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深度 | 私有云架构设计重中之重——虚拟化异构

前文(探讨 | 企业级IaaS私有云平台异构资源纳管)提到物理机异构之外,私有云架构设计更常见虚拟化异构。...与物理机异构类似,虚拟化软件异构主要实现思路也是在资源层做统一纳管,用一套接口整合,也即适配器模式,每种虚拟化软件使用一个适配器。在实际开发,一般接口做二次抽象。...采用此种实现需要考虑各种数据及其状态来源,比如相对固定配置管理、逻辑关联属性维护在CMDB,而变化较大相应数据(如虚机监控数据)直接用API或者独立监控数据库获取。...各数据源之间要划分清楚界限、减少冗余、重复数据。 我在以往私有云建设实践,针对异构虚拟实现,基本上均采用此种方案。...以上是本人对IaaS平台建设过程架构设计一些看法、异构资源统一纳管解决办法,供大家参考,各位可以结合自身实际情况加以考虑。 【科技云报道独家首发】

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数据仓库模型设计

个人感觉,很多模型设计都在同构化,而且在工作也不是单独地用一种模型,会根据业务场景做出各种取舍。...一、范式模型 范式是数据库逻辑模型设计基本理论,一个关系模型可以从第一范式到第五范式进行无损分解。在数据仓库模型设计目前一般采用第三范式。...一个符合第三范式关系具有以下三个条件 : 数据库表每一列都是不可分割基本数据项,同一列不能有多个值 数据库表每个实例或行必须可以被惟一地区分 数据库表不包含已在其它表已包含非主关键字信息...我们提到范式模型由数据仓库之父 Inmon 提倡 ,可以大致地按照OLTP设计3NF来理解,它在范式理论上符合3NF,它与OLTP系统3NF区别在于数据仓库3NF上站在企业角度面向主题抽象...关于数据模型,个人感觉在实际场景中会有很多个性化设计,有时候还不得不做一些反模式设计。模型很重要,业务场景也很重要。

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    数据台建设】数据权限设计思路

    数据台建设系列之五】数据台-数据权限数据安全是数据台建设一个核心功能,本篇文章将主要介绍数据安全一个重要模块—数据权限,包含数据行级权限和列级权限一些设计思路,如果你也正在调研数据权限或者有这个计划...SQL进行改写;执行层:基于Apache Doris构建实时数仓作为执行层,就是执行已经经过数据权限服务修改过后SQL语句,将执行结果返回给应用方;四、数据权限设计实现在数据权限,将用户划分为三个层级...具体配置页面设计如下:赋权对象:这个可以根据公司实际场景来,可以是人员角色,也可以是人员部门等。...: 包含,开头是,结尾是,大于,等于,小于等;以上就是一个数据行级权限设计方式和配置流程,下来给大家简单展示两个效果:我们首先定义一个数据集DATASET-A标准SQL : "SELECT xxx...在数据台建设数据权限建设是非常重要一环,本篇文章详细介绍了整体设计思路和配置流程,希望对大家有一定借鉴帮助。我正在参与2024腾讯技术创作特训营最新征文,快来和我瓜分大奖!

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    微服务开发数据架构设计前言微服务架构多层数据架构设计数据架构设计要点

    微服务技术框架多层数据架构设计 数据架构设计要点 要点1:数据易用性 要点2:主、副数据数据解耦 要点3:分库分表 要点4:多源数据适配 要点5:多源数据缓存 要点6:数据集市 为了容易理解,...微服务开发数据架构设计 图2 微服务功能 微服务架构多层数据架构设计 分布式架构一般把系统分为 Saas(Software-as-a-Service)、Paas(Platform-as-a-Service...数据架构设计要点 上面讲述了数据架构分层设计,下面讲述数据架构设计要点。 要点1:数据易用性 数据无论用什么方式实现,其最终目的都是为业务(或者是客户)使用。...比如对一般客户只提供三个常用地址时候,数据设计地址1、地址2和地址3放在一张表。...微服务开发数据架构设计 图10 数据集市 数据承载着信息,好数据架构设计会使业务系统变得更加流畅、更加容易理解和维护。本文只是总结一些在实际工程体会,供大家分享。

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    设计模式 “策略模式” 在 CMP 虚拟机管理应用

    策略模式基本上是实际开发过程中最常用、最实用设计模式了。策略模式能有效解决部分场景中大量 if ... else 代码,提升代码可读性和扩展性。...案例:在支付业务,有三种付款方式,程序运行时使用哪种方式由用户选择,根据用户选择执行不同逻辑。在云计算业务,创建虚拟机可以 OpenStack 也可以是 VMware,还可以是公有云。...在云原生业务,Kubernetes 可以部署在虚拟机上,也可以部署在裸机上,甚至还有一体机模式。...下面就已多云管理平台 CMP ,最常见创建不同虚拟化平台虚拟机为例,对比下使用与不使用策略设计代码区别。...create() 方法代码量太大,各种类型虚拟机创建代码都集中在这个方法,不利于测试和维护。违反开闭原则,后面新加其它类型虚拟机 create() 方法代码还会继续增加和修改,灵活性和扩展性不足。

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    vue虚拟dom

    什么是虚拟DOM DOM操作是Web开发中非常昂贵和低效操作,尤其是在用户界面频繁更新情况下。此时,在每次数据更新时重新渲染整个DOM树会导致应用程序性能下降。...Vue虚拟DOM介绍 Vue虚拟DOM是一种高效而强大技术,它在实现数据驱动视图同时,可以实现快速渲染和更新UI。在Vue,我们可以使用Vue模板语法来创建视图。...与实际DOM不同,虚拟DOM具有轻量级、高效和快速修改特点。 在Vue,每个组件树都有一个相应虚拟DOM树。...Vue虚拟DOM工作原理 当Vue运行时,它将虚拟DOM和实际DOM树同步,当数据发生变化时,Vue运行重新计算虚拟DOM树,查找和标记发生变化节点,并将它们更新到实际DOM树上。...没有设置key值问题 如果我们没有设置key值,Vue会默认使用节点索引作为key值。如果数据顺序发生了变化,那么列表元素就会重新排序。

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    react虚拟DOM

    数据驱动原理 假如让我们自己实现react数据驱动视图,我们该怎么做呢? - 一般人想到做法是: 1. state 数据 2. JSX模版 3....只用新DOMinput元素,替换掉老DOMinput元素 缺陷: 性能提升并不明显 - 用虚拟DOM: ·1. state数据 ·2. JSX模板 ·3....比较原始虚拟DOM新虚拟DOM区别,找到区别是span内容(极大地提升了性能) ·8. 直接操作DOM,改变span得内容 优点: 1. 性能提升了 2....因为原生应用是没有DOM这个概念,不过虚拟DOMjs对象可以被正常识别,因此只要加一层判断辨别是浏览器还是原生app即可将虚拟DOM思想引入从而使react可以开发原生app 那么,react是在哪里创建虚拟...-> createElement -> 虚拟DOM(js对象) -> 真实DOM 虚拟DOMdiff算法 用虚拟DOM完成数据驱动涉及到关键一点就是我们如何比较两个虚拟DOM差异。

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    如何设计数据

    数据设计方法论 数据台建设方针:横向规划,各个击破。 横向规划即在数据台规划初期,需要打通企业各个业务系,打破数据孤岛现象。其实就是我们建设数据仓库阶段。...数据台建设过程涉及到大数据平台建设、数据仓库建设、模型算法、数据治理、数据服务等一系列工程,不可能一蹴而就,我们需要梳理业务场景,看他们需要什么样服务先找一个业务场景,搭建起数据服务能力,然后依次迭代...[在这里插入图片描述] 模型建设 模型建设是数据重要部分,可以说数据成败在于模型建设好坏。模型分为我们常指数据仓库分析模型和我们一些通用算法模型。...数据资产 通俗来说,我们在数仓开发模型就是数据资产,数据资产需要规范管控和治理。...但是慢慢很多人提出了,对于中小企业,台方法论是不是太繁琐了,对于他们来说是负担,中小企业需要也许是更快捷迭代形式数据服务。 那么关于台建设,你怎么看呢?你企业会选择台吗?

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    软件测试虚拟

    虚拟化到底是什么? 虚拟化正在创建任何操作系统,存储,服务器,网络,网络资源或桌面的虚拟版本,而不是实际版本。您可以将此可视化为在您自己计算机运行完全不同系统。...日常生活中会遇到主要虚拟化技术类型包括: 网络虚拟化 存储虚拟化 服务器虚拟数据虚拟化 桌面虚拟化 应用虚拟化 每当测试人员遇到测试项目时,他都会通过一系列步骤来完成,这些步骤涉及创建测试环境,测试应用程序并报告结果...软件测试好处 如果正确应用于软件测试,虚拟化可以有效减少工时并提高效率。它为软件测试提供以下好处: 服务器整合 借助虚拟化,您可以实现10:1虚拟到物理服务器服务器整合。...节省时间 通过在软件测试应用虚拟化,可以节省大量重要时间,因为虚拟化可防止您在桌面上安装大量库。此外,在系统崩溃情况下,只需复制虚拟映像即可节省数小时重新安装时间。...安全数据 虚拟化可以帮助您保护数据,以防万一服务器出现故障,应用程序可以保持正常运行并且可以轻松恢复数据虚拟化软件测试时可能遇到问题 不支持驱动程序您系统可能不支持某些虚拟化驱动程序。

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    Vue虚拟DOM理解

    Vue虚拟DOM理解 Virtual DOM是一棵以JavaScript对象作为基础树,每一个节点称为VNode,用对象属性来描述节点,实际上它是一层对真实DOM抽象,最终可以通过渲染操作使这棵树映射到真实环境上...查阅,当解析完成之后,便能够生成render函数,而当render函数执行后便返回了VNode节点组成虚拟DOM树,树每一颗节点都会存储渲染时候需要信息,之后便是通过diff算法以及patch...,例如当有时候修改了某个数据或者属性,如果直接渲染到真实DOM上可能会引起整个DOM树重绘与回流,而diff算法能够只更新修改那部分DOM结构而不更新整个DOM,这里需要说明是操作DOM结构速度并不慢...当选用diff算法进行部分更新时候就需要比较旧DOM结构与新DOM结构不同,此时就需要VNode来描述整个DOM结构,首先根据真实DOM生成Virtual DOM,当Virtual DOM某个节点数据改变后会生成一个新...使用Virtual DOM同样也是有部分缺点,代码更多,体积更大,内存占用增大,对于小量单一DOM修改使用虚拟DOM成本反而更高,但是整体来说,使用Virtual DOM是优点远大于缺点

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    微服务开发数据架构设计

    微服务技术框架多层数据架构设计 数据架构设计要点 要点1:数据易用性 要点2:主、副数据数据解耦 要点3:分库分表 要点4:多源数据适配 要点5:多源数据缓存 要点6:数据集市 为了容易理解,...数据架构设计要点 上面讲述了数据架构分层设计,下面讲述数据架构设计要点。 要点1:数据易用性 数据无论用什么方式实现,其最终目的都是为业务(或者是客户)使用。...比如对一般客户只提供三个常用地址时候,数据设计地址1、地址2和地址3放在一张表。...如果这些数据都在订单服务 API 管理,那么客户情报变更、价格调整等信息都要同步给订单 API 数据数据耦合度就会变得非常高。在数据设计时候,需要考虑降低数据相互依赖性。...图10 数据集市 数据承载着信息,好数据架构设计会使业务系统变得更加流畅、更加容易理解和维护。本文只是总结一些在实际工程体会,供大家分享。如果有不足之处、也请大家补充、赐教。 全文完!

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    微服务开发数据架构设计

    微服务技术框架多层数据架构设计 数据架构设计要点 要点1:数据易用性 要点2:主、副数据数据解耦 要点3:分库分表 要点4:多源数据适配 要点5:多源数据缓存 要点6:数据集市 为了容易理解,...数据架构设计要点 上面讲述了数据架构分层设计,下面讲述数据架构设计要点。 要点1:数据易用性 数据无论用什么方式实现,其最终目的都是为业务(或者是客户)使用。...比如对一般客户只提供三个常用地址时候,数据设计地址1、地址2和地址3放在一张表。...如果这些数据都在订单服务 API 管理,那么客户情报变更、价格调整等信息都要同步给订单 API 数据数据耦合度就会变得非常高。在数据设计时候,需要考虑降低数据相互依赖性。...图10 数据集市 数据承载着信息,好数据架构设计会使业务系统变得更加流畅、更加容易理解和维护。本文只是总结一些在实际工程体会,供大家分享。如果有不足之处、也请大家补充、赐教。 全文完!

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    数据设计14个技巧

    在E—R 图中, 处于叶子部位实体, 能够定义主键, 也能够不定义主键(由于它无子孙), 但必需要有外键(由于它有父亲)。   主键与外键设计,在全局数据设计,占有重要地位。...基本表字段是不可再分解。    (2) 原始性。基本表记录是原始数据(基础数据记录。    (3) 演绎性。由基本表与代码表数据,能够派生出全部输出数据。    (4) 稳定性。...基本表结构是相对稳定,表记录是要长期保存。   理解基本表性质后,在设计数据库时,就能将基本表与中间表、暂时表区分开来。    4....提倡“三少”原则目的,是防止读者利用打补丁技术,不断地对数据库进行增删改,使企业数据 库变成了任意设计数据库表“垃圾堆”,或数据库表“大杂院”,最后造成数据基本表、代 码表、中间表、暂时表杂乱无章...上述十四个技巧,是很多人在大量数据库分析与设计实践,逐步总结出来。对于这些经验 运用,读者不能生帮硬套,死记硬背,而要消化理解,实事求是,灵活掌握。并逐步做到:在应用中发 展,在发展应用。

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    微服务开发数据架构设计

    微服务技术框架多层数据架构设计 数据架构设计要点 要点1:数据易用性 要点2:主、副数据数据解耦 要点3:分库分表 要点4:多源数据适配 要点5:多源数据缓存 要点6:数据集市 为了容易理解,...数据三层架构好处是实现数据从系统实现到业务实现逐层过渡,实现业务数据和系统数据松耦合。同时实现业务灵活扩展和系统灵活扩展 数据架构设计要点 ?...上面讲述了数据架构分层设计,下面讲述数据架构设计要点。 要点1:数据易用性 数据无论用什么方式实现,其最终目的都是为业务(或者是客户)使用。因此,在对外提供服务时候,数据易用性非常关键。...比如对一般客户只提供三个常用地址时候,数据设计地址1、地址2和地址3放在一张表。...如果这些数据都在订单服务 API 管理,那么客户情报变更、价格调整等信息都要同步给订单 API 数据数据耦合度就会变得非常高。 在数据设计时候,需要考虑降低数据相互依赖性。

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    微服务开发数据构架设计

    微服务技术框架多层数据架构设计 数据架构设计要点 要点1:数据易用性 要点2:主、副数据数据解耦 要点3:分库分表 要点4:多源数据适配 要点5:多源数据缓存 要点6:数据集市 为了容易理解,...数据架构设计要点 上面讲述了数据架构分层设计,下面讲述数据架构设计要点。 要点1:数据易用性 数据无论用什么方式实现,其最终目的都是为业务(或者是客户)使用。...比如对一般客户只提供三个常用地址时候,数据设计地址1、地址2和地址3放在一张表。...如果这些数据都在订单服务 API 管理,那么客户情报变更、价格调整等信息都要同步给订单 API 数据数据耦合度就会变得非常高。 在数据设计时候,需要考虑降低数据相互依赖性。...图10 数据集市 数据承载着信息,好数据架构设计会使业务系统变得更加流畅、更加容易理解和维护。本文只是总结一些在实际工程体会,供大家分享。如果有不足之处、也请大家补充、赐教。

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    微服务开发数据架构设计

    微服务技术框架多层数据架构设计 数据架构设计要点 要点1:数据易用性 要点2:主、副数据数据解耦 要点3:分库分表 要点4:多源数据适配 要点5:多源数据缓存 要点6:数据集市 为了容易理解,...因此数据架构设计时需要考虑三层服务对数据关注点,又要考虑微服务独立性。 数据架构分层设计 ?...数据架构设计要点 上面讲述了数据架构分层设计,下面讲述数据架构设计要点。 要点1:数据易用性 数据无论用什么方式实现,其最终目的都是为业务(或者是客户)使用。...比如对一般客户只提供三个常用地址时候,数据设计地址1、地址2和地址3放在一张表。...如果这些数据都在订单服务 API 管理,那么客户情报变更、价格调整等信息都要同步给订单 API 数据数据耦合度就会变得非常高。在数据设计时候,需要考虑降低数据相互依赖性。

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    设计模式设计原则

    关于设计模式有几大原则,似乎没有严格定论,有的说6大设计原则,有的说7大设计原则,《Head First》更是提到了9个设计原则。...如果协议接通变化肯定会引起接口或者实现类变化;而数据传送变化(电话不仅仅为了通话传送数据,还可以为上网传送数据)肯定也会引起接口或者实现类变化,所以这里就有两个原因会引起接口或者类变化。...在OC ,抽象就是协议啦,细节就是实现协议类。...举个例子就是如果接口A 中有10个接口,而实现类B 使用到了接口A 5个,实现类C 使用到了接口A 另外 5个,那么我们应该将接口A 拆分成接口A1和接口A2。...然后让实现类B 实现接口A1接口,实现类C 实现接口A2接口。 错误设计如下图所示: ? 修改前(错误设计) 经过修改后关系如下: ?

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    虚拟现实情感和触摸(

    来源:IEEE VR 2022 主讲人:Darlene Barker 内容整理:王寒 为了使虚拟现实 (VR) 社交互动产生更大影响,我们需要考虑情绪对我们的人际交流影响以及我们如何在 VR 中表达它们...让我们想象一下我们“在餐厅环境”,我们有一个虚拟现实环境,是一家餐厅,两个人坐在一张桌子旁边,你可以在里面听到海洋或森林背景声音。...这两方是虚拟化身,每个化身都会从后台收集数据中表达该方感受、背景实际发生了什么,所以当你和某人坐在一起时,通过他们肢体语言、他们说话方式或任何你能在视觉上看到东西,你就能看到他们是否快乐或者悲伤或者处于其他状态...,输入小球数据到大球,代理会处理得到某一种情绪。...Muse 2冥想头带可收集数据 在之前研究仅针对脑电波数据进行研究,我们还没有尝试利用加速度计和陀螺仪数据,下一步工作这些数据将被采纳。

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