1、大中台建设从我的理解来看就是优化前端数据使用通道,相当于当年我们做三层改造时构建Model (数据中台) Control (业务中台),只是将构建范围从单个中间件平台扩大到整体容器化PaaS平台概念上。因此其改造还是很有必要和很
非常赞同上面郭经理的专业回复。在这里再补充一点。 容器部署模板是容器化平台实现 CI/CD DevOps 的基础,业务场景部署到容器PaaS平台时,最佳实践是通过模板来控制整体部署,包括环境变量的匹配和混搭。您提到的复杂产品
1、大数据平台之所以基本都是部署在裸金属服务器上,最主要的原因是大数据平台通常都需要多台服务器共同完成一个计算任务。是一种将服务器能力叠加的技术。目前所有有效利用、调整资源的技术都是将服务器拆分的技术,这
1、目前Oracle已经提供了容器版本的 WebLogic,因此是可以通过基础镜像+发布包的形式自动化部署容器化版本的 WebLogic 的。 2、有几个问题需要注意,WebLogic 出色的 session 管理、集群session同步、集群多节点控制等
1、您问到的一键式部署是容器化云平台的核心意义所在。虽然现阶段为了兼容很多之前的业务,我们经常采取妥协态度。例如,允许开发商使用封闭式镜像,以镜像为单元部署业务等。这样的行为其实会破坏平台的一键部署能力。通
非常赞同之前郭经理的回复,其中概括了很多非常重要的最佳实践逻辑。这里再补充几点。 1、Kubernetes 应用体系的可靠性是靠可重复部署的描述文件来保障的,由于所有的部署都可以通过yaml所描述的完成整过程快速复现,因此
1、通常短期内我们不愿意过多的修改原有 Hadoop 体系,这里面包括了由 HDFS 所实现的多副本保障无需借助容器化来进行提升,Hadoop 体系的运算能力通常就是冗余的,因为批量运算时的性能与日常运维的资源需求差别太大,BigDat
1、数据迁移的安全必定是迁移工程本身来保障的,合理的安全管理机制是所有安全产品有效的大前置条件。不过在迁移过程中会面临初始化迁移和持续化迁移两个部分。初始化迁移通常用脚本或工具一次性解决,这过程中的安全需
1、您提到的 ETL 体系是最适合云化改造的,由于传统的 ETL 途径是由项目初始设计固化设计的,通常会在系统发展过程中偏离数据业务使用目标。因此如果 ETL 转化为动态过程那么就可以实现数据的动态业务目的调整。但另一个
1、大数据分析平台目前仍由 Hadoop 技术体系的分布式运算,OLAP 数据库体系的数据集市等不同的技术体系支撑。如果以 Hadoop 的角度来看。容器平台对 Hadoop 的意义在于,可以模式化定义扩缩容。因为容器化的扩缩容体系是
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