2014 年我们发布了 Lambda 服务,掀起了 Serverless 革命。现在越来越多的人谈论 Serverless 的未来。事实上,我们自己构建的应用程序中有一半以上是基于 Lambda 的,Serverless 能够最大限度地利用云计算的价值。现在,越来越多的客户正在决定采用 Serverless。这里,我们不只是在谈论 Lambda、API Gateway、Step Functions 或 EventBridge 等 Serverless 服务,而是如何使用 Serverless 实现快速原型设计、成本可控、高可用、自动扩展以及高效运维,这些都是用户在选择初始应用架构时需要考虑的关键设计因素。
输入 DStreams 表示从 source 中获取输入数据流的 DStreams。在入门示例中,lines 表示输入DStream,它代表从netcat服务器获取的数据流。每一个输入DStream(除 file stream)都与一个 Receiver (接收器)相关联,接收器从 source 中获取数据,并将数据存入 Spark 内存中来进行处理。 输入 DStreams 表示从数据源获取的原始数据流。Spark Streaming 提供了两类内置的流源(streaming sources):
Spark Streaming 是 Spark Core API的一个扩展,它对实时流式数据的处理具有可扩展性、高吞吐量、可容错性等特点。数据可以从诸如Kafka,Flume,Kinesis或TCP套接字等许多源中提取,并且可以使用由诸如map,reduce,join或者 window 等高级函数组成的复杂算法来处理。最后,处理后的数据可以推送到文件系统、数据库、实时仪表盘中。事实上,你可以将处理后的数据应用到 Spark 的机器学习算法、 图处理算法中去。
https://medium.com/disney-streaming/delivering-data-in-real-time-via-auto-scaling-kinesis-streams-72a0236b2cd9
设备影子服务使用MQTT话题,便于应用和设备之间的通信,下面是相关的MQTT QoS 1话题:
如何使用Python将通知发送到Web应用 (How to send notifications to your Web App using Python)
无服务器计算或函数即服务(FaaS)正在不断,亚马逊正在通过将Lambda扩展到边缘设备和内容分发网络来推动创新。IBM, Microsoft和Google在公共云中拥有自己的FaaS产品,有超过六个开源无服务器项目正在引起开发人员的注意。预计今年将出现这一细分市场中出现的新平台。
DataHub 是第三代元数据平台,支持为现代数据堆栈构建的数据发现、协作、治理和端到端可观察性。DataHub 采用模型优先的理念,重点是解锁不同工具和系统之间的互操作性。
APISIX API 网关提供负载均衡、动态上行、灰度发布、熔断、鉴权、可观测等丰富的流量管理功能。
本文最初发布于金融时报产品 & 技术博客,经原作者授权由 InfoQ 中文站翻译并分享。
关注 TencentServerless 公众号,回复「PPT」,即可领取本届大会演讲 PPT。 众多开源项目支持了 Serverless 的发展。开发者如何参与开源,共同打造 Serverless 的未来生态?本文由 Serverless Operations CEO Takahiro Horike 在 Techo TVP 开发者峰会 ServerlessDays China 2021 上的演讲 "The Future of Serverless Accelerated by OpenSource" 整
众多开源项目支持了 Serverless 的发展。开发者如何参与开源,共同打造 Serverless 的未来生态?本文由 Serverless Operations CEO Takahiro Horike 在 Techo TVP 开发者峰会 ServerlessDays China 2021 上的演讲 "The Future of Serverless Accelerated by OpenSource" 整理而成,向大家分享他的经验,本次分享完整视频请见文末。
市面上可用的 REST API 工具选项有很多,我们来看看其中一些开发人员最喜欢的工具。
[本文由John Wetherill撰写。]
虽然SparkStreaming已经停止更新,Spark的重点也放到了 Structured Streaming ,但由于Spark版本过低或者其他技术选型问题,可能还是会选择SparkStreaming。 SparkStreaming对于时间窗口,事件时间虽然支撑较少,但还是可以满足部分的实时计算场景的,SparkStreaming资料较多,这里也做一个简单介绍。
市面上可用的 REST API 工具选项有很多,我们来看看开发人员最喜欢的一些工具。
Novu 是一个开源的通知基础设施项目,它提供了统一的 API 来通过多个渠道发送通知,包括应用内、推送、电子邮件、短信和聊天。主要功能有:
在之前的博客文章中,我介绍了如何通过Swagger在Spring Boot应用程序中记录REST API。下面我将介绍如何将这些应用程序作为Docker容器部署到IBM Bluemix。我将再次使用S
在之前的博客文章中,我介绍了如何通过Swagger在Spring Boot应用程序中记录REST API。下面我将介绍如何将这些应用程序作为Docker容器部署到IBM Bluemix。作为例子,我再次使用Spring REST示例。在之前的博客文章中,我介绍了如何通过Swagger在Spring Boot应用程序中记录REST API。下面我将介绍如何将这些应用程序作为Docker容器部署到IBM Bluemix。作为例子,我再次使用Spring REST示例。
一句话概况:stackstorm是一个事件驱动的自动化引擎。StackStorm 是一坨功能强大的开源自动化平台,可将通过使用插件封装API的方式,将所有应用程序,服务和工作流程连接起来。这里的所有包括了目前我们常用Gitlab、Zabbix、ELK、AWS 等服务。
在这个数字时代,我们的日常生活中充斥着各种应用程序和系统之间的交互。无论是社交媒体、在线购物还是智能家居设备,它们都需要通过API(应用程序接口)来实现数据的传输和通信。然而,这些看似简单的操作背后隐藏着复杂的协议。
Kafka生态-Kafka Core,Kafka Streams,Kafka Connect,Kafka REST Proxy和Schema Registry Kafak的核心主要有Broker,Topic,日志,分区和集群。该核心还包括相关的工具,如MirrorMaker。 Kafka生态系统由Kafka Core,Kafka Streams,Kafka Connect,Kafka REST Proxy和Schema Registry组成。Kafka生态系统的大多数附件来自Confluent,而不是Apa
Ansible是一个简单的自动化运维管理工具,基于Python语言实现 ansible2.2已经支持ZeroMQ 部署简单,只需在主控端部署Ansible环境,被控端无需做任何操作; 默认使用SSH协
技术问答 即时通信 IM 技术问答正式来袭! Q1 即时通信 IM 如何对接微信公众号实现APP和公众号粉丝互动? 场景:APP端有N个房产经纪人,用户关注微信公众号后,通过我们嵌入公众号的H5页面,选择一名房产经纪人通过微信聊天给这名经纪人发送咨询消息。消息通过微信公众号接口发送到腾讯 IM 后,再匹配到对应的经纪人,经纪人收到用户咨询后通过APP端给用户回复消息。 A 将 IM 消息抄送到业务侧服务器,业务侧服务器将消息通过客服接口将消息推送至微信客服,微信客服返回消息到业务后台后,业务后台通过 RE
来自亚马逊的高级工程师 James Hood 以简单明了的例子说明了为什么要用 DDD 替代 CRUD 来设计 REST API。他提到“DDD 与 REST API 近乎天然地合拍,因为 REST 的资源可以很好地与 DDD 的实体映射起来”。
在生产环境中有重要的安全设备和关键服务设备,这些设备都在关键的结位置,依赖影响了很多服务。一旦设备出现问题对生产环境的影响是显而易见的。所以平是对这些设备和监控是很重要。
Appium 是一个开源的、跨平台的自动化测试工具,可用于 APP 的自动化测试。
spark streaming介绍 Spark streaming是Spark核心API的一个扩展,它对实时流式数据的处理具有可扩展性、高吞吐量、可容错性等特点。我们可以从kafka、flume、w
一、什么是stackstorm? 一句话概况:stackstorm是一个事件驱动的自动化引擎
云计算行业专家对他们面临的问题以及如何解决或减轻这些问题进行了分析和探讨。如果组织的解决方案或其他API内置了REST API,需要确保所有通信都是通过与云计算无关的API进行的,这样一来,当用户从AWS云平台迁移到谷歌云平台或Microsoft Azure时,实际上就有了一种更好的方式来迁移应用程序和数据。
1. 概要 Hadoop的MapReduce及Spark SQL等只能进行离线计算,无法满足实时性要求较高的业务需求,例如实时推荐,实时网站性能分析等,流式计算可以解决这些问题,spark Streaming就是现在常用的流式计算框架。作为spark的五大核心组件之一,spark Streaming原生地支持多种数据源的接入,而且可以与Spark MLLib、Graphx结合起来使用,具有高吞吐量,容错机制,
可让您轻松收集、处理和分析实时流数据,以便您及时获得见解并对新信息快速做出响应。Amazon Kinesis 提供多种核心功能,可以经济高效地处理任意规模的流数据,同时具有很高的灵活性,让您可以选择最符合应用程序需求的工具。借助 Amazon Kinesis,您可以获取视频、音频、应用程序日志和网站点击流等实时数据,也可以获取用于机器学习、分析和其他应用程序的 IoT 遥测数据。借助 Amazon Kinesis,您可以即刻对收到的数据进行处理和分析并做出响应,无需等到收集完全部数据后才开始进行处理。
构建企业级统一基础推送服务,支持通过多渠道推送,能够统一集成的电子邮件、短信、聊天、钉钉、企业微信和其他公共社交应用:
命名实体识别(Named Entity Recognition,NER)是目前最流行和最有需求的自然语言处理任务之一。随着NER的扩展,它也变得更加特定于领域。
从智能单品到全屋智能,随着消费者对生活品质追求的提升,智能化产品逐渐走入大众家庭,从而推动智能家居市场蓬勃发展。从 2017 年开始,智能家居设备已经应用于日常生活各项任务。2017 年其市场规模约为 4.3 亿美元。据 IDC 预测,智能家居市场年复合增长率为 18.5%,2022 年智能家居设备销售额将达到 9.4 亿美元。面对潜力无限的智能家居市场,各企业纷纷发力,然而由于智能家居产品多涉及音视频技术,自行开发往往门槛过高。如何轻松构建具有实时计算机视觉功能的应用程序?亚马逊云科技 Tech Talk
本次培训主要专注在四个重要的概念:连续处理流数据,事件时间,有状态的流处理和状态快照。
当然系统架构肯定不是说我一篇文章就能学好的,只能说我作为一名初学者,是如何去理解这些概念的。
ThingsBoard 是一个备受瞩目的开源物联网平台,其优秀的性能和高效的性能得到了广大开发者的认可。ThingsBoard 是用于数据收集、处理、可视化和设备管理的开源物联网平台。它通过行业标准的物联网协议 - MQTT、CoAP 和 HTTP 实现设备连接,并支持云和本地部署。Thingsboard 具有可伸缩性、容错性和性能优越的特点。
今天这篇,我们主要讲解微服务架构究竟应该怎么进行服务间通信,同步通信和异步通信各有哪些问题,又应该怎么解决这些问题。
本译文自Jean-Paul Azar 在 https://dzone.com 发表的 Kafka Detailed Design and Ecosystem ,文中版权,图像代码的数据均归作者所有。为
云代码的由来 随着MBaaS的发展,取代移动企业应用程序平台的趋势也越来越明显。MBaaS系统为了让企业能方便快捷的开发自己移动应用程序,提供了诸多移动客户端支持,有最通用的REST API,也有方便
Promise 和 Observables 都能够帮助我们在JavaScript 中使用异步功能。Promise 是以异步方式解析值,例如 HTTP 调用。当异步操作完成或失败时,它只处理单个事件。
虽然SparkStreaming已经停止更新,Spark的重点也放到了 Structured Streaming ,但由于Spark版本过低或者其他技术选型问题,可能还是会选择SparkStreaming。SparkStreaming对于时间窗口,事件时间虽然支撑较少,但还是可以满足部分的实时计算场景的,SparkStreaming资料较多,这里也做一个简单介绍。
基础服务架构 本篇内容主要讨论的是 Serverless架构与其事件规范的基础原则。 首先,我们先来了解下在 HTTP/Web 场景下我们的典型的WEB场景是怎样的: 基础架构 这里,我们不难看出典型的Web场景其实是由三大块内容,客户端,服务器,数据库组成。客户端在服务器侧通过类型apache,nginx等代理服务器来请求数据,代理服务器又通过数据库来写入或拉取数据资料。这个很简单,也是我们最常用的Web场景。 这里面服务器中可能涉及路由规则,鉴权逻辑以及其他各类复杂的业务代码,同时,开发团队要付出
这篇文章的读者,假设您已经对RabbitMQ、SpringBoot和微服务有一定的理解。此文章来自于对内部技术规范指引的编辑。
在之前的博客文章中,我介绍了如何通过Swagger在Spring Boot应用程序中记录REST API。下面我将介绍如何将这些应用程序作为Docker容器部署到IBM Bluemix。我会再次使用S
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