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软件开发外包中的软件订制

软件开发外包中的软件订制 “软件定制”在国外是为大、中、小公司所广泛采用的一种软件开发形式,在我国,由于经济环境和传统管理方式的不同,定制软件还是一种新生事物。定际上,大多数企业由于自...
大大神 2019-12-01 21:18:40 1875 浏览量 回答数 0

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“1024”程序员节西安站:阿里云助力中小企业快速入局物联网业务

阿里云作为优秀的科技企业,通过多年的项目工程经验,攻克技术难点,沉淀成平台和解决方案。在物联网整个项目研发的各个环节里,都提供了对应的平台和能力支持,给中小企业低成本地落...
阿里云AIoT 2019-12-01 21:45:28 954 浏览量 回答数 0

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能力地图,让你的小程序拥有灵魂 开放能力,是支付宝开放平台为满足开发者不同的业务需求,将支付宝的一些功能 以接口(API)的形式开放出来;开发者通过这些开放的接口与支付宝服务端(也 有部分是支付宝客户端)进行交互,实现业务逻辑。 举个例子,假设你是老王,你开发的小程序是用来卖瓜的。那你要让你的用户在你 的小程序内花钱买你的瓜,这样你就要接入“小程序支付”能力;你要在小程序内 营销你的瓜,那么就录个带货的视频吧,那么就要使用“小程序视频播放”能力。 总之,你需要贴合你的小程业务需求,不断地“武装”你的小程序。而开放能力也 是你的“军火库”,为你提供源源不断的业务支持。 目前,小程序提供如下的开放能力,这些能力构成了一张“能力地图”。根据这张 地图,你的小程序可以走出自己的路。 随着业务的不断发展,“能力地图”的版图会越来越大,为开发者提供更多福利。 点击进入 能力中心 PC 端;或扫码收藏 能力中心 小程序,随时关注能力动态; 分享能力更方便。 能力实战 本章将重点介绍“获取会员基础信息”和“模板消息”的接入。 缘起:获取会员基础信息 盛夏的图书馆总是学生们避暑的热门景点,对软件学院的大二学生小宝♂️来说也 不例外。窗外的知了没完没了的絮叨着,小宝双手赌气似的敲打着键盘,指尖生了 魔法似的溜出一行行代码。刚写完一整段的小明将面前的冰咖啡一饮而尽,顺势将 脑袋抬起来,盯着浅黄色的天花板发呆。正兀自发呆着,精神恍惚小宝被一股淡淡 的茉莉花香拉回了图书馆,循着香味,他将脑袋慢慢地低下。四目相对,香味的源 头♀️也正好奇地盯着他...... 问:所以,小宝要如何主动又不失礼貌,深入而不猥琐地了解关于她的一切呢? 答:通过小程序“获取会员基础信息”能力,在用户授权后,开发者可以获取用户 头像图片、昵称、性别、国家、所在省份、所在市区等信息。 本题干的案例和场景仅为课堂效果定制,纯属虚构,请勿作死模仿。对于恶意获取 用户信息或者其他不合理使用等情况,支付宝开放平台有权永久收回该小程序的接 口权限。 代码千万条,用户第一条。接入不规范,老师两行泪。 105 产品介绍 获取会员基础信息是支付宝会员开放服务之一,在获得用户授权后,允许开发者获 取 头像、昵称、性别、国家码、所在省份、所在市区 等信息。本功能免费,同学 们可以放心使用(别问落地价,因为爱情无价)。 当然,小程序还有 获取会员手机 号 (https://opendocs.alipay.com/mini/introduce/getphonenumber) 的开 放能力,因该功能涉及用户的手机号隐私,且仅开放给有一定资质的企业账户,故 在本章不作接入介绍。(小宝哭晕在厕所......) 用户端示例 用户在登录小程序后,在需要用户授权基础信息的场景(如首次登录,或者授权其 他关联账号登录等),系统出现弹窗让用户确认,用户同意授权后,即可通过接口 获取用户的基础信息。 注意: 通过用户信息授权方式获取用户基础信息是只一种快捷的填写方式。开发过程中, 需要对用户拒绝的情况做充分的考虑与应对方案,如引导用户手动填写或上传。 缘生:模板消息 因为请对面的女生帮忙一起测试“获取会员基础信息”的缘故,小宝无意间得到了 对面女生的昵称和头像。 “原来你叫小美啊,你的支付宝头像是莫奈的《日出》吗?你喜欢画画?” “对呀,我是设计学院的,平时喜欢画画。看不出你个程序员还知道莫奈啊。” “我也很喜欢印象派。但我觉得你更适合莫奈的另外一幅画。” “哦,什么画呀?” “《睡莲》” 问:看得出小宝已经词穷了,再聊下去就很尴尬了,看得出小宝也是个害羞人。请 问小宝要如何进一步拉近关系,约小美出去自习和玩耍呢 ? 答:通过小程序“模板消息”能力,开发者可通过消息高效触达用户,通知用户当 前行为的结果及状态等;同时可在消息中配置跳转小程序指定页面地址,当用户查 看消息时,在消息中点击 进入小程序查看 返回小程序,进入开发者配置的小程序 指定页面。目前仅支持文本消息。 本题干的案例和场景仅为课堂效果定制,纯属虚构,请勿作死模仿。支付宝开放平 台对于模板消息的发送频率和内容均有一定限制。对于恶意发送违规定模板消息的 行为,支付宝会有一定的惩罚策略,详细注意事项可以参考 模板消息准入条件。 代码千万条,用户第一条。接入不规范,老师两行泪。 产品介绍 模板消息有两类:交易类 和 表单类,暂不支持自定义标题等信息。支付类的模 板消息需要依赖用户支付产生的交易号 tradeNo, 因此本章节不重点阐述,好奇 宝宝请前往本章结尾的“拓展阅读”查看。 自己不开店,没有交易号(tradeNo)的小宝别无选择,只能选择表单类模板消 息。 表单类:当用户在小程序内发生过提交表单行为,开发者可以调用接口发送表单类 的模板消息,此时必须要传入 form_id 。开发者获取 formId 或 tradeNo 后, 可在 7 天内向用户推送有限条数的模板消息( 1 次提交表单可下发 3 条,不 限制模板数);超期后 formId 或 tradeNo 将失效,无法推送消息。 本功能免费,同学们可以放心使用(别问落地价,因为爱情无价)。 用户端示例 108 假设小宝在发送模板消息发送成功后,小美可以在支付宝 APP 首页的“服务提 醒”处查看消息,如下图所示。 快速接入 DEMO 支付宝开放平台还为开发者提供了模板消息 DEMO,开发者可以参 考 https://opendocs.alipay.com/mini/quick-example/template-message 文档进 行体验和实现快速接入。 拓展阅读 除了用 formId 发送模板消息外,支付宝开放平台还支持用 tradeNo 发送模板 消息,那如何获取 tradeNo 呢? tradeNo :当用户完成支付行为时,可以获取 tradeNo(即支付交易号) 用于 发送交易类模板消息,如 小程序支付 中的 alipay.trade.create 或 资金授权 以及 当面付 中的 alipay.trade.pay 接口。消息类型为支付类型的只能通过 tradeNo 发送。 上述几个功能的对接文档在此列出,感兴趣的同学可以课后查看哦。需要注意的 是,目前这几大功能仅对企业支付宝账号开放;个人账号暂时无法完成对接。  小程序支付:https://opendocs.alipay.com/mini/introduce/pay  当面付:https://opendocs.alipay.com/open/194/105072/  资金授权:https://opendocs.alipay.com/mini/introduce/pre-authorization 109 缘遂:小程序二维码 “现在到处都是二维码,逼死强迫症哦。忍不住想扫扫看,哈哈哈。” “我这边也有个码,你扫了试试?” “什么二维码啊,这么神秘。扫开了还加载这么久。” “......” “啊,谢谢你。” 夕阳照在小美的脸上,越发得红了。 产品介绍 概述 使用本能力可生成小程序二维码,商户可将生成后的小程序二维码在线上线下进行 贴码推广,更便捷地推广小程序。 产品特色 每个小程序都有一个默认的小程序二维码,目标地址是 小程序首页。  创建 20 个以内小程序二维码。在 开发中心 > 小程序应用 > 我的小程序 中点击已创建 的小程序名称,进入小程序详情页面,左侧目录栏中选择 码管理 > 小程序码。  创建超过 20 个小程序二维码。通过调用二维码接口 alipay.open.app.qrcode.create 实现,一个小程序可通过使用该二维码接口获取无限个带参数的二维码。 页面地址获取方式 小程序页面地址可通过开发者工具在代码中的 app.json 中的 onShow 和 onLaunch 中获取。 110 使用说明 支付宝扫描二维码将按以下匹配规则控制跳转:  页面地址:指定小程序中能访问的路径地址,默认为小程序的首页地址。  启动参数:小程序启动时候需要带入的参数,可以为空。启动参数可以通过 options.query 获取,格式为 key1=value1&key2=value2。 示例代码 准备获取启动参数中 x 的值。 App({ onLaunch(options) { my.alert({content: '启动参数:'+JSON.stringify(options.query.x),}); console.log('query', options.query); console.log('App Launch', options); }, onShow() { console.log('App Show') }, onHide() { console.log('App Hide') }, globalData: { hasLogin: false } }) 输入参数 页面地址:page/component/component-pages/view/view 启动参数:x=1&y=2 示例效果: 111 准入条件 小程序开发者均可使用。 计费模式 不收费。 API 列表 接口名称 描述 alipay.open.app.qrcode.create 小程序生成推广二维码接口 快速接入 DEMO 支付宝开放平台还为开发者提供了小程序二维码 DEMO,开发者可以参考 快速示 例 文档进行体验和实现快速接入。 内容来源:https://developer.aliyun.com/article/756818?spm=a2c6h.12873581.0.dArticle756818.26162b70Su1GZy&groupCode=tech_library
KaFei 2020-04-27 15:46:58 0 浏览量 回答数 0

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支付宝小程序云训练营优秀学员提问来啦

看书学不够,想要跟着大佬实操!为了满足大家这个愿望,开发者社区特别推出小程序云7天训练营,为大家请到支付宝专家团队,旨在从认识小程序云,到掌握云开发、小程序...
问问小秘 2020-06-15 15:57:38 159 浏览量 回答数 1

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中小企业选择ERP依据分析

    依据一:ERP实施企业必须有准确定位。ERP项目本质上是一个管理项目,而不是纯粹的IT项目,它的导入和实施会涉及到企业管理的方方面面,需要对企业现有的管理模式、业务流程、作业方...
hua2012h 2019-12-01 20:13:33 7435 浏览量 回答数 1

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01. 前言 关于程序员接私活,社会各界说法不一。按照作者的观点来说如果你确实急用钱,价格又合适,那就去做。如果不怎么缺钱,那就接私活之前要好好考虑。私活的钱不好挣是一个方面,更重要的是如果你把做私活的时间花在提升自己上,产生的价值就要大得多。等你提升了自己,提升了固定薪水,远比拿的这点私活的钱划算。千万不要“捡了芝麻丢了西瓜”。 如果你主业上遇到了瓶颈,平时的时间比较充分,想有一些额外的收入,同时为了保持技术的熟练度,这种情况下,是可以考虑接一些私活的。对于那种投入时间巨大,回报很可怜的项目,千万不要接。 下面介绍一些常用的平台可以接私活。 02. 程序员客栈 程序员客栈中国非常领先的自由工作平台,为中高端程序员、产品经理和设计师等等互联网相关人员提供稳定的线上工作机会,包括自由工作、远程工作和兼职工作,还支持按需雇佣,工作模式非常多,感兴趣的推荐大家尝试一下。虽然名称叫程序员客栈,但是除了程序员,像产品经理,设计师等等互联网相关人员,都能在上面找到适合自己的项目。感兴趣的可以体验一下。 程序员客栈官网:https://www.proginn.com/ 03. 码市 码市是 Coding 推出的互联网软件外包服务平台,意在连接需求方与广大开发者。让项目的需求方快速的找到合适的开发者,完成项目开发工作。 码市官方网站:https://codemart.com/ 04. 猪八戒网 猪八戒网创建于2006年,是服务中小微企业的人才共享平台。开创式地为人才与雇主搭建起双边市场,通过线上线下资源整合与大数据服务,实现人才与雇主精准无缝对接。找兼职的地方,主要是入门级项目,不适合专业程序员,只适合新手。 猪八戒官网:https://luoyang.zbj.com/ 05. 开源众包 开源众包–专业的软件众包平台,350万+ 优质开发者为您提供网站、APP、微信/小程序、企业应用等软件开发服务,有效降低企业 IT 软件开发成本、解决技术资源不足等问题。 开源中国的众包平台,主要是以众包为主。 开源众包官网:https://zb.oschina.net/ 06. 智城外包网 智城外包网,聚合全国软件团队资源,官方认证,1小时响应,零交易佣金,托管安全保障。十年口碑运营,万家靠谱团队。免费比价,免费一站式外包项目管理工具。平台汇集软件咨询专家,软件技术专家,软件开发专家,软件开发公司,软件外包公司,软件外派公司。在线竞标模式,让IT外包项目和短期IT招聘、人力派遣需求可以获得高性价比的候选。海量资源池包括:网站设计、网站开发、手机应用开发、移动应用开发、安卓应用开发、苹果应用开发、微信应用开发、Java技术、C#技术、Web前端开发、IT人力外包、IT人力外派、IT人力短期招聘、技术合伙人、通用软件开发,SaaS软件实施,软件运维等服务门类。 网官方网站:http://www.taskcity.com/ 07. 实现网 北京实现与爱科技有限公司是一个互联网工程师兼职平台。解决创业公司招人难、成本高的问题。 创业公司通过实现网可以快速预约知名互联网企业的工程师、设计师到自己的团队工作。上午预约工程师,最快晚上即可到班兼职。 互联网工程师可以在实现网注册成为技术顾问,利用业余时间助力创业公司,并且获得以时薪为单位的报酬。 目前已有9000+工程师或设计师可在线预约和支付,支付后工程师会到团队里坐班沟通,快速推进创业者的产品开发进度。 实现网为企业提供BAT等名企背景的、靠谱的开发设计兼职人才和自由职业者,满足企业项目外包、驻场开发、远程兼职、技术咨询等短期人力需求。已服务2000多家企业,包括好未来、方正、人人贷、秒拍等知名企业。 官方网站:https://shixian.com/ 08. 猿急送 猿急送,一个高级技术共享平台,这里汇聚知名互联网公司的技术、设计、产品大牛,通过实际坐班、远程等方式,一对一为创业公司解决问题,提高创业效率。 猿急送为您提供兼职程序员,兼职工程师信息,猿急送是一个高级技术共享平台,是优质的程序员兼职网站,这里汇聚BAT等知名互联网公司的技术开发、产品、设计大牛,通过实际坐班等方式,一对一为创业公司解决程序员、工程师等开发、产品设计人力问题。 官方网站:https://www.yuanjisong.com/ 09. 人人开发 人人开发基于可视化快速开发平台 - 捷得(Joget)/捷得云(Joget Cloud)(PaaS),集众多开发者资源,为企业提供企业管理软件服务。应用市场提供应用产品、插件的在线试用和销售,服务市场以威客众包模式提供管理软件定制开发服务,各类企业级应用开发服务,例如:协同OA产品,ERP,CRM,人事管理,项目管理,资产管理,设备管理等。 官方网站:http://rrkf.com/ 10. 开发邦 公司位于北京中关村科技园区核心区海淀园,成立于2010年,专注于为客户提供互联网软件技术开发与咨询服务,致力于利用互联网软件技术为客户提高效率、降低成本、提升效能、优化管理。 团队核心成员均具有十年以上软件互联网技术开发经验,毕业于工科名校。至今,已成功执行近百个项目,涵盖管理软件、互联网系统、移动APP、前端互动开发等。 先后为华为公司、商汤科技、工信部中国软件评测中心、神州数码、深鉴科技、中软集团、中国万网、中石油吐哈气举中心、华北电力大学、中科院科技政策与管理研究所、浪潮集团、ADI、世界五百强伊顿中国、北京外国语大学、51talk、勤邦生物、安龙基因等知名企业及机构提供过互联网软件技术开发与技术咨询服务。 开发邦致力于成为企业业务互联网软件服务与咨询的定制方案提供商。 官方网站:https://www.kaifabang.com/ 11. 电鸭社区 电鸭社区旨在帮助更多人走上「只工作,不上班」的自由工作之路,我们是一个「分布式组织」,通过分享及行动带来积极的影响,相信点滴的力量能改变潮水的方向。 官方网站:https://eleduck.com/ 12. 快码 深圳快码科技成立于2014年11月,是一家创新型的互联网公司,致力于通过创新的开发方式,为软件技术开发行业带来改变,提供更快速、更高性价比的软件定制服务。 “快码”的意思是“快速编写代码”。公司采用“专属项目经理 + 自有开发团队 + 平台程序员”的创新开发方式,严格按照互联网公司的标准来管理开发团队,确保每个项目都有充足的人员投入,确保项目的进度和开发质量。2015年,我们和全球最大的手游、APP云测试平台Testin达成战略合作协议,并获得Testin数百万的战略投资。 目前平台已注册的开发者达到3万多人,涵盖各种开发语言与类型,可以提供开发的项目有iOS APP、安卓APP、微信公众号、PC网站、手机网站、微信小程序、桌面软件、智能硬件APP等。上线以来,我们已经完成了数千项目&任务的开发。 创业灵感来自于快码团队的从业经验。在近十年的互联网技术经历中,对由于创业公司、外包公司人员不稳定,招聘困难、人手有限等问题而导致现有团队开发任务过重,开发进度缓慢等问题有着切身之痛,将在P2P旅游行业2年多的共享经济经验,和自身最熟悉的“软件开发”结合,创立了“快码”。 快码将立足于代码开发,深耕行业,面向未来,通过持续的产品创新,为广大项目方、开发者提供专业的服务,为软件技术开发行业带来改变。 快码是一个创新的软件开发平台。项目方可以更省钱、高效地完成项目的开发;开发者可以充分利用闲置时间,实现更高的商业价值! 官方网站:https://www.kuai.ma/ 13. 英选 英选,可信赖的软件外包服务。用优秀的人,做漂亮的产品,写干净的代码。平台以定制开发外包服务为主,也是外包项目平台。 官方网站:https://www.yingxuan.io/ 14. Upwork Upwork 是全球最大的、最优秀的、最规范的综合类人力外包服务平台,由著名的 Elance 和 oDesk 合并。这里聚集 900 万来自全球各地的自由工作者,你肯定可以在找到适合你的职位。 官方网站:https://www.upwork.com/ 15. Freelancer Freelancer 的工作类型覆盖了很多不同的领域,由程序开发到市场营销、广告、会计、法务等一系列的可以远程的工作。 官方网站:https://www.freelance.com/ 16. Dribbble Dribbble 不只是全球最受欢迎的设计师社区,同样是设计师寻找远程工作的好出处。自从被 Tiny 收购后,Dribbble 的招聘属性正在慢慢增强,试着持续 PO 出自己的好作品,等待你的伯乐,同样你可以关注 Jobs 页面,给心仪的 Team 提交简历。 官方网站:https://dribbble.com/jobs 17. Remoteok Remoteok 不仅提供最初的兼职类远程工作,还有全职类,签署合同类和实习类的工作。网站创始人 Pieter Levels 本身就是一名数字游民,他同样是 Nomadlist 的创始人。 官方网站:https://remoteok.io/ 18. Toptal Toptal 是一个高端一些的自由职业者平台,适合比较有经验和工作尽力的远程工作者。它将企业与全球的软件工程师,设计师和业务顾问联系起来。 官方网站:https://www.toptal.com/ 19. AngelList AngelList 主要是服务于初创公司和天使投资人的平台,这里还有初创公司提供的远程工作的机会,如果对远程加入初创公司感兴趣的,可以尝试一下。 官方网站:https://angel.co/remote 20. Topcoder Topcoder 通过算法比赛吸引世界顶级的程序员,他会将一下大型项目分割成很多小模块,通过竞赛的模式交给用户来做,优胜者可以拿到制定模块的奖金。 官方网站:https://www.topcoder.com/
茶什i 2020-01-15 11:55:41 0 浏览量 回答数 0

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2016年的自动化测试15大趋势(一)

       Google Trends中对2015的统计中,展示在自动化测试领域下的各种技术的发展和进步。我们听说越来越多的公司采用敏捷测试方法,移动测试、大数据测试、云测试和一切与敏捷有关的测试领域ÿ...
技术小菜鸟 2019-12-01 21:41:53 4752 浏览量 回答数 1

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企业运营对DevOps的「傲慢与偏见」

摘要:出于各种原因,并非所有人都信任 DevOps 。有些人觉得 DevOps 只不过给开发者改善产品提供了一个途径而已,还有的人觉得 DevOps 是一堆悦耳的空头支票,甚至有人认为...
忆远0711 2019-12-01 21:32:29 9823 浏览量 回答数 0

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虽然跨平台的移动APP开发有利有弊。但从业务初创的角度来看,优点应该是大于缺点的。而且,随着对跨平台移动应用需求的不断增长,现在可用的工具和框架数量也已经很可观了。 但选择过多会令人头疼,这就是为什么我们只关注最突出的跨平台移动开发框架的原因:React Native, Flutter, NativeScript, 和Xamarin。 为了让你更深入地了解是什么使这些工具成为2020年软件开发的可选选项,我们将根据以下标准对它们进行打分:社区支持、基于的编程语言、代码可重用性、性能、界面以及使用它们构建的重要应用程序。 React Native Reaction Native是Facebook于2015年发布的开源、跨平台的应用开发框架。作为2013年举办的一场内部黑客马拉松的产物,它已经成为最受欢迎的原生App开发替代方案之一,拥有2043名GitHub贡献者,获得了超过82900 GitHub标星。不断增长的社区认知度使得找到一支可靠且经验丰富的开发团队来承接你的项目变得相对容易。 Learn Once and Write Anywhere 基于React.JS,React Native利用JavaScript(根据2019年Stack Overflow的调查,JavaScript成为了最受欢迎的编程语言),为Android和iOS用户提供真正原生的应用外观和体验。另外,使该框架脱颖而出的是,如果你需要,React Native允许你使用Java、Objective-C或SWIFT编写部分原生模块来顺利处理复杂的操作,如视频播放或图像编辑。 虽然这些组件不能在不同的平台之间共享,并且需要开发人员做更多的工作,但多达90%的React Native代码是可以重用的。很好地表明该框架的座右铭不是“Write Once, Use Anywhere”,而是“learn once, write anywhere”。 就GUI而言,React Native可以提供接近原生的用户体验,这要归功于它使用了Android和iOS的本地控制器。它还使用带有UI元素的ReactJS库,这有助于加快UI设计过程。在开发移动应用程序时,使此框架值得考虑的另一个原因是,它可用在不丢失应用程序状态的情况下对UI进行更改。 另一个使React Native成为2020年跨平台移动开发框架的首选之一,是因为持续的更新,例如近期的版本 0.60 和 0.61 : 多项辅助功能改进。 更清晰、更人性化的开始屏幕。 快速刷新,融合了实时和热重新加载,从而显著加快了开发进程。 如上的Release Note只是React Native适应不断变化的需求其中一个很小的样本。 2020年值得考虑的第二个框架是Flutter。它在Google I/O 2017上宣布,并于2018年发布,对于跨平台的世界来说,它现在仍然是一个“新人”。但尽管如此,它已经获得了超过80500 GitHub星标和绝大多数工程师将其称为2019年Stack Overflow调查中最受欢迎的三个框架之一,Flutter无疑是一股不可忽视的力量。 Dart是如何使Flutter变得独一无二的 Flutter 背后的编程语言是 Dart,谷歌称之为"客户端优化",适合在任何平台上"快速构建应用程序"。它于 2011 年推出,是一种响应式面向对象的语言,被开发者认为相对容易学习,其中原因有二:第一,语法上它借鉴了C/C++ 和 Java; 第二,在官方网站上,您可以找到内容广泛且相当简单的文档。值得一提的是,Dart 附带了大量Flutter 兼容软件包的软件包,允许您使应用程序更加复杂。 lutter的一个主要优势是,它的性能比本文提到的任何其他跨平台移动开发框架都要好。这归功于Dart的编译器和Flutter拥有自己的一套小部件。结果是它能更快、更直接地与平台直接通信,而不需要JavaScript桥(例如,Reaction Native就是这种情况)。说到小部件:通过Flutter的“UI-as-a-code”方法,它们只用DART编写,这就提高了代码的可重用性。 效率与用户体验和界面密不可分。如前所述,Flutter不依赖于一组原生组件,而是利用可视化、结构化、平台性和交互式小部件进行UI的设计,所有这些都由框架的图形引擎呈现。更重要的是,Flutter留下了很大的定制空间,如果你想要设计一个很完美的UI,它是个很好的选择。 说到Flutter的更新,最新的稳定版本是在12月12日发布的,根据官方发布说明,它合并了来自188个贡献者的近2000个pull。例如,版本1.12.13中包括的改进: 重大的API变动。 新功能,例如SliverOpacity小部件和SliverAnimatedList。 修复了崩溃和性能问题。 Beta版中的Web支持。 这不是一个完整的清单,因为Flutter的目标是让每年发布的四个版本中的每一个版本都能为框架的可用性提升一个台阶。 Flutter是一个年轻的跨平台移动应用程序开发框架,所以它没有像React Native受到众多的大公司青睐也是不足为奇的。然而,这并不意味着它不好,截至2019年12月,它也为阿里巴巴、谷歌广告、Groupon等众多公司和业务所采用。 NativeScript 如果你要开始开发你的产品,“React Native”和“Flutter”绝不是唯一的解决方案。在 2020 年初,适合您的企业的替代框架也可能是 NativeScript。 这个开源框架于2015年3月公开发布,并迅速成为广受欢迎的解决方案。例如,在发布后的短短两个月内,它就获得了3000颗GitHub星标,并在Twitter上吸引了1500多名粉丝的关注。到今天为止,市场上已有超过700个插件可供选择。 在使用NativeScript构建跨平台应用程序时,开发人员首先用JavaScript及其超集TypeScript编写代码。然后,将代码库编译成各自平台原生的编程语言。 另外值得一提的是,使用 NativeScript 的开发人员也可以使用第三方库(CocoaPods 和 Android SDK),而无需包装。 与React Native类似,NativeScript允许访问Android和iOS原生API,这对跨平台应用程序有明显的积极影响。然而,不同之处在于,前者需要构建桥接API,而后者(用Progress首席开发者倡导者TJ VanToll的话说是“将所有iOS和Android API注入JavaScript虚拟机”)。与Facebook框架的另一个相似之处在于代码重用,在这两种情况下都可以达到90%。 Xamarin Xamarin开源框架创建于2011年,这使它成为了这个列表中最“古老“的框架,但直到五年前它被微软收购时,它才获得了发展势头。截至今天,它号称拥有超过6万名贡献者的社区。 从技术上讲,要用Xamarin构建跨平台的移动应用,需要很好地掌握.NET和C#两种技术,前者是使用多种语言(包括C#编程语言)、编辑器和库的开发平台。Xamarin用一组工具补充了上述平台,这些工具有助于构建跨平台应用程序,例如库、编辑器扩展和XAML。第二种技术是C#,这是一种面向对象的编程语言,它被认为比JavaScript学习起来稍难。Xamarin利用这种编程语言编写整个应用程序,从后端到原生API,再到业务逻辑。 Xamarin.Native和Xamarin.Forms Xamarin与其他框架的不同之处在于,它提供了两种编译跨平台移动应用的方式:Xamarin Native(也称为Xamarin.Android/iOS)和Xamarin.Forms。前一种方法优先考虑共享业务逻辑,并通过使用本机接口控件实现近乎本机的性能。 后者侧重于共享代码,而不是业务原理,这一方面会导致代码重用比例增加(使用Xamarin,开发人员可以重用高达96%的C#代码),但另一方面这样会降低代码性能。 您可能已经注意到,跨平台移动应用程序的性能和GUI密切相关,所以如果我说Xamarin构建应用程序的两种方法对界面的最终外观有很大影响,我可能不会感到惊讶。 Xamarin.Android/iOS允许开发人员使用原生控件和布局,而Xamarin.Forms基于标准UI元素,允许从单个API设计应用程序,但如果你需要更完美的原生UI,则可能还不够。 2020年跨平台应用程序开发还值得考虑吗? 不论如何,跨平台确实是一个值得考虑和极具前景的方向,特别是我们上面提到的 “React Native”和“Flutter”。 前者是一个成熟而稳定的框架,利用了最流行的编程语言之一,并拥有成熟的大型开发人员社区。后者是一个快速发展的技术,尽管它比React Native年轻的多,它也已经赢得了世界各地许多开发人员的青睐。 但无论您选择的是“React Native”、“Flutter”还是任何其他框架,跨平台方法都一定会为您节省时间和金钱,同时能为你最大限度地扩大市场覆盖范围。 最后,值不值得考虑,最终还是取决于你的业务目标、预算和时限。 来源;:葡萄城官网
问问小秘 2020-04-15 13:30:17 0 浏览量 回答数 0

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阿里云社区云计算二期产品发布,免费产品出炉

阿里云社区云计算二期产品发布,免费产品出炉    今年五月,阿里云计算互联网产品 “社区网站云计算”产品,以 phpwind社区软件系统+云服务器+互联网创业服务的模式&...
magiccake 2019-12-01 20:04:14 11525 浏览量 回答数 8

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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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1,架构师是什么?要想往架构师的方向发展首先要知道架构师是什么?架构师是一个既需要掌控整体又需要洞悉局部瓶颈并依据具体的业务场景给出解决方案的团队领导型人物。一个架构师得需要足够的想像力,能把各种目标需求进行不同维度的扩展,为目标客户提供更为全面的需求清单。架构师在软件开发的整个过程中起着很重要的作用。说的详细一些,架构师就是确认和评估系统需求,给出开发规范,搭建系统实现的核心构架,并澄清技术细节、扫清主要难点的技术人员。主要着眼于系统的“技术实现”。2,架构师的任务架构师的主要任务不是从事具体的软件程序的编写,而是从事更高层次的开发构架工作。他必须对开发技术非常了解,并且需要有良好的组织管理能力。可以这样说,一个架构师工作的好坏决定了整个软件开发项目的成败。在成为Java架构师之前,应当先成为Java工程师。熟练使用各种框架,并知道它们实现的原理。jvm虚拟机原理、调优,懂得jvm能让你写出性能更好的代码;池技术,什么对象池,连接池,线程池……Java反射技术,写框架必备的技术,遇到有严重的性能问题,替代方案java字节码技术;nio,没什么好说的,值得注意的是"直接内存"的特点,使用场景;java多线程同步异步;java各种集合对象的实现原理,了解这些可以让你在解决问题时选择合适的数据结构,高效的解决问题,比如hashmap的实现原理,好多五年以上经验的人都弄不清楚,还有为什扩容时有性能问题?不弄清楚这些原理,就写不出高效的代码,还会认为自己做的很对;总之一句话,越基础的东西越重要,很多人认为自己会用它们写代码了,其实仅仅是知道如何调用api而已,离会用还差的远。如果你立志做架构,首先打好基础,从最底层开始。然后发展到各种技术和语言,什么都要懂两点,要全面且不肤浅。为什么不是懂一点?你要看得透彻,必须尽量深入一些。别人懂一点,你要做架构师,必须再多懂一点。比如你发现golang很流行,别人可能写一个helloworld就说自己玩过golang,但你至少要尝试写一个完整的应用。不肯下苦功,如何高人一头?另外你要非常深入地了解至少一门语言,如果你的目标是java,就学到极致,作为敲门砖,先吃饱了才能谈理想。3,架构师都是从码农过来的而Java学到极致势必涉及到设计模式,算法和数据结构,多线程,文件及网络IO,数据库及ORM,不一而足。这些概念放之一切语言都适用。先精一门,为全面且不肤浅打基础。另外就是向有经验的架构师学习,和小伙伴们讨论辩论争论。其实最重要的能力就是不断学习。在思考新的技术是否能更好地解决你们遇到的问题之前,你首先得知道并了解新的技术。架构师都是从码农过来的,媳妇熬成婆。千万不要成为不写代码的架构师,有些公司专门产不写技术的架构师。所谓架构师,只是功底深厚的程序员而已。个人认为应该扎扎实实学习基础知识,学习各种规范,架构,需要广泛的知识面,懂的东西越多视野越开阔,设计的东西当然会越好越全面。成为架构师需要时间的积累的,不但要知其然还要知其所以然。平时的一点一滴你感觉不到特别用处,但某天你会发现所有东西都没有白学的。4,架构师知识体系下面是我总结多年经验开发的架构师知识体系一、分布式架构架构分布式的英文( Distributed computing 分布式计算技术)的应用和工具,成熟目前的技术包括 J2EE,CORBA 和 .NET(DCOM),这些技术牵扯的内容非常广,相关的书籍也非常多。本文不介绍这些技术的内容,也没有涉及这些技术的细节,只是从各种分布式系统平台产生的背景和在软件开发中应用的情况来探讨它们的主要异同。分布式系统是一个古老而宽泛的话题,而近几年因为“大数据”概念的兴起,又焕发出了新的青春与活力。除此之外,分布式系统也是一门理论模型与工程技法。并重的学科内容相比于机器学习这样的研究方向,学习分布式系统的同学往往会感觉:“入门容易,深入难”的确,学习分布式系统几乎不需要太多数学知识。分布式系统是一个复杂且宽泛的研究领域,学习一两门在线课程,看一两本书可能都是不能完全覆盖其所有内容的。总的来说,分布式系统要做的任务就是把多台机器有机的组合,连接起来,让其协同完成一件任务,可以是计算任务,也可以是存储任务。如果一定要给近些年的分布式系统研究做一个分类的话,我个人认为大概可以包括三大部分:分布式存储系统分布式计算系统分布式管理系统二、微服务当前微服务很热,大家都号称在使用微服务架构,但究竟什么是微服务架构?微服务架构是不是发展趋势?对于这些问题,我们都缺乏清楚的认识。为解决单体架构下的各种问题,微服务架构应运而生。与其构建一个臃肿庞大,难以驯服的怪兽,还不如及早将服务拆分。微服务的核心思想便是服务拆分与解耦,降低复杂性。微服务强调将功能合理拆解,尽可能保证每个服务的功能单一,按照单一责任原则(Single Responsibility Principle)明确角色。将各个服务做轻,从而做到灵活,可复用,亦可根据各个服务自身资源需求,单独布署,单独作横向扩展。微服务架构(Microservice Architecture)是一种架构概念,旨在通过将功能分解到各个离散的服务中以实现对解决方案的解耦。你可以将其看作是在架构层次而非获取服务的类上应用很多 SOLID 原则。微服务架构是个很有趣的概念,它的主要作用是将功能分解到离散的各个服务当中,从而降低系统的耦合性,并提供更加灵活的服务支持。概念:把一个大型的单个应用程序和服务拆分为数个甚至数十个的支持微服务,它可扩展单个组件而不是整个的应用程序堆栈,从而满足服务等级协议。定义:围绕业务领域组件来创建应用,这些应用可独立地进行开发,管理和迭代在分散的组件中使用云架构和平台式部署,管理和服务功能,使产品交付变得更加简单。本质:用一些功能比较明确,业务比较精练的服务去解决更大,更实际的问题。三、源码分析从字面意义上来讲,源文件的英文指一个文件,指源代码的集合。源代码则是一组具有特定意义的可以实现特定功能的字符(程序开发代码)。源码分析是一种临界知识,掌握了这种临界知识,能不变应万变,源码分析对于很多人来说很枯燥,生涩难懂。源码阅读,我觉得最核心有三点:技术基础+强烈的求知欲+耐心。我认为是阅读源码的最核心驱动力我见到绝大多数程序员,对学习的态度,基本上就是这几个层次(很偏激哦):1,只关注项目本身,不懂就百度一下。2,除了做好项目,还会阅读和项目有关的技术书籍,看维基百科。3,除了阅读和项目相关的书外,还会阅读IT行业的书,比如学的Java的时,还会去了解函数语言,如LISP。4,找一些开源项目看看,大量试用第三方框架,还会写写演示。5,阅读基础框架,J2EE 规范,调试服务器内核。大多数程序都是第1种,到第5种不光需要浓厚的兴趣,还需要勇气:?我能读懂吗其实,你能够读懂的耐心,真的很重要。因为你极少看到阅读源码的指导性文章或书籍,也没有人要求或建议你读。你读的过程中经常会卡住,而一卡主可能就陷进了迷宫这时,你需要做的,可能是暂时中断一下,再从外围看看它:如API结构,框架的设计图。四、工具使用工欲善其事必先利其器,工具对 Java 的的程序员的重要性不言而喻现在有很多库,实用工具和程序任的 Java 的开发人员选择。下图列出的工具都是程序员必不可少的工具五、性能优化不管是应付前端面试还是改进产品体验,性能优化都是躲不开的话题。优化的目的是让用户有“快”的感受,那如何让用户感受到快呢?加载速度真的很快,用户打开输入网址按下回车立即看到了页面加载速度并没有变快,但用户感觉你的网站很快性能优化取决于多个因素,包括垃圾收集,虚拟机和底层操作系统(OS)设置。有多个工具可供开发人员进行分析和优化时使用,你可以通过阅读爪哇工具的源代码优化和分析来学习和使用它们。必须要明白的是,没有两个应用程序可以使用相同的优化方式,也没有完美的优化的 Java 应用程序的参考路径。使用最佳实践并且坚持采用适当的方式处理性能优化。想要达到真正最高的性能优化,你作为一个 Java 的开发人员,需要对 Java 的虚拟机(JVM)和底层操作系统有正确的理解。性能优化,简而言之,就是在不影响系统运行正确性的前提下,使之运行地更快,完成特定功能所需的时间更短。性能问题永远是永恒的主题之一,而优化则更需要技巧。Java程序员如何学习才能快速入门并精通呢?当真正开始学习的时候难免不知道从哪入手,导致效率低下影响继续学习的信心。但最重要的是不知道哪些技术需要重点掌握,学习时频繁踩坑,最终浪费大量时间,所以有一套实用的视频课程用来跟着学习是非常有必要的。为了让学习变得轻松、高效,今天给大家免费分享一套阿里架构师传授的一套教学资源。帮助大家在成为架构师的道路上披荆斩棘。这套视频课程详细讲解了(Spring,MyBatis,Netty源码分析,高并发、高性能、分布式、微服务架构的原理,JVM性能优化、分布式架构)等这些成为架构师必备的内容!而且还把框架需要用到的各种程序进行了打包,根据基础视频可以让你轻松搭建分布式框架环境,像在企业生产环境一样进行学习和实践。
auto_answer 2019-12-02 01:51:27 0 浏览量 回答数 0

问题

微服务开发的 10 个最佳实践

1. 领域驱动设计: 开发微服务的首要挑战是将大型、复杂的应用程序分割成小型、自主、独立的可部署模块。如果微服务没有以正确的方式进行分割,将会出现紧耦合的微服务,这些微服务将具有单体架构的所有缺点...
游客pklijor6gytpx 2020-01-03 14:59:12 147 浏览量 回答数 1

回答

本文汇总了各类型网站的部署方式,便于您自助搭建网站。 网站类型 部署方式 说明 WordPress 云市场镜像搭建WordPress 使用ROS搭建WordPress 手动搭建WordPress(CentOS 7) 手动搭建WordPress(Windows) WordPress是一款常用的搭建个人博客网站的软件。您可以使用WordPress架设自己的网站,也可以搭建内容管理系统CMS(Content Management System)。 使用镜像或资源编排服务ROS(Resource Orchestration Service)模板部署WordPress解决了空间和程序的问题,降低了建站的门槛,即买即用。ROS通过一个JSON格式的模板文件,创建一组阿里云资源。您也可以手动搭建WordPress。 LNMP 环境 ROS模板部署 镜像部署 手动部署(CentOS6) 手动部署(CentOS7) LNMP分别代表Linux、Nginx、MySQL和PHP。使用镜像和资源编排服务ROS模板可以帮您省时省力地部署LNMP环境。如果您熟悉Linux操作系统,希望满足个性化部署的要求,您也可以选择手动部署。 Java Web环境 镜像部署 Tomcat是开源且免费的Java Web服务器,常用作Web开发工具,可以托管由Servlet、JSP 页面(动态内容)、HTML 页面、JS、Stylesheet、图片(静态内容)组成的Java Web应用程序。 适合新手,利用云市场丰富的JAVA 镜像资源快捷部署环境。 手动部署Java Web环境 如果您熟悉Linux命令,可以在ECS上个性化地部署Java web项目。 插件部署 Alibaba Cloud Toolkit for Eclipse,简称Cloud Toolkit,是一款免费的IDE插件。当您在本地完成应用程序的开发、调试及测试后,即可通过该插件轻松将应用程序部署到ECS实例。 Node.js(CentOS) 手动部署 Node.js是一个基于Chrome V8引擎的JavaScript运行环境,用来方便、快速地搭建易于扩展的网络应用。 Node.js使用了一个事件驱动、非阻塞式I/O的模型,轻量又高效,非常适合在分布式设备运行的数据密集型实时应用。Node.js的包管理器npm,是全球最大的开源库生态系统。 Magento电子商务网站 手动部署 Magento是一款开源电商网站框架,其丰富的模块化架构体系及拓展功能可为大中型站点提供解决方案。 Web环境(Windows) 镜像部署 使用阿里云镜像,您可以在Windows操作系统中一键部署Web环境,包括安装IIS 组件(不包括FTP组件)、PHP环境、重定向Rewrite、MySQL和PHPWind。 ThinkPHP框架 镜像部署 ThinkPHP是一款免费、开源、快速、简单、面向对象的轻量级PHP开发框架,遵循Apache2开源协议,为了敏捷Web应用开发和简化企业应用开发而诞生。 PHPWind论坛 镜像部署 PHPWind是一款采用PHP+MySQL方式运行的开源社区程序,轻架构、高效率、简易开发,能够实现快速搭建并轻松管理社区站点的功能。 GitLab 镜像部署和手动部署 GitLab通过Ruby on Rails,实现自托管的Git项目仓库,可通过Web界面轻松访问公开或者私人项目。 使用AMH搭建PHP环境 镜像和手动部署 AMH是一套通过Web控制和管理服务器的Linux服务器管理系统以及虚拟主机管理系统。 Microsoft SharePoint 2016 手动部署 Microsoft SharePoint是Microsoft SharePoint Portal Server的简称。SharePoint Portal Server是一个门户站点,使得企业能够开发出智能的门户站点,该站点能够无缝连接到团队和知识,使人们能够更好地利用业务流程中的相关信息,更有效地开展工作。 Drupal内容管理框架 镜像部署 Drupal是一款采用PHP语言编写的开源内容管理框架(CMF),由内容管理系统(CMS)和PHP开发框架(Framework)共同构成。 如果您熟悉ECS、 Linux系统,刚开始使用ECS实例建站,可以使用镜像快速搭建Drupal环境。 Docker(CentOS7) 手动部署 Docker是一个开源工具,能将一个Web应用封装在一个轻量级、便携且独立的容器里,几乎可以运行在任何服务环境下。 适用于熟悉Linux系统,刚开始使用ECS实例的开发者。 LAMP 环境 手动部署 LAMP指Linux、Apache、MySQL和PHP,是一组常用来搭建动态网站或者服务器的开源软件。它们本身都是各自独立的程序,但是因为常被放在一起使用,拥有了越来越高的兼容度,共同组成了一个强大的Web应用程序平台。 常用数据库(Oracle、MySQL和SQL Server) 镜像和手动部署 使用阿里云镜像,您可以方便、快捷地部署Oracle、MySQL、SQL Server等常用数据库。如果您熟悉ECS和数据库,也可以手动部署数据库。 WDlinux Control Panel(WDCP) 镜像部署 WDCP(WDlinux Control Panel)是一套通过Web控制和管理服务器的Linux服务器管理系统以及虚拟主机管理系统。 RabbitMQ 手动部署 RabbitMQ是AMQP的一个开源实现,支持:Python、Ruby、.NET、Java、JMS、C、PHP、ActionScript、XMPP、STOMP、AJAX等多种客户端。 用于在分布式系统中存储转发消息,具有较好的易用性、扩展性和高可用性。 PostgreSQL主从架构 手动部署 阿里云版数据库PostgreSQL具有NoSQL兼容、高效查询、插件化管理、安全稳定的特性。 如果您熟悉ECS、Linux系统、PostgreSQL,可以手动部署PostgreSQL主从架构。 Subversion(SVN)版本控制系统 手动部署 SVN (Subversion)作为一个开源的版本控制系統,能管理随时间改变的数据。 Joomla基础管理平台 镜像部署 Joomla是一套知名的内容管理系统,采用PHP加MySQL的方式开发软件系统。 Ghost博客(CentOS 7) 手动部署 Ghost是一个免费的开源博客平台,使用JavaScript编写,基于Node.js,旨在简化个人博客和在线出版物的在线发布过程。此外,将来随着业务的扩展,您可以利用阿里云强大的产品平台,平滑地横向和纵向扩展服务容量。 Moodle课程管理系统 镜像部署 Moodle是一个开源课程管理系统,采用PHP加MySQL的方式运行软件,遵循GNU公共许可协议。 Moodle平台界面简单精巧,您可以根据需要随时调整界面、增减内容。 FTP站点 手动部署(Windows) 在Windows操作系统下搭建FTP服务器(File Transfer Protocol Server)以提供文件存储和访问服务。 手动部署(Linux) 在ECS实例上安装vsftpd,它是Linux下的一款小巧轻快、安全易用的FTP服务器软件。
1934890530796658 2020-03-25 19:18:47 0 浏览量 回答数 0

问题

性能测试:软件测试的重中之重

       性能测试在软件的质量保证中起着重要的作用,它包括的测试内容丰富多样。中国软件评测中心将性能测试概括为三个方面:应用在客户端性能的测试、应用在网络上性能的测试和应用在服务器端性能的测试。通常情况下&#...
云效平台 2019-12-01 21:45:09 5839 浏览量 回答数 1

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OSS让你体验超大文件上传、下载,飞一般的感觉(新手必看)

阿里云开放存储(OSS) 让你体验超大文件上传、下载,飞一般的感觉~~!! OSS 是什么?(曾经很多站长、开发者询问过 … &#x...
聚小编 2019-12-01 20:29:02 14239 浏览量 回答数 4

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用户介绍 高校健康打卡项目发起于北京大学软件与微电子学院,是该学院张齐勋老师在疫情期 间编写的一套健康信息采集和报表系统。该系统已在 GitHub 开源,并在 Wuhan2020 社区联合主办的 Hack for Wuhan 黑客松活动中荣获最受观众喜爱奖。在疫情期间,该 项目已在北大软微等全国 30 余个高校院系部署应用,为疫情期间的高校师生健康信息采 集汇总的需求提供了快速高效可定制的一站式解决方案。 业务痛点 由于高校打卡项目涉及高校数据安全,故采用自建方式来运行,而非使用第三方的打 卡软件。该项目使用经典的 LAMP + 小程序技术栈开发,前后端分离,开发者社区中基于 Java、Go 等多语言的后端项目也在开发中。在疫情期间,如果只有 1-2 个开发人员,还 按照传统模式买机器-各种语言应用编译打包-部署应用-搭建监控系统-线上运维挨个去 做,肯定满足不了交付效率,同时线上稳定性也得不到保证。因此,一套低门槛开箱即用, 且能在短时间内快速构建一套稳定的后端系统来支撑这套多语言健康信息采集和报表系统 的正常运行显得尤为重要。另外高校打卡时间段固定,会出现洪峰流量,但能否在应对洪峰 流量的同时最大程度地节省成本,也是当时的挑战之一。 痛点综述:整套系统从 0 到 1 搭建,业务交付效率要求高,但开发人员只有 1-2 个, 且涉及到多语言。潮汐使用计算资源,如果自己保有 IaaS 资源,会出现利用率不高的问 题,且需要考虑如何应对洪峰流量。 解决方案 阿里云 Serverless 应用引擎(简称 SAE)基于 Serverless 架构,帮助 PaaS 层用户免运维 IaaS 和 K8s,按需使用,按量计费。支持镜像 / WAR / JAR 三种方式部 署,低门槛零代码改造实现微服务 / Web / 多语言应用快速上云,同时打通了基础设施产 品 SLB、SLS、NAS 等和微服务周边生态产品,以及 Devops 产品,提供了一站式体 验,是企业上云的最佳选择之一。客户借助 SAE 实现了:  免运维,从 0 到 1 快速交付:基于 SAE,北大打卡项目无需购买和运维 ECS,通 过镜像方式白屏化快速部署了多个多语言应用。且无需自建监控系统,提供了开箱即用 的应用监控能力,极大提升了交付效率。  灵活弹性,节省成本:SAE 支持基于 CPU、Mem 使用率等监控指标自动触发扩缩 容,也支持定时弹性,这种灵活的弹性策略既能轻松应对流量高峰,也真正做到了按需 使用,节省了非打卡时段的闲置成本。  极致体验,提供一站式服务:SAE 在细节层面做的非常到位,可以直接在应用内开启 HTTPS 服务等,并与证书管理系统也有很好的集成。 总体而言,使用 SAE 大幅提升了北大打卡项目从 0 到 1 搭建的交付效率,为该项 目在疫情期间的稳定服务提供了强有力的保障。后续该项目不仅会继续支撑高校打卡,也会 作为开发者学习开源流程和基础开发技能的入门项目之一。Wuhan2020 发起人 Frank 说:“Serverless 应用引擎(SAE)帮助我们和齐勋老师从 0 到 1 快速搭建了一套服 务,帮助项目在较短的时间内就能上线运行,面对学生们的打卡高峰,可以轻松应对,免去 了我们在应用可用性上的维护成本,同时也节省了机器成本。
1358896759097293 2021-03-24 10:04:41 0 浏览量 回答数 0

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开课吧携手OneAPM:在线教育如何应对千万级用户的挑战?

开课吧作为慧科教育集团旗下全球最大的兴趣学习社区,为用户提供课程分享和兴趣学习平台,对课程拍摄手法、视频制作方式、用户体验等不断进行创新和完善,实现学习的个性化和兴趣化,让优质学习资源...
sunny夏筱 2019-12-01 22:07:12 9951 浏览量 回答数 2

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开课吧携手 OneAPM:在线教育如何应对千万级用户的挑战?

开课吧作为慧科教育集团旗下全球最大的兴趣学习社区,为用户提供课程分享和兴趣学习平台,对课程拍摄手法、视频制作方式、用户体验等不断进行创新和完善,实现学习的个性化和兴趣化,让优质学习资源...
doudou1 2019-12-01 21:20:28 10472 浏览量 回答数 0

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高效运维最佳实践(03):Redis集群技术及Codis实践

本文转载自InfoQ 原文地址: http://www.infoq.com/cn/articles/effective-ops-part-03 高效运维最佳实践(03ÿ...
柚子 2019-12-01 21:48:00 29893 浏览量 回答数 1

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【百问百答】《云原生架构白皮书》(上)

# 注:问题中对回答答案有疑问欢迎指出,我会尽快修改 1为什么需要云原生架构? 2什么是云原生架构? 3云原生架构的发展背景是什么? 4云原生架构与传统架构有什么区别ÿ...
Pony马 2021-01-15 14:47:23 996 浏览量 回答数 1

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燃财经(ID:rancaijing)原创 作者 | 唐亚华 编辑 | 魏佳 春节临近,一年一度人口大迁移又要来临。 虽然12306近日已经宣称屏蔽了部分抢票软件,并推出官方候补功能,但市面上提供抢票服务的仍然有智行火车票、 高铁管家、携程、美团、飞猪、同程艺龙等60多个软件。 不过,多名用户反馈称“这届抢票软件不行”,即便用了加速包、买了VIP会员还是抢不到票。技术专家告诉燃财经,从原理上来说,抢票软件只是将用户手动购买车票的链路照搬,用机器来操作,利用企业带宽和机器速度来当“代购”。购买了加速包或VIP的不同之处在于,刷新的频率可能会从30秒一次变成10秒一次或5秒一次,或者多个服务器同时抢票。但是,能不能抢到票仍然是概率问题。 即便如此,仍有众多抢票软件在加速包、VIP会员、优先出票权、安心抢等名目上“动脑筋”,燃财经测试发现,如果要一步一步升级到“抢票顶配”,在携程上需要花费138元,在美团上需要花费80元。这也让不少人诟病抢票软件有捆绑、诱导消费之嫌。 事实上,抢票难的根源在于春节这样短期的大规模迁徙带来的巨大需求缺口难以满足,消费者能做的就是谨慎选择、找准时机、注意捡漏及多种方式搭配。在巨大的需求之下,抢票软件和其商机也将长期存在,但套路不是长久之计,真正为用户提供价值才能让人继续买单。 抢票是一门玄学 自2019年12月12日进入春运以来,“我在XX抢票,快来帮我加速。皮皮虾,我们抢”、“为我回家助把力”、“你不点我不点,小X回家有危险”的文案又开始出现在各大微信群,为抢票助力和“砍一刀”都成了大家考验人缘的方式。 尽管不久前12306对外表示已经屏蔽了多个抢票软件,但燃财经了解到,智行火车票、高铁管家、携程、美团、飞猪、去哪儿、同城艺龙等60多家平台仍然推出了抢票功能。 不过,这一次,用户的反馈不同以往,结合论坛中网友的反馈和燃财经的采访情况,大家普遍反映“这届抢票软件不行”,即便用了加速包、买了VIP会员还是抢不到票,这也引发了大家对于春运抢票加速包是“真有用”还是“智商税”的讨论。 用户小黎告诉燃财经,他在智行火车票上预约了春节回家的火车票,放票时间一到,抢票软件一直显示“抢票中”但并没有成功。心急之下,他自己登上12306官网,发现显示还有余票,很顺利就买上了。“我怀疑不买加速包,抢票软件是不是根本就不给抢。” 另一位用户张宇在智行火车票、携程、美团都提交了抢票订单并购买了40元极速抢票服务,连续抢了三天仍然没有抢到北京到日照的车票。她表示,前几年用抢票软件都能挺顺利抢到,这一次有点失望。 “这两天我用飞猪抢票,加了30元手续费。从放票开始,我就一直守在手机、电脑前。结果飞猪软件里一直显示无票。我又去贴吧看,发现有人在12306官网买到票了,但飞猪还是显示无票。花了30元的VIP手续费,自始至终没看见显示有票,还不如免费抢票软件。”某网友感叹。 抢票软件套路多 尽管抢票软件的效果不能保证,但套路还不少。 燃财经体验了智行火车票、携程、美团、飞猪等平台的抢票后发现,各大平台的抢票方式大同小异,总体感受是不用加速包、不买VIP基本抢不到票,但买了也不承诺能抢到。因为各平台的规则不透明,没有一家承诺100%抢到票,只会提供预估成功率,而这个成功率到底是70%还是98%,在用户端感知不到差异。 总结来看,抢票软件大致有以下几种套路。 首先是用不明显的字体颜色诱使用户购买“加速包”或VIP会员。如下图携程和美团的购票页面上,要购买加速包的“极速购票”用红色字体,不用加钱的“低速抢票”则是不明显的浅灰色字体,不仔细看的用户有可能不小心勾选付费极速抢票的选项。燃财经在测试时,就差点没找到免费的抢票选项。 另外,在文案上制造焦虑也是常见的方式。“低速抢票难度很高,很可能失败”、“低速度抢票成功率52.2%,极速抢票成功率68.86”、“52%的加速用户选择光速抢票”等提示,很容易给用户制造出一种不用加速包、不花钱就抢不到票的焦虑。 第三,平台会不断提醒用户升级加速包,用上了抢票软件就开始一步一步走入它们的套路中。 抢票软件的抢票速度分为低速、快速、高速、极速、光速、VIP,如果你先选择了低速的免费抢票,系统会显示“邀请好友来助力,最高升至光速抢票”,此时,邀请好友点击助力、看广告就是平台的用意。 而当票没抢到时,页面上会有多个提示你升级的选项,燃财经尝试在各平台上都选择了40元极速抢票,本以为高枕无忧了,没想到这才是个开始。如携程还设置了“优先出票特权:发现余票将优先为你出票,10元/人”、“开通超级会员,免费升级VIP抢票,88元/年”,燃财经计算发现,如果直接开通超级会员需要88元,而一步一步升级到抢票顶配,预计需要加138元。 在美团上选择了40元极速抢票后,系统提醒还差10分加速包升至光速抢票,成功率59%,10元/人,VIP抢票成功率61%,30元/人,想升级到顶配需要80元。智行火车票显示从低速到中速、快速、高速、极速、VIP分别需要10元、20元、30元、40元、50元。 另外,去哪儿旅行上还有“安心抢”、“请朋友帮我挂机”、“购买抢票年卡,72元享3次VIP抢票”等选项,而邀请朋友助力时,软件会获取用户的位置、手机号等信息。 最后,尽管有一些抢票软件承诺抢不到票全额退款,但抢票软件会提示用户勾选更多车次、更多时间、跨站抢票以提升抢票成功概率,最终用户买到的并不是“最优选”,但也无法退费。 以上这些套路也是用户吐槽投诉的重灾区。黑猫投诉上有152条关于抢票软件的投诉,例如“智行火车票二次收费”、“同城艺龙购票98%的成功率却抢不到票”、“高铁管家强制套餐消费”等,多是抢票软件诱导消费、退费难的问题。 众多抢票软件的存在,事实上提高了所有人的抢票门槛。这些五花八门的加速选项,增加消费者的筛选成本,抢到了是运气,抢不到只好自认倒霉。 另外,不少APP存在个人信息泄露的风险。抢票软件作为一个工具类插件,技术开发上的门槛较低,用户输入12306的网站用户名、密码等个人信息被传到平台服务器后,如果安全保护性太低,个人信息很容易被泄露。 抢票软件等于外挂 能不能抢到是概率 抢票软件的加速包真的有效果吗,背后的技术原理又是什么呢? 径点科技首席架构师张英辉告诉燃财经:“我们去12306买票的时候要输入信息、查询、购买,所有的抢票软件都是基于同一种原理,将这些手动操作的步骤用程序来实现,然后不停重试。在用户手速和刷票频率的局限下,第三方抢票平台利用机器刷票、全自动化处理有其优势。” 他还提到,购买了加速包或VIP的不同之处在于,刷新的频率可能会从30秒一次变成10秒一次或5秒一次,或者多个服务器同时抢票。因为消费者大多使用的是普通4G以及20M光纤宽带,跟平台使用的企业级宽带的网速自然是不能相比的,在这个拼速度的模式里,抢票软件集合了企业宽带和机器速度的“代购”,就相当于打游戏的时候加了外挂。 整体来看,刷得越勤,用的服务器越多,抢中票的概率越大,但在实际操作中能不能刷中,可能要看那一秒的时间窗口。“因为市面上有60多个刷票软件,某一趟车从一个站到另外一个站的余票情况随时都在变,这种情况下,谁能刷中不一定,取决于刚好出票这一秒哪个软件在刷。”张英辉强调,抢票软件并不能增加车票,12306系统上没票的时候,再多的加速包都没用。 这个过程中还有12306和抢票软件之间的攻防博弈战。 张英辉指出,从技术上来说,12306后台能检测出刷票软件,如果刷票带来的负担超过网站的负荷,后台通常会限制这样的账号,同一IP地址刷票过于频繁或同一购买请求提交过于频繁,都有可能被拖入慢速或被屏蔽掉。但至于具体是什么限流规则,是由12306来制定、调整和实施。 当然,被屏蔽后的刷票软件可能会通过更换IP地址、使用多台服务器轮流操作等方式规避检测。刷票软件也在持续研究怎样绕过官方规则,双方在不停地博弈。所以用户用抢票软件没买到票,可能是因为没刷到,也可能是刷票软件被屏蔽了。 中国铁道科学研究院12306技术部主任单杏花在2019年接受媒体采访时表示,12306已经对第三方抢票软件的相关特征进行识别并实施了流量拦截,即使用户花钱购买了第三方抢票平台的加速服务,购票的成功率也会大打折扣。另外,12306已经推出了“官方抢票”的候补功能,如果遇到有旅客退签返回的车票,或者是铁路方面根据列车能力情况加挂而增加的车票,就可以优先配给已经排队等候的人。 “刷票软件本身的技术难度不大,市面上甚至有很多免费刷票程序或源代码,稍微懂点的人自己都能安装刷票,但要想把刷票功能做得强大很难。要支持大量用户的需求,又要避开12306的监管,可能就需要投入更多的服务器、人力。说白了,给一个人低速刷票很容易,给100万人快速刷票就会变得复杂。”另一位技术人士李元表示。 从理论上说,平台需要投入设备、人力,完成抢票工作后,收取额外的资源占用费是合理的。张英辉认为,问题在于抢票软件在提高概率的同时也提高了买票者的心理预期,一些花了钱没有达到目的的人就会有负面反馈。用户期望交了钱就买到票,但这明显是个概率模式,必然会出现有的刷得到、有的没刷到的情况。 抢票难题和抢票软件将长期存在 经常有人说,微信几亿人同时在用,双11的时候淘宝那么大的流量都能正常运转,12306为啥连个买票软件都做不好? 张英辉解释,12306的业务逻辑要远远比微信和淘宝复杂得多,比如一辆列车经过,中间是十几个站,不停地有人下有人上,还有人换乘,之间有几百种可能性,系统库存随时在变。如果微信有一条消息没发出去或者发了两次是小事,但一张票如果卖给了两个人,这是重大失误。 另外,12306的库存变化又受到网站、APP、售票厅、自动售票机等多方的实时变动影响,用户需求又有时间、车次、地点的无数种排列组合情况,且整个路程在短时间内就要完成,还要验证用户身份以排除同一车次同一人的重复购买,市面上的众多抢票软件还增加了12306的数据压力,系统无论从技术的完整性和资源调度上都远远比微信和淘宝的业务复杂得多。 他还指出,12306最开始采购的应用可能能够支撑平时1亿人访问,但是到了春节期间,有几亿人同时访问,后台需要采购的设备也不是一时就能实现的,购买、部署、调试等整个周期环节就很长,但春节以后又没有那么大的流量了,硬件折旧损耗,人力维护成本都会浪费,所以12306如果只是为了春运和几个大的节假日去加技术和硬件,实际上也是不可行的。 说到底,铁路总运力是一定的,春运这个非常态的需求是极其巨大的,抢票软件并不能增加供给,也不会提高整体买到票的概率,抢票难的根本原因是供求关系不平衡。 加入阿里云钉钉群享福利:每周技术直播,定期群内有奖活动、大咖问答 阿里云开发者社区
茶什i 2020-01-08 11:53:49 0 浏览量 回答数 0

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微服务 (MicroServices) 架构是当前互联网业界的一个技术热点,圈里有不少同行朋友当前有计划在各自公司开展微服务化体系建设,他们都有相同的疑问:一个微服务架构有哪些技术关注点 (technical concerns)?需要哪些基础框架或组件来支持微服务架构?这些框架或组件该如何选型?笔者之前在两家大型互联网公司参与和主导过大型服务化体系和框架建设,同时在这块也投入了很多时间去学习和研究,有一些经验和学习心得,可以和大家一起分享。 服务注册、发现、负载均衡和健康检查和单块 (Monolithic) 架构不同,微服务架构是由一系列职责单一的细粒度服务构成的分布式网状结构,服务之间通过轻量机制进行通信,这时候必然引入一个服务注册发现问题,也就是说服务提供方要注册通告服务地址,服务的调用方要能发现目标服务,同时服务提供方一般以集群方式提供服务,也就引入了负载均衡和健康检查问题。根据负载均衡 LB 所在位置的不同,目前主要的服务注册、发现和负载均衡方案有三种: 第一种是集中式 LB 方案,如下图 Fig 1,在服务消费者和服务提供者之间有一个独立的 LB,LB 通常是专门的硬件设备如 F5,或者基于软件如 LVS,HAproxy 等实现。LB 上有所有服务的地址映射表,通常由运维配置注册,当服务消费方调用某个目标服务时,它向 LB 发起请求,由 LB 以某种策略(比如 Round-Robin)做负载均衡后将请求转发到目标服务。LB 一般具备健康检查能力,能自动摘除不健康的服务实例。服务消费方如何发现 LB 呢?通常的做法是通过 DNS,运维人员为服务配置一个 DNS 域名,这个域名指向 LB。 Fig 1, 集中式 LB 方案 集中式 LB 方案实现简单,在 LB 上也容易做集中式的访问控制,这一方案目前还是业界主流。集中式 LB 的主要问题是单点问题,所有服务调用流量都经过 LB,当服务数量和调用量大的时候,LB 容易成为瓶颈,且一旦 LB 发生故障对整个系统的影响是灾难性的。另外,LB 在服务消费方和服务提供方之间增加了一跳 (hop),有一定性能开销。 第二种是进程内 LB 方案,针对集中式 LB 的不足,进程内 LB 方案将 LB 的功能以库的形式集成到服务消费方进程里头,该方案也被称为软负载 (Soft Load Balancing) 或者客户端负载方案,下图 Fig 2 展示了这种方案的工作原理。这一方案需要一个服务注册表 (Service Registry) 配合支持服务自注册和自发现,服务提供方启动时,首先将服务地址注册到服务注册表(同时定期报心跳到服务注册表以表明服务的存活状态,相当于健康检查),服务消费方要访问某个服务时,它通过内置的 LB 组件向服务注册表查询(同时缓存并定期刷新)目标服务地址列表,然后以某种负载均衡策略选择一个目标服务地址,最后向目标服务发起请求。这一方案对服务注册表的可用性 (Availability) 要求很高,一般采用能满足高可用分布式一致的组件(例如 Zookeeper, Consul, Etcd 等)来实现。 Fig 2, 进程内 LB 方案 进程内 LB 方案是一种分布式方案,LB 和服务发现能力被分散到每一个服务消费者的进程内部,同时服务消费方和服务提供方之间是直接调用,没有额外开销,性能比较好。但是,该方案以客户库 (Client Library) 的方式集成到服务调用方进程里头,如果企业内有多种不同的语言栈,就要配合开发多种不同的客户端,有一定的研发和维护成本。另外,一旦客户端跟随服务调用方发布到生产环境中,后续如果要对客户库进行升级,势必要求服务调用方修改代码并重新发布,所以该方案的升级推广有不小的阻力。 进程内 LB 的案例是 Netflix 的开源服务框架,对应的组件分别是:Eureka 服务注册表,Karyon 服务端框架支持服务自注册和健康检查,Ribbon 客户端框架支持服务自发现和软路由。另外,阿里开源的服务框架 Dubbo 也是采用类似机制。 第三种是主机独立 LB 进程方案,该方案是针对第二种方案的不足而提出的一种折中方案,原理和第二种方案基本类似,不同之处是,他将 LB 和服务发现功能从进程内移出来,变成主机上的一个独立进程,主机上的一个或者多个服务要访问目标服务时,他们都通过同一主机上的独立 LB 进程做服务发现和负载均衡,见下图 Fig 3。 Fig 3 主机独立 LB 进程方案 该方案也是一种分布式方案,没有单点问题,一个 LB 进程挂了只影响该主机上的服务调用方,服务调用方和 LB 之间是进程内调用,性能好,同时,该方案还简化了服务调用方,不需要为不同语言开发客户库,LB 的升级不需要服务调用方改代码。该方案的不足是部署较复杂,环节多,出错调试排查问题不方便。 该方案的典型案例是 Airbnb 的 SmartStack 服务发现框架,对应组件分别是:Zookeeper 作为服务注册表,Nerve 独立进程负责服务注册和健康检查,Synapse/HAproxy 独立进程负责服务发现和负载均衡。Google 最新推出的基于容器的 PaaS 平台 Kubernetes,其内部服务发现采用类似的机制。 服务前端路由微服务除了内部相互之间调用和通信之外,最终要以某种方式暴露出去,才能让外界系统(例如客户的浏览器、移动设备等等)访问到,这就涉及服务的前端路由,对应的组件是服务网关 (Service Gateway),见图 Fig 4,网关是连接企业内部和外部系统的一道门,有如下关键作用: 服务反向路由,网关要负责将外部请求反向路由到内部具体的微服务,这样虽然企业内部是复杂的分布式微服务结构,但是外部系统从网关上看到的就像是一个统一的完整服务,网关屏蔽了后台服务的复杂性,同时也屏蔽了后台服务的升级和变化。安全认证和防爬虫,所有外部请求必须经过网关,网关可以集中对访问进行安全控制,比如用户认证和授权,同时还可以分析访问模式实现防爬虫功能,网关是连接企业内外系统的安全之门。限流和容错,在流量高峰期,网关可以限制流量,保护后台系统不被大流量冲垮,在内部系统出现故障时,网关可以集中做容错,保持外部良好的用户体验。监控,网关可以集中监控访问量,调用延迟,错误计数和访问模式,为后端的性能优化或者扩容提供数据支持。日志,网关可以收集所有的访问日志,进入后台系统做进一步分析。 Fig 4, 服务网关 除以上基本能力外,网关还可以实现线上引流,线上压测,线上调试 (Surgical debugging),金丝雀测试 (Canary Testing),数据中心双活 (Active-Active HA) 等高级功能。 网关通常工作在 7 层,有一定的计算逻辑,一般以集群方式部署,前置 LB 进行负载均衡。 开源的网关组件有 Netflix 的 Zuul,特点是动态可热部署的过滤器 (filter) 机制,其它如 HAproxy,Nginx 等都可以扩展作为网关使用。 在介绍过服务注册表和网关等组件之后,我们可以通过一个简化的微服务架构图 (Fig 5) 来更加直观地展示整个微服务体系内的服务注册发现和路由机制,该图假定采用进程内 LB 服务发现和负载均衡机制。在下图 Fig 5 的微服务架构中,服务简化为两层,后端通用服务(也称中间层服务 Middle Tier Service)和前端服务(也称边缘服务 Edge Service,前端服务的作用是对后端服务做必要的聚合和裁剪后暴露给外部不同的设备,如 PC,Pad 或者 Phone)。后端服务启动时会将地址信息注册到服务注册表,前端服务通过查询服务注册表就可以发现然后调用后端服务;前端服务启动时也会将地址信息注册到服务注册表,这样网关通过查询服务注册表就可以将请求路由到目标前端服务,这样整个微服务体系的服务自注册自发现和软路由就通过服务注册表和网关串联起来了。如果以面向对象设计模式的视角来看,网关类似 Proxy 代理或者 Façade 门面模式,而服务注册表和服务自注册自发现类似 IoC 依赖注入模式,微服务可以理解为基于网关代理和注册表 IoC 构建的分布式系统。 Fig 5, 简化的微服务架构图 服务容错当企业微服务化以后,服务之间会有错综复杂的依赖关系,例如,一个前端请求一般会依赖于多个后端服务,技术上称为 1 -> N 扇出 (见图 Fig 6)。在实际生产环境中,服务往往不是百分百可靠,服务可能会出错或者产生延迟,如果一个应用不能对其依赖的故障进行容错和隔离,那么该应用本身就处在被拖垮的风险中。在一个高流量的网站中,某个单一后端一旦发生延迟,可能在数秒内导致所有应用资源 (线程,队列等) 被耗尽,造成所谓的雪崩效应 (Cascading Failure,见图 Fig 7),严重时可致整个网站瘫痪。 Fig 6, 服务依赖 Fig 7, 高峰期单个服务延迟致雪崩效应 经过多年的探索和实践,业界在分布式服务容错一块探索出了一套有效的容错模式和最佳实践,主要包括: Fig 8, 弹性电路保护状态图 电路熔断器模式 (Circuit Breaker Patten), 该模式的原理类似于家里的电路熔断器,如果家里的电路发生短路,熔断器能够主动熔断电路,以避免灾难性损失。在分布式系统中应用电路熔断器模式后,当目标服务慢或者大量超时,调用方能够主动熔断,以防止服务被进一步拖垮;如果情况又好转了,电路又能自动恢复,这就是所谓的弹性容错,系统有自恢复能力。下图 Fig 8 是一个典型的具备弹性恢复能力的电路保护器状态图,正常状态下,电路处于关闭状态 (Closed),如果调用持续出错或者超时,电路被打开进入熔断状态 (Open),后续一段时间内的所有调用都会被拒绝 (Fail Fast),一段时间以后,保护器会尝试进入半熔断状态 (Half-Open),允许少量请求进来尝试,如果调用仍然失败,则回到熔断状态,如果调用成功,则回到电路闭合状态。舱壁隔离模式 (Bulkhead Isolation Pattern),顾名思义,该模式像舱壁一样对资源或失败单元进行隔离,如果一个船舱破了进水,只损失一个船舱,其它船舱可以不受影响 。线程隔离 (Thread Isolation) 就是舱壁隔离模式的一个例子,假定一个应用程序 A 调用了 Svc1/Svc2/Svc3 三个服务,且部署 A 的容器一共有 120 个工作线程,采用线程隔离机制,可以给对 Svc1/Svc2/Svc3 的调用各分配 40 个线程,当 Svc2 慢了,给 Svc2 分配的 40 个线程因慢而阻塞并最终耗尽,线程隔离可以保证给 Svc1/Svc3 分配的 80 个线程可以不受影响,如果没有这种隔离机制,当 Svc2 慢的时候,120 个工作线程会很快全部被对 Svc2 的调用吃光,整个应用程序会全部慢下来。限流 (Rate Limiting/Load Shedder),服务总有容量限制,没有限流机制的服务很容易在突发流量 (秒杀,双十一) 时被冲垮。限流通常指对服务限定并发访问量,比如单位时间只允许 100 个并发调用,对超过这个限制的请求要拒绝并回退。回退 (fallback),在熔断或者限流发生的时候,应用程序的后续处理逻辑是什么?回退是系统的弹性恢复能力,常见的处理策略有,直接抛出异常,也称快速失败 (Fail Fast),也可以返回空值或缺省值,还可以返回备份数据,如果主服务熔断了,可以从备份服务获取数据。Netflix 将上述容错模式和最佳实践集成到一个称为 Hystrix 的开源组件中,凡是需要容错的依赖点 (服务,缓存,数据库访问等),开发人员只需要将调用封装在 Hystrix Command 里头,则相关调用就自动置于 Hystrix 的弹性容错保护之下。Hystrix 组件已经在 Netflix 经过多年运维验证,是 Netflix 微服务平台稳定性和弹性的基石,正逐渐被社区接受为标准容错组件。 服务框架微服务化以后,为了让业务开发人员专注于业务逻辑实现,避免冗余和重复劳动,规范研发提升效率,必然要将一些公共关注点推到框架层面。服务框架 (Fig 9) 主要封装公共关注点逻辑,包括: Fig 9, 服务框架 服务注册、发现、负载均衡和健康检查,假定采用进程内 LB 方案,那么服务自注册一般统一做在服务器端框架中,健康检查逻辑由具体业务服务定制,框架层提供调用健康检查逻辑的机制,服务发现和负载均衡则集成在服务客户端框架中。监控日志,框架一方面要记录重要的框架层日志、metrics 和调用链数据,还要将日志、metrics 等接口暴露出来,让业务层能根据需要记录业务日志数据。在运行环境中,所有日志数据一般集中落地到企业后台日志系统,做进一步分析和处理。REST/RPC 和序列化,框架层要支持将业务逻辑以 HTTP/REST 或者 RPC 方式暴露出来,HTTP/REST 是当前主流 API 暴露方式,在性能要求高的场合则可采用 Binary/RPC 方式。针对当前多样化的设备类型 (浏览器、普通 PC、无线设备等),框架层要支持可定制的序列化机制,例如,对浏览器,框架支持输出 Ajax 友好的 JSON 消息格式,而对无线设备上的 Native App,框架支持输出性能高的 Binary 消息格式。配置,除了支持普通配置文件方式的配置,框架层还可集成动态运行时配置,能够在运行时针对不同环境动态调整服务的参数和配置。限流和容错,框架集成限流容错组件,能够在运行时自动限流和容错,保护服务,如果进一步和动态配置相结合,还可以实现动态限流和熔断。管理接口,框架集成管理接口,一方面可以在线查看框架和服务内部状态,同时还可以动态调整内部状态,对调试、监控和管理能提供快速反馈。Spring Boot 微框架的 Actuator 模块就是一个强大的管理接口。统一错误处理,对于框架层和服务的内部异常,如果框架层能够统一处理并记录日志,对服务监控和快速问题定位有很大帮助。安全,安全和访问控制逻辑可以在框架层统一进行封装,可做成插件形式,具体业务服务根据需要加载相关安全插件。文档自动生成,文档的书写和同步一直是一个痛点,框架层如果能支持文档的自动生成和同步,会给使用 API 的开发和测试人员带来极大便利。Swagger 是一种流行 Restful API 的文档方案。当前业界比较成熟的微服务框架有 Netflix 的 Karyon/Ribbon,Spring 的 Spring Boot/Cloud,阿里的 Dubbo 等。 运行期配置管理服务一般有很多依赖配置,例如访问数据库有连接字符串配置,连接池大小和连接超时配置,这些配置在不同环境 (开发 / 测试 / 生产) 一般不同,比如生产环境需要配连接池,而开发测试环境可能不配,另外有些参数配置在运行期可能还要动态调整,例如,运行时根据流量状况动态调整限流和熔断阀值。目前比较常见的做法是搭建一个运行时配置中心支持微服务的动态配置,简化架构如下图 (Fig 10): Fig 10, 服务配置中心 动态配置存放在集中的配置服务器上,用户通过管理界面配置和调整服务配置,具体服务通过定期拉 (Scheduled Pull) 的方式或者服务器推 (Server-side Push) 的方式更新动态配置,拉方式比较可靠,但会有延迟同时有无效网络开销 (假设配置不常更新),服务器推方式能及时更新配置,但是实现较复杂,一般在服务和配置服务器之间要建立长连接。配置中心还要解决配置的版本控制和审计问题,对于大规模服务化环境,配置中心还要考虑分布式和高可用问题。 配置中心比较成熟的开源方案有百度的 Disconf,360 的 QConf,Spring 的 Cloud Config 和阿里的 Diamond 等。 Netflix 的微服务框架Netflix 是一家成功实践微服务架构的互联网公司,几年前,Netflix 就把它的几乎整个微服务框架栈开源贡献给了社区,这些框架和组件包括: Eureka: 服务注册发现框架Zuul: 服务网关Karyon: 服务端框架Ribbon: 客户端框架Hystrix: 服务容错组件Archaius: 服务配置组件Servo: Metrics 组件Blitz4j: 日志组件下图 Fig 11 展示了基于这些组件构建的一个微服务框架体系,来自 recipes-rss。 Fig 11, 基于 Netflix 开源组件的微服务框架 Netflix 的开源框架组件已经在 Netflix 的大规模分布式微服务环境中经过多年的生产实战验证,正逐步被社区接受为构造微服务框架的标准组件。Pivotal 去年推出的 Spring Cloud 开源产品,主要是基于对 Netflix 开源组件的进一步封装,方便 Spring 开发人员构建微服务基础框架。对于一些打算构建微服务框架体系的公司来说,充分利用或参考借鉴 Netflix 的开源微服务组件 (或 Spring Cloud),在此基础上进行必要的企业定制,无疑是通向微服务架构的捷径。 原文地址:https://www.infoq.cn/article/basis-frameworkto-implement-micro-service#anch130564%20%EF%BC%8C
auto_answer 2019-12-02 01:55:22 0 浏览量 回答数 0

问题

Web测试方法

在Web工程过程中,基于Web系统的测试、确认和验收是一项重要而富有挑战性的工作。基于Web的系统测试与传统的软件测试不同,它不但需要检查和验证是否按照设计的要求运行,而且还要测试系统在不同用户的浏...
技术小菜鸟 2019-12-01 21:41:32 7022 浏览量 回答数 1

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【精品问答】Java技术1000问(1)

为了方便Java开发者快速找到相关技术问题和答案,开发者社区策划了Java技术1000问内容,包含最基础的如何学Java、实践中遇到的技术问题、RocketMQ面试、Java容器部署实践等维度内容。 我们会以每...
问问小秘 2019-12-01 21:57:43 46087 浏览量 回答数 16

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安全专场【1元风险评估体验】【0元架构咨询】活动倒计时

21世纪最重要的是什么?人才。 服务器在云上最重要的是什么?安全。 任何的疏忽都可能导致信息的泄露,造成不可挽回的损失 如何保证在云端的服务器不怕恶意攻击、及时发现漏洞&#...
sheroy 2019-12-01 21:03:42 9920 浏览量 回答数 4

问题

词汇表是什么样的?(S-V)

S A | B | C | D | E | F | G | H | I | J | K | L | M | N | O | P | Q | R | S | T | U | V | W | X | Y | Z SASL ...
轩墨 2019-12-01 22:06:08 2089 浏览量 回答数 0

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Layout Go工程项目的整体组织 首先我们看一下整个 Go 工程是怎么组织起来的。 很多同事都在用 GitLab 的,GitLab 的一个 group 里面可以创建很多 project。如果我们进行微服务化改造,以前很多巨石架构的应用可能就拆成了很多个独立的小应用。那么这么多小应用,你是要建 N 个 project 去维护,还是说按照部门或者组来组织这些项目呢?在 B 站的话,我们之前因为是 Monorepo,现在是按照部门去组织管理代码,就是说在单个 GitLab 的 project 里面是有多个 app 的,每一个 app 就表示一个独立的微服务,它可以独立去交付部署。所以说我们看到下面这张图里面,app 的目录里面是有好多个子目录的,比方说我们的评论服务,会员服务。跟 app 同级的目录有一个叫 pkg,可以存放业务有关的公共库。这是我们的一个组织方式。当然,还有一种方式,你可以按照 GitLab 的 project 去组织,但我觉得这样的话可能相对要创建的 project 会非常多。 如果你按部门组织的话,部门里面有很多 app,app 目录怎么去组织?我们实际上会给每一个 app 取一个全局唯一名称,可以理解为有点像 DNS 那个名称。我们对业务的命名也是一样的,我们基本上是三段式的命名,比如账号业务,它是一个账号业务、服务、子服务的三段命名。三段命名以后,在这个 app 目录里面,你也可以按照这三层来组织。比如我们刚刚说的账号目录,我可能就是 account 目录,然后 VIP,在 VIP 目录下可能会放各种各样的不同角色的微服务,比方说可能有一些是做 job,做定时任务或者流式处理的一些任务,有可能是做对外暴露的 API 的一些服务,这个就是我们关于整个大的 app 的组织的一种形式。 微服务中的 app 服务分类 微服务中单个 app 的服务里又分为几类不同的角色。我们基本上会把 app 分为 interface(BFF)、service、job(补充:还有一个 task,偏向定时执行,job 偏向流式) 和 admin。 Interface 是对外的业务网关服务,因为我们最终是面向终端用户的 API,面向 app,面向 PC 场景的,我们把这个叫成业务网关。因为我们不是统一的网关,我们可能是按照大的业务线去独立分拆的一些子网关,这个的话可以作为一个对外暴露的 HTTP 接口的一个目录去组织它的代码,当然也可能是 gRPC 的(参考 B 站对外的 gRPC Moss 分享)。 Service 这个角色主要是面向对内通信的微服务,它不直接对外。也就是说,业务网关的请求会转发或者是会 call 我们的内部的 service,它们之间的通讯可能是使用自己的 RPC,在 b 站我们主要是使用 gRPC。使用 gRPC 通讯以后,service 它因为不直接对外,service 之间可能也可以相互去 call。 Admin 区别于 service,很多应用除了有面向用户的一些接口,实际上还有面向企业内部的一些运营侧的需求,通常数据权限更高,从安全设计角度需要代码物理层面隔离,避免意外。 第四个是 ecode。我们当时也在内部争论了很久,我们的错误码定义到底是放在哪里?我们目前的做法是,一个应用里面,假设你有多种角色,它们可能会复用一些错误码。所以说我们会把我们的 ecode 给单独抽出来,在这一个应用里面是可以复用的。注意,它只在这一个应用里面复用,它不会去跨服跨目录应用,它是针对业务场景的一个业务错误码的组织。 App 目录组织 我们除了一个应用里面多种角色的这种情况,现在展开讲一下具体到一个 service 里面,它到底是怎么组织的。我们的 app 目录下大概会有 api、cmd、configs、 internal 目录,目录里一般还会放置 README、CHANGELOG、OWNERS。 API 是放置 api 定义以及对应的生成的 client 代码,包含基于 pb 定义(我们使用 PB 作为 DSL 描述 API) 生成的 swagger.json。 而 cmd,就是放 main 函数的。Configs 目录主要是放一些服务所需的配置文件,比方说说我们可能会使用 TOML 或者是使用 YAML 文件。 Internal 的话,它里面有四个子目录,分别是 model、dao、service 和 server。Model 的定位职责就是对我们底层存储的持久化层或者存储层的数据的映射,它是具体的 Go 的一个 struct。我们再看 dao,你实际就是要操作 MySQL 或者 Redis,最终返回的就是这些 model(存储映射)。Service 组织起来比较简单,就是我们通过 dao 里面的各个方法来完成一个完整的业务逻辑。我们还看到有个 server,因为我一个微服务有可能企业内部不一定所有 RPC 都统一,那我们处于过渡阶段,所以 server 里面会有两个小目录,一个是 HTTP 目录,暴露的是 HTTP 接口,还有一个是 gRPC 目录,我们会暴露 gRPC 的协议。所以在 server 里面,两个不同的启动的 server,就是说一个服务和启动两个端口,然后去暴露不同的协议,HTTP 接 RPC,它实际上会先 call 到 service,service 再 call 到 dao,dao 实际上会使用 model 的一些数据定义 struct。但这里面有一个非常重要的就是,因为这个结构体不能够直接返回给我们的 api 做外对外暴露来使用,为什么?因为可能从数据库里面取的敏感字段,当我们实际要返回到 api 的时候,可能要隐藏掉一些字段,在 Java 里面,会抽象的一个叫 DTO 的对象,它只是用来传输用的,同理,在我们 Go 里面,实际也会把这些 model 的一些结构体映射成 api 里面的结构体(基于 PB Message 生成代码后的 struct)。 Rob Pike 当时说过的一句话,a little copying is better than a little dependency,我们就遵循了这个理念。在我们这个目录结构里面,有 internal 目录,我们知道 Go 的目录只允许这个目录里面的人去 import 到它,跨目录的人实际是不能直接引用到它的。所以说,我们看到 service 有一个 model,那我的 job 代码,我做一些定时任务的代码或者是我的网关代码有可能会映射同一个 model,那是不是要把这个 model 放到上一级目录让大家共享?对于这个问题,其实我们当时内部也争论过很久。我们认为,每一个微服务应该只对自己的 model 负责,所以我们宁愿去做一小部分的代码 copy,也不会去为了几个服务之间要共享这一点点代码,去把这个 model 提到和 app 目录级别去共用,因为你一改全错,当然了,你如果是拷贝的话,就是每个地方都要去改,那我们觉得,依赖的问题可能会比拷贝代码相对来说还是要更复杂的。 这个是一个标准的 PB 文件,就是我们内部的一个 demo 的 service。最上面的 package 是 PB 的包名,demo.service.v1,这个包使用的是三段式命名,全局唯一的名称。那这个名称为什么不是用 ID?我见过有些公司对内部做的 CMDB 或者做服务树去管理企业内部微服务的时候,是用了一些名称加上 ID 来搞定唯一性,但是我们知道后面那一串 ID 数字是不容易被传播或者是不容易被记住的,这也是 DNS 出来的一个意义,所以我们用绝对唯一的一个名称来表示这个包的名字,在后面带上这一个 PB 文件的版本号 V1。 我们看第二段定义,它有个 Service Demo 代码,其实就表示了我们这个服务要启动的服务的一个名称,我们看到这个服务名称里面有很多个 RPC 的方法,表示最终这一个应用或者这个 service 要对外暴露这几个 RPC 的方法。这里面有个小细节,我们看一下 SayHello 这个方法,实际它有 option 的一个选项。通过这一个 PB 文件,你既可以描述出你要暴露的是 gRPC 协议,又暴露出 HTTP 的一个接口,这个好处是你只需要一个 PB 文件描述你暴露的所有 api。我们回想一下,我们刚刚目录里面有个 api 目录,实际这里面就是放这一个 PB 文件,描述这一个工程到底返回的接口是什么。不管是 gRPC 还是 HTTP 都是这一个文件。还有一个好处是什么?实际上我们可以在 PB 文件里面加上很多的注释。用 PB 文件的好处是你不需要额外地再去写文档,因为写文档和写服务的定义,它本质上是两个步骤,特别容易不一致,接口改了,文档不同步。我们如果基于这一个 PB 文件,它生成的 service 代码或者调用代码或者是文档都是唯一的。 依赖顺序与 api 维护 就像我刚刚讲到的,model 是一个存储层的结构体的一一映射,dao 处理一些数据读写包,比方说数据库缓存,server 的话就是启动了一些 gRPC 或者 HTTP Server,所以它整个依赖顺序如下:main 函数启动 server,server 会依赖 api 定义好的 PB 文件,定义好这些方法或者是服务名之后,实际上生成代码的时候,比方说 protocbuf 生成代码的时候,它会把抽象 interface 生成好。然后我们看一下 service,它实际上是弱依赖的 api,就是说我的 server 启动以后,要注册一个具体的业务代码的逻辑,映射方法,映射名字,实际上是弱依赖的 api 生成的 interface 的代码,你就可以很方便地启动你的 server,把你具体的 service 的业务逻辑给注入到这个 server,和方法进行一一绑定。最后,dao 和 service 实际上都会依赖这个 model。 因为我们在 PB 里面定义了一些 message,这些 message 生成的 Go 的 struct 和刚刚 model 的 struct 是两个不同的对象,所以说你要去手动 copy 它,把它最终返回。但是为了快捷,你不可能每次手动去写这些代码,因为它要做 mapping,所以我们又把 K8s 里类似 DeepCopy 的两个结构体相互拷贝的工具给抠出来了,方便我们内部 model 和 api 的 message 两个代码相互拷贝的时候,可以少写一些代码,减少一些工作量。 上面讲的就是我们关于工程的一些 layout 实践。简单回溯一下,大概分为几块,第一就是 app 是怎么组织的,app 里面有多种角色的服务是怎么组织的,第三就是一个 app 里面的目录是怎么组织的,最后我重点讲了一下 api 是怎么维护的。 Unittest 测试方法论 现在回顾一下单元测试。我们先看这张图,这张图是我从《Google 软件测试之道》这本书里面抠出来的,它想表达的意思就是最小型的测试不能给我们的最终项目的质量带来最大的信心,它比较容易带来一些优秀的代码质量,良好的异常处理等等。但是对于一个面向用户场景的服务,你只有做大型测试,比方做接口测试,在 App 上验收功能的这种测试,你应用交付的信心可能会更足。这个其实要表达的就是一个“721 原则”。我们就是 70% 写小型测试,可以理解为单元测试,因为它相对来说好写,针对方法级别。20% 是做一些中型测试,可能你要连调几个项目去完成你的 api。剩下 10% 是大型测试,因为它是最终面向用户场景的,你要去使用我们的 App,或者用一些测试 App 去测试它。这个就是测试的一些简单的方法论。 单元测试原则 我们怎么去对待 Go 里面的单元测试?在《Google 软件测试之道》这本书里面,它强调的是对于一个小型测试,一个单元测试,它要有几个特质。它不能依赖外部的一些环境,比如我们公司有测试环境,有持续集成环境,有功能测试环境,你不能依赖这些环境构建自己的单元测试,因为测试环境容易被破坏,它容易有数据的变更,数据容易不一致,你之前构建的案例重跑的话可能就会失败。 我觉得单元测试主要有四点要求。第一,快速,你不能说你跑个单元测试要几分钟。第二,要环境一致,也就是说你跑测试前和跑测试后,它的环境是一致的。第三,你写的所有单元测试的方法可以以任意顺序执行,不应该有先后的依赖,如果有依赖,也是在你测试的这个方法里面,自己去 setup 和 teardown,不应该有 Test Stub 函数存在顺序依赖。第四,基于第三点,你可以做并行的单元测试,假设我写了一百个单元测试,一个个跑肯定特别慢。 doker-compose 最近一段时间,我们演进到基于 docker-compose 实现跨平台跨语言环境的容器依赖管理方案,以解决运行 unittest 场景下的容器依赖问题。 首先,你要跑单元测试,你不应该用 VPN 连到公司的环境,好比我在星巴克点杯咖啡也可以写单元测试,也可以跑成功。基于这一点,Docker 实际上是非常好的解决方式。我们也有同学说,其他语言有一些 in-process 的 mock,是不是可以启动 MySQL 的 mock ,然后在 in-process 上跑?可以,但是有一个问题,你每一个语言都要写一个这样的 mock ,而且要写非常多种,因为我们中间件越来越多,MySQL,HBase,Kafka,什么都有,你很难覆盖所有的组件 Mock。这种 mock 或者 in-process 的实现不能完整地代表线上的情况,比方说,你可能 mock 了一个 MySQL,检测到 query 或者 insert ,没问题,但是你实际要跑一个 transaction,要验证一些功能就未必能做得非常完善了。所以基于这个原因,我们当时选择了 docker-compose,可以很好地解决这个问题。 我们对开发人员的要求就是,你本地需要装 Docker,我们开发人员大部分都是用 Mac,相对来说也比较简单,Windows 也能搞定,如果是 Linux 的话就更简单了。本地安装 Docker,本质上的理解就是无侵入式的环境初始化,因为你在容器里面,你拉起一个 MySQL,你自己来初始化数据。在这个容器被销毁以后,它的环境实际上就满足了我们刚刚提的环境一致的问题,因为它相当于被重置了,也可以很方便地快速重置环境,也可以随时随地运行,你不需要依赖任何外部服务,这个外部服务指的是像 MySQL 这种外部服务。当然,如果你的单元测试依赖另外一个 RPC 的 service 的话,PB 的定义会生成一个 interface,你可以把那个 interface 代码给 mock 掉,所以这个也是能做掉的。对于小型测试来说,你不依赖任何外部环境,你也能够快速完成。 另外,docker-compose 是声明式的 API,你可以声明你要用 MySQL,Redis,这个其实就是一个配置文件,非常简单。这个就是我们在单元测试上的一些实践。 我们现在看一下,service 目录里面多了一个 test 目录,我们会在这个里面放 docker-compose 的 YAML 文件来表示这次单元化测试需要初始化哪些资源,你要构建自己的一些测试的数据集。因为是这样的,你是写 dao 层的单元测试的话,可能就需要 database.sql 做一些数据的初始化,如果你是做 service 的单元测试的话,实际你可以把整个 dao 给 mock 掉,我觉得反而还相对简单,所以我们主要针对场景就是在 dao 里面偏持久层的,利用 docker-compose 来解决。 容器的拉起,容器的销毁,这些工作到底谁来做?是开发同学自己去拉起和销毁,还是说你能够把它做成一个 Library,让我们的同学写单元测试的时候比较方便?我倾向的是后者。所以在我们最终写单元测试的时候,你可以很方便地 setup 一个依赖文件,去 setup 你的容器的一些信息,或者把它销毁掉。所以说,你把环境准备好以后,最终可以跑测试代码也非常方便。当然我们也提供了一些命令函,就是 binary 的一些工具,它可以针对各个语言方便地拉起容器和销毁容器,然后再去执行代码,所以我们也提供了一些快捷的方式。 刚刚我也提到了,就是我们对于 service 也好,API 也好,因为依赖下层的 dao 或者依赖下层的 service,你都很方便 mock 掉,这个写单元测试相对简单,这个我不展开讲,你可以使用 GoMock 或者 GoMonkey 实现这个功能。 Toolchain 我们利用多个 docker-compose 来解决 dao 层的单元测试,那对于我刚刚提到的项目的一些规范,单元测试的一些模板,甚至是我写了一些 dao 的一些占位符,或者写了一些 service 代码的一些占位符,你有没有考虑过这种约束有没有人会去遵循?所以我这里要强调一点,工具一定要大于约束和文档,你写了约束,写了文档,那么你最终要通过工具把它落实。所以在我们内部会有一个类似 go tool 的脚手架,叫 Kratos Tool,把我们刚刚说的约定规范都通过这个工具一键初始化。 对于我们内部的工具集,我们大概会分为几块。第一块就是 API 的,就是你写一个 PB 文件,你可以基于这个 PB 文件生成 gRPC,HTTP 的框架代码,你也可以基于这个 PB 文件生成 swagger 的一些 JSON 文件或者是 Markdown 文件。当然了,我们还会生成一些 API,用于 debug 的 client 方便去调试,因为我们知道,gRPC 调试起来相对麻烦一些,你要去写代码。 还有一些工具是针对 project 的,一键生成整个应用的 layout,非常方便。我们还提了 model,就是方便 model 和 DTO,DTO 就是 API 里面定义的 message 的 struct 做 DeepCopy,这个也是一个工具。 对于 cache 的话,我们操作 memcache,操作 Redis 经常会要做什么逻辑?假如我们有一个 cache aside 场景,你读了一个 cache,cache miss 要回原 DB,你要把这个缓存回塞回去,甚至你可能这个回塞缓存想异步化,甚至是你要去读这个 DB 的时候要做归并回源(singleflight),我们把这些东西做成一些工具,让它整个回源到 DB 的逻辑更加简单,就是把这些场景描述出来,然后你通过工具可以一键生成这些代码,所以也是会比较方便。 我们再看最后一个,就是 test 的一些工具。我们会基于项目里面,比方说 dao 或者是 service 定义的 interface 去帮你写好 mock 的代码,我直接在里面填,只要填代码逻辑就行了,所以也会加速我们的生产。 上图是 Kratos 的一个 demo,基本就是支持了一些 command。这里就是一个 kratos new kratos-demo 的一个工程,-d YourPath 把它导到某一个路径去,--proto 顺便把 API 里面的 proto 代码也生成了,所以非常简单,一行就可以很快速启动一个 HTTP 或者 gRPC 服务。 我们知道,一个微服务的框架实际非常重,有很多初始化的方式等等,非常麻烦。所以说,你通过脚手架的方式就会非常方便,工具大于约定和文档这个这个理念就是这么来的。 Configuration 讲完工具以后,最后讲一下配置文件。我为什么单独提一下配置文件?实际它也是工程化的一部分。我们一个线上的业务服务包含三大块,第一,应用程序,第二,配置文件,第三,数据集。配置文件最容易导致线上出 bug,因为你改一行配置,整个行为可能跟 App 想要的行为完全不一样。而且我们的代码的开发交付需要经过哪些流程?需要 commit 代码,需要 review,需要单元测试,需要 CD,需要交付到线上,需要灰度,它的整个流程是非常长的。在一步步的环境里面,你的 bug 需要前置解决,越前置解决,成本越低。因为你的代码的开发流程是这么一个 pipeline,所以 bug 最终流到线上的概率很低,但是配置文件没有经过这么复杂的流程,可能大家发现线上有个问题,决定要改个线上配置,就去配置中心或者配置文件改,然后 push 上线,接着就问题了,这个其实很常见。 从 SRE 的角度来说,导致线上故障的主因就是来自配置变更,所以 SRE 很大的工作是控制变更管理,如果能把变更管理做好,实际上很多问题都不会出现。配置既然在整个应用里面这么重要,那在我们整个框架或者在 Go 的工程化实践里面,我们应该对配置文件做一些什么事情? 我觉得是几个。第一,我们的目标是什么?配置文件不应该太复杂,我见过很多框架,或者是业务的一些框架,它实际功能非常强大,但是它的配置文件超级多。我就发现有个习惯,只要有一个同事写错了这个配置,当我新起一个项目的时候,一定会有人把这个错误的配置拷贝到另外一个系统里面去。然后当发现这个应用出问题的时候,我们一般都会内部说一下,你看看其他同事有没有也配错的,实际这个配错概率非常高。因为你的配置选项越多,复杂性越高,它越容易出错。所以第一个要素就是说,尽量避免复杂的配置文件。配得越多,越容易出错。 第二,实际我们的配置方式也非常多,有些用 JSON,有些用 YAML,有些用 Properties,有些用 INI。那能不能收敛成通用的一种方式呢?无论它是用 Python 的脚本也好,或者是用 JSON 也好,你只要有一种唯一的约定,不需要太多样的配置方式,对我们的运维,对我们的 SRE 同时来说,他跨项目的变更成本会变低。 第三,一定要往简单化去努力。这句话其实包含了几个方面的含义。首先,我们很多配置它到底是必须的还是可选的,如果是可选,配置文件是不是就可以把它踢掉,甚至不要出现?我曾经有一次看到我们 Java 同事的配置 retry 有一个重试默认是零,内部重试是 80 次,直接把 Redis cluster 打故障了,为什么?其实这种事故很低级,所以简单化努力的另外一层含义是指,我们在框架层面,尤其是提供 SDK 或者是提供 framework 的这些同事尽量要做一些防御编程,让这种错配漏配也处于一个可控的范围,比方重试 80 次,你觉得哪个 SDK 会这么做?所以这个是我们要考虑的。但是还有一点要强调的是,我们对于业务开发的同事,我们的配置应该足够的简单,这个简单还包含,如果你的日志基本上都是写在这个目录,你就不要提供这个配置给他,反而不容易出错。但是对于我们内部的一些 infrastructure,它可能需要非常复杂的配置来优化,根据我的场景去做优化,所以它是两种场景,一种是业务场景,足够简单,一种是我要针对我的通用的 infrastructure 去做场景的优化,需要很复杂的配置,所以它是两种场景,所以我们要想清楚你的业务到底是哪一种形态。 还有一个问题就是我们配置文件一定要做好权限的变更和跟踪,因为我们知道上线出问题的时候,我们的第一想法不是查 bug,是先止损,止损先找最近有没有变更。如果发现有变更,一般是先回滚,回滚的时候,我们通常只回滚了应用程序,而忘记回滚了配置。每个公司可能内部的配置中心,或者是配置场景,或者跟我们的二进制的交付上线都不一样,那么这里的理念就是你的应用程序和配置文件一定是同一个版本,或者是某种意义上让他们产生一个版本的映射,比方说你的应用程序 1.0,你的配置文件 2.0,它们之间存在一个强绑定关系,我们在回滚的时候应该是一起回滚的。我们曾经也因为类似的一些不兼容的配置的变更,二进制程序上线,但配置文件忘记回滚,出现过事故,所以这个是要强调的。 另外,配置的变更也要经过 review,如果没问题,应该也是按照 App 发布一样,先灰度,再放量,再全量等等类似的一种方式去推,演进式的这种发布,我们也叫滚动发布,我觉得配置文件也是一样的思路。 加入阿里云钉钉群享福利:每周技术直播,定期群内有奖活动、大咖问答 原文链接
有只黑白猫 2020-01-09 17:29:54 0 浏览量 回答数 0

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大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。大数据技术,是指从各种各样类型的数据中,快速获得有价值信息的能力。适用于大数据的技术,包括大规模并行处理(MPP)数据库,数据挖掘电网,分布式文件系统,分布式数据库,云计算平台,互联网,和可扩展的存储系统。   大数据有四个基本特征:一、数据体量巨大(Vomule),二、数据类型多样(Variety),三、处理速度快(Velocity),四、价值密度低(Value)。   在大数据的领域现在已经出现了非常多的新技术,这些新技术将会是大数据收集、存储、处理和呈现最强有力的工具。大数据处理一般有以下几种关键性技术:大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用(大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等)。   大数据处理之一:采集。大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端(Web、App或者传感器形式等)的数据,并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如,电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据,除此之外,Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。   在大数据的采集过程中,其主要特点和挑战是并发数高,因为同时有可能会有成千上万的用户来进行访问和操作,比如火车票售票网站和淘宝,它们并发的访问量在峰值时达到上百万,所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。   大数据处理之二:导入和预处理。虽然采集端本身会有很多数据库,但是如果要对这些海量数据进行有效的分析,还是应该将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库,或者分布式存储集群,并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算,来满足部分业务的实时计算需求。   导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大,每秒钟的导入量经常会达到百兆,甚至千兆级别。   大数据处理之三:统计和分析。统计与分析主要利用分布式数据库,或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等,以满足大多数常见的分析需求,在这方面,一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata,以及基于MySQL的列式存储Infobright等,而一些批处理,或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。   统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大,其对系统资源,特别是I/O会有极大的占用。   大数据处理之四:挖掘。与前面统计和分析过程不同的是,数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题,主要是在现有数据上面进行基于各种算法的计算,从而起到预测(Predict)的效果,从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的Kmeans、用于统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes,主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂,并且计算涉及的数据量和计算量都很大,常用数据挖掘算法都以单线程为主。   整个大数据处理的普遍流程至少应该满足这四个方面的步骤,才能算得上是一个比较完整的大数据处理。   大数据的处理方式大致分为数据流处理方式和批量数据处理方式两种。数据流处理的方式适合用于对实时性要求比较高的场合中。并不需要等待所有的数据都有了之后再进行处理,而是有一点数据就处理一点,更多地要求机器的处理器有较快速的性能以及拥有比较大的主存储器容量,对辅助存储器的要求反而不高。批量数据处理方式是对整个要处理的数据进行切割划分成小的数据块,之后对其进行处理。重点在于把大化小——把划分的小块数据形成小任务,分别单独进行处理,并且形成小任务的过程中不是进行数据传输之后计算,而是将计算方法(通常是计算函数——映射并简化)作用到这些数据块最终得到结果。   当前,对大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的节点。移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形态,这些应用不断产生大数据。通过对不同来源数据的管理、处理、分析与优化,将结果反馈到上述应用中,将创造出巨大的经济和社会价值。大数据也是信息产业持续高速增长的新引擎。面对大数据市场的新技术、新产品、新业态会不断涌现。在硬件与集成设备领域,大数据将对芯片、存储产业产生重要影响,还将催生一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。在软件与服务领域,大数据将引发数据快速处理分析、数据挖掘技术和软件产品的发展。大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素。各行各业的决策正在从“业务驱动”转变为“数据驱动”。对大数据的分析可以使零售商实时掌握市场动态并迅速做出应对;可以为商家制定更加精准有效的营销策略提供决策支持;可以帮助企业为消费者提供更加及时和个性化的服务;在医疗领域,可提高诊断准确性和药物有效性;在公共事业领域,大数据也开始发挥促进经济发展、维护社会稳定等方面的重要作用。大数据时代科学研究的方法手段将发生重大改变。例如,抽样调查是社会科学的基本研究方法。在大数据时代,可通过实时监测,跟踪研究对象在互联网上产生的海量行为数据,进行挖掘分析,揭示出规律性的东西,提出研究结论和对策。   目前大数据在医疗卫生领域有广为所知的应用,公共卫生部门可以通过覆盖全国的患者电子病历数据库进行全面疫情监测。5千万条美国人最频繁检索的词条被用来对冬季流感进行更及时准确的预测。学术界整合出2003年H5N1禽流感感染风险地图,研究发行此次H7N9人类病例区域。社交网络为许多慢性病患者提供了临床症状交流和诊治经验分享平台,医生借此可获得院外临床效果统计数据。基于对人体基因的大数据分析,可以实现对症下药的个性化治疗。   在医药研发方面,大数据的战略意义在于对各方面医疗卫生数据进行专业化处理,对患者甚至大众的行为和情绪的细节化测量成为可能,挖掘其症状特点、行为习惯和喜好等,找到更符合其特点或症状的药品和服务,并针对性的调整和优化。在医药研究开发部门或公司的新药研发阶段,能够通过大数据技术分析来自互联网上的公众疾病药品需求趋势,确定更为有效率的投入产品比,合理配置有限研发资源。除研发成本外,医药公司能够优化物流信息平台及管理,更快地获取回报,一般新药从研发到推向市场的时间大约为13年,使用数据分析预测则能帮助医药研发部门或企业提早将新药推向市场。   在疾病诊治方面,可通过健康云平台对每个居民进行智能采集健康数据,居民可以随时查阅,了解自身健康程度。同时,提供专业的在线专家咨询系统,由专家对居民健康程度做出诊断,提醒可能发生的健康问题,避免高危病人转为慢性病患者,避免慢性病患者病情恶化,减轻个人和医保负担,实现疾病科学管理。对于医疗卫生机构,通过对远程监控系统产生数据的分析,医院可以减少病人住院时间,减少急诊量,实现提高家庭护理比例和门诊医生预约量的目标。武汉协和医院目前也已经与市区八家社区卫生服务中心建立远程遥控联系,并将在未来提供“从医院到家”的服务。在医疗卫生机构,通过实时处理管理系统产生的数据,连同历史数据,利用大数据技术分析就诊资源的使用情况,实现机构科学管理,提高医疗卫生服务水平和效率,引导医疗卫生资源科学规划和配置。大数据还能提升医疗价值,形成个性化医疗,比如基于基因科学的医疗模式。   在公共卫生管理方面,大数据可以连续整合和分析公共卫生数据,提高疾病预报和预警能力,防止疫情爆发。公共卫生部门则可以通过覆盖区域的卫生综合管理信息平台和居民信息数据库,快速监测传染病,进行全面疫情监测,并通过集成疾病监测和响应程序,进行快速响应,这些都将减少医疗索赔支出、降低传染病感染率。通过提供准确和及时的公众健康咨询,将会大幅提高公众健康风险意识,同时也将降低传染病感染风险。   在居民健康管理方面,居民电子健康档案是大数据在居民健康管理方面的重要数据基础,大数据技术可以促进个体化健康事务管理服务,改变现代营养学和信息化管理技术的模式,更全面深入地从社会、心理、环境、营养、运动的角度来对每个人进行全面的健康保障服务,帮助、指导人们成功有效地维护自身健康。另外,大数据可以对患者健康信息集成整合,在线远程为诊断和治疗提供更好的数据证据,通过挖掘数据对居民健康进行智能化监测,通过移动设备定位数据对居民健康影响因素进行分析等等,进一步提升居民健康管理水平。   在健康危险因素分析方面,互联网、物联网、医疗卫生信息系统及相关信息系统等普遍使用,可以系统全面地收集健康危险因素数据,包括环境因素(利用GIS系统采集大气、土壤、水文等数据),生物因素(包括致病性微生物、细菌、病毒、真菌等的监测数据),经济社会因素(分析经济收入、营养条件、人口迁徙、城镇化、教育就业等因素数据),个人行为和心理因素,医疗卫生服务因素,以及人类生物遗传因素等,利用大数据技术对健康危险因素进行比对关联分析,针对不同区域、人群进行评估和遴选健康相关危险因素及制作健康监测评估图谱和知识库也成为可能,提出居民健康干预的有限领域和有针对性的干预计划,促进居民健康水平的提高。 答案来源于网络
养狐狸的猫 2019-12-02 02:15:59 0 浏览量 回答数 0

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