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大規模アーキテクチャ向けの科学普及ツール

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掲載地 2018/05/14 13:32:51 | | | |

I.1 Java Spring Boot

マイクロサービスシステムの構築に適しています

  • Spring Project Bootstrapページを使えば、数秒でプロジェクトを構築できます
  • REST API、WebSocket、Web、Streaming、Tasksなど、さまざまな形態のサービスをエクスポートするのに便利です
  • 非常に簡潔なセキュリティポリシーの統合
  • リレーショナルおよび非リレーショナルデータベースの両方に対応しています
  • TomcatやJettyのような実行時中の組み込みコンテナのサポート
  • ホットブートをサポートする強力な開発パッケージ
  • 依存関係を自動的に管理
  • 組み込みアプリケーション監視
  • IntelliJ IDEA、NetBeansなど様々なIEDをサポートしています

その他の言語:.net core、Goなど


I.2 ジェンキンス

継続的統合のための自動化CI手順

  • オープンソースかつ無料
  • クロスプラットフォーム、すべてのプラットフォームをサポートしています(Ubuntu 14.04でインストールしましたが、jenkinsのdockerイメージはうまくいきませんでした)
  • マスター/スレーブは分散ビルドをサポートしています
  • ウェブの形をしたビジュアル管理ページ
  • 設置と設定は非常に簡単です
  • ヒント:タイムリーで迅速なサポート
  • すでに存在する何百ものプラグインがあります



I.3 GitLab

  • 公開またはプライベートのプロジェクトインストール時にウェブインターフェースを通じてアクセス可能なセルフホスト型のGitプロジェクトリポジトリです。
  • GitHubと似た機能を持ち、ソースコードのナビゲート、バグの管理、コメントの管理が可能です。 リポジトリへのアクセス管理も可能で、提出されたバージョンを簡単に閲覧でき、ファイル履歴ライブラリも提供されています。
  • チームメンバーは内蔵のシンプルなチャットプログラム(Wall)を使ってコミュニケーションを取ることができます。 また、コードスニペットコレクション機能も備えており、コードの再利用が容易で、必要なときに後で簡単に見つけられます。
  • ドクサー
  • Dockerはオープンソースエンジンであり、どんなアプリケーションにも軽量で移植性があり、自給自足可能なコンテナを簡単に作成できます。 開発者がノートブック上でコンパイル・テストを行うコンテナは、VM(仮想マシン)、ベアメタル、OpenStackクラスタ、その他の基盤アプリケーションプラットフォームを含む本番環境でバッチで展開できます。
  • Dockerは以下のシナリオで一般的に使われます:
  • ウェブアプリケーションの自動パッケージングおよび公開、
  • 自動化テストおよび継続的統合のリリース;
  • サービス指向環境でデータベースやその他のバックグラウンドアプリケーションの展開とチューニング;
  • 既存のOpenShiftやCloud Foundryプラットフォームを一からコンパイルまたは拡張して、自分だけのPaaS環境を構築しましょう。



I.4 Kubernetes

  • Kubernetesはコンテナクラスター管理システムであり、オープンソースプラットフォームで、自動展開、自動スケーリング、コンテナクラスタの保守などの機能を実現できます。
  • Kubernetesを使えば、以下のようなことができます:
  • アプリケーションを迅速に展開する
  • アプリケーションを迅速に拡大しましょう
  • 新しいアプリケーション機能とシームレスに統合
  • リソースを節約し、ハードウェアリソースの活用を最適化します



I.5 MQ

「生産」や「消費」の速度や安定性などの要素がシステム内で一貫性がない場合、メッセージキューは両者の違いを橋渡しする抽象化レイヤーとして必要となります。 メッセージとは、2台のコンピュータ間で送信されるデータの単位です。 メッセージは非常に単純なもので、例えばテキスト文字列のみを含む場合もあります。 また、より複雑で埋め込まれたオブジェクトを含む場合もあります。 メッセージはキューに送られ、これは送信中にメッセージを保持するコンテナです。

  • アンカップリング
  • 冗長性
  • スケーラビリティ
  • 柔軟性とピークスループット
  • 回復可能性
  • 納品保証
  • 仕分けは保証されます
  • バッファリング
  • データフローを理解する
  • 非同期通信


I.6 SQL DB

  • データベースとは、コンピュータのストレージデバイス上に構築されたウェアハウスで、データ構造に従ってデータを整理、保存、管理します。
  • 簡単に言えば、電子ファイルキャビネットのようなもので、電子ファイルが保存され、ユーザーがファイル内のデータを追加、傍受、更新、削除などの操作を行うことができます。
  • 経済管理の日常業務では、関連するデータをこのような「倉庫」に格納し、経営陣のニーズに応じて適切に処理する必要があることが多いです。


MySQL/PostgreSQLは、従来のリレーショナルデータベースの代表例です。

HBaseはBig Tables技術(行インデックス、カラムストレージ)の代表例です。

Neo4j(http://www.neo4j.org/)は、複雑かつ多次元的なグラフ構造データを格納するためのグラフデータベースの代表モデルです。

RedisはKey-Valueに基づくNoSQLの代表であり、ストレージサービスを提供するRedis-to-goもあります。

MongoDB/CouchDBはDocumentを基盤としたNoSQLの代表であり、CouchbaseはDocumentとKey-Value技術の融合です。

VoltDBはNewSQLの代表であり、データの一貫性と優れたスケーラビリティを持ち、その性能はMySQLの数十倍の性能を持っています。

TiDBは、国内のPingCAPチームによって開発された分散SQLデータベースです。 GoogleのF1やGoogle spannerに触発され、TiDBは従来のRDBMSやNoSQLなどの機能をサポートしています。

I.7 ティックスタック

インフラックスDBです

時系列データベースツール。

テレグラフ

はデータ収集および保存ツールです。 ローカルCPU、負荷、ネットワークトラフィックなどを収集し、それをInfluxDBやKafkaに書き込むなど、多くの入出力プラグインを提供します。

クロノグラフ

描画ツール

カパシター

KapacitorはInfluxDataのアラームツールで、InfluxDBからデータを読み取り、DLSタイプに従ってTickScriptを設定してアラートします。

I.8 キープアリブド

Keepalivedは、クラスター管理におけるサービスソフトウェアで、Heartbeatのように高いクラスタ可用性を確保し、シングルポイント障害を防ぎます。

keepalilivedはVRRPプロトコルに基づいており、これはVirtual Router Redundancy Protocol(仮想ルーティング冗長プロトコル)の略です。

仮想ルート冗長プロトコルは、ルーターの高可用性を実現するプロトコルと見なせるもので、つまり同じ機能を持つN台のルーターがルーターグループに属し、このグループにはマスターと複数のバックアップがあり、マスターには外部へのサービスを提供するVIPが配置されています(ルーターが設置されているLAN内の他のマシンのデフォルトルートはVIPです)。マスターはマルチキャストを送信し、バックアップがVRRPパケットを受信できない場合はマスターがダウンしたとみなされます。 この時点で、VRRPの優先度に応じてバックアップをマスターとして選ぶ必要があります。 これによりルーターの高い可用性が確保されます。

Keepalivedには主にCore、Check、VRRPの3つのモジュールがあります。 コアモジュールはkeepalivedのコアであり、メインプロセスの開始と保守、さらにグローバル設定ファイルの読み込みと解析を担当します。 Checkは健康診断を担当しており、一般的な検査方法も含まれます。 VRRPモジュールはVRRPプロトコルを実装するよう設計されています


I.9 ハーバー

Harborは、Dockerイメージの保存と配布のためのエンタープライズグレードのレジストリサーバーです。

I.10 イグナイト / レディス

Apache Ignite In-Memory Data Organization Frameworkは、高性能で統合された分散型インメモリコンピューティングおよびトランザクションプラットフォームであり、従来のディスクやフラッシュ技術よりも高い性能を持つ大規模なデータセット処理を可能にし、アプリケーションや異なるデータソース間で高性能な分散型インメモリデータ整理管理も提供します。


シリアルナンバープロジェクトを比較するアパッチ・イグナイトレディス
1JCache(JSR 107)IgniteはJCache(JSR107)キャッシュ仕様と完全に互換性がありますサポートされていません
2ACIDトランザクションIgniteは楽観的および悲観的な並行性モデル、さらにREAD_COMMITTED、REPEATABLE_READ、シリアライズ可能な分離レベルを含むACIDトランザクションを完全にサポートしています。Redisはクライアント側の楽観トランザクションに対して限定的なサポートを提供しており、同時更新の場合にクライアントが手動でトランザクションを再試行する必要があります。
3データ分割Igniteは分散ハッシュに似たパーティション付きキャッシュをサポートしており、クラスタ内の各ノードがデータの一部を保存し、トポロジー変更時に自動的にデータのリバランスを行います。Redisはパーティションを提供していませんが、レプリカのシャーディングは提供しており、これは非常に厳格で、トポロジーが変わるたびにクライアントとサーバーの両方で複雑な手動ステップを踏む必要があります。
4全文Igniteはクラスタ内のすべてのノードのキー・値ペアでサポートされるキャッシュレプリケーションをサポートしています。Redisは完全なレプリケーションの直接的なサポートを提供していません。
5ネイティブオブジェクトIgniteはユーザーが自分のドメインオブジェクトモデルを使用できるようにし、任意のJava/Scala、C++、.NET/C#のデータ型(オブジェクト)をネイティブサポートしているため、ユーザーはIgniteキャッシュに任意のプログラムやドメインオブジェクトを簡単に保存できます。Redisはユーザーがカスタムデータ型を使用することを許可しておらず、Set、List、Arrayなどの基本的なデータ構造のあらかじめ定義されたコレクションのみをサポートしています。
6クライアント側(近接)キャッシュIgniteは、最近アクセスしたデータのクライアント側キャッシュを直接サポートします。サポートされていません
7 (サーバー側)対比Igniteは、Java、C++、.NET/C#コードをサーバー側のデータに近い形で直接実行することをサポートしています。Redisは通常、コロケーション機能を持っておらず、サーバー側は基本的にLUAスクリプト言語のみをサポートし、サーバー側はJava、.NET、C++のコード実行を直接サポートしていません。
8SQLクエリIgniteはメモリ内のデータをクエリするための完全なSQL構文(ANSI-99)をサポートしています。Redisはクエリ言語を一切サポートしておらず、クライアント側のキャッシュAPIのみをサポートしています。
9継続的な探求Igniteはクライアント側およびサーバー側の永続クエリの両方をサポートしており、ユーザーはサーバー側のフィルターを設定してクライアントに送信されるイベント数を減らすことができます。Redisはクライアント側のキーベースのイベント通知をサポートしていますが、サーバー側のフィルターは提供しておらず、その結果、クライアント側とサーバー側の両方で通知の更新にかかるネットワークトラフィックが大幅に増加します。
10データベース統合Igniteは外部データベース(RDBMS、NoSQL、HDFS)を自動的に統合できます。Redisは外部データベースと統合できません。



I.11 ELK

ELKはElasticsearch、Logstash、Kibanaの3つのコンポーネントで構成されています。

Elasticsearchは、分散型、ゼロ設定、自動発見、インデックス自動シャーディング、インデックスレプリカメカニズム、restfulスタイルのインターフェース、複数のデータソース、自動検索ペイロードを備えたオープンソースの分散型検索エンジンです。

Logstashは完全にオープンソースのツールで、ログを収集・分析・保存して後で利用できるようにします

Kibanaはオープンソースで無料のツールで、LogstashとElasticSearchにログ分析に適したウェブインターフェースを提供し、重要なデータログの集約、分析、検索を支援します。



I.12 コング(Nginx)

KongはNginx_Luaモジュール上で書かれた、非常に利用可能で拡張が容易なAPIプロジェクトで、Mashapeによってオープンソースとなっています。 KongはNginxをベースにしているため、複数のKongサーバーを水平にスケールさせ、多数のネットワークリクエストに対応するためにフロントロード構成で各サーバーに均等にリクエストを分散できます。

コングには主に3つの構成要素があります。

KongServer:nginxをベースにしたAPIリクエストを受信するサーバーです。

ApacheCassandra/PostgreSQL:運用データを保存するために使用されました。

Kongdashboard:公式に推奨されているUI管理ツールで、もちろんRestfullを使ってadminAPI管理も可能です。

Kongは機能カスタマイズのためにプラグイン機構を使用しており、APIリクエストレスポンスループのライフサイクル中に0またはnのプラグインセットを実行します。 このプラグインはLuaで書かれており、現在はHTTPの基本認証、キー認証、CORS(Cross-originResourceSharing)、TCP、UDP、ファイルログ、APIリクエストのスロットリング、リクエスト転送、nginxの監視など、いくつかの基本的な機能を備えています。



I.13 Openstack

OpenStack+KVM

OpenStack:オープンソース管理プロジェクト

OpenStackは、パブリックおよびプライベートクラウドの構築と管理のためのソフトウェアを提供することを目的としたオープンソースプロジェクトです。 ソフトウェアではなく、特定の作業を行うための複数の主要コンポーネントの組み合わせです。 OpenStackは以下の5つの比較的独立したコンポーネントで構成されています。

OpenStackCompute(Nova)は、仮想マシンコンピューティングやグループを使った仮想マシンインスタンスの起動に使用されるコントローラのセットです。

OpenStack Image Service(Glance)は、仮想マシン画像の検索および取得システムであり、仮想マシンの画像管理を実現します。

OpenStack Object Storage(Swift)は、Amazon S3に似た組み込みの冗長性とフォールトトレランスを備えた大規模システム向けのオブジェクトベースのストレージシステムです。

ユーザーアイデンティティサービスおよびリソース管理のためのOpenStackKeystone、

OpenStackHorizonはDjangoベースのダッシュボードインターフェースで、グラフィカル管理のフロントエンドです。

このオープンソースプロジェクトは、2010年末にNASAとRackspaceによって開発され、展開が容易で機能豊富かつスケーラブルなクラウドコンピューティングプラットフォームの構築を目指しています。 OpenStackプロジェクトの最初の課題は、クラウドの展開プロセスを簡素化し、良好なスケーラビリティをもたらすことで、データセンターのオペレーティングシステム、すなわちクラウドOSになることを目指しています。

KVM:オープン仮想化技術

KVM(カーネルベースVirtualMachine)は、IntelVT技術やAMDV技術などのハードウェアサポートを必要とするオープンソースのシステム仮想化モジュールであり、ハードウェアベースで完全に仮想化され、Linuxに完全に組み込まれています。

2008年、レッドハットはKVM技術の取得と仮想化戦略の一環として推進するためにQumranetを買収し、2011年にRHEL 6がリリースされた際にKVMを唯一のハイパーバイザーとしてサポートしました。 KVMは高性能、スケーラビリティ、高いセキュリティ、低コストに焦点を当てています。



I.14 分離

分散システム構成管理のさまざまな「共通コンポーネント」および「共通プラットフォーム」に焦点を当て、統合された「構成管理サービス」を提供しています。

I.15 アポロ計画

ApolloはCtripのフレームワーク部門によって開発された構成管理プラットフォームで、異なる環境やアプリケーションのクラスタの構成を一元管理でき、構成変更後にリアルタイムでアプリケーション側にプッシュでき、標準化された権限、プロセスガバナンスなどの特徴を備えています。

このサーバーはSpringBootとSpringCloudをベースに開発されており、Tomcatなどの追加アプリケーションコンテナをインストールすることなく、パッケージング直後に実行できます。


I.16 gRPC

gRPCは、モバイルおよびHTTP/2設計向けの高性能でオープンソースかつ多用途なRPCフレームワークです。 現在、C、Java、Goの各言語バージョンが利用可能で、すなわちgrpc、grpc-java、grpc-goがあります。CバージョンはC、C++、Node.js、Python、Ruby、Objective-C、PHP、C#をサポートしています。

gRPCはHTTP/2標準に基づいて設計されており、双方向フロー、フロー制御、ヘッド圧縮、多重化要求などの機能を単一のTCP接続で提供しています。 これらの機能によりモバイルデバイスでの性能が向上し、電力とスペースの節約が可能となっています。



I.17運河

CanalはAlibabaのオープンソースプロジェクトで、純粋にJava開発に特化しています。 データベースの増分ログ解析に基づき、増分データのサブスクリプションと利用を提供し、現在は主にMySQLをサポートしています(mariaDBもサポート)。

ログ増分購読および消費支援に基づくサービス:

  • データベースミラーリング
  • リアルタイムデータベースバックアップ
  • マルチレベルインデックス(売り手と買い手が指数を分けて)
  • Searchbuild
  • サービスキャッシュの更新
  • 価格変動などの重要なビジネスニュース



I.18 スパークストリーミング

SparkStreamingはSparkコアAPIの拡張であり、リアルタイムストリーミングデータの高スループットかつフォールトトレラントな処理を可能にします。 Kafk、Flume、Twitter、ZeroMQ、Kinesis、TCPsocketなど多様なデータソースからのデータ取得をサポートし、データソースからデータを取得した後、map、reduce、join、windowなどの高度な関数を用いて複雑なアルゴリズムを処理できます。


I.19 ソナーキューブ

Sonarはコード品質管理のためのオープンソースプラットフォームであり、ソースコードの品質管理と7次元からのコード品質検出を行っています

プラグインの形態を通じて、Java、C#、C/C++、PL/SQL、Cobol、JavaScrip、Groovyなど20以上のプログラミング言語でコード品質管理と検出をサポートできます

I.20 DataX

DataXは、リレーショナルデータベース(MySQL、Oracleなど)、HDFS、Hive、ODPS、HBase、FTPなど、さまざまな異種データソース間で安定かつ効率的なデータ同期を実現するためのオフライン同期ツールです。

I.21 禅マネジメント/ジラ

禅関数
1) プロダクトマネジメント:製品、要件、計画、リリース、ロードマップ、その他の機能。
2) プロジェクト管理:プロジェクト、タスク、チーム、ビルド、バーンダウンチャート、その他の機能。
3) 品質管理:バグ、テストケース、テストタスク、テスト結果およびその他の機能。
4) ドキュメント管理:製品ドキュメントライブラリ、プロジェクトドキュメントライブラリ、カスタムドキュメントライブラリおよびその他の機能。
5) トランザクション管理:ToDo管理、My Tasks、My Bugs、My Needs、My Projectsなどの個人管理機能。
6) 組織と管理:部門、ユーザー、グループ、権限およびその他の機能。
7) 統計関数:豊富な統計表。
8) 検索機能:検索を通じて対応するデータを検索します。


JIRAの特徴
1) 問題の追跡と管理(問題タイプにはNewFeature、Bug、Task、Improvementなどがあります);
2) 問題追跡の分析報告;
3) プロジェクトカテゴリ管理機能;
4) コンポーネント/モジュールリーダー機能;
5) プロジェクトのメールアドレス機能;
6) 無制限のワークフロー。



I.22 XXJOB(第10000個職)について

XXL-JOBは、迅速な開発、簡単な学習、軽量化、そしてスケールの容易さをコア設計目標とする軽量な分散タスクスケジューリングフレームワークです。

  • シンプル:ウェブページを通じてタスクのCRUD操作をサポートし、操作は簡単で開始まで1分;
  • ダイナミック:タスクステータスの動的な変更、一時停止/再開タスク、実行中のタスクの終了をサポートし、これらは即座に有効となります。
  • ディスパッチセンターHA(集中管理):スケジューリングは中央集権で設計されており、「ディスパッチセンター」はクラスターQuartzをベースにしてクラスター展開をサポートし、ディスパッチセンターのHAを保証できます。
  • エグゼキュータHA(分散):タスクは分散形式で実行され、タスク「エグゼキュータ」はクラスタ展開をサポートし、HAによるタスク実行を保証します。
  • レジストリ:エグゼキューターは定期的にタスクを自動的に登録し、ディスパッチセンターが登録済みタスクを自動的に検出し実行をトリガーします。 同時に、アクチュエータアドレスの手動入力もサポートしています。
  • 弾力的スケーリング:新しいエグゼキュータマシンがオンラインまたはオフラインになると、次回のスケジューリング時にタスクが再割り当てされます。
  • ルーティング戦略:エグゼキュータクラスタを展開する際に、ファースト、ラスト、ポーリング、ランダム、一貫したハッシュ、最も使用頻度の低い、最近の未使用、フェイルオーバー、忙しい転送などを含む豊富なルーティング戦略を提供します。
  • フェイルオーバー:タスクルーティングポリシーでフェイルオーバーを選択した場合、実行クラスタ内のマシンが故障した場合、システムは自動的に通常のエグゼキュータに切り替えてスケジューリングリクエストを送信します。
  • 失敗処理戦略; 故障のスケジューリングに関する処理ポリシーには、失敗アラーム(デフォルト)、障害再試行;
  • 再試行失敗:ディスパッチセンターのスケジュールが失敗し、再試行失敗ポリシーが有効になると、システムは自動的に一度だけ再試行を行います。 もし実行に失敗し、コールバックが状態の再試行に失敗した場合、その状態も自動的に再試行されます。
  • ブロッキング処理戦略:スケジューリングが実行者が処理しきれないほど密度が高い場合の処理戦略で、シングルマシンシリアル(デフォルト)、後続のスケジューリングを破棄、以前のスケジューリングの上書きなどが含まれます。
  • シャードブロードキャストタスク:エグゼキュータクラスターが展開されると、タスクルーティングポリシーが「シャードブロードキャスト」として選択されると、タスクスケジューリングがブロードキャストされ、クラスタ内のすべての実行者がタスクを実行するようトリガーされ、シャーディングタスクはシャーディングパラメータに従って開発されます。
  • 動的シャーディング:シャード化されたブロードキャストタスクはエグゼキュータの次元に基づいてシャード化され、エグゼキュータクラスターの動的拡張をサポートし、シャード数を動的に増やし、ビジネス処理で協力します。 大量のデータ量の業務を行う際には、タスク処理能力と速度を大幅に向上させることができます。
  • イベントトリガー:クロンメソッドやタスク依存モードのタスク実行トリガーに加え、イベントベースのトリガーメソッドもサポートされています。 ディスパッチセンターは、ビジネスイベントに応じて柔軟に実行可能な単一のタスク実行をトリガーするAPIサービスを提供します。
  • タスク進捗監視:リアルタイムでタスク進捗の監視を支援します。
  • リアルタイムログのローリング:スケジューリング結果のオンライン閲覧をサポートし、実行者の実行ログ出力をリアルタイムでローリング方式で閲覧できます。
  • GLUE:タスクロジックコードのオンライン開発、動的リリース、リアルタイムコンパイル、有効性をサポートし、デプロイや起動のプロセスを省略するWebIDEを提供します。 歴史的バージョンを逆に30バージョンサポートすること。
  • スクリプトタスク:GLUEモードでスクリプトタスクの開発と実行をサポートし、Shell、Python、NodeJSなどのスクリプトを扱います。
  • タスク依存関係:サブタスク依存関係の設定をサポートし、親タスクが実行され実行が成功すると、サブタスクの実行がアクティブにトリガーされ、複数のサブタスクがカンマで区切られます。
  • 一貫性:スケジューリングセンターはDBロックを通じてクラスター分散スケジューリングの一貫性を確保し、1つのタスクスケジューリングのみが1回の実行をトリガーします。
  • カスタムタスクパラメータ:スケジューリングタスクパラメータのオンライン設定をサポートし、即時に有効化します。
  • スケジューリングスレッドプール:スケジューリングシステムは複数のスレッドでスケジューリング操作をトリガーし、スケジューリングが正確に実行され、ブロックされないようにします。
  • データ暗号化:ディスパッチセンターと執行者間の通信は暗号化されており、ディスパッチ情報のセキュリティが向上します。
  • メールアラーム:タスクが失敗した際のメールアラームをサポートし、複数のメールアドレスを設定して一括送信するサポートも可能です。
  • Maven中央リポジトリにプッシュ:最新の安定版をMaven中央リポジトリにプッシュし、ユーザーのアクセスと利用を容易にします。
  • ランレポート:タスク数、スケジュール数、実行者数などの実行中のデータのリアルタイム表示をサポートします。 およびスケジューリングの日付分布チャート、スケジューリング成功分布マップなどのスケジューリングレポート;
  • 完全非同期:システムの最下層は完全非同期を実現し、トラフィックピークの削減は密スケジューリングのために行われ、理論的には任意の時間のタスクの運用をサポートします。



I.23 塩積み

新しいインフラ管理の方法で、導入が容易で、数分で実行可能、優れたスケーラビリティ、数万台のサーバーの管理が容易、十分な速度で、サーバー間の通信も数秒で済む。

基盤となるソルト層は動的接続バスを採用しており、オーケストレーション、リモート実行、構成管理などに利用できます。

I.24 イスティオ

マイクロサービスサービスアグリゲーション層管理の最先端プロジェクトとして、IstioはGoogle、IBM、Lyft(海外のライドシェア企業でUberのライバル)による初の共同オープンソースプロジェクトであり、マイクロサービスの統一ソリューション、セキュリティ、管理、監視を提供します。

最初のベータ版は現在Kubernetes環境向けで、コミュニティによると今後数か月で仮想マシンやCloudFoundryなどの他の環境のサポートが追加される予定です。 Istioはマイクロサービスにトラフィック管理を追加し、セキュリティ、監視、ルーティング、接続管理、ポリシーなどの付加価値機能の基盤を作り出します。

  • HTTP、gRPC、TCPネットワークトラフィックの自動ロードバランシング、
  • 詳細なネットワークトラフィックの挙動制御を実現するための豊富なルーティングルールを提供します。
  • トラフィック暗号化、サービス間認証、強力なアイデンティティ主張、
  • 艦隊全体の方針執行;
  • 深いテレメトリと報告。



建築




安全性



基本

Salt Stack + OpenStack + KVM + Kubernetes + Istio





先の：AIデータ共有
次に：C#タプルとValueTupleの詳細な説明

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掲載地 2019/07/17 13:41:46 |
共有してくれて、学んでくれてありがとう...
掲載地 2019/11/27 10:56:12 |
知識の量は少し多いです
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