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【服务治理】服务治理漫谈

【服务治理】服务治理漫谈 0. 这能给我们后续无论是业务应用还是基础技术领域的服务治理提供一些参考。 1. 什么是服务治理 在一切的最开始,我们先来问自己一个问题,什么叫做服务治理? 我们需要什么样的服务治理 我们了解了什么是服务治理、服务治理是怎么演变发展的,这时候,我们不禁会想,我也要做服务治理!但是,请先停一下,请先问一下自己,我们需要什么样的服务治理? 但,服务治理上,如何才能实现更高效的自动化呢?我认为: 自动化是治理的高级形态,而标准化是规模化治理的前提。 结语与展望 我们来回顾一下,在第一章,我们讲述了什么是服务治理,认为服务治理治理三要素和服务环,第二章,介绍了服务治理的发展演变,简单介绍了三个阶段的思潮和演变的逻辑,让我们对于目前服务治理大发展方向和未来的发展趋势可以有一个初步的预测

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服务治理

服务治理可以说是微服务架构中最为核心和基础的模块,它主要用来实现各个微服务实例的自动化注册和发现。 中 istio 谷歌、IBM、Lyft 是 少 Ps:Spring Cloud Eureka是Spring Cloud Netflix 微服务套件的一部分,主要负责完成微服务架构中的服务治理功能 除了这3个核心动作之外,其它的辅助操作还有统计上报、鉴权等等,这也是我们搭建一个服务治理框架需要实现的功能。从MVP的角度来说,注册、订阅、变更下发是最基础的核心功能。 服务治理的扩展 在企业中,我们可以针对服务治理做更多的扩展。比如:   1.基于版本号的服务管理,可以用于灰度发布。   2.请求的复制回放,用于模拟真实的流量进行压测。

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    浅析”IT治理

    正因为如此,才引入了"IT治理"这个概念。从定义上讲,IT治理,是指设计并实施信息化过程中,各方利益最大化的制度安排。 3 IT治理、企业治理、IT管理的关系 这是三个很容易混淆的概念,只有理清三者关系,才能有效推动治理落地。 【IT治理】 IT治理,主要关注企业的IT投资是否与战略目标相一致,从而构筑必要的核心竞争力。IT治理要能体现未来信息技术与未来企业组织的战略集成。 IT治理实践 1 前提条件 明确目标 IT治理活动与企业治理过程相结合,并有企业领导的参与。IT治理专注于企业目标和战略,使用技术提高业务水平,并满足业务需求的足够可用的资源和能力。 治理流程 IT治理流程是保证企业的相关部门采用合理的步骤进行IT治理活动。制订相关流程和规范并有效实施。它应是根据企业需求出发并落实责任到人。

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    探究Compound治理及构建治理界面

    治理的核心概念 一旦了解了基础知识,就可以轻松构建用于治理的接口或扩展其功能。要更深入地了解治理,请查看完整的文档[4]。为了快速入门,这里仅列出关键概念。 治理流程 如果社区决定以治理的形式对其进行升级,则随着时间的推移,治理系统的这些关键组件可能会发生变化。COMP持有者将是该协议各个方面未来方向的最终仲裁者。 治理界面 Compound 治理代码示例 治理界面必须在区块链之间进行读写,我们将逐步介绍一些基本的JavaScript代码示例,以实现这两种功能。 建立自己的治理界面 社区治理的目标是使Compound协议成为对所有人开放和具有弹性的金融基础设施。 Compound治理资源 治理简介(2020年2月)[18] 治理发布公告(2020年4月)[19] Compound协议治理文档[20] Compound API 治理服务文档[21] 社区主导的治理论坛

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    【数据治理】什么是数据治理模型?

    了解数据治理和数据治理模型,这些关键要素通常包含在政策、收益、风险和最佳实践中。 数据治理是识别组织的关键数据并确保数据质量和数据安全的过程。它还涉及从公司数据中提取价值以提高业务绩效。 这提出了对数据治理的需求。 什么是数据治理模型? 数据治理模型是一个框架,它概述了数据创建、数据存储和维护以及数据处置的流程和系统。 不是每个组织都使用单一的数据治理模型,而是有几种类型的数据治理模型。模型因创建和使用数据的人员而异。 具有去中心化执行的集中式数据治理模型 - 在具有去中心化执行的集中式数据治理模型中,有一个集中式数据治理实体负责定义数据治理框架和策略,各个业务部门负责创建和维护其部分主要的数据。 数据治理模型定义了主数据管理职责的基本结构,而数据治理策略定义了管理数据的人员、流程和技术。 数据治理政策中的关键要素 数据治理策略概述了如何管理和控制组织的数据。

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    数据治理(二):数据治理功能方面

    数据治理功能方面图片        数据规模大并且成熟企业中数据治理通常包含以下几个功能方面: 数据治理包括主数据管理、元数据管理、数据标准管理、数据质量管理、数据集成管理、数据资产管理、数据安全管理、 六、数据资产管理        数据资产管理就是汇总、存储所有参与数据治理平台的各个系统的数据资产,确保数据资产的一致性和完整性,让管理者可以一目了然的了解到所有资产,提供决策依据,提升数据资产的价值。         企业有些数据非常重要且敏感,这些数据大部分集中在应用系统中,例如银行系统中客户的联络信息、资产信息等,如果不慎泄露,不仅给客户带来损失,也会给银行带来不利的声誉影响,因此数据安全在数据管理和治理过程中是相当重要的 以上几个方面相辅相成,每个公司根据每个公司的数据规模不同建设的数据治理方面不同,其中以上几个方面中数据治理基础方面有数据集成管理、数据质量管理,元数据管理,数据安全管理。 实施有效的数据治理可以确保企业数据符合重要的数据法规,数据标准化可以提高数据的透明度,降低使用数据的成本,提高运营效率,数据治理是所有数据应用的根基,数据治理的好坏直接影响数据应用的价值,通过数据治理可以给企业提供更直观

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    数据治理(一):为什么要数据治理

    为什么要数据治理在大数据各个企业数据积累过程中,很多公司都注重了数据的“量”,很少有公司关注数据的“质”,仿佛只要有了海量的数据就可以解决所有问题。 要解决以上各种问题,只有通过数据治理才能够对不同的架构、跨不同业务领域平台提供一致的、可用的、安全的数据对象,真正的挖掘出企业的数据价值,来支撑经营管理,推动业务创新,从而为企业提供商业的竞争能力。 图片那么什么是数据治理?由于切入视角和侧重点不同,业界给出的数据治理定义已经不下几十种,到目前为止还未形成一个统一标准的定义。 数据治理(Data Governance)指的是数据从零散没有规律变为统一规划的数据、从具有很少甚至于没有组织和流程的治理到企业范围内的综合数据治理、从处理数据时的混乱状态到数据井井有条的一个过程。 数据治理是一种数据管理的概念,能够确保数据的全生命周期存在高数据质量的能力,其最终目标是提升数据的价值。

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    流量治理开篇

    本篇文章是笔者流量治理的第一篇文章,笔者希望在这里系统的讲解下这些年以来对流量和流量治理的理解,希望对读者有所帮助,也希望读者能够及时指正文章中笔者理解不对的地方。 本篇文章笔者会从下面几点来介绍流量治理。 问题一:流量治理是什么? 问题二:为什么需要流量治理? 问题三:如何进行流量治理? 一、流量治理是什么 流量治理:顾名思义流量治理就是针对流量就行治理,这里面有两个关键字,流量和治理。 三、如何流量治理 笔者根据对流量治理的程度将流量治理划分成了三个层级去治理: 层级一:提供稳定和准确的流量转发功能。 这一层级的治理能力相对第一层级高了一个纬度,属于流量治理层面的中级阶段,主要特点包括: 1.可以有效支持流量的持续增长,具备支持流量十倍到一百倍增长的能力。

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    所谓数据治理

    可以说在业界,大家都为如何做好数据治理而感到困惑。 笔者涉猎大数据治理领域有6年多的时间,负责过政府、军工、航空、大中型制造企业的数据治理项目。 在摸清家底的基础上,由专业的数据治理团队帮助客户设计切实可行的数据治理路线图,双方取得一致的基础上,按照路线图来执行数据治理工作。 一方面治理推广工作没人做,流程能否坚持执行得不到保障。另一方面没有相关的数据治理培训,导致大家对数据治理的工作不重视,认为与我无关,从而导致整个数据治理项目注定会失败。 数据治理之数据质量管理 数据治理的理论和实践不断向前发展,但数据质量管理始终是数据治理的初衷,也是最重要的目的。 基于上面的论述,作者认为,数据资产管理就是传统的数据治理的升级版,可以认为是数据治理2.0。数据资产管理与数据治理之间的关系可以用下图来表示。 ? 在本文中,不再另外阐述数据治理的内容。

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    TSF微服务治理实战系列(一)——治理蓝图

    本系列文章将通过对服务治理这一专题的蓝图描绘和单独介绍,与读者一起探讨微服务治理能力在诸多场景中的实战应用。 项目管理条线需要依次确认服务治理阶段及阶段目标,将服务治理划分为各专项小组并确立接口人和汇报方式,制定从开发、测试、投产保障、运维监控到培训赋能的服务治理落地计划,确保服务治理的功能真正能在企业中用起来 技术条线除了完成服务治理上线所需的代码改动和发布,还需要逐步完善《服务治理FAQ》《服务治理规范手册》等一系列知识沉淀,与《服务治理待办清单》共同形成迭代闭环,使得服务治理建设可持续优化。 TSF服务治理蓝图  在完成了前期的准备工作之后,需要先简单介绍一下TSF服务治理的蓝图,以便能对服务治理有个大致全面的概览。 本实战系列的目的也在于此,通过深入TSF各项服务治理能力和落地场景,让读者朋友了解TSF服务治理的正确打开方式,实现构建完整的服务治理体系的目标,通过治理手段提高业务可用性,帮助企业降本增效。

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    服务治理--Eureka

    一、服务治理 所谓服务治理就是用来实现各个微服务实例的自动化注册于发现。 但是随着业务的发展,系统功能越发变得复杂,之前的静态配置文件维护起来也越发的耗费精力时间,并且由于需求的不管变更,使得服务的命名、地址都会发生变化,所以为了解决这样的问题,在微服务架构中,会使用服务治理来注册和发现微服务中的实例 四、使用Eureka进行服务治理 1. 搭建服务注册中心 ? 单独创建一个Springboot项目,并添加如下的依赖 <dependencies> <! 五、 小结 在本文中,主要介绍在微服务中服务治理的基本概念,通过简单的实践,搭建单节点服务注册中心,并实现了服务的注册,了解服务治理的基本工作流程。

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    详解Compound治理

    其实 COMP 是一个治理代币。Compound 作为一个完全去中心化的系统(或者至少是在走向它的路上),基于 COMP 实现了一个去中心化的治理机制。 同样的机制,在SushiSwap 治理[4]中也被复制和使用。 但它是怎么详细工作的呢? 什么是 Compound 治理? 在上层来看,治理也是一套简单的智能合约。 Compound 使用的是典型的代理升级模式[5],所以通过允许治理合约进行升级,简直可以改变一切,包括治理机制本身。 治理机制遵循一个严格的过程:创建提案、对提案进行投票以及执行前的两天时间限制。 Governance Diagram 治理实践 由于治理系统对 Compound 来说是一直在线及持续的,你可以在各个不同的地方看到这个系统在真正地发挥作用。 现在让我们详细研究一下治理合约,包括: 核心治理合约(GovernorAlpha.sol) 时间锁合约(Timelock.sol)。

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    《静儿的服务治理私房菜》服务治理概述

    第1章 服务治理概述   服务治理是伴随着服务的概念同步产生的,只是随着SOA(面向服务架构),微服务架构的流行,服务治理的地位日益凸显,大家也开始越来越重视这个话题。 笔者在实际工作过程中发现很多人对服务治理的认知停留在服务治理框架的层面,思想受到框架的限制,本章内容主要带领大家对服务治理有个清晰明确的概念。 2.什么是服务治理?   那什么是服务治理呢。本质上任何能提升服务可用性和性能,让服务更稳定等,只要是能让服务运行的更好,都属于服务治理的范畴。    下面是笔者对服务治理做了一个梳理所化的图,服务治理包括但不限于下图内容。服务治理各个内容模块的意义和实现方式都会在以后的章节中仔细阐述。 ?    服务治理涉及到开发过程中的方方面面,下面几节从上至架构设计下至网络编程模型各个方面来看一下和服务治理的关系。 ?

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    关于数据治理的读书笔记 - 什么是数据治理

    《关于数据治理的读书笔记 - 数据治理、数据管理和数据管控的理解》我们了解了有关数据治理、数据管理和数据管控,这几个名词之间的区别和联系,回到数据治理的话题上,数据治理究竟是什么? 数据治理需要对业务系统进行治理,提高源头的数据质量,同时还需要将数据湖中的数据治理好,简化数据的操作,提高数据访问的范围,降低数据访问的成本。 数据治理是企业实现数字化转型的基础,是企业的一个顶层策略,是管理体系,是技术体系,涵盖战略、组织、文化、方法、制度、流程、技术和工具等多个层面的内容。 数据治理是什么数据都治理? 肯定不是,数据治理的对象必须是重要的数据资源,是关乎企业商业利益的数据资源,或者将这种数据资源称为“数据资产”。因此,准确来讲,数据治理是对“数据资产”的治理,是对数据资产所有利益相关方的协调和规范。 但通过上面描述的信息,可以说数据治理是个非常复杂的系统工程, 管理上,数据治理是企业战略层面的策略,而不是战术层面的方法。 业务上,通过数据治理要让数据能够管得住、看得见、找得到、用得好。

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    谈谈服务治理

    这是和我们的业务有关的,其实服务治理这个东西都创业公司到成熟的大公司都在用,只是做到的程度不同。   先说说服务治理的边界。 本质上任何能提升服务可用性,性能,让服务更稳定等等,只要是能让服务运行的更好,都属于服务治理的范畴。 说服务治理就要先聊聊服务。从业务角度而言,服务是一个可重复的任务。我是个做业务的,业务可以被粗粒度的划分为一系列粗粒度的服务和流程。 这和服务治理的理念不谋而合,这就是为什么我要来研究服务治理。   我也自己创过业,做的最小的项目本质上也用到了服务治理相关的东西,就是nginx。nginx本身不处理业务逻辑。它做了什么事情呢? nginx的服务治理能力还体现在所有这些分离的服务,请求的log都是走nginx服务,我们可以更方便的观察监控请求,所以相对于分散的服务有更好的治理能力的。

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