现任华为云 ▪ 云享专家、HCSD校园大使,拥有Serverless认证、HarmonyOS应用开发者认证等专业技术性证书10余项,在云计算、IoT、Devops领域有三年以上开发经验
系统性能的提升,需要综合考虑计算机硬件、操作系统、应用程序等多方面的因素,这些因素是互相影响的,要不断的调试、分析、调整相关参数,才能最终达到最优的系统性能。这一过程比较漫长,对人员的技术要求也比较高,很多情况下,调优人员在特定系统上花费了大量的时间,但是最终也不一定能达到性能的有效提升。
在实际的开发场景中,开发者经常需要在Linux服务器上进行开发、编译、调试和运行等操作。基于绝大多数开发者更习惯于在本地Windows环境中使用IDE编码,这需要开发者每次编写好代码后手动上传到远程服务器,然后在服务器上进行编译、调试一系列操作
处理器所支持的指令集不同,意味着开发者可能需要对代码进行跨平台的迁移。通常,代码迁移是件复杂又繁琐的工作,需要花费开发者大量精力对软件包、源代码、依赖库文件进行人工分析、检查和识别,手动修正不同指令集之间的相关差异,这些差异主要涉及语法、指令、函数和库文件支持情况。
微服务架构,主要是中间层分解,将系统拆分成很多小应用(微服务),微服务可以部署在不同的服务器上,也可以部署在相同的服务器不同的容器上。当应用的故障不会影响到其他应用,单应用的负载也不会影响到其他应用,其代表框架有Spring cloud、Dubbo等。
微服务架构的主要目标是提供高度响应的 API,这也是服务间主要的交互机制。Serverless 架构的主要目标是对发生的事件做出响应,API 是生成事件的唯一机制。在 AWS 生态系统(最为成熟的 Serverless 生态系统)中,API 并不是主要的接口,事件变得更为重要。
微服务和 Serverless,真的是天作之合吗?本篇文章就带领大家来探讨一下~
传统的架构模式是使用C/S架构的,在典型的web应用程序中,服务器接收前端的HTTP请求处理,在保存或查询数据库之前,数据可能会经过多个应用层,最终后端会返回一个响应。
如今Kubernetes一统江湖,大家都默默的建立起了基于Kubernetes的容器云平台,于是围绕着Kubernetes的云原生生态蓬勃发展。由于没有统一的平台,针对Serverless目前还存在的一些局限,大家做的优化和改进也是各自为战,难以落地生根。
除了服务的粒度不一样之外,无状态工作负载和Faas一般都具有以下Serverless的特性。
随着node.js的普及、前端工程化以及BFF的兴起,越来越多的前端需要关心服务的构建、部署、运维,服务的日志、监控报警等等,严重拖累了前端的开发效率,让前端花很多时间在服务器上排查问题,无疑是痛苦而低效的。
Serverless 架构和云厂商所提供的其他云产品进行结合,开发者能够构建可弹性扩展的移动或 Web 应用程序 – 轻松创建丰富的无服务器后端,而且这些程序可在多个数据中心高可用运行,无须在可扩展性、备份冗余方面执行任何管理工作。
Serverless 架构作为云原生技术未来的演进方向,无服务器架构技术也从观望逐渐落地,据 Gartner 的过往预测数据显示:到 2020 年全球将有 20% 的企业部署无服务器架构。Serverless 将进一步释放云计算的能力,将安全、可靠、可伸缩等需求交由基础设施实现,使用户仅需关注业务逻辑而无需关注具体部署和运行,极大地提高应用开发效率。同时这个方式促进了社会分工协作,云厂商可以进一步通过规模化、集约化实现计算成本大幅优化。
从 2019 年开始,Serverless 进入到了一个真正意义上的生产应用,最佳实践快速发展阶段,这一年对 Serverless 而言是具有里程碑式意义的,被很多人定义为 “Serverless 正式发展的元年”。
除Serverless Framework之外,Serverless Devs同样是无厂商锁定的多云开发者工具。目前按照Serverless Devs的官方仓库显示,其已经支持AWS Lambda,阿里云函数计算,腾讯云云函数,华为云Serverless工作流以及百度智能云函数计算等产品。与Serverless Framework不同的是,Serverless Devs主打的是Serverless应用全生命周期管理工具。
Serverless架构的发展,离不开云厂商的驱动,离不开开源社区的支持,在过去的几年时间,无论是高校、实验室、云厂商等对Serverless架构的研究,还是CNCF等基金会对Serverless架构的持续关注和赋能,还是其他的Serverless社区、开源项目对Serverless架构的建设,Serverless架构都在逐渐的成为更通用,更好用的技术架构,都在成为更简单、更具价值的技术选型
作为云时代新的计算范式,Serverless架构本身属于一种天然的分布式架构,其工作原理与传统架构虽没有翻天覆地的变化,但也是有细微的不同。
云计算飞速发展的十余年,整个互联网也发生了翻天覆地的变化,作为被UC Berkeley认为是云计算下一个十年的Serverless架构,被很多开发者认为是“实现了云计算最初的梦想”,那么Serverless架构到底是什么呢?其实,Serverless架构与云计算、云原生的情况类似:Serverless架构到底是什么,在不同的人心中也是有着不同的答案的。
从IaaS到FaaS再到SaaS,再到Serverless,云计算的发展在近十余年中发生了翻天覆地的变化,从虚拟空间到云主机,从自建数据库等业务到云数据库等服务,云计算的发展是迅速的,Serverless架构也被诸多人寄予厚望,或许Serverless架构正当时,其已然开启从概念到实践的大规模落地之路,正如 Gartner 报告中的预测,到 2025 年,全球一半的企业将采用 FaaS 部署
DevOps(Development+Operations)强调共同对业务目标负责,以实现用户价值作为唯一的评判标准:保证产品功能及时实现、成功部署和稳定使用。 1、是一种重视软件开发人员(Dev)和IT运维技术人员(Ops)之间沟通合作的文化、运动或惯例,改善团队之间的协作关系 2、是一组过程、方法与系统的统称,包含开发、测试和运维 3、用于促进开发(应用程序/软件工程)、技术运营和质量保障(QA)部门之间的沟通、协作与整合 4、透过自动化“软件交付”和“架构变更”的流程,使得构建、测试、发布软件能够更加地快捷、频繁和可靠,按时交付软件产品和服务
DevOps 是指组织的开发 (dev) 和运营 (ops) 团队的集成。它涵盖了组织的文化、流程和理念。DevOps 工具有助于促进 DevOps 的核心原则,包括沟通、统一和效率。当与该方法结合使用时,DevOps 工具可实现更快的开发周期和更高的软件质量。本文想要和大家一起来探讨可用于优化 DevOps 生命周期的所有七个阶段的 11 种工具。
DevOps有几个核心原则在发挥作用。主要细分如下: 系统思维:系统思维意味着思考整个系统的性能,而不是特定团队的性能。这种心态确保所有团队和员工都对生产优质产品负责,并阻止团队将缺陷传递到下游。 文化:成功的DevOps文化通常与改进协作、实验和持续学习的精神联系在一起。这可能意味着团队确保分配时间来改进工作,团队因承担风险而获得奖励,成员能够从团队内外的其他人那里学习。 自动化:DevOps非常重视尽可能实现自动化。这可以减少在重复和耗时的任务上花费的时间,并提高部署速度。例如,DevOps团队可以自动化测试过程,以便开发人员能够尽早、频繁地收到反馈
DevOps 是开发 (Dev) 和运营 (Ops) 的复合词,它将人、流程和技术结合起来,不断地为客户提供价值。 DevOps 对团队意味着什么? DevOps 使以前孤立的角色(开发、IT 运营、质量工程和安全)可以协调和协作,以生产更好、更可靠的产品。通过采用 DevOps 文化、做法和工具,团队能够更好地响应客户需求,增强对所构建应用程序的信心,更快地实现业务目标。
深度解析DevOps学习和运维的注意事项
微服务只是一种设计思路,或者说他给出了如何用正确的方法来进行SOA的实施。理论上来讲他的确和DevOps没什么关系,但是从如何实践DevOps的角度来讲,微服务是非常有意义的。此外,随着诸如Spring Cloud以及微软Fabric等SDK的完善,微服务开发模式也逐步完善,实现了概念的落地。
敏捷是一种项目管理和软件开发的方法,它以完成项目的增量和迭代步骤为中心。敏捷开发的中心是可以鼓励快速交付的短期项目。敏捷团队的合并被认为是组织采用DevOps实践的先驱。
DevOps是一种强调快速、增量和持续交付产品的工作方法。DevOps一词结合了“开发”和“运营”两个词。实际上,它是开发团队和运营团队之间的联盟。DevOps通常被认为是一个过程、一种文化或一套原则,使组织能够快速、持续地交付产品。
DevOps从本质来讲只是倡导开发运维一体化的理念(MindSet)。这个理念的提出是为了解决很多企业面临的转型挑战,也就是将业务数字化,并且缩短数字化业务上线的周期,快速试错,快速占领市场。 DevOps并没有改变固有的软件生命周期:需求,设计,开发,测试,交付。但伴随着基础设施,软件设计方法等的改变,软件开发的思路,或者方式产生了比较大的变化。
在开始使用IoTDB之前,大家需要首先配置配置文件,为了方便起见,已经有部分重要文件设置了默认配置。总的来说,Apache IoTDB为用户提供三种配置模块。
为了提高数据存储的效率,需要在数据写入时对数据进行编码,从而减少磁盘空间的使用量。在写入和读取数据的过程中,可以减少I/O操作中涉及的数据量以提高性能。对于不同类型的数据,IoTDB支持四种编码方法:PLAIN、TS_2DIFF、RLE、GORILLA
给大家继续介绍一下Apache IoTDB的数据类型和相关用法,数据类型主要有布尔型、整数型、长整数型、单精度浮点、双精度浮点、字符串这六种
Apache IoTDB中常见的数据模型和术语有设备、传感器、存储组、路径等等
据估计,未来5年,物联网设备的数量将达数万亿。物联网产生大量的数据,包括流数据、时间序列数据、RFID数据、传感数据等。要有效地管理这些数据,就需要使用数据库。数据库在充分处理物联网数据方面扮演着非常重要的角色。因此,适当的数据库与适当的平台同等重要。由于物联网在世界上不同的环境中运行,选择合适的数据库变得非常重要。