智能实时应用为所有行业带来了革命性变化.机器学习及其分支深度学习正蓬勃发展,因为机器学习让计算机能够在无人指引的情况下挖掘深藏的洞见.这种能力正是多种领域所需要的,如非结构化数据分析.图像识别.语音识别和智能决策,这完全不同于传统的编程方式(如 Java..NET 或 Python).机器学习并非新生事物,大数据集的出现和处理能力的进步让每一个企业都具备了构建分析模型的能力.各行各业都在将分析模型应用在企业应用和微服务上,用以增长利润.降低成本,或者改善用户体验. 可伸缩的任务关键型实时系统 互…

经过 3 个 RC 版本的社区体验之后,Nacos 正式发布 1.0.0 GA 版本,在架构.功能和 API 设计上进行了全方位的重构和升级. 1.0.0 版本的发布标志着 Nacos 已经可以大规模的在生产环境中使用,新版本不仅针对社区的需求和集群的稳定性相应地增加了一些新特性,而且还发布了服务发现模块的性能测试报告,以及完整的 API 列表和架构设计文档. Nacos演进历程 Nacos 自 2018 年 7 月份开源以来,有赖于社区的大力关注和参与,在不到一年的时间里,已经演进了 10+…

11.1 Kafka模式简介       上一章介绍的Solo模式只存在一个排序(orderer)服务,是一种中心化结构,一旦排序(orderer)服务出现了问题,整个区块链网络将会崩溃,为了能在正式环境中稳定运行,需要对排序(orderer)服务采用集群方式,Hyperledger Fabric采用kafka方式实现排序(orderer)服务的集群,kafka模块被认为是半中心化结构.       顺便提一下,去中心化的BFT(拜占庭容错)排序(orderer)服务集群方式目前还在开发,还没有…

由于分布式系统的日志集中采集的需求非常强烈,我们组通过调研和实践搭建了一套基于Docker的日志收集系统Amethyst. 我们首先在测试环境搭建了一套基于Docker swarm集群的ELK分布式环境. 测试云 docker swarm 配置: [elastic@host---- ~]$ docker node ls ID HOSTNAME STATUS AVAILABILITY MANAGER STATUS ENGINE VERSION qjdc5dhfauxz9b6bxlj12k0b4 *…

目录 用前端姿势玩docker[一]Docker通俗理解常用功能汇总与操作埋坑 用前端姿势玩docker[二]dockerfile定制镜像初体验 用前端姿势玩docker[三]基于nvm的前端环境构建技巧 用前端姿势玩docker[四]基于docker快速构建webpack的开发与生产环境 用前端姿势玩docker[五]快速构建中类Unix系统与Windows系统的差量化处理[待发布,请持续关注] 前言 关于docker构建前端环境,相关的坑点与难点,基本上都在这儿了,很多都是个人尝试总结的经验…

之前所有的演示都是在docker for windows上进行部署的,没有真正模拟生产环境,今天我们模拟真实环境在公有云上用linux操作如何实现istio+dapr+电商demo的部署. 目录:一.通过Dapr实现一个简单的基于.net的微服务电商系统 二.通过Dapr实现一个简单的基于.net的微服务电商系统(二)--通讯框架讲解 三.通过Dapr实现一个简单的基于.net的微服务电商系统(三)--一步一步教你如何撸Dapr 四.通过Dapr实现一个简单的基于.net的微服务电商系统(四)-…

1.生成镜像 见https://www.cnblogs.com/mushou/p/9713741.html,把测试成熟的应用添加到tomcat镜像生成新的镜像,用ansible部署到集群的几点服务器中. 2.部署环境 1)安装docker-ce 2)安装k8s 一定记得kubectl,kubeadm,kubelet,kubernetes-cni版本与使用的kube-apiserver,kube-schedule,etcd,kube-controll-manager的版本相同 见https://w…

接触Flask已经有大半年了,本篇博客主要来探讨如何规范化生产环境下Flask的项目目录结构.虽然目录结构见仁见智,个人有个人的看法和习惯,但总的来说,经过很多人的实践和总结,还是有很多共同的意见和想法的,而我在查看他人的目录结构结合自身在工作中的使用经验,总结了一个个人认为比较恰当的目录结构供参考. 我推荐的目录结构: . ├── README.md ├── application │ ├── __init__.py │ ├── controllers │ │ └── __init__.py…

一个近期由Hudi PMC & Uber Senior Engineering Manager Nishith Agarwal分享的Talk 关于Nishith Agarwal更详细的介绍,主要从事数据方面的工作,包括摄取标准化,数据湖原语等. 什么是数据湖?数据湖是一个集中式的存储,允许以任意规模存储结构化和非结构化数据.你可以存储原始数据,而不需要先转化为结构化的数据,基于数据湖之上可以运行多种类型的分析,如dashboard.大数据处理的可视化.实时分析.机器学习等. 接着看看对于构建PB…

使用 Kafka 和 Spark Streaming 构建实时数据处理系统 来源:https://www.ibm.com/developerworks,这篇文章转载自微信里文章,正好解决了我项目中的技术问题,非常感谢. 引言 在很多领域,如股市走向分析, 气象数据测控,网站用户行为分析等,由于数据产生快,实时性强,数据量大,所以很难统一采集并入库存储后再做处理,这便导致传统的数据处理架构不能满足需要.流计算的出现,就是为了更好地解决这类数据在处理过程中遇到的问题.与传统架构不同,流计算模型在数据…