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环境复制不适用于微服务

虽然更小的团队绝对可以为每位工程师提供一个运行在他们的笔记本电脑上的生产集群的副本,但这种方法的可扩展性非常糟糕,并且在本地复制上花费的时间更好地用于创建可以由整个团队共享并从开发的第一天开始安全用于测试的预发布环境...突然,我们有责任维护用于本地复制的Dockerfile,开发人员必须更新它以了解其更改是否与其他服务一起使用。...为什么您的所有微服务都捆绑在一起? 整个讨论又提出了另一个问题:如果您需要测试每次代码更改,那么您真的拥有微服务吗?...为什么环境复制不可扩展 本地复制的诱人之处,尽管最初很有前途,但随着团队和体系结构的扩展,其局限性就显露出来了。这不仅仅是关于尽早发现错误的问题;而是关于这些测试的准确性和测试环境的可持续性。...如果服务之间相互依赖,以致无法隔离测试,那么这个术语就更像是一个标签,而不是对体系结构的描述。 共享的预发布环境成为一个务实的中间立场。

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关联规则算法Apriori algorithm详解以及为什么不适用于所有的推荐系统

关联规则挖掘最常用于营销,特别是在购物车的上下文中。这个应用领域被正式称为“购物车分析”。 我们这里假设学校建立了一个在线学习的网站,通过学生将课程添加到课程列表(虚拟购物车)来评估不同的课程。...但是关联规则不受因变量个数的限制,能够在大型数据库中发现数据之间的关联关系,所以其应用非常广泛,但是他是否可以应用于所有系统呢?Apriori并不是适用于所有类型的数据集。...Apriori algorithm为什么不适用于某些产品 下面我们使用一个电子商务平台的事件数据【查看,添加到购物车,购买】,包括所有的电子品牌。其目的是确定影响购买几种产品的不常见规则。...这是为什么呢? Apriori算法不适用于所有类型的数据集,它适用于产品很多,并且有很大可能同时购买多种产品的地方,例如,在杂货店或运动器材商店或百货商店等。

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PCA不适用于时间序列分析的案例研究

从图像处理到非结构化数据,无时无刻不在。我们甚至可以将它用于时间序列分析,虽然有更好的技术。...但在深入研究 DMD 的数学之前,让我们用一个相当简单的例子来说明为什么 PCA 不是高维时间序列分析的最佳选择。 ? 这个动画, 它由 1024 帧 128 x 128 像素的图像组成。...尽管有 16 384 个自由度,但很明显存在潜在的低阶结构。毕竟,这部动画只是由以两种不同频率振荡的正方形和圆形加上一些随机噪声组成。...现在让我们使用 PCA 来解开这个低秩结构。PCA 依赖于 X 的奇异值分解,即: ?...有些包括用于控制目的的输入和输出[4]。其他人将 DMD 与来自压缩感知的想法相结合,以进一步降低计算成本和数据存储 [5],或将小波用于多分辨率分析 [6]。可能性是无止境。

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为什么IM不适合直接运行在公链上?

为什么Telegram的区块链技术对通讯并不友好? 为什么通讯系统需要专门的区块链?...“如果你还不了解区块链,这篇文章不适合你,建议你先学完再来;如果只关心撒币,你可以直接拖到最后看发币信息,前面的内容都不用看;如果有通讯和社交领域知识,并一直关心区块链,这篇文章会可能对你有帮助,建议你看看...这是本系列文章的第一篇,讲讲为什么不适合把IM做成DApp直接运行在公链上。 01 — 区块链的未来在哪里 ?...03 — 为什么需要一条通讯公链 ? Photo by Martin Shreder on Unsplash 通讯公链,就是这条公链是为通讯专门设计,而不是一条通用的可以做任何事情的公链。

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