I.1 Boot Pegas Jawa
Sangat cocok untuk membangun sistem layanan mikro
- Menggunakan halaman Bootstrap Proyek Musim Semi dapat membangun proyek dalam hitungan detik
- Lebih mudah untuk mengekspor berbagai bentuk layanan, seperti REST API, WebSocket, Web, Streaming, dan Tasks
- Integrasi kebijakan keamanan yang sangat ringkas
- Database relasional dan non-relasional didukung
- Mendukung kontainer tertanam selama runtime, seperti Tomcat dan Jetty
- Paket pengembangan yang kuat dengan dukungan untuk hot boot
- Kelola dependensi secara otomatis
- Pemantauan aplikasi bawaan
- Mendukung berbagai IED, seperti IntelliJ IDEA, NetBeans
Bahasa lain: .net core, Go, dll
I.2 Jenkins
Prosedur CI otomatis untuk integrasi berkelanjutan
- Sumber terbuka dan gratis
- Lintas platform, mendukung semua platform (saya menginstal di Ubuntu 14.04, menggunakan gambar buruh pelabuhan jenkins tidak berhasil)
- master/slave mendukung build terdistribusi
- Halaman manajemen visual dalam bentuk web
- Instalasi dan konfigurasi sangat mudah
- Tips Bantuan tepat waktu dan cepat
- Ratusan plugin yang sudah ada
I.3 GitLab
- Repositori proyek Git yang dihosting sendiri yang dapat diakses melalui antarmuka web untuk instalasi proyek publik atau pribadi.
- Ini memiliki fungsionalitas yang mirip dengan GitHub, dengan kemampuan untuk menavigasi kode sumber, mengelola bug, dan komentar. Dimungkinkan untuk mengelola akses tim ke repositori, sangat mudah untuk menelusuri versi yang dikirimkan dan menyediakan perpustakaan riwayat file.
- Anggota tim dapat berkomunikasi menggunakan program obrolan sederhana bawaan (Wall). Ini juga menyediakan fitur pengumpulan cuplikan kode yang memungkinkan penggunaan kembali kode dengan mudah dan mudah ditemukan nanti saat dibutuhkan.
- Dokcer
- Docker adalah mesin sumber terbuka yang memudahkan pembuatan wadah yang ringan, portabel, dan mandiri untuk aplikasi apa pun. Kontainer yang dikompilasi dan diuji oleh pengembang pada notebook dapat disebarkan secara batch di lingkungan produksi, termasuk VM (mesin virtual), bare metal, kluster OpenStack, dan platform aplikasi lain yang mendasarinya.
- Docker biasanya digunakan dalam skenario berikut:
- pengemasan dan penerbitan aplikasi web otomatis;
- pengujian otomatis dan integrasi berkelanjutan, rilis;
- Menyebarkan dan menyetel database atau aplikasi latar belakang lainnya di lingkungan berorientasi layanan;
- Bangun lingkungan PaaS Anda sendiri dengan mengkompilasi atau memperluas platform OpenShift atau Cloud Foundry yang ada dari awal.
I.4 Kubernetes
- Kubernetes adalah sistem manajemen klaster kontainer dan platform sumber terbuka yang dapat mewujudkan fungsi seperti penerapan otomatis, penskalaan otomatis, dan pemeliharaan klaster kontainer.
- Dengan Kubernetes Anda dapat:
- Terapkan aplikasi dengan cepat
- Skalakan aplikasi Anda dengan cepat
- Integrasikan dengan mulus dengan fungsi aplikasi baru
- Hemat sumber daya dan optimalkan penggunaan sumber daya perangkat keras
I.5 MQ
Ketika faktor-faktor seperti kecepatan atau stabilitas "produksi" dan "konsumsi" tidak konsisten dalam sistem, antrian pesan diperlukan sebagai lapisan abstraksi untuk menjembatani perbedaan antara kedua belah pihak. Pesan adalah satuan data yang ditransmisikan antara dua komputer. Pesan bisa sangat sederhana, seperti hanya berisi string teks; Ini juga bisa lebih kompleks dan mungkin berisi objek yang disematkan. Pesan dikirim ke antrean, yang merupakan kontainer yang menyimpan pesan selama transmisi.
- Terlepas
- Redundansi
- Skalabilitas
- Fleksibilitas & throughput puncak
- Pemulihan
- Pengiriman dijamin
- Penyortiran dijamin
- Penyangga
- Memahami aliran data
- Komunikasi asinkron
I.6 SQL DB
- Database adalah gudang yang dibangun di atas perangkat penyimpanan komputer yang mengatur, menyimpan, dan mengelola data sesuai dengan struktur data.
- Sederhananya, ini dapat dianggap sebagai lemari arsip elektronik - tempat di mana file elektronik disimpan, dan pengguna dapat menambahkan, mencegat, memperbarui, menghapus, dan operasi lain pada data dalam file.
- Dalam pekerjaan manajemen ekonomi sehari-hari, seringkali perlu memasukkan beberapa data yang relevan ke dalam "gudang" seperti itu dan memprosesnya sesuai dengan kebutuhan manajemen.
MySQL/PostgreSQL adalah perwakilan dari database relasional tradisional.
HBase adalah perwakilan dari teknologi Big Tables (pengindeksan baris, penyimpanan kolom).
Neo4j(http://www.neo4j.org/) adalah perwakilan basis data grafik yang digunakan untuk menyimpan data struktur grafik yang kompleks dan multi-dimensi.
Redis adalah perwakilan NoSQL berdasarkan Key-Value, dan ada Redis-to-go untuk menyediakan layanan penyimpanan.
MongoDB/CouchDB adalah perwakilan NoSQL berdasarkan Document, dan Couchbase adalah perpaduan teknologi Document/Key-Value.
VoltDB adalah perwakilan dari NewSQL, dengan konsistensi data dan skalabilitas yang baik, dan klaim kinerjanya puluhan kali lipat dari MySQL.
TiDB adalah database SQL terdistribusi yang dikembangkan oleh tim PingCAP domestik. Terinspirasi oleh kunci pas F1 dan Google Google, TiDB mendukung fitur-fitur yang mencakup RDBMS dan NoSQL tradisional.
I.7 Tumpukan TICK
MasukDB
Alat database deret waktu.
Telegraf
adalah alat pengumpulan dan penyimpanan data. Ini menyediakan banyak plugin input dan output, seperti mengumpulkan CPU lokal, beban, lalu lintas jaringan, dll., Dan kemudian menulisnya ke InfluxDB atau Kafka.
Kronograf
Alat menggambar
Kapacitor
Kapacitor adalah alat alarm dari InfluxData, yang membaca data dari InfluxDB dan mengonfigurasi TickScript sesuai dengan jenis DLS ke peringatan.
I.8 Tetap hidup
Keepalived adalah perangkat lunak layanan dalam manajemen klaster yang memastikan ketersediaan klaster tinggi, mirip dengan detak jantung, untuk mencegah titik kegagalan tunggal.
keepalilived didasarkan pada protokol VRRP, yang merupakan singkatan dari Virtual Router Redundancy Protocol, yaitu protokol redundansi perutean virtual.
Protokol redundansi rute virtual, yang dapat dianggap sebagai protokol untuk mencapai ketersediaan router yang tinggi, yaitu router N yang menyediakan fungsi yang sama membentuk grup router, grup ini memiliki master dan beberapa cadangan, dan ada VIP pada master yang menyediakan layanan ke dunia luar (rute default mesin lain di LAN tempat router berada adalah VIP), master akan mengirim multicast, dan ketika cadangan tidak dapat menerima paket VRRP, dianggap bahwa master sedang down. Saat ini, Anda perlu memilih cadangan sebagai master sesuai dengan prioritas VRRP. Ini akan memastikan ketersediaan router yang tinggi.
Keepalived memiliki tiga modul utama, yaitu Core, Check, dan VRRP. Modul inti adalah inti dari keepalived, yang bertanggung jawab untuk memulai dan memelihara proses utama, serta memuat dan mengurai file konfigurasi global. Check bertanggung jawab atas pemeriksaan kesehatan, termasuk berbagai metode pemeriksaan umum. Modul VRRP dirancang untuk mengimplementasikan protokol VRRP
I.9 Pelabuhan
Harbor adalah server registri tingkat perusahaan untuk menyimpan dan mendistribusikan gambar Docker.
I.10 Menyalakan / Redis
Kerangka Kerja Organisasi Data Dalam Memori Apache Ignite adalah komputasi dalam memori berkinerja tinggi, terintegrasi, dan terdistribusi serta platform transaksional untuk pemrosesan kumpulan data skala besar dengan kinerja lebih tinggi daripada teknologi berbasis disk atau flash tradisional, sekaligus menyediakan manajemen organisasi data dalam memori terdistribusi berkinerja tinggi antara aplikasi dan sumber data yang berbeda.
| Nomor seri | Bandingkan proyek | Apache Ignite | Redis | | 1 | JCache (JSR 107) | Ignite sepenuhnya kompatibel dengan spesifikasi caching JCache (JSR107) | Tidak didukung | | 2 | Transaksi ACID | Ignite sepenuhnya mendukung transaksi ACID, termasuk model konkurensi yang optimis dan pesimis serta tingkat isolasi READ_COMMITTED, REPEATABLE_READ, dan SERIALIZABLE. | Redis memberikan dukungan terbatas untuk transaksi optimis sisi klien, yang mengharuskan klien untuk mencoba kembali transaksi secara manual jika terjadi pembaruan bersamaan. | | 3 | Partisi data | Ignite mendukung caching yang dipartisi, mirip dengan hash terdistribusi, di mana setiap node dalam klaster menyimpan sebagian data, dan Ignite secara otomatis menyeimbangkan ulang data jika terjadi perubahan topologi. | Redis tidak menyediakan partisi, tetapi menyediakan sharding replika, yang sangat kaku untuk digunakan dan memerlukan serangkaian langkah manual yang agak kompleks setiap kali topologi berubah, baik klien maupun server. | | 4 | Salinan lengkap | Ignite mendukung replikasi cache, didukung oleh setiap pasangan kunci-nilai untuk setiap simpul dalam kluster. | Redis tidak memberikan dukungan langsung untuk replikasi penuh. | | 5 | objek asli | Ignite memungkinkan pengguna untuk menggunakan model objek domain mereka sendiri dan menyediakan dukungan asli untuk tipe data (objek) Java/Scala, C++, dan .NET/C#, memungkinkan pengguna untuk dengan mudah menyimpan program dan objek domain apa pun di cache Ignite. | Redis tidak mengizinkan pengguna untuk menggunakan tipe data kustom, hanya mendukung kumpulan struktur data dasar yang telah ditentukan sebelumnya, seperti Set, List, Array, dan beberapa lainnya. | | 6 | Cache sisi klien (dekat) | Ignite memberikan dukungan langsung untuk penembolokan sisi klien dari data yang baru saja diakses. | Tidak didukung | | 7 | (sisi server) penjajaran | Ignite mendukung eksekusi langsung dari kode Java, C++, dan .NET/C# apa pun dengan cara jaminan yang dekat dengan data di sisi server. | Redis biasanya tidak memiliki kemampuan kolokasi apa pun, dan sisi server pada dasarnya hanya mendukung bahasa skrip LUA, dan sisi server tidak secara langsung mendukung eksekusi kode Java, .NET, atau C++. | | 8 | Kueri SQL | Ignite mendukung sintaks SQL (ANSI-99) penuh untuk mengkueri data dalam memori. | Redis tidak mendukung bahasa kueri apa pun, hanya API penembolokan sisi klien. | | 9 | Penyelidikan berkelanjutan | Ignite menyediakan dukungan untuk kueri persisten sisi klien dan sisi server, dan pengguna dapat mengatur filter sisi server untuk mengurangi dan menurunkan jumlah peristiwa yang dikirimkan ke klien. | Redis menyediakan dukungan untuk pemberitahuan peristiwa berbasis kunci sisi klien, tetapi tidak menyediakan filter sisi server, menghasilkan peningkatan lalu lintas jaringan yang signifikan untuk memperbarui pemberitahuan di sisi klien dan server. | | 10 | Integrasi basis data | Ignite dapat secara otomatis mengintegrasikan database eksternal - RDBMS, NoSQL, dan HDFS. | Redis tidak dapat diintegrasikan dengan database eksternal. |
I.11 RUSA
ELK terdiri dari tiga komponen: Elasticsearch, Logstash, dan Kibana;
Elasticsearch adalah mesin pencari terdistribusi sumber terbuka yang menampilkan distribusi, konfigurasi nol, penemuan otomatis, sharding otomatis indeks, mekanisme replika indeks, antarmuka gaya yang tenang, beberapa sumber data, dan muatan pencarian otomatis.
Logstash adalah alat sumber terbuka yang mengumpulkan, menganalisis, dan menyimpan log Anda untuk digunakan nanti
Kibana adalah alat sumber terbuka dan gratis yang menyediakan Logstash dan ElasticSearch dengan antarmuka web yang ramah analitik log yang dapat membantu Anda mengagregasi, menganalisis, dan mencari log data penting.
I.12 Kong (Nginx)
Kong adalah proyek API yang sangat tersedia dan mudah diperluas yang ditulis pada modul Nginx_Lua dan open source oleh Mashape. Karena Kong didasarkan pada Nginx, Kong dapat menskalakan beberapa server Kong secara horizontal dan mendistribusikan permintaan secara merata ke setiap server melalui konfigurasi pemuatan depan untuk mengatasi sejumlah besar permintaan jaringan.
Kong memiliki tiga komponen utama:
KongServer: Server berdasarkan nginx yang menerima permintaan API.
ApacheCassandra/PostgreSQL: Digunakan untuk menyimpan data operasional.
Kongdashboard: Alat manajemen UI yang direkomendasikan secara resmi, tentunya Anda juga dapat menggunakan restfull untuk mengelola adminapi.
Kong menggunakan mekanisme plugin untuk penyesuaian fungsional, di mana sekumpulan plugin (yang dapat berupa 0 atau n) dijalankan selama siklus hidup perulangan respons permintaan API. Plugin ini ditulis dalam Lua dan saat ini memiliki beberapa fungsi dasar: otentikasi dasar HTTP, otentikasi kunci, CORS (Cross-originResourceSharing), TCP, UDP, pencatatan file, pembatasan permintaan API, penerusan permintaan, dan pemantauan nginx.
I.13 Tumpukan terbuka
Tumpukan Terbuka + KVM
OpenStack: Proyek manajemen sumber terbuka
OpenStack adalah proyek open source yang bertujuan untuk menyediakan perangkat lunak untuk konstruksi dan pengelolaan cloud publik dan privat. Ini bukan perangkat lunak, tetapi kombinasi dari beberapa komponen utama untuk melakukan beberapa pekerjaan tertentu. OpenStack terdiri dari lima komponen yang relatif independen berikut:
OpenStackCompute (Nova) adalah sekumpulan pengontrol yang digunakan untuk komputasi komputer virtual atau untuk meluncurkan instans komputer virtual menggunakan grup;
OpenStack Image Service (Glance) adalah sistem pencarian dan pengambilan gambar mesin virtual yang mewujudkan manajemen citra mesin virtual.
OpenStack Object Storage (Swift) adalah sistem penyimpanan berbasis objek untuk sistem skala besar dengan redundansi bawaan dan toleransi kesalahan, mirip dengan Amazon S3.
OpenStackKeystone untuk layanan identitas pengguna dan manajemen sumber daya, serta
OpenStackHorizon, antarmuka dasbor berbasis Django, adalah front-end manajemen grafis.
Awalnya dikembangkan oleh NASA dan Rackspace pada akhir 2010, proyek sumber terbuka ini bertujuan untuk menciptakan platform komputasi awan yang mudah diterapkan, kaya fitur, dan dapat diskalakan. Tugas pertama dari proyek OpenStack adalah menyederhanakan proses penyebaran cloud dan menghadirkan skalabilitas yang baik padanya, dalam upaya untuk menjadi sistem operasi pusat data, yaitu sistem operasi cloud.
KVM: Teknologi virtualisasi terbuka
KVM (Kernel-based VirtualMachine) adalah modul virtualisasi sistem sumber terbuka yang membutuhkan dukungan perangkat keras, seperti teknologi IntelVT atau teknologi AMDV, yang sepenuhnya divirtualisasi berdasarkan perangkat keras dan sepenuhnya dibangun ke dalam Linux.
Pada tahun 2008, Red Hat mengakuisisi Qumranet untuk mengakuisisi teknologi KVM dan mempromosikannya sebagai bagian dari strategi virtualisasinya, mendukung KVM sebagai satu-satunya hypervisor ketika RHEL 6 dirilis pada tahun 2011. KVM berfokus pada kinerja tinggi, skalabilitas, keamanan tinggi, dan biaya rendah.
I.14 Membongkar
Berfokus pada berbagai "komponen umum" dan "platform umum" dari "manajemen konfigurasi sistem terdistribusi", kami menyediakan "layanan manajemen konfigurasi" terpadu.
I.15 Apollo
Apollo adalah platform manajemen konfigurasi yang dikembangkan oleh departemen kerangka kerja Ctrip, yang dapat mengelola konfigurasi lingkungan dan kluster aplikasi yang berbeda secara terpusat, dan dapat didorong ke sisi aplikasi secara real time setelah modifikasi konfigurasi, dan memiliki izin standar, tata kelola proses, dan karakteristik lainnya.
Server ini dikembangkan berdasarkan SpringBoot dan SpringCloud, dan dapat dijalankan langsung setelah pengemasan tanpa menginstal wadah aplikasi tambahan seperti Tomcat.
I.16 gRPC
gRPC adalah kerangka kerja RPC berkinerja tinggi, sumber terbuka, dan serbaguna untuk desain seluler dan HTTP/2. Saat ini, tersedia versi bahasa C, Java dan Go, yaitu: grpc, grpc-java, dan grpc-go. Versi C mendukung C, C++, Node.js, Python, Ruby, Objective-C, PHP dan C#.
gRPC dirancang berdasarkan standar HTTP/2, menghadirkan fitur-fitur seperti aliran dua arah, kontrol aliran, kompresi kepala, dan permintaan multiplexing pada satu koneksi TCP. Fitur-fitur ini membuatnya berkinerja lebih baik di perangkat seluler, menghemat daya dan ruang.
I.17 Kanal
kanal adalah proyek open source di bawah Alibaba, pengembangan Java murni. Berdasarkan penguraian log inkremental database, ini menyediakan langganan dan konsumsi data inkremental, dan saat ini terutama mendukung MySQL (juga mendukung mariaDB).
Layanan berdasarkan langganan inkremental log & dukungan konsumsi:
- Pencerminan basis data
- Pencadangan database waktu nyata
- Pengindeksan multi-level (penjual dan pembeli memisahkan indeks)
- Bangun Pencarian
- Refresh cache layanan
- Berita bisnis penting seperti perubahan harga
I.18 Aliran percikan
SparkStreaming adalah perpanjangan dari API inti Spark yang memungkinkan pemrosesan data streaming real-time dengan throughput tinggi dan toleran terhadap kesalahan. Dukungan untuk akuisisi data dari berbagai sumber data, termasuk Kafk, Flume, Twitter, ZeroMQ, Kinesis, dan TCPsockets, dan setelah mengambil data dari sumber data, algoritme kompleks dapat diproses menggunakan fungsi lanjutan seperti peta, kurangi, gabung, dan jendela.
I.19 SonarQube
Sonar adalah platform sumber terbuka untuk manajemen kualitas kode untuk mengelola kualitas kode sumber dan mendeteksi kualitas kode dari tujuh dimensi
Melalui bentuk plug-in, dapat mendukung manajemen dan deteksi kualitas kode di lebih dari 20 bahasa pemrograman, termasuk java, C#, C/C++, PL/SQL, Cobol, JavaScrip, Groovy, dll
I.20 DataX
DataX adalah alat sinkronisasi offline untuk sumber data heterogen, yang didedikasikan untuk mencapai sinkronisasi data yang stabil dan efisien antara berbagai sumber data heterogen, termasuk database relasional (MySQL, Oracle, dll.), HDFS, Hive, ODPS, HBase, FTP, dan banyak lagi.
I.21 Manajemen Zen/Jira
Fungsi Zen
1) Manajemen produk: produk, persyaratan, rencana, rilis, peta jalan, dan fungsi lainnya.
2) Manajemen proyek: proyek, tugas, tim, build, bagan burndown, dan fungsi lainnya.
3) Manajemen kualitas: bug, kasus pengujian, tugas pengujian, hasil pengujian dan fungsi lainnya.
4) Manajemen dokumen: perpustakaan dokumen produk, perpustakaan dokumen proyek, perpustakaan dokumen khusus, dan fungsi lainnya.
5) Manajemen transaksi: manajemen todo, fungsi manajemen urusan pribadi seperti Tugas Saya, Bug Saya, Kebutuhan Saya, dan Proyek Saya.
6) Organisasi dan manajemen: departemen, pengguna, grup, izin, dan fungsi lainnya.
7) Fungsi statistik: tabel statistik yang kaya.
8) Fungsi pencarian: Temukan data yang sesuai melalui pencarian.
Fitur JIRA
1) Pelacakan dan manajemen masalah (jenis masalah termasuk NewFeature, Bug, Task, dan Improvement);
2) Laporan analisis tindak lanjut masalah;
3) Fungsi manajemen kategori proyek;
4) fungsi pemimpin komponen / modul;
5) Fungsi alamat email proyek;
6) Alur kerja tidak terbatas.
I.22 XXJOB
XXL-JOB adalah kerangka kerja penjadwalan tugas terdistribusi yang ringan dengan tujuan desain inti pengembangan cepat, pembelajaran sederhana, ringan, dan mudah diskalakan.
- Sederhana: Mendukung operasi CRUD pada tugas melalui halaman web, operasi sederhana, satu menit untuk memulai;
- Dinamis: Mendukung modifikasi dinamis status tugas, jeda/lanjutkan tugas, dan penghentian tugas yang sedang berjalan, yang segera berlaku.
- Pusat Pengiriman HA (terpusat): Penjadwalan dirancang secara terpusat, dan "Pusat Pengiriman" didasarkan pada Kuarsa kluster dan mendukung penyebaran kluster, yang dapat memastikan HA pusat pengiriman.
- Eksekutor HA (didistribusikan): Tugas dijalankan dengan cara terdistribusi, dan tugas "pelaksana" mendukung penyebaran kluster untuk memastikan eksekusi tugas HA.
- Registri: Pelaksana akan secara otomatis mendaftarkan tugas secara berkala, dan Pusat Pengiriman akan secara otomatis menemukan tugas terdaftar dan memicu eksekusinya. Pada saat yang sama, ini juga mendukung entri manual alamat aktuator;
- Penskalaan elastis: Setelah mesin eksekutor baru online atau offline, tugas akan ditetapkan ulang selama penjadwalan berikutnya.
- Strategi Perutean: Menyediakan strategi perutean yang kaya saat menyebarkan kluster pelaksana, termasuk: pertama, terakhir, polling, acak, HASH yang konsisten, paling jarang digunakan, terakhir tidak digunakan, failover, transfer sibuk, dll.
- Failover: Jika Failover dipilih untuk kebijakan perutean tugas, jika komputer di kluster algojo gagal, sistem secara otomatis beralih ke pelaksana normal untuk mengirim permintaan penjadwalan.
- strategi penanganan kegagalan; Kebijakan penanganan untuk penjadwalan kegagalan meliputi: alarm kegagalan (default), coba lagi kegagalan;
- Coba lagi gagal: Saat jadwal pusat pengiriman gagal dan kebijakan Coba Ulang Gagal diaktifkan, sistem secara otomatis mencoba kembali sekali. Jika pelaksana gagal mengeksekusi dan callback gagal mencoba kembali status, itu juga akan dicoba ulang secara otomatis.
- Strategi pemrosesan pemblokiran: strategi pemrosesan ketika penjadwalan terlalu padat untuk diproses oleh pelaksana, termasuk serial mesin tunggal (default), membuang penjadwalan berikutnya, dan menimpa penjadwalan sebelumnya;
- Tugas siaran serpihan: Saat kluster pelaksana disebarkan, jika kebijakan perutean tugas dipilih sebagai "Siaran Pecahan", penjadwalan tugas akan disiarkan untuk memicu semua pelaksana dalam kluster untuk menjalankan tugas, dan tugas sharding dapat dikembangkan sesuai dengan parameter sharding.
- Sharding dinamis: Tugas siaran sharded dipecahkan berdasarkan dimensi pelaksana, dan mendukung perluasan dinamis kluster pelaksana untuk meningkatkan jumlah serpihan secara dinamis dan berkolaborasi dalam pemrosesan bisnis. Saat melakukan operasi bisnis dengan volume data besar, itu dapat secara signifikan meningkatkan kapasitas dan kecepatan pemrosesan tugas.
- Pemicu peristiwa: Selain metode cron dan mode bergantung pada tugas untuk memicu eksekusi tugas, metode pemicu berbasis peristiwa didukung. Pusat pengiriman menyediakan layanan API yang memicu satu eksekusi tugas, yang dapat dipicu secara fleksibel sesuai dengan peristiwa bisnis.
- Pemantauan kemajuan tugas: Mendukung pemantauan kemajuan tugas secara real-time;
- Log real-time bergulir: mendukung melihat hasil penjadwalan secara online, dan mendukung melihat output log eksekusi lengkap dari pelaksana secara real time secara bergulir.
- GLUE: Menyediakan WebIDE yang mendukung pengembangan kode logika tugas secara online, rilis dinamis, kompilasi dan efektivitas waktu nyata, dan menghilangkan proses penyebaran dan peluncuran. Mendukung 30 versi versi historis secara mundur.
- Tugas skrip: Mendukung pengembangan dan menjalankan tugas skrip dalam mode GLUE, termasuk Shell, Python, NodeJS, dan skrip lainnya.
- Dependensi tugas: Mendukung konfigurasi dependensi subtugas, ketika tugas induk dijalankan dan eksekusi berhasil, eksekusi subtugas akan dipicu secara aktif, dan beberapa subtugas akan dipisahkan dengan koma.
- Konsistensi: Pusat Penjadwalan memastikan konsistensi penjadwalan terdistribusi kluster melalui kunci DB, dan hanya satu penjadwalan tugas yang akan memicu satu eksekusi.
- Parameter tugas khusus: Mendukung konfigurasi online parameter tugas penjadwalan, yang segera diterapkan;
- Kumpulan utas penjadwalan: Sistem penjadwalan memicu operasi penjadwalan dengan beberapa utas untuk memastikan bahwa penjadwalan dijalankan secara akurat dan tidak diblokir.
- Enkripsi data: Komunikasi antara pusat pengiriman dan pelaksana dienkripsi untuk meningkatkan keamanan informasi pengiriman.
- Alarm email: Mendukung alarm email saat tugas gagal, dan mendukung konfigurasi beberapa alamat email untuk mengirim email alarm secara massal.
- Repositori pusat push maven: Versi stabil terbaru akan didorong ke repositori pusat maven untuk memfasilitasi akses dan penggunaan pengguna.
- Jalankan laporan: Mendukung tampilan real-time data yang sedang berjalan, seperti jumlah tugas, jumlah jadwal, jumlah pelaksana, dll. dan laporan penjadwalan, seperti bagan distribusi tanggal penjadwalan, peta distribusi keberhasilan penjadwalan, dll.;
- Asinkron penuh: Lapisan bawah sistem mewujudkan asinkron penuh, dan pencukuran puncak lalu lintas dilakukan untuk penjadwalan padat, yang secara teoritis mendukung pengoperasian tugas dengan durasi berapa pun.
I.23 Tumpukan garam
Cara baru manajemen infrastruktur, mudah diterapkan, dapat berjalan dalam hitungan menit, skalabilitas yang baik, mudah mengelola puluhan ribu server, cukup cepat, komunikasi antar server dalam hitungan detik.
Lapisan garam yang mendasarinya mengadopsi bus koneksi dinamis yang dapat digunakan untuk orkestrasi, eksekusi jarak jauh, manajemen konfigurasi, dll.
I.24 Istio
Sebagai proyek mutakhir untuk manajemen lapisan agregasi layanan mikro, Istio adalah proyek open source bersama pertama dari Google, IBM, dan Lyft (perusahaan berbagi tumpangan luar negeri dan saingan Uber), menyediakan solusi terpadu, keamanan, manajemen, dan pemantauan layanan mikro.
Beta pertama saat ini untuk lingkungan Kubernetes, dan komunitas mengklaim bahwa dukungan untuk mesin virtual dan lingkungan lain seperti CloudFoundry akan ditambahkan dalam beberapa bulan mendatang. Istio menambahkan manajemen lalu lintas ke layanan mikro dan menciptakan fondasi untuk fungsi bernilai tambah seperti keamanan, pemantauan, perutean, manajemen koneksi, dan kebijakan.
- penyeimbangan beban otomatis untuk lalu lintas jaringan HTTP, gRPC, dan TCP;
- Ini menyediakan aturan perutean yang kaya untuk mencapai kontrol perilaku lalu lintas jaringan yang terperinci.
- enkripsi lalu lintas, autentikasi antar-layanan, dan klaim identitas yang kuat;
- Penegakan kebijakan di seluruh armada;
- Telemetri dan pelaporan mendalam.
Arsitektur
Keamanan
Dasar
Tumpukan Garam + OpenStack + KVM + Kubernetes + Istio
|
Diposting pada 14/05/2018 13.32.51
|
|
|
|
Diposting pada 17/07/2019 13.41.46
|
