【新智元导读】亚马逊这匹黑马现在已经崛起成为零售业乃至整个科技界都不可忽视的重磅级玩家，它成功的秘诀在哪里？本文作者是亚马逊的供应商，了解内部消息并长期关注这家公司，他分析认为亚马逊之所以成功，是将其内部应用转变为外部销售的服务，在赚钱的同时“被迫”升级自己的技术基础设施，由此将很多无法衡量的东西变为了可衡量的指标。作者认为，能将每一项服务都转变为平台，既供内部使用也对外开放，是亚马逊立于不败之地的原因，AWS 是如此。不仅是 AI 公司，企业人或许都能从中获取启示。 去年 12 月我与人联合创立了一家软
由于EDI的广泛使用， API管理能让我们简化流程交换，进而从工作流中获得更多的信息。
许多现代应用程序需要在企业规模上构建，有时甚至需要在互联网规模上构建。每个应用程序都需要满足可伸缩性、可用性、安全性、可靠性和弹性要求。在本文中，我将讨论一些可以帮助你轻松实现上述功能的设计模式。我将讨论每种模式，如何在云原生环境中使用该模式，以及何时使用何时不使用。其中一些模式并不新鲜，但在当前互联网规模的云计算世界中非常有用。
译者评论： 微服务架构大家已经耳熟能详，但是我认为这篇文章最有价值的是这段： 但这类解决方案中也存在着以下弊端： 开发者必须应对创建分布式系统所产生的额外的复杂因素。 现有开发者工具/IDE主要面向单体应用程序，因此无法显式支持分布式应用的开发。 测试工作更加困难。 开发者必须采取服务间通信机制。 很难在不使用分布式事务机制的情况下跨服务实现功能。 跨服务实现功能要求各团队进行密切协作。 部署复杂。在生产环境下，对这类多种服务类型构建而成的系统进行部署与管理十分困难。 内存占用量更高。微
SAP是一个高度集成的系统。业务上，财务是核心，销售是龙头。在SAP系统层面，销售与分销模块的业务与财务模块是高度集成的。
自从软件开发的早期(1960年代)以来，解决大型软件系统中的复杂性一直是一项艰巨的任务。多年来，软件工程师和架构师为解决软件系统的复杂性进行了许多尝试：David Parnas的模块化和信息隐藏(1972)，Edsger W. Dijkstra的关注分离(1974)，面向服务的体系结构(1998)。
作者 ｜刘燕 不知不觉， re:Invent 已经走过了 11 个年头。11 月 28 日，一年一度的 re:Invent 2022 全球大会开幕。 这是自 2019 年疫情以来的首次现场活动，因此也格外有意义。据悉，re:Invent 2022 吸引了约 50000 人现场参加，与疫情前的水平相当。而线上参加的人数超过 300000 人。 这场为期五天的云计算盛会又给大家带来了很多新的惊喜。 重要发布综述 在 re:Invent 2022 上，亚马逊云科技推出了广泛的新应用程序和产品增强功能，旨在优
Amazon Vendor Central可以通过EDI进行集成。如果您是亚马逊的供应商，您或许会考虑系统集成的问题，哪些信息可以被传送和接收，需要什么来连接，以及有什么好处？
在这篇文章中，我们将使用git-wild-hunt来搜索暴露在GitHub上的用户凭证信息。接下来，我们需要按照下列步骤安装和使用git-wild-hunt。
声明：本文仅代表原作者观点，仅用于SAP软件的应用与学习，不代表SAP公司。注：文中所示截图来源SAP软件，相应著作权归SAP所有。
夏乙 问耕 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 无人超市，未来趋势。 上面这段视频，展示了逛亚马逊的Amazon Go无人超市是种怎样的体验。毫无疑问，一个完善的无人超市需要复杂的技术支撑。 现在，挑战来了。 你能不能在一天半的时间里，从零着手搭建出一个基本的Amazon Go无人超市系统？让客户可以体验无缝衔接的购物体验？ 当然可以。 有个四人小组就在最新的一次黑客马拉松中，完成了这样一次挑战。他们只用了不到36个小时，就搞定了一切，而且还把整个教程公布了出来。 首先，得有一套文档，列出全部
这个问题其实可以说是随便一百度几乎可以出来全是解决方案，其实超卖问题在实际业务场景中是十分复杂的。没有什么绝对的解决方案。都是因人而异的。
这个问题其实可以说是随便一百度几乎可以出来全是解决方案，其实超卖问题再实际业务场景中是十分复杂的。没有什么绝对的解决方案。都是因人而异的。
我在Lyft的八年间，很多产品经理以及工程师经常想往我们 app 里添加第三方库。有时候集成一个特定的库（比如 PayPal）是必须的，有时候是避免去开发一些非常复杂的功能，有时候仅仅只是避免重复造轮子。
原文作者：Sanchit Gera 原文地址：https://medium.freecodecamp.org/an-introduction-to-microservices-2705e7758f9?
事件溯源作为一种应用程序体系结构模式越来越流行。事件源涉及将应用程序进行的状态更改建模为事件的不可变序列或“日志”。事件源不是在现场修改应用程序的状态，而是将触发状态更改的事件存储在不可变的日志中，并将状态更改建模为对日志中事件的响应。我们之前曾写过有关事件源，Apache Kafka及其相关性的文章。在本文中，我将进一步探讨这些想法，并展示流处理（尤其是Kafka Streams）如何帮助将事件源和CQRS付诸实践。
首先我们先看一段预览视频，了解一下无人超市的整个销售与运作过程。 视频内容 无人超市，未来趋势。 上面这段视频，展示了逛亚马逊的Amazon Go无人超市是种怎样的体验。毫无疑问，一个完善的无人超市需要复杂的技术支撑。 现在，挑战来了。 你能不能在一天半的时间里，从零着手搭建出一个基本的Amazon Go无人超市系统？让客户可以体验无缝衔接的购物体验？ 当然可以。 有个四人小组就在最新的一次黑客马拉松中，完成了这样一次挑战。他们只用了不到36个小时，就搞定了一切，而且还把整个教程公布了出来。 首先，得有一套
如今，Python真是无处不在。尽管许多看门人争辩说，如果他们不使用比Python更难的语言编写代码，那么一个人是否真是软件开发人员，但它仍然无处不在。
14 日亚马逊发文宣布 Amazon Corretto 的预览版，这是一个免费的、跨平台生产就绪的 OpenJDK 发行版。
自1999年以来，B2BGateway已经为成千上万的客户提供了完全托管的EDI和API连接解决方案，使企业能够连接到全球主要零售商、第三方物流服务和许多其他合作伙伴。EDI（电子数据交换, Electronic Data Interchange的缩写）是组织之间业务数据的结构化传输，例如采购订单、发票和装运通知。B2BGateway与各种平台集成，包括许多ERP和会计平台、仓库管理系统、库存和订单管理系统、电子商务平台等。
N次聚会，N种人问我：“哎！你们做大数据的到底是做什么的呀？”每每到此，我都会回答他们：大数据只是一种工具，没有那么神秘，和一支铅笔，一双筷子，一把钥匙的原理是一样的！” 机智如我，当然也有人穷追死问，喏，大数据（BIG DATA）一般节点任务如下，自己看吧！ 获取： 数据的获取包括了各种数据源、内部或外部的、结构化或非结构化的数据。“大多数公共数据源的结构都不清晰，充满了噪音，而且还很难获得。” 技术：Google Refine、Needlebase、ScraperWiki、BloomReach 。 序列
作者 | Natan Silnitsky 译者 | 明知山 策划 | 闫园园 事件驱动架构非常强大，非常适合用在分布式微服务环境中。事件驱动架构提供了解耦的架构、更容易实现的可伸缩性和更高程度的弹性。 请求应答（客户端和服务器）与事件流（发布和订阅） 但是，与请求和应答类型的架构相比，正确使用事件驱动架构要困难得多。 在过去的几年里，我们一直在逐步将我们不断增长的微服务（目前有 2300 个）从请求和应答模式迁移到事件驱动架构。下面是 Wix 工程师在实验事件驱动架构时遇到的 5 个陷阱。 这些
提取，转换和加载（ETL）工具使组织能够跨不同的数据系统使其数据可访问，有意义且可用。通常，公司在了解尝试编码和构建内部解决方案的成本和复杂性时，首先意识到对ETL工具的需求。
如果架构中有用到mq，那就不可避免会遇到消息堆积的问题，因为我们没办法保证自己生产和消费永远都是正确的。像我们系统就遇到过很多次消息堆积情况，最严重的一次直接导致mq内存溢出，服务宕机，导致所有的mq消费全部出现异常，下面我就这个问题和童靴们唠叨唠叨。
Netflix有超过2.2亿的活跃会员，时刻在各种界面中都会进行各种操作。为了确保会员体验，Netflix要对这些操作做出实时响应。因为会员操作频繁、支持的设备种类繁多，这对IT团队来说，是一项艰巨的任务。为此，Netflix开发了一个快速事件通知系统（RENO），以支持那些需要以可扩展和可延伸的方式与设备进行服务器启动通信的用例。在这篇文章中，我们将概述Netflix的快速事件通知系统，并分享我们在此过程中获得的一些经验。
分布式事务，一直是实现分布式系统过程中最大的挑战。在只有单个数据源的单服务系统当中，只要这个数据源支持事务，例如大部分关系型数据库，和一些MQ服务，如activeMQ等，我们就可以很容易的实现事务。
HongLiang，携程高级技术专家，专注系统性能、稳定性、承载能力和交易质量，在技术架构演进、高并发等领域有丰富的实践经验。
Corretto 8是亚马逊继上次重申对Amazon linux中的Java进行长期支持后，其对Java用户提供的又一重大支持。
NoSQL是一种非关系型DMS，不需要固定的架构，可以避免joins链接，并且易于扩展。NoSQL数据库用于具有庞大数据存储需求的分布式数据存储。NoSQL用于大数据和实时Web应用程序。例如，像Twitter，Facebook，Google这样的大型公司，每天可能产生TB级的用户数据。
本文所介绍的 Serverless 架构主要是以 AWS Lambda 以及 Amazon API Gateway 架构的应用，它同时也具备 BaaS 的特征。
自从 Go v1.11 版本之后 Go modules 成了官方的包管理方式，与此同时还有一个 Go module proxy ，它到底是个什么东西？顾名思义，其实就是个代理，所有的模块和依赖库都可以从这个代理上下载。
如同 iPhone 当年颠覆了诺基亚，Serverless 的出现也带来了一种全新的、颠覆式的云开发架构模式。在 Serverless 出现前，开发者们根本无法想象几分钟就能快速部署一个 Web 应用上线。近日，亚马逊云科技 Tech Talk 特别邀请了资深无服务器技术专家孙华带来分享《 如何高效、极简构造无服务器 Web 应用》。孙华以 Amazon Lambda 的视角介绍了无服务器 Web 应用的构造方式，并讲述了如何利用最新发布的 Lambda Function URLs 和 Lambda Adapter 进一步简化无服务器 Web 应用的开发和调试并且实现 Web 应用在 Lambda，Fargate 和 EC2 等计算平台之间平滑迁移。
作为程序员，我们写的大多数商业项目，往往都需要用到大量的数据。计算机的内存，可以实现数据的快速存储和访问。
当我们使用 index API 更新文档 ，可以一次性读取原始文档，做我们的修改，然后重新检索整个文档。最近的检索请求将获胜：无论最后哪一个文档被检索，都将被唯一存储在 Elasticsearch 中。如果其他人同时更改这个文档，他们的更改将丢失。
在秒杀实际的业务中，一定有很多需要做缓存的场景，比如售卖的商品，包括名称，详情等。访问量很大的数据，可以算是“热点”数据了，尤其是一些读取量远大于写入量的数据，更应该被缓存，而不应该让请求打到数据库上。
日前，kdnuggets 上的一篇文章对比了三大公司（谷歌、微软和亚马逊）提供的机器学习服务平台，对于想要启动机器学习项目的公司或是数据科学新手来说，提供了非常多的指导和建议。 AI 研习社将原文编译整理如下： 对于大多数企业来说，机器学习就像航空航天一样遥远，听起来既昂贵，还需要高科技人才。从某种角度来说，如果你想建立一个像 Netflix 一样好的推荐系统，那确实是昂贵且困难。但是，目前这个复杂的领域有一个趋势：一切皆服务（everything-as-a-service)——无需太多投资，即可快速启动机
亚马逊Amazon供应商平台支持通过EDI和API两种方式进行集成，不禁开始思考到底该选择哪种方式来集成？
译者 | reason_W 编辑 | Just 对大多数企业来说，机器学习听起来就像航天技术一样，属于花费不菲又“高大上”的技术。如果你是想构建一个 Netflix 这种规模的推荐系统，机器学习确实是这样的。（注：Netflix是美国流媒体巨头、世界最大的收费视频网站，曾于 2017 年买下《白夜追凶》全球播放权。）但受万物皆服务（everything-as-a-service）这一趋势的影响，机器学习这一复杂的领域也正在变得越来越接地气。所以现在哪怕你只是一个数据科学领域的新手，并且只想实现一些很容易
译者自序： 熟悉我的朋友都知道，我很不喜欢翻译东西，因为在两种语言的思维方式之间做频繁切换对我来说是件很痛苦的事情。但是这次不一样，公司和同事的大力支持降低了我的痛苦指数，让我能够坚持把Chris Richardson的微服务模式系列文章翻译完，今天发布第一篇——整体式架构。 背景 在开发服务端企业应用时，应用需要支持各种不同类型的客户端，比如桌面浏览器、移动浏览器以及原生移动应用。应用还需要向第三方提供可访问的API，并通过Web Service或者消息代理与其它应用实现集成。应用通过执行业务逻辑、访问数
在本文中，我们将设置一个示例情况，展示如何使用开源Squid代理从Amazon虚拟私有云(VPC)中控制对Amazon简单存储服务(S3)的访问。首先，您将配置Squid以允许访问Linux Yum存储库。接下来，您将配置Squid，以限制对已批准的Amazon S3 bucket列表的访问。然后，您将配置Squid以根据URL直接流量，将一些请求发送到Internet网关(IGW)，并将其他流量发送到虚拟专用网关(VGW)。最后，您将探索使Squid高度可用的选项。
MM 129消费品采购 本业务情景处理采购过程中的采购订单创建活动。此外，它还介绍了采购订单审批、消费品收货、服务条目表审批以及按行项目收到发票等的附加处理步骤。该流程还提供了付款、期末工厂以及基本结算的相关处理。 在输入消耗型项目（货物或服务）时，并未输入物料编号，而是输入短文本描述作为可标识的主要特征。根据之前发送给供应商的预定义参数审批采购订单。 消费品在系统中没有库存。通过过帐收货，将货物的值计入成本中心或另一个成本要素。 从供应商处收到发票后，参考采购订单和物料输入这些发票，从而实现采购订单值、收
Club Factory由中国公司嘉云数据于2016年创建，是一家时尚、美容和生活方式的电子商务商店，总部位于浙江杭州。其产品有三个特点：非品牌、时尚和低价。为此，Club Factory整合了上百万供应商，无需提前备货。在Club Factory诞生前，嘉云数据的主打产品为爆款易，这是一个SaaS数据智能平台，帮助供应商根据工厂和库存数据做出决策。
我们创建的每个 Admin 后台都有一个主要目标：减少开发人员为其内部团队所做的支持工作。如果您的客服经常要求开发人员执行一些同样的任务，那么这就很好的表明了您应该在 Admin 后台上下功夫。
大部分时候，微服务都是建立在一种基于请求和响应的协议之上。比如，REST等。这种方式是自然的。我们只需要调用另外一个模块就是了，然后等待响应返回，然后继续。这样的方式确实也满足了我们的很多的场景：用户通过点击页面的一个按钮然后希望发生一些事情。 但是，当我们开始接触许多独立的service的时候，事情就发生改变了。随着service数量急速的增长，同步交互比例也随着service在急速增长。这时候，我们的service就会遇到很多的瓶颈。 于是，不幸的ops工程师们就被我们坑了，他们疲惫的奔波于一个
Apache Ozone 是一种分布式、可扩展和高性能的对象存储，可与Cloudera 数据平台(CDP) 一起使用，可以扩展到数十亿个不同大小的对象。它被设计为原生的对象存储，可提供极高的规模、性能和可靠性，以使用 S3 API 或传统的 Hadoop API 处理多个分析工作负载。
数据网格（Data Mesh）是近来受到广泛重视的一种新型架构范式。每家数据和平台提供商都说明了怎样使用自己的平台来构建最好的数据网格。数据网格的故事包括像亚马逊云科技这样的云计算提供商，像 Databricks 和 Snowflake 这样的数据分析提供商，以及像 Confluent 这样的事件流解决方案。本文详细讨论了这一原理，并探索了为何没有一种技术最适合构建数据网格。本文列举的例子表明，为何像 Apache Kafka 这样的开放和可扩展的分布式实时平台一般都是数据网格基础设施的核心，而其他数据平台则是为了解决业务问题而提供支持。
2000 年，Robert C. Martin 给架构师们总结出了一套原则来指导大家进行软件设计，Michael Feathers 随后按首字母将其总结成 SOLID 原则。从那时起，面向对象的 SOLID 设计原则就不断出现在相关书籍当中，并成为业界广为人知的指导方针：单一职责原则、开 / 闭原则、里氏替换原则、接口隔离原则、依赖倒置原则。
Source的作用就是从外部获取数据，可以从不同的来源、不同平台获取数据，加载到CDP里面。
对无服务器体系结构感兴趣，那么你可能已经阅读了许多相互矛盾的文章，并且想知道无服务器体系结构是经济高效还是昂贵的。我想通过对网络抓取解决方案的分析来消除有关有效性问题的疑虑。
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