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你真正了解什么是 Cloud Native 吗 2015-11-03

什么是cloud-native?cloud-native框架.cloud-native运行时和cloud-native基础设施的自动化又有哪些内容?读完这篇文章,就能有一个大概的了解. 你能做到每周.每天甚至每个钟头向客户发布新特性吗?新加入的开发者能够在他们工作的第一天甚至面试阶段就能部署代码吗?部署新员工的代码后,你能因为确信应用程序运行正常而安然入睡吗?建立快速发布机制,包括支持cloud-native应用的安全与可靠的运维的流程.工具和文化,已经成为软件驱动组织的关键战略因素.有了快速发

Netflix基于云的“防故障”系统怎样顶住了AWS故障 2015-11-03

尽管在线流媒体巨头Netflix运作的业务完全依赖亚马逊网络服务(AWS)的云平台,不过它声称,AWS周日爆出服务停运事件后,自己的服务很快恢复了正常――这表明了其构建基于云的“防故障”系统这种做法的重要性. AWS在周日遇到重大故障后,构建可以抵御故障的云服务具有的重要性体现了出来. AWS平台上的20多种服务开始出现故障后,互联网上的一些最大网站和应用系统随之间歇性地无法使用. 这起停运事件影响了弗吉尼亚州北部数据中心(亚马逊称之为US-EAST-1地区)负责运行的AWS服务. Netfli

Nginx 将增动态模块和SaaS监控工具 2015-11-03

Nginx 将增加一个动态模块(dynamic modules)功能和一个基于 SaaS 的监控工具 Amplify,使它的 Web 服务器更加灵活和更好管理.这个动态模块和 Amplify 技术都是在本周的 nginx.conf 大会公布的. 增加动态模块后,会更加方便模块开发者分享 Nginx 的 Web 服务器的扩展.Nginx 的产品总监Owen Garrett 说,创建模块到 Nginx 之前很有挑战性,因为模块被构造和发出后,Nginx 的服务器就不允许再修改了,而动态模块允许添加额

每月补贴最少烧掉600万e洗车关闭上门服务 2015-11-03

◎每经记者 赵娜在资本"寒冬".商业模式以及同质化竞争等多重因素的作用下,O2O行业的"死亡名单"正越来越长.今年以来,在洗车.家教.外卖等多个O2O领域,都出现了企业因资金链断裂或是战略问题停止运营的案例.另一边,从滴滴与快的.58同城与赶集网,再到携程和去哪儿网"牵手".巨头联合后又该如何看待褪去"虚火"的O2O创业和竞争?我们以最近生存艰难的洗车O2O为样本,展开对整个行业的思考."免费洗车.1分钱洗车.1元钱

SoundCloud:我们最终是如何使用微服务的(1) 2015-11-03

微服务是近期的热点. 当我在SoundCloud工作时,负责从一个巨大的Ruby on Rails应用程序里迁移到众多的微服务上.我已经多次讲述这个过程的技术问题了,在演讲里,也在SoundCloud的工程师博客里写了一系列文章.这些是工程师们最感兴趣的话题,但是最近我才意识到从来没有向大家解释过我们最终使用微服务之前做了什么尝试. 我很抱歉可能会让一些技术人员失望,但是我们迁移到微服务更多的是跟生产力相关,而不是单纯的技术因素.下文会详细解释. 注意:本文有很多修正之处,为了使其更容易理解,将

e洗车关闭上门服务:之前每月补贴最少烧600万 2015-11-03

在资本"寒冬".商业模式以及同质化竞争等多重因素的作用下,O2O行业的"死亡名单"正越来越长.今年以来,在洗车.家教.外卖等多个O2O领域,都出现了企业因资金链断裂或是战略问题停止运营的案例.另一边,从滴滴与快的.58同城与赶集网,再到携程和去哪儿网"牵手".巨头联合后又该如何看待褪去"虚火"的O2O创业和竞争?我们以最近生存艰难的洗车O2O为样本,展开对整个行业的思考."免费洗车.1分钱洗车.1元钱洗车"

基于Docker和Java的持续集成实践(1) 2015-11-03

本次分享从持续集成的几个进阶.团队协作IM服务Grouk如何通过Docker让集成测试更容易,详解集成测试最佳实践.实现分支并行集成测试面临的困难,以及团队协作IM服务Grouk基于Docker的改造计划. 我们是一个初创团队,Grouk是我们研发的团队通讯工具.我们的Docker使用经验还比较浅,来这里和大家探讨学习. 我在一篇持续集成的演进之路中分析了持续集成的几个进阶: 这次分享相当于是这篇文章的实践篇. 代码级别的集成就是只做单元测试,和代码检查.这阶是用不到Docker的.到第二阶,要

五个基于Java的Docker镜像 2015-11-03

Java 语言长期占据编程语言前三甲的位置,其受欢迎程度与重要性不言而喻.在容器化技术大潮中,Java 可扬容器化之长,避自身“臃肿”之短,取得更高成就.本文选择了5个有代表性的 Java 镜像进行了介绍,并指出了其现存的一些问题和解决方案,供相关人员参考. 尽管 Java 看起来不是很“时髦”,但仍是一门在移动市场.开源界及企业中占据主导地位的非常受欢迎的重要的语言.举个例子,你可知道在 Apache 软件基金会中63%的项目是用 Java 写的么? 幸运的是,在容器技术发展进程中,Java

AdRoll 是如何玩转PB级数据管道处理任务的 2015-11-03

这是我们依托Docker容器来构建数据密集型产品AdRoll Prospecting系列文章中的第一篇. PPT. 一个数据驱动产品 就在6月17号,我们的一款新产品AdRoll Prospecting,发布了公网测试版.了不起的是,该产品是由一个六人小组,在六个月时间内,从头开发并且按时发布的. 该产品所做的实际上是市场营销的圣杯:AdRoll Prospecting的核心是一种大规模机器学习模型,通过对数十亿Cookie进行分析,能够预测出谁最有可能对您的产品感兴趣,从而为您的企业发现新客户

25个最重要的 SaaS 度量指标(1) 2015-11-03

想弄清楚哪些度量指标很重要.如何衡量它们,这并非易事. 最近我们历时6个月研究了哪些度量指标最重要,这些度量指标对SaaS公司弄清楚业务开展情况绝对必不可少. 我们之所以开展这项研究,是因为我们在构建Kilometer.io,“即世界上最简单的分析工具”.Kilometer可以为SaaS公司自动衡量.估算和显示最重要的度量指标和图标. 我在本文中将深入探讨我们选择添加到Kilometer的若干度量指标和图表,并介绍了它们的重要性. 我将把这些度量指标分为三组: 用户获取――多少用户在注册?他们又

IaaS&PaaS为什么选择PaaS 2015-11-03

何为PaaS 地球人都知道PaaS就是Platform as a Service的缩写,但到底什么是PaaS呢? 假如我们现在需要一个业务,提供一个很简单的"hello world"服务,那么需要的资源有哪些呢,看下图: IaaS&PaaS覆盖图 从最底层的IDC.机房.网络.服务器,到服务器上的操作系统,操作系统上的服务软件(主要包括WebServices.数据库.缓存等),当然最终在WebServices里运行的是我们的业务代码.如果我们生活在互联网的初始阶段,那么这些元素

如何在OpenStack环境中实现多Region 2015-11-03

OpenStack很早的版本就支持多Region,所谓多Region,就是多个区域,每个区域一套OpenStack,共享Keystone和Horizon. 用户登录Dashboard以后,可以多个Region切换. Horizon项目做的还是很不错的,当检测到Keystone的Endpoint有多个Region存在,UI上就可以支持. 作为用户,如果想测试多个Region,有什么好的办法吗?最简单的就是用devstack, http://blog.zhaw.ch/icclab/how-to-in

四种不同计算机体系结构的Flynn分类法 2015-11-03

计算平台介绍  注意配图,配图才是重点,图片来源于wiki Flynn于1972年提出了计算平台的Flynn分类法,主要根据指令流和数据流来分类,共分为四种类型的计算平台, 单指令流单数据流机器(SISD) SISD机器是一种传统的串行计算机,它的硬件不支持任何形式的并行计算,所有的指令都是串行执行.并且在某个时钟周期内,CPU只能处理一个数据流.因此这种机器被称作单指令流单数据流机器.早期的计算机都是SISD机器,如冯诺.依曼架构,如IBM PC机,早期的巨型机和许多8位的家用机等. 单指令流

YouTube是如何在云中实现MySQL弹性部署的 2015-11-03

一个新的网站可能会以指数级速度飞速发展.不久之后,你就要开始计划扩容来满足这种意想不到的需求.你当然可以通过不断地增加更多的前端服务器来解决问题,但最终,数据库会成为你的瓶颈,这会导致你: 添加多个副本获得更好的读取吞吐量和数据耐久性 引入分区来扩展你的写入吞吐量,并且让你的数据集增长超过单台机器 创建相互分离的副本池给批作业和备份来实现实时流量与副本的隔离 克隆整个部署到多个全世界范围内的数据中心中来满足灾难恢复和更低延迟的需求 在YouTube,我们完成了扩容MySQL的部署,它现在可以处理

独立开发一个PaaS的核心要素, Go, Go, Go!!!(1) 2015-11-03

最近一年的工作,有很大的比重在做云平台的事情,简单来说,就是为公司内用户提供一个PaaS,用户可以在我们的云平台上方便的将单机服务程序扩展为多实例程序,以平台服务化的方式对外提供.在这里简单分享一下. 首先简单说一下我们解决了用户的什么需求,或者说痛点. 基础算法直接以库的形式提供给应用方? 用户提供了一个基础算法,这个算法可能以一个动态库的形式提供,那么使应用方需要关注编译依赖,需要关注词典等模型文件,开发成本比较高.尤其是如果这个基础算法需要升级,或者模型文件需要升级的时候,还需要通知应用方

经典论文Google Borg大规模集群管理(三、四章)(1) 2015-11-03

3. Borg架构 一个Borg的Cell包括一堆机器,一个逻辑的中心控制服务叫做Borgmaster,和在每台机器上跑的Borglet的agent进程(见图1).所有Borg的组件都是用C++写的. 3.1 Borgmaster Cell的Borgmaster由2个进程组成,主的Borgmaster进程和一个单独的 scheduler($3.2).主的Borgmaster处理所有客户端的RPC请求,例如修改状态(创建job),提供数据读取服务(查找job).它同时管理系统中所有组件(机器.ta

Otto.de:我为什么选择分布式垂直架构(1) 2015-11-03

otto.de是德国的一家网上购物网站,本篇前半部分主要介绍了几个系统架构以及它们的优缺点,后半部分主要讲解otto.de的微服务架构. 在我们开始开发otto.de网上商店时,我们选择了分布式垂直架构.之前的工作经验告诉我们,一体化架构(monolithic architecture)不能够满足不断增长的需求.爆发式增长的数据,持续提高的负载和对系统的扩展,所有的这些强迫我们去重新思考网站的架构. 这篇文章将会描述我们的解决办法,还有我们这么做的原因. 一体化(Monoliths) 在项目刚开

OpenStack Liberty 版本功能有哪些新突破 2015-11-03

10月15日, OpenStack Liberty在所有云建造者.运营人员和用户长久以来对于新特性和功能改进的千呼万唤中问世.这是OpenStack的第十二个版本.由于具备对主流数据中心提供技术支持的能力,OpenStak已成为企业部署和交付云服务集成引擎,是目前使用最为广泛的开源软件之一. 目前,OpenStack Liberty版本已经开始支持下载.这一版本对软件用户社区许多新的需求作出回应,比如更细粒度的管理控制.针对大规模部署性能的优化提升,以及生产环境下容器管理更为有效的工具,等等.

分布式存储 HDFS 与 GFS 的设计差异 2015-11-03

「后端分布式系列」前面关于 HDFS 的一些文章介绍了它的整体架构和一些关键部件的设计实现要点. 我们知道 HDFS 最早是根据 GFS(Google File System)的论文概念模型来设计实现的. 然后呢,我就去把 GFS 的原始论文找出来仔细看了遍,GFS 的整体架构图如下: HDFS 参照了它所以大部分架构设计概念是类似的,比如 HDFS NameNode 相当于 GFS Master,HDFS DataNode 相当于 GFS chunkserver. 但还有些细节不同的地方,所以

从头搭建一个完整的Rails应用,我只用12分钟 2015-11-03

在 Docker 和 Ansible 的技术社区内存在着很多好玩的东西,我希望在你阅读完这篇文章后也能像我们一样热爱它们.当然,你也会收获一些实践知识,那就是如何通过部署 Ansible 和 Docker 来为 Rails 应用搭建一个完整的服务器环境. 也许有人会问:你怎么不去用 Heroku?首先,我可以在任何供应商提供的主机上运行 Docker 和 Ansible;其次,相比于方便性,我更偏向于喜欢灵活性.我可以在这种组合中运行任何程序,而不仅仅是 web 应用.最后,我骨子里是一个工匠,

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