服务已经开始公测,您可以对 NAS 文件系统进行备份。 数据备份 将数据迁移至 NAS 在使用 NAS 时,需要将数据从本地或对象存储迁移至 NAS。 数据迁移 使用 NAS API NAS 提供各种 API 接口,可以对文件系统进行各种操作。 API 概览

1934890530796658 2020-03-31 11:31:35 0 浏览量 回答数 0

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