使用 OpenShift 平台,可以在 DevOps 流程自动化程度上有哦一定的提高,可以考虑调整产品化组(打包,发布应用),减少这个部门的人员。
OLAP 能很好的契合云平台,因为 AP 是计算密集性场景,例如使用 Spark 及一些其它 SQL 引擎去做一些 SQL 计算,这类场景特别适合云,特别容器云,对计算资源的更细粒度化,能灵活的弹性扩展,这都是 OLAP 场景所需。 云架构处理 T
我的理解,MQTT 和物联网 (IoT) 联系在一起,MQTT(消息队列遥测传输) 是基于 TCP/IP 协议栈而构建的,已成为 IoT 通信的标准。车联网也是类似的场景,也是选 MQTT 偏多。 MQTT 和 HTTPS 最主要区别在于,MQTT 是异步消息通性机
我结合之前做过的一个方案补充回答一下这个问题,主要从成本上和应用部署两个方面,从应用部署的层面来看,云的方式可将业务部署时间从1个月缩短到1天 。
关与基于 OpenShift 如何落地 CICD,我推荐两部分内容,首先是示例:- https://github.com/OpenShiftDemos/openshift-cd-demo - 这个示例完整演示了 OpenShift 之上 Jenkins 集成 Git, Maven,Sonar, JIRA 等,及在不同环境(UAT
首先我推荐红帽和 Intel 联合推出的开源云解决方案,主要围绕的是 OpenShift on OpenStack, 可以参照如下链接: http://ksoong.org/cloud-labs/content/ 进行统一整合、管理、资源分配是有方法的,首先 OpenShift 和 O
微服务和 SOA 是有一定联系的,他们的核心思想是相通的,例如微服务和 SOA目的都是:- 松散耦合能力- 分布式能力- 服务重用的能力 微服务跟强调的是服务,通过一系列松散耦合的服务去实现满足业务需求的应用,目的是将大的、
Kubernetes 现在成为事实上的标准,现在市场关注的焦点在于,谁能提供跟好的 Kubernetes 企业级支持,谁能帮助企业跟好的落地 Kubernetes 平台。关于 Kubernetes 和 Mesos 的各方面的对比,可以参照下图:
随着现代应用开发、云原生架构的演变,现有应用云原生化是一个必须面对的问题,具体有一些云原生/容器化方法论,具体需要三步走:1. 选择开放、轻量级的平台,例如中间件层,一般会选择 Tomcat,JBoss2. 将现有应用转向开放、轻量
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