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可以换系统的,操作系统选择建议Windows系统内含正版激活。适合于运行Windows下开发的程序,如.net等。支持SQL Server等数据库(需自行安装)。可以使用远程桌面方式登录进行管理。备注:为了保证性能体验,1G以上内存才能很好支持该系统。Linux最流行的服务器端操作系统,强大的安全性和稳定性。免费且开源,轻松建立和编译源代码。通过SSH方式远程访问您的云服务器。一般用于高性能web等服务器应用,支持常见的PHP/Python等编程语言,支持MySQL等数据库(需自行安装)。 阿里云提供以下Linux操作系统:CentOS (推荐) 请使用yum方式在线安装软件。 Ubuntu 请使用aptitude方式在线安装软件。Debian 请使用apt-get方式在线安装软件。Aliyun Linux 请使用yum方式在线安装软件。 可以换系统的

元芳啊 2019-12-02 03:18:57 0 浏览量 回答数 0

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使用DataV数据可视化,您可以: • 开发天猫双11、阿里云城市大脑同款数据大屏。 DataV提供了满足各类场景和人群需求的可视化大屏工具,开箱即用,效果惊艳。 • 开发工业级的数据可视化项目。 DataV新推出的专业版,面向软件开发商和开发者,提供更灵活的项目权限管理方案、自定义组件开发工具和强大的交互配置能力。 • 使用高性能的三维渲染引擎。 DataV将游戏级三维渲染的能力引入地理场景,借助GPU计算能力实现海量数据渲染,提供低成本、可复用的三维数据可视化方案,适用于智慧城市、智慧交通、安全监控、商业智能等场景。 • 使用海量的炫酷图表组件。 DataV支持绘制各类基础图表,接入ECharts、AntV-G2等第三方图表库,即便没有设计师,也可搭建出高水准的可视化应用。 • 搭建专业级地理信息可视化大屏。 DataV支持绘制地理轨迹、地理飞线、热力分布、地域区块、3D地球等效果,支持地理数据多层叠加。 • 使用行业模板创建大屏。 DataV定制了数十种行业数据模板,用户简单修改即可使用,业务全景一目了然。 • 将多种数据源接入DataV大屏中进行展示。 DataV支持接入包括阿里云分析型数据库、关系型数据库、本地CSV上传和在线API等,支持动态请求。 • 轻松搭建可视化大屏。 DataV提供图形化编辑页面,使用拖拽的方式即可完成样式和数据配置,无需编程就能轻松搭建数据大屏。 • 灵活部署和发布可视化大屏。 DataV可视化大屏可以适配非常规拼接大屏,支持加密发布。

LiuWH 2020-03-23 13:49:46 0 浏览量 回答数 0

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【投票】Windows& Linux操作系统您习惯哪个?

fanyue88888 2019-12-01 20:23:56 15905 浏览量 回答数 23

海外云虚拟主机包年25元/月起

海外独享虚拟主机全面上线,助力构建海外网站,提升公司国际形象;全球有效覆盖,超高性价比;建站入门首选,助力出口,适合跨境贸易企业。

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记得是支持xml的,txt好像不支持吧######我刚接触这个软件,我看文档中说支持纯文本,但是在配置数据源时就没有纯文本的type,我很纳闷 这个软件有c语言api吗,怎么用c语言进行开发呢?######我用的是 coreseek,是sphinx中文索引的版本,数据源是可以设置为xml的,至于api,你可以看这里:http://www.coreseek.cn/products-install/api-list/######readme基本上没有提供什么信息。。。。######回复 @Zoelov : readme总该有的吧。。。######他那个内置api,是指软件文档中那个api文件中的?c语言的api就是那个libsphinxclient文件夹? 如果是这个,也太。。。没注释。。。没文档。。。,就源码。。。######不错

kun坤 2020-06-20 13:32:01 0 浏览量 回答数 0

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软件项目的用户验收测试

技术小菜鸟 2019-12-01 21:47:00 4292 浏览量 回答数 1

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MaxCompute用户指南:数据上传下载:工具介绍

行者武松 2019-12-01 22:01:51 1368 浏览量 回答数 0

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不同的数据库连接数据库的方式不同,但是大体分为几种:ODBC(Open Database Connectivity,开放数据库互连)是微软公司开放服务结构(WOSA,Windows Open Services Architecture)中有关数据库的一个组成部分,它建立了一组规范,并提供了一组对数据库访问的标准API(应用程序编程接口)。这些API利用SQL来完成其大部分任务。DAO(Data Access Objects):数据访问对象是用来显露了Microsoft Jet数据库引擎(最早是给Microsoft Access 所使用,现在已经支持其它数据库),并允许开发者通过ODBC直接连接到其他数据库一样,直接连接到 Access 表。DAO 最适用于单系统应用程序或在小范围本地分布使用。其内部已经对Jet数据库的访问进行了加速优化,而且其使用起来也是很方便的。所以如果数据库是Access数据库且是本地使用的话,建议使用这种访问方式---应用的专一性RDO(Remote Data Objects)远程数据对象是一个到ODBC的、面向对象的数据访问接口,它同易于使用的DAO style组合在一起,提供了一个接口,形式上展示出所有ODBC的底层功能和灵活性。尽管RDO在很好地访问Jet或ISAM数据库方面受到限制,而且它只能通过现存的ODBC驱动程序来访问关系数据库。但是,RDO已被证明是许多SQL Server、Oracle 以及其他大型关系数据库开发者经常选用的最佳接口。RDO提供了用来访问存储过程和复杂结果集的更多和更复杂的对象、属性,以及方法。---无疑是在odbc基础上的OLE DB 是 Microsoft 的一个战略性系统级编程接口,用于管理整个组织内的数据。OLE DB 是建立在 ODBC 功能之上的一个开放规范。ODBC 是为访问关系型数据库而专门开发的,OLE DB 则用于访问关系型和非关系型信息源,例如主机 ISAM/VSAM 和层次数据库,电子邮件和文件系统存储,文本、图形和地理数据以及自定义业务对象。 OLE DB 定义了一组 COM 接口,对各种数据库管理系统服务进行封装,并允许创建软件组件,实现这些服务。OLE DB 组件包括数据提供程序(包含和表现数据)、数据使用者(使用数据)和服务组件(处理和传送数据,例如,查询处理器和游标引擎)。OLE DB 接口有助于平滑地集成组件,这样,OLE DB 组件厂商就可以快速地向市场提供高质量 OLE DB 组件。此外,OLE DB 包含了一个连接 ODBC 的“桥梁”,对现用的各种 ODBC 关系型数据库驱动程序提供一贯的支持。---号称取代odbc,但也兼容odbcADO(ActiveX Data Object)是DAO/RDO的后继产物。ADO 2.0在功能上与RDO更相似,而且一般来说,在这两种模型之间有一种相似的映射关系。ADO"扩展"了DAO和 RDO 所使用的对象模型,这意味着它包含较少的对象、更多的属性、方法(和参数),以及事件。 作为最新的数据库访问模式,ADO的使用也是简单易用,所以微软已经明确表示今后把重点放在ADO上,对DAO/RDO不再作升级,所以ADO已经成为了当前数据库开发的主流。 ADO涉及的数据存储有DSN(数据源名称)、ODBC(开放式数据连接)以及OLE DB三种方式。后面的例程将详细讲解这三种方式的具体访问实现。---可以说是对odbc,oledb这些系统级的编程接口的汇接,并对DAO,RDO这些应用级的编程接口的升级吧。

卓刀 2019-12-02 00:38:22 0 浏览量 回答数 0

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数据通道 批量历史数据通道 Tunnel是MaxCompute为您提供的数据传输服务,提供高并发的离线数据上传下载服务。支持每天TB/PB级别的数据导入导出,特别适合于全量数据或历史数据的批量导入。Tunnel为您提供Java编程接口,并且在MaxCompute的客户端工具中,提供对应的命令实现本地文件与服务数据的互通。 实时增量数据通道 针对实时数据上传的场景,MaxCompute提供了延迟低、使用方便的DataHub服务,特别适用于增量数据的导入。DataHub还支持多种数据传输插件,例如Logstash、Flume、Fluentd、Sqoop等,同时支持日志服务Log Service中的投递日志到MaxCompute,进而使用DataWorks进行日志分析和挖掘。 计算及分析任务 MaxCompute支持多种计算模型,详情如下: SQL:MaxCompute以表的形式存储数据,支持多种数据类型,并对外提供SQL查询功能。您可以将MaxCompute作为传统的数据库软件操作,但其却能处理TB、PB级别的海量数据。 说明 MaxCompute SQL不支持事务、索引,也不支持Update或Delete操作。 MaxCompute的SQL语法与Oracle、MySQL有一定差别,您无法将其他数据库中的SQL语句无缝迁移至MaxCompute中。详情请参见与其他SQL语法的差异。 MaxCompute主要用于100GB以上规模的数据计算,因此MaxCompute SQL最快支持在分钟或秒钟级别完成查询返回结果,但无法在毫秒级别返回结果。 MaxCompute SQL的优点是学习成本低,您不需要了解复杂的分布式计算概念。如果您具备数据库操作经验,便可快速熟悉MaxCompute SQL的使用。 UDF:即用户自定义函数。 MaxCompute提供了很多内建函数来满足您的计算需求,同时您还可以通过创建自定义函数来满足不同的计算需求。 MapReduce:MaxCompute MapReduce是MaxCompute提供的Java MapReduce编程模型,它可以简化开发流程,更为高效。使用MaxCompute MapReduce,需要对分布式计算概念有基本了解,并有相对应的编程经验。MaxCompute MapReduce为您提供Java编程接口。 Graph:MaxCompute提供的Graph功能是一套面向迭代的图计算处理框架。图计算作业使用图进行建模,图由点 (Vertex)和边(Edge)组成,点和边包含权值(Value)。通过迭代对图进行编辑、演化,最终求解出结果,典型应用:PageRank、单源最短距离算法 、K-均值聚类算法等。 Spark on MaxCompute:Spark on MaxCompute是阿里云开发的大数据分析引擎,为您提供大数据处理能力。详情请参见Spark概述。 SDK SDK是MaxCompute提供给开发者的工具包,当前支持Java SDK及Python SDK。 安全 MaxCompute提供了功能强大的安全服务,为您的数据安全提供保护,详情请参见安全指南。

LiuWH 2020-03-18 18:45:12 0 浏览量 回答数 0

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首先,我们要清楚的便是每个系统之间的差别,以及在阿里云上的差别: 1. Windows 1.1) 系统内含正版激活。 1.2) 适合于运行Windows下开发的程序,如.net等。 1.3) 支持SQL Server等数据库(需自行安装)。 1.4) 可以使用远程桌面方式登录进行管理。 注:512内存不支持选择Windows系统,1G以上内存才能很好支持该系统。 2. Linux 2.1.1) 最流行的服务器端操作系统,强大的安全性和稳定性。 2.1.2) 免费且开源,轻松建立和编译源代码。 2.1.3) 通过SSH方式远程访问您的云服务器。 2.1.4) 一般用于高性能web等服务器应用,支持常见的PHP/Python等编程语言,支持MySQL等数据库(需自行安装)。 2.2 CentOS (推荐)请使用yum方式在线安装软件。 2.3 Ubuntu请使用aptitude方式在线安装软件。 2.4 Debian请使用apt-get方式在线安装软件。 2.5 Aliyun Linux(兼容 Red Hat)请使用yum方式在线安装软件,yum源需要自行购买redhat的商业支持。 操作系统更换规则: 1.更换操作系统 更换系统之前请先停止云服务器,云服务器更换操作系统会直接重置系统盘【IP不变】,系统盘数据将会丢失! 请您注意: 1.1. 更换操作系统会使云服务器的系统盘更换为新的镜像,原有系统盘的数据都会丢失。 1.2. 云服务器数据盘的数据不会受到影响。 1.3. 建议您将系统盘的个人数据备份到数据盘中,或采用其他方式进行备份。 1.4. 因您没有备份系统盘相关个人数据而造成的数据丢失,阿里云不承担责任。 1.5. 内存为512M云服务器不支持更换Windows操作系统。 2. CPU/内存与操作系统的选择 2.1)如需选择/变更4G以上内存请您选择64位操作系统(32位操作系统存在寻址限制)。 2.2) 如您选择32位操作系统,4G以上内存页面暂不展示,只有云服务器更换为64位操作系统才可展示。 2.3)Windows 32位操作系统支持最高CPU为4核。 2.4)配置:[CPU:1核;内存:512M] 的云服务器不支持选择/更换Windows操作系统。 Windows篇 阿里云提供了6种window系统,涵盖了Server 2003 sp2以及Server 2008 R2这两大类操作系统。 其中又分为了32位和64位 (1)如何选择32位还是64位 32位系统相比64位系统,最主要的限制体现在内存的大小上。因为32位本身的限制,其最大只可支持到4GB内存,如果您的网站要使用高于4GB的内存或者以后有扩充内存寻到4GB以上的打算,请使用64位操作系统。 (2)选择2003还是选择2008 对于windows来说,我个人建议是选择版本越高的越好。相对来说新版本漏洞相对来说更少,而且IIS 7.5相对于IIS6提供了更多的功能以及更方便的控制台。但是考虑到大家的机器配置不同,在此给出一下几种选择: A:配置低于双核 2GB内存:选择server2003 不装数据库配置双核4GB: server 2003 mssql 或者 server 2008 R2 不带数据库 B:配置高于双核 8GB:serever 2008 R2 mssql 建议如果大家要在云服务器上跑数据库,尽量选择大内存配置,或者降低配置去选用RDS (3)中英文、安全加固版如何选择 这个就依据大家各自的喜好来了,在此不多说了至于Windows服务器配置教程,因为网上教程很多而且相对于Linux来说Windows配置难度更低,所以Windows的配置教程会比较晚的放出。 Linux篇 (1)这些linux大类有什么区别 Debian:用的deb包,使用APT包管理系统。 同时Debian提供了大多数软件比较新的版本,并且提供了更多的软件包(相对于原版Red Hat)。Debian的优点在于更新迅速,软件包完善(Ubuntu尤其),操作便利。缺点是部分时候稳定性欠佳,跟进最新软件有可能存在Bug。 Centos:用rpm包,使用yum包管理系统。 相对于Debian来说,Centost的一大特点就是慢。大部分软件停留在稳定版本,而且相距最新版版本也差较多。而且某些新版软件的一些新特性支持也比较慢,比如php-fpm。 因为Centos是面向企业用户提供的操作系统,所以在稳定性上十分突出,一般在新功能或稳定性的选择上更倾向于后者。只有当某个功能完全确定稳定了,才会加入到系统里。优点是系统稳定,技术文档完善,如果付费的话能得到企业级别的技术支持。缺点是软件包比较老旧,而且一些较新功能会欠缺。 总结一下:如果你喜欢尝鲜,喜欢用最新的功能或喜欢折腾系统,那么Debian是个更好的选择。 上手难度 Ubunt<Debian<Redhat=Centos (2)Debian与Ubuntu的选择 Ubuntu是基于Debian所开发,可以简单地认为Ubuntu是Debian的功能加强版。 与Debian相比,Ubuntu提供了更人性化系统配置,更强大的系统操作以及比Debian更激进的软件更新。 Ubuntu与Debian比较,可以认为Debian更趋向于保守一些,Ubuntu对新手友好度更高,上手更容易。 用过Ubuntu的都会体会到它的易用,反之如果用过Ubuntu再换到别的系统,都会觉得不适应,Ubuntu真的很方便。 个人建议,如果你打算选择Debian类的,建议选择Ubuntu。 Ubuntu提供了更好的操作,更激进的软件更新,更方便管理软件以及相差无几的稳定性。 如果你不想放弃稳定,那么请选择Debian。 关于Ubuntu版本选择: 在此解释下Ubuntu的版本支持时间。Ubuntu普通版本只提供18个月的技术支持,过期则不管。 服务器版本提供长达五年的技术支持。所以建议大家选择12.04 版,提供长达5年的技术支持,可以确保在静候相当长的一段时间内你的服务器可以继续收到系统升级补丁以及可用的软件源。 (3) Centos 的选择 对于阿里云Centos的选择,建议选择Centos 6.5版本,带来了更多的新特性以及更多的新功能。 除非你的软件需要php 5.1的环境,那么就选择Centos6.5。如果网站需要支持php5.1,只能选用Centos 5.8。 至于具体版本选择,建议php 5.1用户选择Centos 5.8,其他的用户则为Centos 6.5。 答案来源网络,供您参考

问问小秘 2019-12-02 02:13:05 0 浏览量 回答数 0

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【MaxCompute】的产品概述

玄学酱 2019-12-01 21:55:03 1428 浏览量 回答数 0

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Java开发工程师必备技能

小柒2012 2019-12-01 20:55:20 11780 浏览量 回答数 3

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使用 Polr 搭建一个属于自己的企业级短链接工具

妙正灰 2019-12-01 21:50:20 2433 浏览量 回答数 0

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Web+作为用来构建和部署应用的全托管式平台,支持多种主流的开发语言、提供了多种访问方式、提供了开放的平台和工具、拥有对资源的完全管控权力、可以轻松运维与监控应用。 全托管式应用平台 在全托管式的平台上构建和部署应用,您完全无需关心底层资源和运行时环境的申购与配置,只需上传应用程序部署包并提交资源的使用需求,Web+便能自动完成全部资源的创建与编排工作。 多语言生态 支持多种主流的开发语言,如Java、Node.js、Go、PHP、Python、ASP.NET Core和Ruby;除此之外,您也可以使用Docker镜像配置在特殊场景下使用的自定义运行时环境,或根据平台的开放插件体系开发更多编程语言的支持能力。 多种访问方式 Web+提供了多种访问方式。使用Web控制台,您可以用图形化的方式来管理应用和部署环境;使用命令行工具,您可以在命令行窗口以全键盘模式与系统进行交互,还可以使用Shell脚本将基本命令组合成适用于特定场景的可复用工具集。最后开放的POP API接口以及由此派生的各种开发语言SDK,可以将对Web+平台的访问能力集成到任何第三方系统中(如持续集成与持续交付系统、软件市场等)。 开放的平台和工具 Web+提供了多种插件体系和配置规范,以打造一个开放的平台及工具生态体系。资源型插件可以对接更多种类的基础设施,如数据库、缓存、日志服务、应用程序性能监控(APM)等;软件型插件可以让您在操作系统中安装更多指定的库和支持软件,以满足自定义开发语言或应用运行时的需要。Web+还开放了用于部署环境的配置文件格式(Wpfile),用户可以在此基础上自定义扩展插件所需的配置。 提升开发人员生产效率 Web+负责配置和操作基础设施,并帮您管理应用的技术栈(平台),因此您无需花时间专门维护应用的技术栈。您可以集中精力编写代码,将管理和配置服务器、数据库、负载均衡器、防火墙和网络等工作交由Web+代劳。开发人员可以只关注应用代码,在零服务器管理和零配置的情况下发布一套应用部署环境。在团队内部,也可以由运维人员将部署的配置信息调整完毕,通过共享或源代码管理的方式将配置描述文件分发给开发人员和测试人员,从而实现部署环境的快速复制。另外在开源场景下,您可以使用由Web+官方或开源软件提供方分发的公共配置描述文件来快速搭建一个开源软件的试用或生产环境。 完善的资源控制 您可以根据应用发布需求自定义最适宜的阿里云资源,如ECS实例、数据库、负载均衡器和网络等资源。使用Web+,您可以完全控制应用所需阿里云资源,并且可以将管理和配置这些基础资源的工作交由Web+代劳。 轻松运维与监控 Web+提供了内建的基础监控和服务监控能力,您可以在控制台或命令行中实时查看部署环境的健康状况和性能水平,同时在控制台和本地终端上实时查看和下载环境日志,以帮助解决应用启动或运行中遇到的问题。另外针对不同的语言环境,Web+还提供了具有针对性的诊断功能,进一步辅助您解决性能问题及各种疑难杂症。

1934890530796658 2020-03-23 13:43:25 0 浏览量 回答数 0

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如何选择适合自己网站的操作系统

随歌 2019-12-01 22:02:48 18238 浏览量 回答数 6

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“求知若饥,虚心若愚”——这个原本出自《全球概览》的俳句,因为乔布斯在斯坦福大学毕业演讲中的引用而备受推崇,流传成为 IT 界的至理名言之一。在编程界,亦有“代码胜于雄辩”、“Done is better than perfect”等警句,寥寥数语将编程工作者的形象特质描摹到了极致。程序员,就是技术至上、唯代码是瞻且必须不断武装自己的群体。 21 世纪,高薪、高端、高技术范儿已成为程序员的固有标签,在这个新的元年,CSDN 将基于一年一度的开发者大调查数据,以全新的视角深入发掘中国开发者群体的整体现状、应用开发技术以及开发工具/平台的发展趋势,呈现更真实、更全面且更有学习价值的开发者画像。 30 岁以下开发者人数占比超八成,全国有 19.6% 开发者月薪超过 1.7 万元; 六成开发者在使用 Java 语言,近五成开发者近期最想学 Python 语言; Spark、Redis 和 Kafka 正在成为企业大数据平台通用技术组件; 区块链技术近两年是热点,比特币和以太坊是两种主流的区块链开发平台; 人工智能技术日益受到企业和市场的关注,但 64% 企业尚未实现智能化,机器学习/深度学习算法工程师最为急缺; 近七成开发者认为未来 5G 网络的传输速率能达到 4G 网络的 10 倍以上; Apache 项目和 Linux 是开发者较为喜欢的开源项目; 半数开发者很少参与开源项目的开发、维护、运营和社区发展等。 软件开发准入门槛持续降低,近 2 成开发者月薪超过 1.7 万 30 岁以下开发者人数占比超八成,软件开发从业门槛持续降低 从 2015 年到 2019 年的调研数据来看:30 岁及以下的开发者人群占比在 8 成以上,一直是软件开发领域的主力军;全国近半数的开发者工作在一线城市(北京、上海、广州、深圳、天津);物联网、软件、IT 制造三个技术领域涵盖了国内 84% 以上的开发者;本科及以上学历占 8 成;92% 的开发者是男性。 和国外开发者年龄分布趋势大概一致,国内的软件开发群体一直呈现出越来越年轻化的特点。这是因为,一方面软件开发行业蓬勃发展,各行各业都需要软件开发相关人才,也有越来越多的毕业生选择从事该行业;另一方面,是因为编程语言、框架、云服务等基础设施的持续完善,从事软件开发的门槛在持续降低,更容易接纳新鲜血液,报告统计发现,本科学历是开发者的主力军,66% 的开发者拥有本科学历,而硕士研究生、博士研究生仅占 11%、1%。 八成以上开发者月薪在 5 千~3 万元之间,19.6% 开发者月薪超过 1.7 万元 通过结合受教育程度和薪资水平的数据特点来看,学历越高的人群中,月薪 1.7 万元以上的高收入比例越高。在一线城市(北京、上海、广州、深圳、天津)中,月薪超过 1.7 万元的开发者占比为 30%,该比例远高于国内其它城市。 开发者属于相对高薪的职业,尤其是在一线城市中,但不同开发者之间收入差距较大。软件开发是一个智力密集型的工作,不同开发者能够提供的价值差别很大,这就使得一个优秀开发者的收入远高于普通开发者:硕士和博士毕业的高收入者比率要远高于本科及以下的;金融和互联网行业的高收入比率最高。 自学是开发者持续学习的主要路径 软件开发行业日新月异,只有保持持续学习才能跟上技术变化的脚步,终身学习是现代人保持竞争力甚至是维持生存的必要手段。 从调研中可以看到,53% 的开发者会通过在未参加正式课程的情况下,自学一门新语言、框架或工具。但同时,也有半数的人参加过在职培训或者线下课程,相对于自学的灵活性而言,这类培训会更为系统和完整,对于长期的个人提升有所裨益,开发者可以适当选择。但与之相悖的是,只有不到 40% 的开发者,愿意为学习付费,这可能会导致参与的课程质量不够高。 Java 雄踞语言榜,Visual Studio 受开发者欢迎 Java 长盛:使用最多,开发者最想学 从编程语言来看,Java 是最多人使用的语言,而 JavaScript 和 SQL 分别是第二第三位。这三门语言,使用场景都很广泛,Java 一方面后端开发最常使用,生态成熟度无人可比;另一方面,Java 依然是 Android 上最重要的开发语言,与之相比 ,新兴的 Kotlin 只有 2% 的开发者在使用。而 JavaScript 不仅是前端开发的必备语言,还用在 Web 开发、小程序开发等场景下。 Java 和 Python 依然是开发者最希望学习的语言之一,只是相比之下,Python 的热度有所降低,这可能和机器学习没有去年那么火热有所关联。变化比较大的是 Go 语言,与去年相比,今年的调研中想学 Go 语言的开发者降低到了 4%,与之相似,Kotlin、R 的学习意愿也大幅降低。 从这个趋势也可以看到,如今的开发者更意愿去学习一些相对成熟度、用途更为广泛的语言,对一些代表新模式的语言乐衷程度有所降低。 七成以上在使用 Windows 操作系统,83% 在使用 MySQL 数据库 72% 开发者在使用 Windows 操作系统,18% 在使用 Linux 系列操作系统。在存储服务的使用上,MySQL 继续扩大其使用率到达了 83%,几乎是开发者必备的技能。和去年相比,Elasticsearch 出现在数据库使用的调研中,在大数据时代,Elasticsearch 作为提供搜索服务的第一选型,也必然会被越来越多的开发者学习和使用 Node.js 是相对使用普遍的技术框架 在 Web 开发上,前端使用 Vue.js 后端使用 Spring 是最常见的选型方案,与之相对应,Node.js 是最多被用到的框架,这和当今多端开发的趋势密不可分。后端用微服务架构,中间用 Node.js 粘合出适合 Web、Android、iOS 等不同端和场景使用的 APIs,是当下主流的部署方案之一,既可以前后端分离提高开发效率,又可以在保障服务稳定性的同时提升灵活性。而TensorFlow 成为开发者最期望学习的框架,这说明开发者依然对机器学习保持关注和热情。 Visual Studio 是最为普遍使用的开发环境 在开发环境的选择上,Visual Studio 是最为普遍使用的开发环境,这和微软对开发者的投入密不可分。微软投入了大量的研发力量,使得 Visual Studio 可以在各种操作系统进行各种编程语言的开发,其强大且完善的插件系统可以满足开发者的各种需求,使其可以超过 IntelliJ。 大数据平台以私有云部署为主,Spark 使用率高达 44% 私有云部署解决方案是企业构建大数据平台的主要方式 随着分布式计算和云平台的逐步成熟,目前大部分公司都有能力搭建自己的大数据平台。调研数据显示,81% 企业在进行大数据相关的开发和应用,50% 的企业选择私有云解决方案来部署大数据应用,28% 的企业选择自主研发。 仅 19% 企业使用商业发行版 Hadoop 版本搭建数据平台 调查报告发现,有 30% 以上的企业并没有使用相对成熟的 Hadoop 技术搭建数据平台,这些企业的算法性能会很大程度上受限于低效的平台,更不可能开发出更高效的数据分析算法。但幸运的是大部分企业都基于商业版或者社区版 Hadoop 搭建了数据平台,这些公司的侧重点主要在应用发现和算法的设计层面,更有可能在不久的将来实现大数据的价值。 Spark 是企业大数据平台最普遍的组件 Apache Spark 是一个处理大规模数据的快速通用引擎,它可以独立运行,也可以在 Hadoop、Mesos、云端运行,它可以访问各种数据源包括 HDFS、Cassandra、HBase 和 S3,可以提升 Hadoop 集群中的应用在内存和磁盘上的运行速度。Spark 生态系统中除了核心 API 之外,还包括其他附加库,可以为大数据分析和机器学习领域提供更多的能力。本次调研中,Spark 是使用最普遍的大数据平台组件,使用率达到44%,而MapReduce使用率仅为21%。 分布式文件系统 HDFS 作为核心组件之一,使用率也达到了 39%。企业对大数据平台应用最多的场景是统计分析、报表生成及数据可视化,38% 企业使用ELK(ElasticSearch + Logstash + Kibana)实时日志分析平台。 综上所述,目前大数据的发展热潮令人欢欣鼓舞。一个优秀的大数据团队,需要有对产品开发具有高敏感性同时对技术有一定理解的人才,同时需要理论基础极其扎实,能对实际问题进行抽象建模和算法设计的人才。只有双管齐下,在产品和技术方面进行深层次探索,才能真正实现大数据产业的繁荣。 区块链质变,比特币逆袭以太坊成 TOP 1 开发平台 22% 的开发者正在用或者准备用区块链技术解决技术问题 区块链技术的发展,是一个量变到质变的过程。相比于 2018 年,对区块链和加密货币了解的人从 22% 增长到 32%,准备尝试用区块链技术解决一些问题的人数从 14% 增长到 16%,仅有 4% 的人对区块链完全不了解。 43% 的受访者在从事公有链(比特币、以太坊等)的开发 本次调研中,43% 的受访者在从事公有链(比特币、以太坊等)的开发。目前行业侧重发展的方向为解决方案、公链及联盟链,公有链由于其自带激励机制,对于普通开发者有直接的回馈,所以上面开发者占比高也比较合情理。行业解决方案从去年的 27% 增加到今年的 36%,说明传统行业开发者对区块链的认可度在增加。 区块链本质上是技术,落地场景及实际应用才是连接社会效益的关键。 比特币和以太坊是当前两种主流的区块链开发平台 在行业开发者的印象中,以太坊一直是开发平台领域的头号玩家。但今年数据显示,以太坊从 2018 年的 44% 占比第一,降到 24%;比特币从 2018 年的 28%,上升到 35%,占比第一。比特币在行业内外仍然拥有最强共识,在闪电网络的加持下,大家也似乎感受到比特币离商用也不再遥远了。 金融是普遍认为的行业应用方向 金融行业是普遍认为的行业应用方向,占 36%。区块链本身具备的防篡改、可追溯的特点,能大大降低金融行业监管成本,不过金融的进入门槛相对也较高,需要各方面技术的配合。其次,智能硬件和物联网也被认为是主流应用方向,占 14%。不过相比其他众多已经很成熟的技术,依托区块链的解决方案在实际使用中,往往面临必要性缺失的问题,因此区块链应用发展仍任重道远。 在区块链结合行业之前,更加要重视与其他新技术的结合和协同:物联网设备能够提供大量数据,5G 能够提供高速传输,存储可以解决区块存放的问题等。 算法工程师最急缺,TensorFlow 占据 AI 深度学习框架榜首 64% 的企业尚未实现智能化 在经历了 2019 年的行业低谷期之后,无论是行业巨头还是新兴独角兽,都开始审视 AI 能够切实落地的场景。调研数据显示,14% 的企业尚无信息化基础,27% 的企业实现了事务处理数字化,22% 的企业具备商业智能基础设施,实现描述性分析。使用机器学习实现预测性分析和决策优化的企业占 16%,而在业务中全面使用 机器学习/深度学习算法工程师最急缺 在岗位分布上,由于深度学习是以大数据为基础的,而感知智能中的计算机视觉又是目前深度学习较为成熟的应用,所以,机器学习和深度学习工程师,以及数据工程师、计算机视觉工程师排行在前三位。当前最急缺的岗位也是机器学习/深度学习算法工程师、数据科学家/数据分析师/数据挖掘工程师岗位。 53% 的开发者表示其团队急缺机器学习/深度学习算法工程师,37% 表示急缺数据科学家/数据分析师/数据挖掘工程师。 TensorFlow是人工智能领域主流深度学习框架 此次调研中,TensorFlow 使用普及率达到 48%。从技术本身的角度来看,较为成熟的 TensorFlow 成为 AI 工程师的首选深度学习框架,Torch/PyTorch由于其开发效率较高,也得到了较多支持。 35% 开发者选用国产 AI 芯片应用于自己的 AI 开发 在 AI 芯片领域,国内厂商也开始弯道超车,越来越多的开发者也开始关注国内 AI 芯片的进展。调查数据显示,选用国产 AI 芯片应用于自己的 AI 开发时最看重的因素方面,对主流 AI 框架的支持能力是最普遍的因素,占 35%。 物联网云平台三足鼎立:阿里物联、华为云、百度 IoT 69% 的开发者认为未来 5G 网络的传输速率能达到 4G 的 10 倍以上 每一代新型的通信系统总是能带来更大的带宽。据报告显示,近七成开发者认为未来 5G 网络的传输速率能够达到 4G 网络的 10 倍以上。 影响 5G 普及的三大因素:5G 套餐价格未定、运营商的开发程度、需要更换手机 由于目前 5G 网络使用者较少,费用较低廉的套餐还没有推出,第一代 5G 终端不太成熟等原因,目前 87% 的开发者认为 5G 套餐费用过高,并且大部分开发者认为 5G 网络目前覆盖范围有限,因此将近 40% 的开发者正处于观望阶段。 值得一提的是,本次调查中 62% 的开发者认为,5G 时代应该加强对个人隐私的保护,这反映出目前社会对数据隐私越来越重视的整体趋势。 阿里物联和华为云是应用相对普遍的 IoT 云平台 根据调查,2019 年物联网云平台呈现三足鼎立的趋势:阿里物联、华为云、百度 IoT 成为用户最多的三种物联网平台,并且和第四名中移物联远远拉开了差距,这和我们的实际使用体验一致。 未来的基础物联网平台可能会继续呈现以偏硬件实现为主的华为云和以偏软件体验为主的阿里、百度物联平台的三足鼎立局面。 物联网技术开发:Linux 和 Windows 是使用较多的操作系统 Linux 和 Windows 是较普遍的操作系统,使用率分别为 51%、44%。目前在物联网设备开发过程中,Linux、Windows 和 Android 较为普遍,依然延续了 PC 平台的开发者操作系统份额。虽然华为、阿里等公司在 2019 年均发布了自己的物联网专用操作系统,但还并未得到开发者的大规模认可,大公司的物联网操作系统发展之路依然任重而道远。 Wi-Fi 是应用最普遍的物联网通信技术 在本次调研中,近距离通信(比如 Wi-Fi 和蓝牙)是现存物联网开发者最主要的通信方式。然而这种比重可能会随着未来 3~4 年内车联网的大规模商业化产生变化,汽车、工业物联、智能电网这类高移动性、高可靠和低延迟物联网场景会更适合需要整体规划的运营商网络。 六成开源开发者无收入,Apache 项目最受喜欢 77% 开发者每周在开源上投入时间不超过 5 小时 无论是大数据、区块链、人工智能还是物联网领域,其中最为重要的、最受欢迎的技术都是开源的。但是报告统计发现,有超过一半的开发者很少参与开源项目,每周在开源上投入不超过 5 小时的占 77%,其中,1 小时以内的占 31%。此外,65% 的开发者不曾在开源上获得收入,获得不错收入的仅占一成。 开发者最喜欢的开源项目是 Apache 25% 开发者最喜欢 Apache,24% 开发者最喜欢 Linux。作为全球最大的软件基金会,开发者用过的诸多项目,例如 Dubbo、Log4j、Maven、RocketMQ 和 Tomcat 等,均孵化自 Apache。 国内开源的现状虽然近年来已经有了很大的发展,但是一个残酷的事实是,老兵正在离开这个行业,离开一线开发的队伍:报告数据显示,30 岁以下的开发者人数超过 82%,接触开源的时间在 5 年以内的开发者超过 83%。随着那些经验丰富的老兵转行或是进入管理层,不再写代码、也不再参与开源的事实也就凸显出来.....未来开源的建设,依然任重而道远。 在数据中寻找共性,《2019 - 2020 中国开发者调查报告》全面且真实地展现中国开发者及技术现状,希望对您的学习或工作有所帮助。 ———————————————— 版权声明:本文为CSDN博主「CSDN资讯」的原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接:https://blog.csdn.net/csdnnews/article/details/104538091

问问小秘 2020-03-11 16:46:19 0 浏览量 回答数 0

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Sqoop(Tunnel通道系列) Sqoop基于社区Sqoop 1.4.6版本开发,增强了对MaxCompute的支持,可以将数据从MySQL等关系数据库导入或导出到MaxCompute表中,也可以从HDFS或Hive导入数据到MaxCompute表中。详情请参见MaxCompute Sqoop。 说明 该项目已经开源,您可进入aliyun-maxcompute-data-collectors进行查看。 Kettle(Tunnel通道系列) Kettle是一款开源的ETL工具,纯Java实现,可以在Windows、Unix和Linux上运行,提供图形化的操作界面,可以通过拖拽控件的方式,方便地定义数据传输的拓扑 。详情请参见基于Kettle的MaxCompute插件实现数据上云。 说明 该项目已经开源,您可进入aliyun-maxcompute-data-collectors进行查看。 Flume(DataHub通道系列) Apache Flume是一个分布式的、可靠的、可用的系统,可高效地从不同的数据源中收集、聚合和移动海量日志数据到集中式数据存储系统,支持多种Source和Sink插件。 Apache Flume的DataHub Sink插件可以将日志数据实时上传到DataHub,并归档到MaxCompute表中。详情请参见flume_plugin。 说明 该项目已经开源,您可进入aliyun-maxcompute-data-collectors进行查看。 Fluentd(DataHub通道系列) Fluentd是一个开源的软件,用来收集各种源头日志(包括Application Log、Sys Log及Access Log),允许您选择插件对日志数据进行过滤,并存储到不同的数据处理端(包括MySQL、Oracle、MongoDB、Hadoop、Treasure Data等)。 Fluentd的DataHub插件可以将日志数据实时上传到DataHub,并归档到MaxCompute表中。详情请参见 Fluentd插件介绍。 LogStash(DataHub通道系列) LogStash是一款开源日志收集处理框架,logstash-output-datahub插件实现了将数据导入DataHub的功能。通过简单的配置即可完成数据的采集和传输,结合MaxCompute和StreamCompute可以轻松构建流式数据从采集到分析的一站式解决方案。 LogStash的DataHub插件可以将日志数据实时上传到DataHub,并归档到MaxCompute表中。具体示例请参见Logstash + DataHub + MaxCompute和StreamCompute 进行实时数据分析。 OGG(DataHub通道系列) OGG的DataHub插件可以支持将Oracle数据库的数据实时地以增量方式同步到DataHub中,并最终归档到MaxCompute表中。详情请参见基于OGG DataHub插件将Oracle数据同步上云。 说明 该项目已经开源,您可进入aliyun-maxcompute-data-collectors进行查看。 MMA迁移工具 MMA利用Meta Carrier连接用户的Hive Metastore服务,抓取用户的Hive Metadata,并利用这些数据生成用于创建MaxComputer表和分区的DDL语句以及用于迁移数据的Hive UDTF SQL。详情请参见MMA迁移概述。

LiuWH 2020-03-19 22:36:54 0 浏览量 回答数 0

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0段—非程序员: 初学编程者,遇到问题,完全是懵懵懂懂,不知道该怎么编程解决问题。也就是说,还是门外汉,还不能称之为“程序员”。计算机在他面前还是一个神秘的黑匣子。 1段—基础程序员: 学习过一段时间编程后,接到任务,可以编写程序完成任务。 编写出来的代码,正常情况下是能够工作的,但在实际运行中,碰到一些特殊条件就会出现各类BUG。也就是说,具备了开发Demo软件的能力,但开发的软件真正交付给客户使用,恐怕会被客户骂死。 程序员程序是写好了,但到底为什么它有时能正常工作,有时又不行,程序员自己也不知道。 运行中遇到了bug,或者需求改变,需要修改代码或者添加代码,很快程序就变得结构混乱,代码膨胀,bug丛生。很快,就连最初的开发者自己也不愿意接手维护这个程序了。 2段—数据结构: 经过一段时间的编程实践后,程序员会认识到“数据结构+算法=程序”这一古训的含义。他们会使用算法来解决问题。进而,他们会认识到,算法本质上是依附于数据结构的,好的数据结构一旦设计出来,那么好的算法也会应运而生。 设计错误的数据结构,不可能生长出好的算法。 记得某一位外国先贤曾经说过:“给我看你的数据结构!” 3段—面向对象: 再之后,程序员就会领略面向对象程序设计的强大威力。大多数现代编程语言都是支持面向对象的。但并不是说,你使用面向对象编程语言编程,你用上了类,甚至继承了类,你就是在写面向对象的代码了。 我曾经见过很多用Java,Python,Ruby写的面向过程的代码。 只有你掌握了接口,掌握了多态,掌握了类和类,对象和对象之间的关系,你才真正掌握了面向对象编程技术。 就算你用的是传统的不支持面向对象的编程语言,只要你心中有“对象”,你依然可以开发出面向对象的程序。 如,我用C语言编程的时候,会有意识的使用面向对象的技巧来编写和设计程序。用struct来模拟类,把同一类概念的函数放在一起模拟类。如果你怀疑用C语言是否能编写出面向对象的代码,你可以看一下Linux内核,它是用C语言编写的,但你也可以看到它的源代码字里行间散发出的浓浓的“对象”的味道。 答案来源于网络

养狐狸的猫 2019-12-02 02:20:35 0 浏览量 回答数 0

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一:C语言 嵌入式Linux工程师的学习需要具备一定的C语言基础,C语言是嵌入式领域最重要也是最主要的编程语言,通过大量编程实例重点理解C语言的基础编程以及高级编程知识。包括:基本数据类型、数组、指针、结构体、链表、文件操作、队列、栈等。 二:Linux基础 Linux操作系统的概念、安装方法,详细了解Linux下的目录结构、基本命令、编辑器VI ,编译器GCC,调试器GDB和 Make 项目管理工具, Shell Makefile脚本编写等知识,嵌入式开发环境的搭建。 三:Linux系统编程 重点学习标准I/O库,Linux多任务编程中的多进程和多线程,以及进程间通信(pipe、FIFO、消息队列、共享内存、signal、信号量等),同步与互斥对共享资源访问控制等重要知识,主要提升对Linux应用开发的理解和代码调试的能力。 四:Linux网络编程 计算机网络在嵌入式Linux系统应用开发过程中使用非常广泛,通过Linux网络发展、TCP/IP协议、socket编程、TCP网络编程、UDP网络编程、Web编程开发等方面入手,全面了解Linux网络应用程序开发。重点学习网络编程相关API,熟练掌握TCP协议服务器的编程方法和并发服务器的实现,了解HTTP协议及其实现方法,熟悉UDP广播、多播的原理及编程方法,掌握混合C/S架构网络通信系统的设计,熟悉HTML,Javascript等Web编程技术及实现方法。 五:数据结构与算法 数据结构及算法在嵌入式底层驱动、通信协议、及各种引擎开发中会得到大量应用,对其掌握的好坏直接影响程序的效率、简洁及健壮性。此阶段的学习要重点理解数据结构与算法的基础内容,包括顺序表、链表、队列、栈、树、图、哈希表、各种查找排序算法等应用及其C语言实现过程。 六:C++ 、QT C++是Linux应用开发主要语言之一,本阶段重点掌握面向对象编程的基本思想以及C++的重要内容。图形界面编程是嵌入式开发中非常重要的一个环节。由于QT具有跨平台、面向对象、丰富API、支持2D/3D渲染、支持XML、多国语等强大功能,在嵌入式领域的GUI开发中得到了广范的应用,在本阶段通过基于QT图形库的学习使学员可以熟练编写GUI程序,并移植QT应用程序到Cortex-A8平台。包括IDE使用、QT部件及布局管理器、信息与槽机制的应用、鼠标、键盘及绘图事件处理及文件处理的应用。 七:Cortex A8 、Linux 平台开发 通过基于ARM Cortex-A8处理s5pv210了解芯片手册的基本阅读技巧,掌握s5pv210系统资源、时钟控制器、电源管理、异常中断控制器、nand flash控制器等模块,为底层平台搭建做好准备。Linux平台包括内核裁减、内核移植、交叉编译、GNU工具使用、内核调试、Bootloader介绍、制作与原理分析、根文件系统制作以及向内核中添加自己的模块,并在s5pv210实验平台上运行自己制作的Linux系统,集成部署Linux系统整个流程。同时了解Android操作系统开发流程。Android系统是基于Linux平台的开源操作系统,该平台由操作系统、中间件、用户界面和应用软件组成,是首个为移动终端打造的真正开放和完整的移动软件,目前它的应用不再局限于移动终端,还包括数据电视、机顶盒、PDA等消费类电子产品。 八:驱动开发 驱动程序设计是嵌入式Linux开发工作中重要的一部分,也是比较困难的一部分。本阶段的学习要熟悉Linux的内核机制、驱动程序与用户级应用程序的接口,掌握系统对设备的并发操作。熟悉所开发硬件的工作原理,具备ARM硬件接口的基础知识,熟悉ARM Cortex-A8处理器s5pv210各资源、掌握Linux设备驱动原理框架,熟悉工程中常见Linux高级字符设备、块设备、网络设备、USB设备等驱动开发,在工作中能独立胜任底层驱动开发。 以上就是列出的关于一名合格嵌入式Linux开发工程师所必学的理论知识,其实,作为一个嵌入式开发人员,专业知识和项目经验同样重要,所以在我们的理论学习中也要有一定的项目实践,锻炼自己的项目开发能力。

知与谁同 2019-12-02 01:22:27 0 浏览量 回答数 0

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可能服务器上已经发布了其他包和这个冲突。引入了公共的包(公共包前缀是com.xxx.xxx)含有数据库模块,该包中的bean名称和我的应用中的bean名称一样,然后扫描器扫的域名前缀com.xxx.xxx,所以冲突了。 1.Tomcat 服务器是一个免费的开放源代码的Web 应用服务器,是Apache 软件基金会(Apache Software Foundation)的Jakarta 项目中的一个核心项目,由Apache、Sun 和其他一些公司及个人共同开发而成。由于有了Sun 的参与和支持,最新的Servlet 和JSP 规范总是能在Tomcat 中得到体现,Tomcat 5 支持最新的Servlet 2.4 和JSP 2.0 规范。因为Tomcat 技术先进、性能稳定,而且免费,因而深受Java 爱好者的喜爱并得到了部分软件开发商的认可,成为目前比较流行的Web 应用服务器。目前最新版本是8.0。 2.Tomcat 服务器,属于轻量级应用服务器,在中小型系统和并发访问用户不是很多的场合下被普遍使用,是开发和调试JSP 程序的首选。对于一个初学者来说,可以这样认为,当在一台机器上配置好Apache 服务器,可利用它响应对HTML 页面的访问请求。实际上Tomcat 部分是Apache 服务器的扩展,但它是独立运行的,所以当你运行tomcat 时,它实际上作为一个与Apache 独立的进程单独运行的。 3.Tomcat 很受广大程序员的喜欢,因为它运行时占用的系统资源小,扩展性好,支持负载平衡与邮件服务等开发应用系统常用的功能;而且它还在不断的改进和完善中,任何一个感兴趣的程序员都可以更改它或在其中加入新的功能。 4.Tomcat4.0x中采用了新的Servlet容器:Catalina,完整的实现了Servlet2.3和Jsp1.2规范。Tomcat提供了各种平台的版本供下载,可以从其官方网站上下载其源代码版或者二进制版。由于Java的跨平台特性,基于Java的Tomcat也具有跨平台性。与传统的桌面应用程序不同,Tomcat中的应用程序是一个WAR(Web Archive)文件。WAR是Sun提出的一种Web应用程序格式,与JAR类似,也是许多文件的一个压缩包。 “答案来源于网络,供您参考” 希望以上信息可以帮到您!

牧明 2019-12-02 02:16:11 0 浏览量 回答数 0

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6月30日打卡,今日学习第四讲云端运维/监控/容器及DevOps实践”。 作业如下: 1. 关注云端架构带来的运维挑战, A单服务变更性能影响如何评估? B性能瓶颈在各微服务间漂移,如何做好性能测试? C应对突发流量需求,扩容能否解决问题,如何扩容? D服务实例数量众多,如何收集信息,快速定位性能问题? 2. 搭建成本高,学习成本大,监控不全 3. 未来一站式监控,全局埋点 4. 快速弹性伸缩 5. 构建仓库,采用模型化容器监控方案。通过对监控对象、监控过程进行建模,基于模型来驱动整个监控场景 #6月23日打卡,今日学习第三讲,《云端五大类热门技术实践》 ---作业1. 云平台已经充分考虑了各种场景下的应用的搭建,且为之实现了高可用,且能动态弹性伸缩 。 作业2. 负载均衡,多数据中心。 作业3. 前端负载均衡一般考虑七层,后端应用要充分考虑未来的压力,做好应用的高并发处理等 。 作业4. 主备、热备、冷备 。 作业5. 读写操作 。 6月21打卡读书汇第二讲:云端系统热门技术选型及配置容量规划实战”。 作业1 因为是入口流量,所以不收取流量费用; 作业2 Nginx可以作为Web服务器、或者负载均衡,有以下优势: 稳定性好,云端架构中LNMP(Linux+Nginx+MySQL+PHP)应用很广泛; 支持四层、七层的负载均衡、反向代理的功能; 性能高,高并发,系统资源占用少; 支持插件和灵活的二次开发; 前端静态数据缓存; 作业3 不可以;因为LVS(Linux Virtual Server)在四层和二层,不能识别封装在七层中的数据包内容。 作业4 一次连接:LVS的DR模式、NAT模式对数据包的处理都做一次连接,负载均衡对数据包仅做转发; 二次连接:Ngnix/HAProxy四层的二次连接是客户端和负载均衡进行TCP三次握手后,负载均衡和后端服务器会进行新的TCP连接; Nginx/HAProxy七层的二次连接是客户端和负载均衡进行TCP三次握手后,还需要等客户端Pushdata传输数据后,负载均衡和后端服务器会进行新的TCP连接; 作业5 I/O 5分钟法则:如果一天记录频繁被访问,就应该考虑放到缓存里。否则的话,客户端就按需要直接去访问数据源,这个的临界点是5分钟。 作业6 数据库的三大分类:关系型数据库(ACID模型)、BASE模型、非关系型数据库。 热门关系型数据库:Microsoft Access,Oracle、MySQL、SQL Server; 热门非关系型数据库:Redis; 作业7 2台 8核16G,10Mbps; 6月9日打卡今日学习《第一讲:云计算带来的技术变革》 作业一. B 作业二.有更强大的技术支持,对业务的满足更加充分,环境配置方面非常方便,自动化运维。 作业三. IaaS基础设施即服务 ,将软件的开发、管理、部署都交给第三方。Pass:平台即服务,提供软件部署平台,抽象了硬件和操作系统细节,可以无缝地扩展。开发者只需要关注自己的业务逻辑,不需要关注底层;Sass:软件即服务 ,是云服务的最底层,主要提供一些基础资源 作业四:编程语言是java,技术架构是Devops。作业

创造001 2020-06-09 23:36:25 0 浏览量 回答数 0

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能干的多了去了看下面弹性计算云服务器ECS:可弹性扩展、安全、稳定、易用的计算服务块存储:可弹性扩展、高性能、高可靠的块级随机存储专有网络 VPC:帮您轻松构建逻辑隔离的专有网络负载均衡:对多台云服务器进行流量分发的负载均衡服务弹性伸缩:自动调整弹性计算资源的管理服务资源编排:批量创建、管理、配置云计算资源容器服务:应用全生命周期管理的Docker服务高性能计算HPC:加速深度学习、渲染和科学计算的GPU物理机批量计算:简单易用的大规模并行批处理计算服务E-MapReduce:基于Hadoop/Spark的大数据处理分析服务数据库云数据库RDS:完全兼容MySQL,SQLServer,PostgreSQL云数据库MongoDB版:三节点副本集保证高可用云数据库Redis版:兼容开源Redis协议的Key-Value类型云数据库Memcache版:在线缓存服务,为热点数据的访问提供高速响应PB级云数据库PetaData:支持PB级海量数据存储的分布式关系型数据库云数据库HybridDB:基于Greenplum Database的MPP数据仓库云数据库OceanBase:金融级高可靠、高性能、分布式自研数据库数据传输:比GoldenGate更易用,阿里异地多活基础架构数据管理:比phpMyadmin更强大,比Navicat更易用存储对象存储OSS:海量、安全和高可靠的云存储服务文件存储:无限扩展、多共享、标准文件协议的文件存储服务归档存储:海量数据的长期归档、备份服务块存储:可弹性扩展、高性能、高可靠的块级随机存储表格存储:高并发、低延时、无限容量的Nosql数据存储服务网络CDN:跨运营商、跨地域全网覆盖的网络加速服务专有网络 VPC:帮您轻松构建逻辑隔离的专有网络高速通道:高速稳定的VPC互联和专线接入服务NAT网关:支持NAT转发、共享带宽的VPC网关大数据(数加)MaxCompute:原名ODPS,是一种快速、完全托管的TB/PB级数据仓库解决方案大数据开发套件:提供可视化开发界面、离线任务调度运维、快速数据集成、多人协同工作等功能,拥有强大的Open API为数据应用开发者提供良好的再创作生态DataV数据可视化:专精于业务数据与地理信息融合的大数据可视化,通过图形界面轻松搭建专业的可视化应用, 满足您日常业务监控、调度、会展演示等多场景使用需求关系网络分析:基于关系网络的大数据可视化分析平台,针对数据情报侦察场景赋能,如打击虚假交易,审理保险骗赔,案件还原研判等推荐引擎:推荐服务框架,用于实时预测用户对物品偏好,支持 A/B Test 效果对比公众趋势分析:利用语义分析、情感算法和机器学习,分析公众对品牌形象、热点事件和公共政策的认知趋势企业图谱:提供企业多维度信息查询,方便企业构建基于企业画像及企业关系网络的风险控制、市场监测等企业级服务数据集成:稳定高效、弹性伸缩的数据同步平台,为阿里云各个云产品提供离线(批量)数据进出通道分析型数据库:在毫秒级针对千亿级数据进行即时的多维分析透视和业务探索流计算:流式大数据分析平台,提供给用户在云上进行流式数据实时化分析工具人工智能机器学习:基于阿里云分布式计算引擎的一款机器学习算法平台,用户通过拖拉拽的方式可视化的操作组件来进行试验,平台提供了丰富的组件,包括数据预处理、特征工程、算法组件、预测与评估语音识别与合成:基于语音识别、语音合成、自然语言理解等技术,为企业在多种实际应用场景下,赋予产品“能听、会说、懂你”式的智能人机交互体验人脸识别:提供图像和视频帧中人脸分析的在线服务,包括人脸检测、人脸特征提取、人脸年龄估计和性别识别、人脸关键点定位等独立服务模块印刷文字识别:将图片中的文字识别出来,包括身份证文字识别、门店招牌识别、行驶证识别、驾驶证识别、名片识别等证件类文字识别场景云安全(云盾)服务器安全(安骑士):由轻量级Agent和云端组成,集检测、修复、防御为一体,提供网站后门查杀、通用Web软件0day漏洞修复、安全基线巡检、主机访问控制等功能,保障服务器安全DDoS高防IP:云盾DDoS高防IP是针对互联网服务器(包括非阿里云主机)在遭受大流量的DDoS攻击后导致服务不可用的情况下,推出的付费增值服务,用户可以通过配置高防IP,将攻击流量引流到高防IP,确保源站的稳定可靠Web应用防火墙:网站必备的一款安全防护产品。 通过分析网站的访问请求、过滤异常攻击,保护网站业务可用及资产数据安全加密服务:满足云上数据加密,密钥管理、加解密运算需求的数据安全解决方案CA证书服务:云上签发Symantec、CFCA、GeoTrust SSL数字证书,部署简单,轻松实现全站HTTPS化,防监听、防劫持,呈现给用户可信的网站访问数据风控:凝聚阿里多年业务风控经验,专业、实时对抗垃圾注册、刷库撞库、活动作弊、论坛灌水等严重威胁互联网业务安全的风险绿网:智能识别文本、图片、视频等多媒体的内容违规风险,如涉黄,暴恐,涉政等,省去90%人力成本安全管家:基于阿里云多年安全实践经验为云上用户提供的全方位安全技术和咨询服务,为云上用户建立和持续优化云安全防御体系,保障用户业务安全云盾混合云:在用户自有IDC、专有云、公共云、混合云等多种业务环境为用户建设涵盖网络安全、应用安全、主机安全、安全态势感知的全方位互联网安全攻防体系态势感知:安全大数据分析平台,通过机器学习和结合全网威胁情报,发现传统防御软件无法覆盖的网络威胁,溯源攻击手段、并且提供可行动的解决方案先知:全球顶尖白帽子和安全公司帮你找漏洞,最私密的安全众测平台。全面体检,提早发现业务漏洞及风险,按效果付费移动安全:为移动APP提供安全漏洞、恶意代码、仿冒应用等检测服务,并可对应用进行安全增强,提高反破解和反逆向能力。互联网中间件企业级分布式应用服务EDAS:以应用为中心的中间件PaaS平台、消息队列MQ:Apache RocketMQ商业版企业级异步通信中间件分布式关系型数据库服务DRDS:水平拆分/读写分离的在线分布式数据库服务云服务总线CSB:企业级互联网能力开放平台业务实施监控服务ARMS:端到端一体化实时监控解决方案产品分析E-MapReduce:基于Hadoop/Spark的大数据处理分析服务云数据库HybirdDB:基于Greenplum Database的MPP数据仓库高性能计算HPC:加速深度学习、渲染和科学计算的GPU物理机大数据计算服务MaxCompute:TB/PB级数据仓库解决方案分析型数据库:海量数据实时高并发在线分析开放搜索:结构化数据搜索托管服务管理与监控云监控:指标监控与报警服务访问控制:管理多因素认证、子账号与授权、角色与STS令牌资源编排:批量创建、管理、配置云计算资源操作审计:详细记录控制台和API操作密钥管理服务:安全、易用、低成本的密钥管理服务应用服务日志服务:针对日志收集、存储、查询和分析的服务开放搜索:结构化数据搜索托管服务性能测试:性能云测试平台,帮您轻松完成系统性能评估邮件推送:事务/批量邮件推送,验证码/通知短信服务API网关:高性能、高可用的API托管服务,低成本开放API物联网套件:助您快速搭建稳定可靠的物联网应用消息服务:大规模、高可靠、高并发访问和超强消息堆积能力视频服务视频点播:安全、弹性、高可定制的点播服务媒体转码:为多媒体数据提供的转码计算服务视频直播:低延迟、高并发的音频视频直播服务移动服务移动推送:移动应用通知与消息推送服务短信服务:验证码和短信通知服务,三网合一快速到达HTTPDNS:移动应用域名防劫持和精确调整服务移动安全:为移动应用提供全生命周期安全服务移动数据分析:移动应用数据采集、分析、展示和数据输出服务移动加速:移动应用访问加速云通信短信服务:验证码和短信通知服务,三网合一快速到达语音服务:语音通知和语音验证,支持多方通话流量服务:轻松玩转手机流量,物联卡专供物联终端使用私密专线:号码隔离,保护双方的隐私信息移动推送:移动应用通知与消息推送服务消息服务:大规模、高可靠、高并发访问和超强消息堆积能力邮件推送:事务邮件、通知邮件和批量邮件的快速发送

巴洛克上校 2019-12-02 00:25:55 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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第一讲:云计算带来的技术变革 6月9日打卡,今日学习《第一讲:云计算带来的技术变革》,通过乔帮主本次的领读,学到了云平台、云产品的选型以及软件技术的选项 完成的作业见如下: 1. B 2. 区别是:云平台相对传统的虚拟化容器来讲,有强大的技术支持,同时尽量满足大多数业务需要,能够一键开启服务器环境,进行管理、操作相关软件应用 3.区别是: SaaS、PaaS、IaaS简单的说都属于云计算服务,也就是云计算+服务 IaaS(Infrastructure as a service – 基础设施即服务):用户可以在云服务提供商提供的基础设施上部署和运行任何软件,包括操作系统和应用软件 PaaS(Platform as a service – 平台即服务):PaaS给用户提供的能力是使用由云服务提供商支持的编程语言、库、服务以及开发工具来创建、开发应用程序并部署在相关的基础设施上 SaaS(Software as a Service – 软件即服务):SaaS给用户提供的能力是使用在云基础架构上运行的云服务提供商的应用程序。 4. 云端最火的语言是Java 第二讲:云端系统热门技术选型及配置容量规划实战 2020年6月20日打卡,今日学习《第二讲:云端系统热门技术选型及配置容量规划实战》,通过乔帮主本次的领读,学到了云端系统技术选型:云端网络、云端web服务器、云端负载均衡、云端存储、云端缓存和云端数据库六个方面,以及云端配置选型。 作业1:不收取流量费用,因为是入口流量;作业2:Nginx可以作为Web服务器、或者负载均衡,优势如下:稳定性好,云端架构中LNMP(Linux+Nginx+MySQL+PHP)应用很广泛;性能高,高并发,系统资源占用少;支持四层、七层的负载均衡、反向代理的功能;前端静态数据缓存; 支持插件和灵活的二次开发;作业3:可以,因为LVS(Linux Virtual Server)在四层和二层,不能识别封装在七层中的数据包内容。作业4:一次连接:LVS的DR模式、NAT模式对数据包的处理都做一次连接,负载均衡对数据包仅做转发;二次连接:Ngnix/HAProxy四层的二次连接是客户端和负载均衡进行TCP三次握手后,负载均衡和后端服务器会进行新的TCP连接; Nginx/HAProxy七层的二次连接是客户端和负载均衡进行TCP三次握手后,还需要等客户端Pushdata传输数据后,负载均衡和后端服务器会进行新的TCP连接;作业5:I/O 5分钟法则:如果一天记录频繁被访问,就应该考虑放到缓存里。否则的话,客户端就按需要直接去访问数据源,这个临界点就是5分钟。作业6:数据库的三大分类:关系型数据库(ACID模型)、BASE模型、非关系型数据库。热门关系型数据库:Oracle、MySQL、SQL Server;热门非关系型数据库:Redis;作业7:2台 核16G,10Mb 第三讲:云端五大类热门技术实践 2020年6月25日打卡,今日学习《第三讲:云端五大类热门技术实践》,通过乔帮主本次的领读,学到了云端实践中的主机、负载均衡、存储、缓存和数据库实践。 作业1 分布式架构对服务器单机的性能依赖不高,通过大量云资源进行分布式快速部署,满足业务的需求和发展。 作业2 DNS+跨地域+Docker分布式架构,通过智能解析把不同地域的请求引流到各自地域部署的节点中,节点中部署的业务用Docker进行部署,业务代码对平台没有依赖,又可以接入各大云运营商。 作业3 前端建议使用四层; 部署Web类后端的注意事项:需要配置https证书,虚拟主机,Rewrite等功能,可放在后端中用Nginx配置; 作业4: 系统数据:Rsync,快照 文件数据:NFS,OSS 数据库数据:主从复制 作业5:读写分离属于垂直分区,主要是为了解决数据库读写的压力; Sharing技术属于水平分区,为了解决海量数据的压力; 第四讲:云端运维/监控/容器及DevOps实践 2020年6月30日打卡,今日学习《第四讲:云端运维/监控/容器及DevOps实践》,通过乔帮主本次的领读,学到了云端实践篇中的云端运维实践、云端监控实践和云端容器/DevOps实践。 作业1 一:云端配置选型 二:云端网络架构 三:云端负载均衡的选择 四:云端静态资源访问 五:云端运维管理 作业2 Zabbix的Server端数据是以MySQL为主的关系型数据库,存在性能问题,对云容器支持不太好; Prometheus属于容器监控体系技术,对云产品、站点、日志、代码监控问题无法解决; 作业3 云监控会成为未来监控的主要趋势,云平台把常见的开源环境,Web、缓存、数据库等进行封装产品化。 作业4 基于Docker镜像的CI/CD与传统基于代码仓库的CI/CD有以下优势: 实现容器启动在秒级完成发布; 对ECS没有依赖; Docker容器资源自定义配置,最大化提升资源利用率; 可以结合JIRA+Confluence做项目管理及知识库管理; 作业5 使用Docker+K8S+DNS+Rancher 第五讲:云时代安全防护面临的挑战和机遇 2020年7月7日打卡,今日学习《第五讲:云时代安全防护面临的挑战和机遇》,通过乔帮主的领读,学习到了云端安全面临的挑战和机遇,云端黑客常见攻击和云端安全最佳防御方案。 作业1 Redis漏洞不能用WAF防御,要用安骑士来检测,WAF针对OSI七层模型中HTTP层的防御,也就是Web漏洞的防御;安骑士是解决操作系统级别的漏洞、木马、病毒。 作业2 在CDN上配置证书,一般把证书存放在流量入口处。 作业3 DDoS+WAF结合起来防御。 作业4 采用安全类云产品,替代单机低配服务器; 安全架构进行优化,采用分布式架构; 在运维层次进行安全保障,调优PHP进行数、Tomcat连接数等,调优操作系统内核参数;

爱吃鱼的程序员 2020-06-09 21:43:01 0 浏览量 回答数 0

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VS2015与.NET4.6发布,为开发提供数百新功能

sunny夏筱 2019-12-01 21:55:59 12222 浏览量 回答数 3

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热点第三方工具分享

我想带宝宝 2019-12-01 21:35:14 11867 浏览量 回答数 1

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精选几个Java测试工具,希望能帮到你:1.Arquillian Arquillian是JVM一个高度创新性和可扩展的测试平台,支持Java开发人员轻松创建自动化集合的,功能性的和验收的测试。Arquillian允许在运行时间执行测试。Arquillian可以用来管理单个或多个容器的生命周期,捆扎测试用例,从属类和资源。它还能够部署归档到容器中,在容器中执行测试、捕获结果,并创建报告。 Arquillian集成了常见的测试框架,如JUnit 4、TestNG 5,并允许使用现有的IDE发布测试,并且由于其模块化的设计使得能够运行Ant和Maven测试插件。2.JTest JTest也被称为“Parasoft JTest”,是一款通过Parasoft制作的自动化的Java软件测试和静态分析软件。JTest包含的功能有:单元测试情况下的生成和执行、静态代码分析、数据流的静态分析、度量分析、回归测试、运行时错误检测。 此外,它还具备了同行代码审查流程自动化和运行时错误检测的功能,如:竞态条件、异常、资源和内存泄漏、安全漏洞攻击。3.The Grinder “The Grinder”是一个Java负载测试框架,不但运行简单,而且其分布式测试采用了许多负载注入机器。只要有Java API,The Grinder就可以负载测试。这包括HTTP Web服务器、SOAP和REST Web服务器、应用程序服务器、以及用强大的Jython和Clojure语言写的包含了自定义协议的测试脚本。The Grinder的GUI控制台允许对多个负载注射器进行监测和控制,并自动管理客户端连接和cookies、SSL、代理感知和节流连接。 The Grinder在BSD风格的开源许可下是免费的。 4.TestNG TestNG是一款为Java编程语言设计的测试框架,灵感来自于JUnit和NUnit。 TestNG的主要功能是覆盖范围更广的测试分类,如单元、功能性、端到端,一体化等。它还有一些新的功能,可以使之更强大和更容易使用,如:注解、具备大型线程池各种策略的运行测试、多线程的代码测试、灵活的测试配置、参数化数据驱动的测试支持,等等。 TestNG支持各种各样的工具和插件,比如Eclipse、IDEA、Maven等等。 5.JUnit JUnit是一个为Java编程语言设计的单元测试框架。 JUnit为测试驱动开发框架的发展发挥了重要作用。它是现在被统称为xUnit的单元测试框架大家庭的组成成员之一,源于SUnit。 在编译时,JUnit可以连接作为JAR,用于编写可重复的测试。6.Powermock PowerMock是一款支持单元测试源代码的Java框架。虽然PowerMock可以作为Mocking框架,例如Mockito和EasyMock的扩展而运行,但是它具备了更强大的能力。PowerMock利用自定义的类加载器和字节码操纵器,来确保静态方法的模拟、静态初始化的删除、函数构造、最终的类和方法以及私有方法。它的主要目的是通过最少的方法和注释来扩展现有的API,以获得额外的功能。7.CucumberCucumber 是 BDD 模式下实现可执行规范(Executable Specifications)的开源工具,但是它的使命并不局限于做自动化验收测试,更加重要的在于其能够在团队成员之间构建统一的交流基础(feature 文件)、规范交流用语(Domain Specific Language)、提高各个利益相关方(Business Stakeholders)沟通效率和效果,从而达到提升产品质量、做成客户期望得到的产品这一最终目标

tama_test 2019-12-02 01:55:29 0 浏览量 回答数 0

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教程101之服务器系统选择

twl007 2019-12-01 21:10:14 50945 浏览量 回答数 38

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教程101之服务器系统选择

twl007 2019-12-01 21:11:26 14403 浏览量 回答数 13

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第五讲:云时代安全防护面临的挑战和机遇 2020年7月12日打卡,今日学习《第五讲:云时代安全防护面临的挑战和机遇》,通过乔帮主的领读,学习到了云端安全面临的挑战和机遇,云端黑客常见攻击和云端安全最佳防御方案。 作业1 Redis漏洞不能用WAF防御,要用安骑士来检测,WAF针对OSI七层模型中HTTP层的防御,也就是Web漏洞的防御;安骑士是解决操作系统级别的漏洞、木马、病毒。 作业2 在CDN上配置证书,一般把证书存放在流量入口处。 作业3 DDoS+WAF结合起来防御。 作业4 采用安全类云产品,替代单机低配服务器;安全架构进行优化,采用分布式架构;在运维层次进行安全保障,调优PHP进行数、Tomcat连接数等,调优操作系统内核参数; 第四讲:云端运维/监控/容器及DevOps实践 2020年7月5日打卡,今日学习《第四讲:云端运维/监控/容器及DevOps实践》,通过乔帮主本次的领读,学到了云端实践篇中的云端运维实践、云端监控实践和云端容器/DevOps实践。 作业1 一:云端配置选型 二:云端网络架构 三:云端负载均衡的选择 四:云端静态资源访问 五:云端运维管理 作业2 Zabbix的Server端数据是以MySQL为主的关系型数据库,存在性能问题,对云容器支持不太好; Prometheus属于容器监控体系技术,对云产品、站点、日志、代码监控问题无法解决; 作业3 云监控会成为未来监控的主要趋势,云平台把常见的开源环境,Web、缓存、数据库等进行封装产品化。 作业4 基于Docker镜像的CI/CD与传统基于代码仓库的CI/CD有以下优势: 实现容器启动在秒级完成发布;对ECS没有依赖;Docker容器资源自定义配置,最大化提升资源利用率;可以结合JIRA+Confluence做项目管理及知识库管理; 作业5 使用Docker+K8S+DNS+Rancher 第三讲:云端五大类热门技术实践 2020年6月25日打卡,今日学习《第三讲:云端五大类热门技术实践》,通过乔帮主本次的领读,学到了云端实践中的主机、负载均衡、存储、缓存和数据库实践。 作业1 分布式架构对服务器单机的性能依赖不高,通过大量云资源进行分布式快速部署,满足业务的需求和发展。 作业2 DNS+跨地域+Docker分布式架构,通过智能解析把不同地域的请求引流到各自地域部署的节点中,节点中部署的业务用Docker进行部署,业务代码对平台没有依赖,又可以接入各大云运营商。 作业3 前端建议使用四层; 部署Web类后端的注意事项:需要配置https证书,虚拟主机,Rewrite等功能,可放在后端中用Nginx配置; 作业4 系统数据:Rsync,快照 文件数据:NFS,OSS 数据库数据:主从复制 作业5 读写分离属于垂直分区,主要是为了解决数据库读写的压力; Sharing技术属于水平分区,为了解决海量数据的压力; 第二讲:云端系统热门技术选型及配置容量规划实战 2020年6月20日打卡,今日学习《第二讲:云端系统热门技术选型及配置容量规划实战》,通过乔帮主本次的领读,学到了云端系统技术选型:云端网络、云端web服务器、云端负载均衡、云端存储、云端缓存和云端数据库六个方面,以及云端配置选型。 作业1 不收取流量费用,因为是入口流量; 作业2 Nginx可以作为Web服务器、或者负载均衡,优势如下: 稳定性好,云端架构中LNMP(Linux+Nginx+MySQL+PHP)应用很广泛;性能高,高并发,系统资源占用少;支持四层、七层的负载均衡、反向代理的功能;前端静态数据缓存;支持插件和灵活的二次开发; 作业3 不可以,因为LVS(Linux Virtual Server)在四层和二层,不能识别封装在七层中的数据包内容。 作业4 一次连接:LVS的DR模式、NAT模式对数据包的处理都做一次连接,负载均衡对数据包仅做转发; 二次连接:Ngnix/HAProxy四层的二次连接是客户端和负载均衡进行TCP三次握手后,负载均衡和后端服务器会进行新的TCP连接; Nginx/HAProxy七层的二次连接是客户端和负载均衡进行TCP三次握手后,还需要等客户端Pushdata传输数据后,负载均衡和后端服务器会进行新的TCP连接; 作业5 I/O 5分钟法则:如果一天记录频繁被访问,就应该考虑放到缓存里。否则的话,客户端就按需要直接去访问数据源,这个临界点就是5分钟。 作业6 数据库的三大分类:关系型数据库(ACID模型)、BASE模型、非关系型数据库。 热门关系型数据库:Oracle、MySQL、SQL Server; 热门非关系型数据库:Redis; 作业7 2台 8核16G,10Mbps 第一讲:云计算带来的技术变革 6月17日打卡,今日学习《第一讲:云计算带来的技术变革》,通过乔帮主本次的领读,学到了云平台、云产品的选型以及软件技术的选项; 名词解释: IDC(Internet Data Center):互联网数据中心 作业1 B,web应用做云端负载均衡,优先采用SLB,且SLB七层支持HTTP/HTTPS。 作业2 云平台与传统虚拟化技术最大的优势在于按需索取、随开随用。(借用老师在书中的介绍) 作业3 IaaS:基础设施服务,Infrastructure-as-a-servicePaaS:平台服务,Platform-as-a-serviceSaaS:软件服务,Software-as-a-service IaaS 是云服务的最底层,主要提供一些基础资源。 PaaS 提供软件部署平台(runtime),抽象掉了硬件和操作系统细节,可以无缝地扩展(scaling)。开发者只需要关注自己的业务逻辑,不需要关注底层。 SaaS 是软件的开发、管理、部署都交给第三方,不需要关心技术问题,可以拿来即用。 作业4 支持我从事的Java语言,自动化运维DevOps方向

yvonne6688 2020-06-17 22:20:40 0 浏览量 回答数 0

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中科院学术造假骗经费?同行十二年不知“木兰”是 Python ?

有只黑白猫 2020-01-19 11:05:03 82 浏览量 回答数 1
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