生命周期管理库 (Lifecycles) 由三个组件构成，包括 Lifecycle、LiveData 和 ViewModel。它可以用来解决常见的生命周期问题，同时使您的应用程序易于测试且可维护。 ViewModel 用于提供和管理 UI 界面的数据。通过使用 ViewModel，开发者可以方便的将 UI 界面和数据逻辑剥离开来，从而达到 UI 界面 Activity 和 Fragment 负责显示数据和处理用户操作；ViewModel 则负责提供和管理 UI 界面的数据，并且负责和数据层通讯的效果。与此
技术生命周期管理是企业、政府组织和非营利组织日益关注的焦点。技术解决方案的多样化，从内部系统到具有云应用程序和基础设施的不同环境、移动设备和扩大的安全领域，创造了一个更加复杂的技术景观。
在讨论视频的增长之前首先来看一般的数据增长。在下图中，绿线是用来存储或处理数据的计算机供给，而蓝线是呈指数增长的我们的数据。
Elasticsearch 从版本6.8开始已经免费开放索引生命周期管理的功能，通过该功能我们可以实现日志索引不同阶段的细化管理进而达到实际需求。本文基于以往的索引生命周期管理知识沉淀作进一步的深化，如大家想了解ILM的相关文章，请参考如下链接：
今天下午在思考几个问题，工作的本质是什么？DBA的核心价值是什么？有哪些工作是DBA不可取代的？在整理的过程中，也有了一些心得体会。
到底什么是冷热分离？简单来说，我们会把一些比较新的同时查询要求又比较频繁的数据放在Hot节点上、把一些比较旧的查询比较少的数据放在warm节点上。以达到企业生产环境既能降低成本又能兼顾性能的需求。总之，冷热属性是针对ES集群的数据节点进行配置的。
在Linux基金会主办的“LFN技术会议”上，Tungsten Fabric社区进行了一系列演讲，介绍最新的功能和未来发展方向。今天带来第三篇演讲，通过TF Operator实现Tungsten Fabric各方面的部署和生命周期管理。
随着 DevOps 理念在中国企业当中的普及和发展，中国企业 DevOps 落地成熟度不断提升，根据中国信通院的数据已有近 6 成企业向全生命周期管理迈进。
6月2日，中服云设备全生命周期管理系统4.0将在中服云官方视频号线上直播震撼发布。在此次线上直播发布会上，中服云将详细地介绍设备全生命周期管理系统4.0版本的全新特性和创新功能。同时邀请了业内权威售前顾问、设备管理工程师和合作伙伴，共同探讨设备管理的未来。
在传统的模式中，API 管理的各大模块之间往往是相互割裂的，不同的模块由不同的岗位人员使用不同的工具来进行管理，模块与模块之间的信息更依赖团队间的线下沟通进行传递，而且整体管理流程也同样是依赖人工干涉，API 管理的成本较高。
就好比我要榨果汁，本来是用火龙果和香蕉，最后实现的时候用的是草莓和香蕉，看上去颜色差别不大，但是口感差别很大。
找不到好的供应商、供应商管理难，高成本效率低，货品质量难管控、交货不及时等等，导致错失了客户，太可惜了，怎么办呢？追根溯源，这些问题的源头多在于没有做好供应商管理。
本文重点阐述 Docker 容器的生命周期，包括创建、启动、暂停和停止等关键步骤。我们将从各个角度、领域、层面和技术等多个角度分析 Docker 容器的生命周期，帮助读者全面理解和应用 Docker 容器技术。
本博客通过标题《Docker 容器生命周期：创建、启动、暂停与停止》为主线，探讨了容器生命周期的各个关键阶段。文章从引言开始，解释了容器化技术的重要性，并深入介绍了容器的生命周期概述、创建容器、启动与运行容器、暂停与继续容器、停止与重启容器、删除容器等各个阶段的操作和注意事项。此外，还分享了最佳实践，涵盖了容器日志、资源限制、容器间通信、安全性等方面的内容。通过实例与案例分析，展示了如何通过合理的生命周期管理确保高可用性和可靠性的微服务应用。最终，结论强调了容器生命周期管理在现代软件开发中的重要性，并提醒读者不断关注技术发展趋势。
我在之前的博文《Elasticsearch引入可搜索快照（searchable snapshot）》中介绍过Searchable snapshot这个功能，简单来说，通过这个功能，我们能够解锁对象存储简单用作快照备份的功能，实现：
本系列的第二篇，也是更早的一篇。相比较昨天的《ALM 在 DevOps 时代死了吗 ？[译]》，笔者认为写得更为精彩一些，首先，早在15年就提出了这个问题。那时候还正是ALM如日中天的时候。其次，PLM->ALM->DevOps的演进历史，这是一个新的视角。
本文根据 Terraform 和 Kubernetes 对 DevOps 流程的有用性，比较它们相似和独特的功能。
Unlimited Capacity：公有云的存储服务具有易扩展的特性，用户可以非常方便的根据其存储容量需求，对其已有的存储服务的容量进行扩展，因此从用户角度来说，公有云的存储服务具有无限容量的特点。
随着互联网、AI、云计算技术等行业的高速发展，企业信息化建设已成为实现可持续发展和提高企业核心竞争力的重要手段。业务系统的不断增多，员工规模的不断壮大，员工的入职、离职以及权限的开通都需要人工手动来创建，对于大量员工变动的情况下，显然这是一个很重复且的事情，企业往往因为一些业务原因无法及时对离职员工的权限进行收回，易出现企业敏感数据外泄等安全问题。企业应该建设数字化身份生命周期管理，加强对身份管理的重视是当下云时代的有必要注意的问题之一。
点此查看真人版中文介绍视频：v.qq.com/x/page/r050… 几十亿的设备都在用 Android 系统，从高端手机到飞机上的影音娱乐系统，应有尽有，不一而足。而 Android OS 则为这几十亿的设备保驾护航，高效管理资源，保障运行流畅，然而有时候却增加了开发卓越 App 的难度。为了简化开发流程，我们在 Google I/O 大会上发布了架构组件（Architecture Components）的预览版，为 App 开发构架提供指南，并为常见任务，如生命周期管理、数据持久性等提供了一系列库。有
PLM(Product Life-cycle Management)，即产品生命周期管理。它包括：培育期、成长期、成熟期、衰退期、结束期几个阶段。产品全生命周期管理（product lifecycle management，PLM）是应用一系列业务解决方案，支持在企业内和企业间协同创建、管理、传播和应用贯穿整个产品生命周期的产品定义信息，并集成人、流程、业务系统和产品信息的一种战略业务方法。
Elasticsearch上海Meetup中ebay工程师提了索引生命周期管理的概念。的确，在Demo级别的验证阶段我们数据量比较小，不太需要关注索引的生命周期，一个或几个索引基本就能满足需要。所以，这也会产生一种假象，认为：“Elasticsearch不就是增删改查，毛毛雨啦”的荒诞的假象。
在使用 Elasticsearch Service 进行数据索引和查询时，以下是一些技术实践可以帮助提高性能和优化查询：
设备管理系统是企业管理中不可或缺的一环，它能够帮助企业实现对设备的全生命周期管理，从设备采购、入库、维修、保养、巡检、点检、备件管理、能耗监控等多能实现自动化管理。在众多设备管理系统中，易点易动设备管理系统、索蓝云设备管理系统、瑞云服务云是2023年国内最好用的3款设备管理系统，下面我们一一来介绍它们的特点。
ILM是Elasticsearch提供的一种机制，允许用户自动化地管理索引在其整个生命周期内的各个阶段。这些阶段通常包括Hot、Warm、Cold和Delete。每个阶段都有其特定的优化目标和操作，如存储类型、副本数、段合并等。
OpenHarmony社区定期发布LTS/Release分支，并按照OpenHarmony生命周期管理策略提供维护和技术支持。
现在越来越多企业都会使用设备全生命周期管理系统，突破传统管理局限替代人工管理流程，目的就是为了通过设备全生命周期管理系统，了解企业设备生产情况以及相关数据，同时还能避免在工作中浪费成本，提升设备的可用性，减少停机时间，为企业带来更多的经济效益。
在上一篇文章中：Tomcat服务器顶层结构和启动过程 对Tomcat的整体架构有了一个大致的了解，这一篇主要是学习一下Tomcat的整个生命周期的管理。
数据是指对客观事件进行记录并可以鉴别的符号，是对客观事物的性质、状态以及相互关系等进行记载的物理符号或这些物理符号的组合。它是可识别的、抽象的符号。它不仅指狭义上的数字，还可以是具有一定意义的文字、字母、数字符号的组合、图形、图像、视频、音频等，也是客观事物的属性、数量、位置及其相互关系的抽象表示。例如，“0、1、2...`”、“阴、雨、下降、气温”“学生的档案记录、货物的运输情况”等都是数据。
关于人生，有人这么说：“人，生来一个人，死去一个人，所以，人生就是一个人生老病死的简称。”
作者：韩伟，个人公众号：韩大（ID：handa1740168）， 以技术提升开发效率。 远程对象调用的概念 要说“远程对象”，必先说“远程调用”，也就是RPC。比较著名的RPC框架有，最近很火的gR
Android Jetpack 是 Google 推出的一套强大且灵活的库集合，旨在帮助 Android 开发者构建高质量、稳定且易于维护的应用程序。其中最重要的组件之一是 Lifecycle，它提供了一种便捷的方式来管理 Android 应用程序组件的生命周期，使得开发者能够更加专注于应用逻辑的实现而不用过多关心生命周期管理。本篇文章将深入浅出地介绍 Android Jetpack Lifecycle 的使用原理，带你一步步走进它的核心机制，同时展示一些高级的使用方式，助你在 Android 开发的路上更进一步。
在Elasticsearch中，随着数据的不断积累，管理旧数据成为了一个重要的问题。为了有效地管理这些数据，Elasticsearch提供了索引生命周期管理（ILM）功能。ILM允许根据索引的年龄、大小或其他条件自动执行一系列操作，包括删除旧数据。在本文中，将深入探讨如何使用ILM删除旧数据，并介绍相关的详细命令和最佳实践。
该企业为国内某大型龙头食品集团，目前，已联合36个保税区，共同打造全球规模最大的中国食品产业生态化公共服务平台，平台拥有“一大平台·两大中心·三大贸易服务·四大认证体系”，总投资过百亿元。
说明：由于数据全生命周期管理主题涉及内容较多，因此分两篇文章分享。数据全生命周期(采集、存储、整合、呈现与使用、分析与应用、归档和销毁）相关内容在此篇文章“数据全生命周期管理(一)”分享；数据全生命周期管理（元数据管理、数据质量管理、数据安全管理、数据价值管理、配套管理办法和流程和数据全生命周期管理监控平台设计）相关内容放在接下来文章“数据全生命周期管理(二)”分享。
本文翻译自文章：How to Effectively Manage a Product Lifecycle
作者：腾讯云 ES 团队 背景概述 当您有日志、监控等持续产生的时序数据存储需求时，通常通过滚动Elasticsearch索引的方式完成，该方式虽然能帮忙您完成基本的数据管理功能，但是仍然需要结合索引模版、索引生命周期管理、索引别名等实现较完整的索引管理，有一定的使用门槛。另外也有一定的索引维护成本，例如需准确的进行索引分片数预估，避免索引分片数不足影响写入可用性、不合理的索引分片数设置导致分片数过多影响集群稳定性，以及索引所在节点故障阻塞写入时需要介入滚动新的索引等问题。 为了解决这些问题，腾讯云Ela
关于如何创建快照和恢复快照，可以参考这篇：干货 | Elasitcsearch7.X集群/索引备份与恢复实战。
时至今日，Kubernetes 已至成熟期，云原生时代则刚刚开始。虽说云原生不只是围绕着 Kubernetes 生态，但无可质疑，Kubernetes 已是云原生生态的基石。通过规范 API 和 CRD 标准，Kubernetes 已经建立起了一个云原生 PaaS 生态帝国，成为了 PaaS 领域的事实标准。
在“2013中国技术商业论坛暨领袖峰会”无数据不互联专场，腾讯云数据分析中心总监傅志华讲述了，腾讯如何利用用户生命周期管理办法帮助产品经理做精细化运营。 【用数据管理你的“用户生命周期”】 腾讯的精细化运营是如何贯穿于整个产品过程中的？ 腾讯用到一个很重要的方法，即用户生命周期管理办法。这也是社交网络事业群正在力推的一个很重要的方法论。 什么叫用户生命周期管理？传统营销学讲的是客户生命周期管理，因为腾讯社交群主要客户就是用户，所以我们叫用户生命周期管理。但是传统的对应的理论是客户生命周期管理，简称CLM。《
企业的业务目标可以由不同层面的关键数据来呈现，比如软目标及硬目标。软目标即员工满意度、客户满意度（客户满意度指数）、与供应商的成功合作（供应链管理）、对利益相关者的关注及环境管理等。硬目标则包含最重要的业务指标，例如销售回报率、资本周转率、边际贡献（绝对和相对）和投资回报率、ROI等。
特权账号管理系统是面向企业的特权账号密码安全管理软件，用于对 IT 运维系统内所有服务器、网络设备、数据库以及各种应用程序 的账号密码进行统一集中化、自动化的全生命周期管理，帮助用户进一步完善符合监管的信息 安全和风险管理手段，提升 IT 运维系统的主动防御能力，降低敏感信息外泄的风险。
📷 众所周知, Kubernetes(K8S)更适合运行无状态应用, 但是除了无状态应用. 我们还会有很多其他应用类型, 如: 有状态应用, 批处理, 监控代理(每台主机上都得跑), 更复杂的应用(如
自动化运维建设正在成为很多企业当前或者下一阶段的建设目标。这其中，很关键的一个组成部分就是配置管理数据库（CMDB）。CMDB能否建设好是自动化运维建设能否真正落地的一个非常关键的因素。
译自《Is ALM Dead in The Time of DevOps?》，作者 D Sarkar PLM 的历史以及 ALM 的引入 要了解 DevOps 的当前事实和状态，我们必须回顾历史，看看
在当今高速发展的科技时代，芯片制造行业已经成为全球科技创新的重要基石。随着工艺的不断进步，芯片制造企业面临着越来越复杂的设备管理挑战。本文将详细阐述易点易动固定设备管理系统如何帮助芯片制造企业高效管理设备，确保生产过程的顺利进行。
AT&T正在与SK电信（SKT），Intel和OpenStack基金会合作推出一个名为Airship的新型云开放基础设施项目。Airship的宣传语是“声明式地定义您的OpenStack和Kubernetes基础设施”。
在 Elasticsearch 的日常中，有很多如存储 「系统日志」、「行为数据」等方面的应用场景，这些场景的特点是数据量非常大，并且随着时间的增长 索引 的数量也会持续增长，然而这些场景基本上只有最近一段时间的数据有使用价值或者会被经常使用（热数据），而历史数据几乎没有作用或者很少会被使用（冷数据），这个时候就需要对 索引 进行一定策略的维护管理甚至是删除清理，否则随着数据量越来越多除了浪费磁盘与内存空间之外，还会严重影响 Elasticsearch 的性能；
在上一篇文章中（Elastic Searchable snapshot功能初探），我们已经做了可搜索快照的简单演示。在总结中，我们提到：
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
即时通信 IM
