psake是一个集成了PowerShell的用来创建自动化脚本的工具，其2.01版本集成了PowerShell2.0。Ayende Rahien正使用它来创建Rhino工具。psake项目的拥有者James Kovacs向我们解释了该工具最新版本的改进之处： psake最新版本通过使用构建脚本中的PowerShell语法，避免了与可执行的XML文件相关的尖括号标识(<>)。psake借鉴了rake(即Ruby中的make)和bake(即Boo中的make)的语法结构，但它更容易用来编写脚本，因为它还利用了使
在Gradle中，依赖管理是一个非常重要的部分，它允许你指定项目所需的各种库和模块。你的案例中提到了三种常见的依赖类型：项目依赖、本地JAR依赖和远程仓库的直接依赖。下面我将分别解释这三种依赖类型，并提供相应的配置方法。
Back-off restarting failed container的原因，通常是因为，容器内PID为1的进程退出导致（通常用户在构建镜像执行CMD时，启动的程序，均是PID为1）。一般遇到此问题，使用者需自行排查原因，可从如下几个方向入手：
世界已经迈进“移动”时代，现在应用程序必须能够实时提供数据，这不仅包括数据库表中存储的重要最终结果，还包括用户使用应用程序时执行的所有操作。任何可用信息，例如，用户点击量、日志数据或传感器数据都可用于改善用户体验、生成报告、向机器学习系统提供数据，等等。现如今，开发者必须关注基于实时事件流的系统。
在本文中，我们将向您展示如何完成基本的Kubernetes可观察性任务:从运行在Kubernetes集群上的应用程序获得黄金指标或黄金信号。我们不需要修改任何代码，也不需要进行任何配置，只要安装Linkerd(一个开源的超轻服务网格)就可以做到这一点。我们将介绍什么是服务网格，术语可观察性是什么意思，以及这两者在Kubernetes上下文中是如何关联的。
使多个并发使用者能够处理同一消息通道上收到的消息。 它可让系统同时处理多个消息，以优化吞吐量、改进可扩展性和可用性，以及平衡工作负荷。
Service Mesh 是一个专门使服务与服务之间的通信变得安全、快速和可靠的的基础设施。如果你正在在构建一个云原生（ Cloud Native ）应用，那么你一定需要 Service Mesh 。
原文作者：Datawire 原文地址：https://articles.microservices.com/creating-a-microservice-answer-these-10-questi
前几天和一个读者聊天，聊到了 Dubbo 。他说他之前遇到了一个 Dubbo 的坑。
1. 使用 Dockerfile 定制镜像 ---- 镜像的定制实际上就是定制每一层所添加的配置、文件。我们可以把每一层修改、安装、构建、操作的命令都写入一个脚本，这个脚本就是 Dockerfile。 Dockerfile 是一个文本文件，其内包含了一条条的指令，每一条指令构建一层，因此每一条指令的内容，就是描述该层应当如何构建。 以 nginx 为例。 1. 创建 Dockerfile 文件 2. 构建镜像 2. Dockerfile 指令详解 ---- COPY 复制文件 ADD 更高级的复制文件 AD
我们将用几篇文章为读者讲解 NVIDIA 的 Jetson-inference，这个对于初学者尤为实用。本篇文章就来为大家介绍 Hello AI World。
题图摄于北京德胜门 本篇转发TAP系列文章之八，Tanzu Application Platform (TAP) 的学习中心。 背景 Tanzu Application Platform 致力于为开发团队、应用安全团队、应用运维团队打造一条简化的端到端开发运维体验的路径，以提升软件开发效率、加固应用安全、简化应用运维复杂度。 可见 TAP 产品的涵盖面很广泛：包括基于 Kubernetes 的 Cloud Native Runtimes 运行时；应用 Source to URL 的软件供应链；面向应用开发者
这是我在2017年欧洲、中东和非洲（EMEA）红帽技术交流会议上的一个会议记录，该会议集合了EMEA所有红帽解决方案架构师和顾问。它主要讨论在创建运行于OpenShift上的映像时需要考虑的事项和好的实践(案例)。第三部分重点介绍如何让应用程序开发者或发布管理员更容易地使用映像。
在Apache Kafka简介的前半部分，您使用Kafka开发了几个小规模的生产者/消费者应用程序。从这些练习中，您应该熟悉Apache Kafka消息传递系统的基础知识。在下半部分，您将学习如何使用分区来分布负载并横向扩展应用程序，每天处理多达数百万条消息。您还将了解Kafka如何使用消息偏移来跟踪和管理复杂的消息处理，以及如何在消费者失败时保护您的Apache Kafka消息传递系统免于失败。我们将从第1部分开发用于发布 - 订阅和点对点用例的示例应用程序。
Elasticsearch也简称为ES，其实就是一个实时搜索和分析引擎，它可以近乎实时的数据存储、检索与分析数据。ES是一个基于开源的可高扩展的分布式全文搜索引擎，它自身可扩展性非常好，可以扩展到能够处理PB级别的数据。ES是基于Lucene作为核心来实现所有搜索和索引的功能的，之所以这样做就是为了通过简单的RESTful API来隐藏Lucene的复杂性，进而让全文搜索成为一个简单的操作。
导读：在数字化革命和AI赋能的大背景下，推荐场景逻辑越来越复杂，推荐细分场景越来越丰富，对业务迭代和效果优化的效率有了更高的要求。推荐系统业务和技术在传统架构支撑下自然堆砌，变得越来越臃肿，开发维护困难，推荐系统在应用架构上正面临新的挑战。本文就第四范式在智能推荐系统架构方面的探索实践，聊一聊在应用架构治理方面提升推荐服务开发维护效率，增强系统灵活性和扩展性的新探索。重点探讨在开发推荐系统乃至智能系统领域时遇到的问题，解决方法及未来的发展趋势。
微服务从根本上改变了服务器端引擎的架构方式。微服务不是托管应用程序所有业务逻辑的单个巨大单体代码库，而是反映分布式系统模型，其中一组应用程序组件协同工作以交付业务需求。通过遵循十个基本的微服务最佳实践，您可以实现一个高效的微服务生态系统，避免不必要的架构复杂性。
作为一款诞生于腾讯内部开源、经过超500项内部业务检验的企业级设计体系，TDesign 汇集了腾讯众多优秀组件库能力和设计研发经验。之前，TDesign已经支持 Vue2、Vue Next、React 等业界主流技术栈，方便使用者快速开发桌面端、移动端以及小程序等多个版本的应用程序，从而更好地服务设计师和开发者，助力企业提升设计研发效能，为产品体验设计带来新的思路。
本教程介绍了Apache Kafka的核心概念及其在可靠性、可伸缩性、持久性和性能至关重要的环境中所扮演的角色。
https://buoyant.io/2020/09/16/linkerds-ci-kubernetes-in-docker-github-actions/
机器之心报道 编辑：杜伟、梓文 在人类的进化史中，制作和使用工具是关键的转折点。如今，在 Google Deepmind 等最新的研究中，大语言模型也具备了相似的能力，进化成了工具制作者。 我们知道，大语言模型（LLM）在广泛的 NLP 任务中已经表现出卓越的能力，甚至展现出能够实现通用人工智能某些方面的良好迹象。此外，与人类的智能进化类似，LLM 在最近的研究中被揭示出使用外部工具从而提升解决问题能力及效率的潜力。 需要注意的是，这些工具使用方法的适用性很大程度程度上取决于是否有合适的工具。从人类进化的里
先抛一个问题，大家在自己电脑上启动一个 spring boot 项目需要花费多久？
最近，一位同事问我关于“Beautiful API”的例子。我立刻半开玩笑地说:“情人眼里出西施。”当然，为了支持这一点，我很快地阐述了对我来说Beautiful API可能对别人来说并完美。这让我想
前言在上一篇《Spring Cloud构建微服务架构：服务容错保护（Hystrix服务降级）》中，我们已经体验了如何使用@HystrixCommand来为一个依赖资源定义服务降级逻辑。实现方式非常简单，同时对于降级逻辑还能实现一些更加复杂的级联降级等策略。之前对于使用Hystrix来实现服务容错保护时，除了服务降级之外，我们还提到过线程隔离、断路器等功能。那么在本篇中我们就来具体说说线程隔离。 依赖隔离 “舱壁模式”对于熟悉Docker的读者一定不陌生，Docker通过“舱壁模式”实现进程的隔离，使得容器与
Flink内置了一些基本数据源和接收器，并且始终可用。该预定义的数据源包括文件，目录和插socket，并从集合和迭代器摄取数据。该预定义的数据接收器支持写入文件和标准输入输出及socket。
当前，自动化已经是测试必备技能之一了，除了要会设计、开发自动化测试框架，搭建自动化持续集成环境也是必须的，本篇，将演示如何搭建自动化持续集成环境；
早在上世纪90年代中后期，互联网是一个奇怪的、但不断增长的生态系统。企业意识到了这种潜力，一些企业实际上知道如何利用这种潜力。然而，人人都知道的一件事是，上网是必要的。他们不知道确切的原因，许多人只是用它作为一个目录来提供一个电话号码和地址，但有一个明显的需求。与新技术一样，这种紧迫感促使许多公司在知道目标是什么之前就在网上建立了自己的形象。
如果你决定搭建Sitecore DXP平台，肯定是绕不开Sitecore SXA的。它是Sitecore推出的一款加速器，旨在让团队更快的搭建网站。它能让代码更好遵循 Sitecore 的页面结构、消除生产障碍，更轻松的构建页面，更好地服务于搜索引擎优化等，“Sitecore SXA创造了一种让后端、前端和内容几乎并行工作的可能，这显而易见会大大提高团队的效率，Sitecore的使用者们对它也是满怀期待，”对于一个有着十多年Sitecore开发实施经验的“老手”来说，睿哲信息非常直观地感受到了大众对于Sitecore SXA热烈追捧，在积极回应这种喜欢同时，睿哲信息也谨慎地表示：“当然任何事情都有好有坏，更详细、辩证的认识它，才有利于我们更好的应用它，之于Sitecore SXA亦是如此。
业务项目的README，更多的是面向业务项目的开发者，我们应该注重呈现项目的具体实现细节。
在 Kafka 中，客户端和服务器之间的通信是通过简单，高性能，语言无关的TCP协议完成的。此协议已版本化并保持与旧版本的向后兼容性。Kafka 提供 Java 客户端，但客户端有多种语言版本。
Kafka 是一个分布式流媒体平台，kafka官网：http://kafka.apache.org/
AI绘画相信大家都不陌生，有很多朋友想自己搭建一个AI绘画模型，考虑到复杂的部署和需要高性能服务器支撑，不得不暂时搁置自己行动。这里给大家介绍腾讯云高性能应用服务HAI，可以帮助大家省去了复杂的部署和昂贵的服务器成本。轻松拥有自己的AI绘画模型。大家一起来看看吧！
这里我们所说的接口特指 API 接口。API 接口定义：对协议进行定义的引用类型。
本文介绍了微服务架构的核心概念，包括分布式、分别部署、服务组件、边界上下文、不共享任何事物、api层以及开发新的微服务优于在既有的微服务上不断加新的场景或功能等方面。
所谓定制镜像，那一定是以一个镜像为基础，在其上进行定制。就像我们之前运行了一个nginx镜像的容器，再进行修改一样，基础镜像是必须指定的。而FROM就是指定基础镜像，因此一个Dockerfile中FROM是必备的指令，并且必须是第一条指令。
传统上，为OpenStack等开源项目做贡献需要个人和公司提供代码贡献，以添加新特性并修复bug。近两年来，我一直在使用裸机服务提供商Packet提供的硬件，为全美各地的用户组会议上的演示和实验室运行一次性的OpenStack云。6个月前，Packet询问如何向社区提供更多的捐助，这让我们开始构建支持OpenStack的社区云。
这是国外一机构调查了 7000 名开发者得出来的 Java 2019 年生态圈工具使用报告，主要调查了 Java 版本、开发框架、web 服务器等使用情况。虽然只有 7000 名开发者参与调查，这数目对于互联网从业者开始可以忽略不计，但是当你看完这份报告之后，再结合自身周围的情况，我相信你会非常认同这份调查报告，因为它真的太有代表性啦。 1、JDK 版本使用情况 Java13 在前段时间也正式发布了，这份调查是在 Java13 发布之前，所以 Java13 不在统计范围之内。从这份统计中可以看出 Ja
前面对于分布式事务也讲了好几篇了（可靠消息最终一致性 分布式事务 - TCC 分布式事务 - 2PC、3PC），但是还没有实战过。那么本篇我们就来演示下如何在 .NET 环境下实现一个基于可靠消息的分布式事务。基于可靠消息的分布式事务流程上还是比较清晰明了的，但是要用代码去一个个实现还是比较费事的。通过分析可以发现这个事务的关键点就是要在真正的业务逻辑的前面、后面插入对应的流程。很明显这种流程是可以通过 AOP 技术来简化操作的。于是就有了 AgileDT 。AgileDT 使用 Natasha 在启动的时候动态生成代理类，来为你完成跟消息部分的操作，使用者只需关心核心业务逻辑就可以了。 https://github.com/kklldog/AgileDT 开源不易，大家多多 ✨✨✨
这篇文章是论MVVM伪框架结构和MVC中M的实现机制的姊妹篇。在前面的文章中更多介绍的是一些理论性质的东西，一些小伙伴在评论中也说希望有一些具体设计实践的例子，以及对一些问题进行了更加深入的交流讨论，因此准备了这篇文章。这篇文章将更多的介绍如何来进行模型层构建。
想知道自己网站，每天有多少人浏览？或者想更直观的查看自己网站的访客统计？很多人会使用Google Analytics等工具进行统计。一般统计的数据：
有这样一个观点，在如今的数字化时代，对企业而言，数据就像是煤和石油那样珍贵。企业正在数据的海洋中畅游，其中蕴含着宝贵的知识。而能够在其需要的时候挖掘出所需要的商业智能，是掌舵企业前行方向的关键。
每当出一个新的工具，很多人都会跟风学习，甚至盲目的迷信，以至于忽略了其本质，任何工具都有不足之处，对于用户而言，不足是正常的，我们需要了解之，然后在实践中发挥其长处，规避不足，从而实现在企业实践中的最佳实践！！！
本文主要探讨了微服务架构的核心概念，包括分布式、分别部署、服务组件、边界上下文、不共享任何事物、api层以及开发新的微服务优于在既有的微服务上不断加新的场景或功能等方面。
笔者在前文《Azure AI 服务之文本翻译》中简单介绍了 Azure 认知服务中的文本翻译 API，通过这些简单的 REST API 调用就可以轻松地进行机器翻译。如果能在程序中简单的集成语音转文本
Apache Kafka 是一款开源的消息系统。可以在系统中起到“肖峰填谷”的作用，也可以用于异构、分布式系统中海量数据的异步化处理。 系统包括四个主要API:
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