I.1 자바 스프링 부팅
마이크로서비스 시스템 구축에 적합합니다
- Spring Project Bootstrap 페이지를 사용하면 몇 초 만에 프로젝트를 만들 수 있습니다
- REST API, WebSocket, Web, Streaming, Tasks 등 다양한 형태의 서비스를 내보내는 것이 편리합니다
- 매우 간결한 보안 정책 통합
- 관계형 및 비관계형 데이터베이스가 지원됩니다
- Tomcat과 Jetty와 같은 내장 컨테이너를 런타임 중에 지원합니다
- 핫 부트를 지원하는 강력한 개발 패키지
- 의존성 자동 관리
- 내장 애플리케이션 모니터링
- IntelliJ IDEA, NetBeans 등 다양한 IED 지원
기타 언어: .net core, Go 등
I.2 젠킨스
지속적 통합을 위한 자동화된 CI 절차
- 오픈 소스이며 무료
- 크로스 플랫폼, 모든 플랫폼 지원 (Ubuntu 14.04에 설치했는데 jenkins 도커 이미지 사용은 성공하지 못했습니다)
- 마스터/슬레이브는 분산 빌드를 지원합니다
- 웹 형태의 시각적 관리 페이지
- 설치와 구성이 매우 간단합니다
- 팁 신속하고 신속한 도움
- 이미 존재하는 수백 개의 플러그인들
I.3 GitLab
- 공개 또는 비공개 프로젝트 설치를 위해 웹 인터페이스를 통해 접근할 수 있는 자체 호스팅 Git 프로젝트 저장소입니다.
- GitHub와 유사한 기능을 가지고 있으며, 소스 코드 탐색, 버그 관리, 주석 처리 기능을 제공합니다. 저장소에 대한 팀 접근 권한을 관리할 수 있으며, 제출된 버전을 쉽게 탐색할 수 있고 파일 기록 라이브러리도 제공합니다.
- 팀원들은 내장된 간단한 채팅 프로그램(Wall)을 통해 소통할 수 있습니다. 또한 코드 스니펫 컬렉션 기능을 제공하여 코드를 쉽게 재사용하고 필요할 때 쉽게 찾을 수 있습니다.
- 독서(Dokcer)
- 도커는 어떤 애플리케이션에도 가볍고 휴대성이 있으며 자급자족할 수 있는 컨테이너를 쉽게 만들 수 있는 오픈소스 엔진입니다. 개발자가 노트북에서 컴파일 및 테스트하는 컨테이너는 VM(가상 머신), 베어메탈, OpenStack 클러스터 및 기타 기본 애플리케이션 플랫폼 등 운영 환경에 배치되어 배포할 수 있습니다.
- 도커는 다음과 같은 상황에서 일반적으로 사용됩니다:
- 웹 애플리케이션의 자동화된 패키징 및 게시;
- 자동화된 테스트 및 지속적 통합, 출시;
- 서비스 지향 환경에서 데이터베이스나 기타 백그라운드 애플리케이션을 배포하고 조정할 수 있습니다;
- 기존의 OpenShift 또는 Cloud Foundry 플랫폼을 처음부터 컴파일하거나 확장하여 자신만의 PaaS 환경을 구축하세요.
I.4 쿠버네티스
- Kubernetes는 컨테이너 클러스터 관리 시스템이자 오픈 소스 플랫폼으로, 자동 배포, 자동 확장, 컨테이너 클러스터 유지보수와 같은 기능을 구현할 수 있습니다.
- Kubernetes를 사용하면 다음과 같은 기능이 있습니다:
- 애플리케이션을 빠르게 배포하세요
- 애플리케이션을 빠르게 확장하세요
- 새로운 애플리케이션 기능과 원활하게 통합됩니다
- 자원을 절약하고 하드웨어 자원 활용을 최적화합니다
I.5 해군 작전
"생산"과 "소비"의 속도나 안정성과 같은 요소들이 시스템 내에서 일관성이 없을 때, 메시지 큐는 양측 간 차이를 연결하는 추상화 계층으로 필요합니다. 메시지는 두 컴퓨터 간에 전송되는 데이터 단위입니다. 메시지는 텍스트 문자열만 포함하는 매우 단순할 수 있습니다; 또한 더 복잡할 수 있으며 내장된 객체를 포함할 수도 있습니다. 메시지는 전송 중에 메시지를 저장하는 컨테이너인 큐로 전송됩니다.
- 분리
- 중복
- 확장성
- 유연성과 최대 처리량
- 복구 가능성
- 배송 보장
- 분류 보장
- 버퍼링
- 데이터 흐름을 이해하세요
- 비동기 통신
I.6 SQL DB
- 데이터베이스는 컴퓨터 저장 장치 위에 구축된 창고로, 데이터 구조에 따라 데이터를 조직, 저장, 관리합니다.
- 간단히 말해, 전자 파일 캐비닛으로 볼 수 있습니다. 전자 파일이 저장되어 있고, 사용자가 파일 내 데이터에 추가, 가로채기, 업데이트, 삭제 및 기타 작업을 할 수 있는 공간입니다.
- 경제 관리의 일상 업무에서는 관련 데이터를 이러한 '창고'에 넣고 경영진의 필요에 따라 처리하는 것이 종종 필요합니다.
MySQL/PostgreSQL은 전통적인 관계형 데이터베이스를 대표하는 도구입니다.
HBase는 Big Tables 기술(행 인덱싱, 컬럼 저장)의 대표적인 도구입니다.
Neo4j(http://www.neo4j.org/)는 복잡하고 다차원적인 그래프 구조 데이터를 저장하는 데 사용되는 그래프 데이터베이스 대표 모델입니다.
Redis는 Key-Value 기반의 NoSQL 대표 서비스이며, Redis-to-go가 스토리지 서비스를 제공합니다.
MongoDB/CouchDB는 Document 기반의 NoSQL 대표 모델이며, Couchbase는 Document/Key-Value 기술의 융합입니다.
VoltDB는 데이터 일관성과 우수한 확장성을 갖춘 NewSQL의 대표 제품이며, 성능 주장은 MySQL보다 수십 배 뛰어납니다.
TiDB는 국내 PingCAP 팀이 개발한 분산 SQL 데이터베이스입니다. 구글의 F1과 구글 스패너에서 영감을 받은 TiDB는 전통적인 RDBMS와 NoSQL을 포함한 기능을 지원합니다.
I.7 틱 스택
인플럭스 DB
시계열 데이터베이스 도구.
텔레그라프
데이터 수집 및 저장 도구입니다. 로컬 CPU, 부하, 네트워크 트래픽 수집 등 다양한 입출력 플러그인을 제공하고, 이를 InfluxDB나 Kafka에 쓰는 작업입니다.
크로노그래프
드로잉 도구
카파시토르
Kapacitor는 InfluxData의 알람 도구로, InfluxDB에서 데이터를 읽고 DLS 유형에 따라 TickScript를 설정하여 경고합니다.
I.8 키피리브드
Keepalived는 클러스터 관리에 사용되는 서비스 소프트웨어로, 하트비트와 유사한 높은 클러스터 가용성을 보장하여 단일 장애 지점을 방지합니다.
keepalilived는 VRRP 프로토콜을 기반으로 하며, VRRP 프로토콜은 가상 라우터 중복 프로토콜(Virtual Router Redundancy Protocol)의 약자입니다.
가상 경로 중복 프로토콜은 라우터의 고가용성을 달성하기 위한 프로토콜로 간주할 수 있습니다. 즉, 동일한 기능을 제공하는 N대의 라우터가 라우터 그룹을 구성하며, 이 그룹은 마스터와 여러 백업을 가지고 있으며, 마스터에는 외부 세계에 서비스를 제공하는 VIP가 있습니다(라우터가 위치한 LAN 내 다른 기기들의 기본 경로는 VIP입니다). 마스터는 멀티캐스트를 보내고, 백업이 VRRP 패킷을 받지 못하면 마스터가 다운된 것으로 간주됩니다. 이 시점에서는 VRRP의 우선순위에 따라 백업 드라이버를 마스터로 선택해야 합니다. 이렇게 하면 라우터의 높은 가용성이 보장됩니다.
Keepalived는 핵심, 체크, VRRP 세 가지 주요 모듈로 구성되어 있습니다. 핵심 모듈은 keepalived의 핵심으로, 메인 프로세스를 시작하고 유지하며, 전역 구성 파일을 로드하고 파싱하는 역할을 담당합니다. Check는 다양한 일반적인 검진 방법을 포함한 건강 검진을 담당합니다. VRRP 모듈은 VRRP 프로토콜을 구현하도록 설계되었습니다
I.9 항구
Harbor는 Docker 이미지를 저장하고 배포하는 엔터프라이즈급 레지스트리 서버입니다.
I.10 이그나이트 / 레디스
Apache Ignite 인메모리 데이터 조직 프레임워크는 대규모 데이터셋 처리를 위한 고성능 통합 분산 인메모리 컴퓨팅 및 트랜잭션 플랫폼으로, 전통적인 디스크 또는 플래시 기반 기술보다 더 높은 성능을 자랑하며, 애플리케이션과 다양한 데이터 소스 간에 고성능 분산 메모리 내 데이터 조직 관리를 제공합니다.
| 일련번호 | 프로젝트 비교하기 | 아파치 이그나이트 | 레디스 | | 1 | JCache (JSR 107) | Ignite는 JCache(JSR107) 캐싱 사양과 완전히 호환됩니다 | 지원되지 않음 | | 2 | ACID 거래 | Ignite는 낙관적 및 비관적 동시성 모델뿐만 아니라 READ_COMMITTED, REPEATABLE_READ, 직렬화 가능한 격리 수준을 포함한 ACID 트랜잭션을 완전히 지원합니다. | Redis는 클라이언트 측 낙관적 거래에 대해 제한된 지원을 제공하며, 동시 업데이트 시 클라이언트가 수동으로 트랜잭션을 재시도해야 합니다. | | 3 | 데이터 분할 | Ignite는 분산 해시와 유사한 분할 캐싱을 지원하며, 클러스터 내 각 노드가 데이터의 일부를 저장하고, 토폴로지가 변경될 경우 자동으로 데이터를 재조정합니다. | Redis는 파티셔닝을 제공하지 않지만, 복제본의 샤딩을 제공하는데, 이는 매우 엄격하고 클라이언트와 서버 모두에서 토폴로지가 바뀔 때마다 복잡한 수동 단계가 필요합니다. | | 4 | 전체 사본 | Ignite는 클러스터 내 모든 노드의 키-값 쌍에서 지원되는 캐시 복제를 지원합니다. | Redis는 완전한 복제를 직접 지원하지 않습니다. | | 5 | 네이티브 객체 | Ignite는 사용자가 자신의 도메인 객체 모델을 사용할 수 있게 하며, 모든 Java/Scala, C++, .NET/C# 데이터 타입(객체)을 네이티브로 지원하여 사용자가 Ignite 캐시에 어떤 프로그램과 도메인 객체든 쉽게 저장할 수 있게 합니다. | Redis는 사용자가 사용자 지정 데이터 타입을 사용할 수 없으며, Set, List, Array 등 몇 가지 기본 데이터 구조의 미리 정의된 집합만 지원합니다. | | 6 | 클라이언트 측(근거리) 캐시 | Ignite는 최근 접근한 데이터의 클라이언트 측 캐싱을 직접 지원합니다. | 지원되지 않음 | | 7 | (서버 측) 병치해 | Ignite는 서버 측 데이터에 가까운 부수적 방식으로 모든 Java, C++, .NET/C# 코드를 직접 실행할 수 있도록 지원합니다. | Redis는 보통 콜로케이션 기능이 없으며, 서버 측은 기본적으로 LUA 스크립팅 언어만 지원하고, 서버 측은 Java, .NET, C++ 코드 실행을 직접 지원하지 않습니다. | | 8 | SQL 쿼리 | Ignite는 전체 SQL(ANSI-99) 구문을 지원하여 인메모리 데이터를 조회합니다. | Redis는 쿼리 언어를 지원하지 않으며, 클라이언트 측 캐싱 API만 지원합니다. | | 9 | 지속적인 조사 | Ignite는 클라이언트 측과 서버 측 지속 쿼리 모두를 지원하며, 사용자는 서버 측 필터를 설정하여 클라이언트로 전송되는 이벤트 수를 줄이고 줄일 수 있습니다. | Redis는 클라이언트 측 키 기반 이벤트 알림을 지원하지만, 서버 측 필터는 제공하지 않아 클라이언트와 서버 측 모두에서 알림 업데이트 시 네트워크 트래픽이 크게 증가합니다. | | 10 | 데이터베이스 통합 | Ignite는 RDBMS, NoSQL, HDFS 등 외부 데이터베이스를 자동으로 통합할 수 있습니다. | Redis는 외부 데이터베이스와 통합될 수 없습니다. |
I.11 ELK
ELK는 세 가지 구성 요소로 구성되어 있습니다: Elasticsearch, Logstash, 그리고 Kibana;
Elasticsearch는 분산형, 제로 구성, 자동 발견, 인덱스 자동 샤딩, 인덱스 복제 메커니즘, restful 스타일 인터페이스, 다중 데이터 소스, 자동 검색 페이로드를 갖춘 오픈 소스 분산 검색 엔진입니다.
Logstash는 로그를 수집, 분석, 저장하는 완전 오픈소스 도구입니다
Kibana는 Logstash와 ElasticSearch에 로그 분석 친화적인 웹 인터페이스를 제공하는 오픈 소스 무료 도구로, 중요한 데이터 로그를 집계, 분석, 검색하는 데 도움을 줍니다.
I.12 콩(Nginx)
Kong은 Nginx_Lua 모듈로 작성된 매우 접근 가능하고 확장이 쉬운 API 프로젝트이며 Mashape에서 오픈 소스로 운영하고 있습니다. Kong은 Nginx를 기반으로 하기 때문에 여러 Kong 서버를 수평으로 확장할 수 있고, 전면 부하 구성을 통해 각 서버에 요청을 고르게 분배하여 많은 네트워크 요청을 처리할 수 있습니다.
콩은 세 가지 주요 구성 요소로 구성되어 있습니다:
KongServer: nginx 기반의 서버로, API 요청을 받습니다.
ApacheCassandra/PostgreSQL: 운영 데이터를 저장하는 데 사용되었습니다.
Kongdashboard: 공식적으로 추천하는 UI 관리 도구입니다. 물론 Restfull을 사용해 adminAPI를 관리할 수도 있습니다.
Kong은 기능 맞춤화를 위한 플러그인 메커니즘을 사용하며, API 요청 응답 루프의 라이프사이클 동안 0 또는 n일 수 있는 플러그인 집합을 실행합니다. 이 플러그인은 Lua로 작성되었으며 현재 HTTP 기본 인증, 키 인증, CORS(Cross-originResourceSharing), TCP, UDP, 파일 로깅, API 요청 제한, 요청 전달, nginx 모니터링 등 여러 기본 기능을 갖추고 있습니다.
I.13 오픈스택
OpenStack+KVM
OpenStack: 오픈 소스 관리 프로젝트
OpenStack은 퍼블릭 및 프라이비 클라우드의 구축 및 관리를 위한 소프트웨어를 제공하는 것을 목표로 하는 오픈 소스 프로젝트입니다. 소프트웨어가 아니라 특정 작업을 수행하기 위한 여러 주요 구성 요소가 결합된 것입니다. 오픈스택은 다음 다섯 개의 비교적 독립적인 구성 요소로 구성되어 있습니다:
OpenStackCompute(Nova)는 가상 머신 컴퓨팅이나 그룹을 이용해 가상 머신 인스턴스를 실행하는 데 사용되는 컨트롤러 집합입니다;
OpenStack 이미지 서비스(Glance)는 가상 머신 이미지 검색 및 검색 시스템으로, 가상 머신 이미지 관리를 구현합니다.
OpenStack 객체 저장소(Swift)는 Amazon S3와 유사한 내장된 중복성과 내결함성을 갖춘 대규모 시스템을 위한 객체 기반 저장 시스템입니다.
사용자 신원 서비스 및 리소스 관리를 위한 OpenStackKeystone
OpenStackHorizon은 Django 기반 대시보드 인터페이스로, 그래픽 관리 프론트엔드입니다.
2010년 말 NASA와 Rackspace가 처음 개발한 이 오픈소스 프로젝트는 배포가 쉽고 기능이 풍부하며 확장 가능한 클라우드 컴퓨팅 플랫폼을 만드는 것을 목표로 합니다. OpenStack 프로젝트의 첫 번째 과제는 클라우드 배포 과정을 단순화하고 우수한 확장성을 확보하여 데이터 센터, 즉 클라우드 운영체제가 되려는 시도입니다.
KVM: 오픈 가상화 기술
KVM(커널 기반 VirtualMachine)은 IntelVT 기술이나 AMDV 기술과 같은 하드웨어 지원이 필요한 오픈 소스 시스템 가상화 모듈로, 하드웨어 기반으로 완전히 가상화되고 리눅스에 완전히 내장되어 있습니다.
2008년 레드햇은 KVM 기술을 획득하고 가상화 전략의 일환으로 홍보하기 위해 Qumranet을 인수했으며, 2011년 RHEL 6가 출시될 때 KVM을 유일한 하이퍼바이저로 지원했습니다. KVM은 고성능, 확장성, 높은 보안성, 저비용에 중점을 둡니다.
I.14 분리
분산 시스템 구성 관리의 다양한 "공통 컴포넌트"와 "공통 플랫폼"에 중점을 두어 통합된 "구성 관리 서비스"를 제공합니다.
I.15 아폴로
Apollo는 Ctrip의 프레임워크 부서에서 개발한 구성 관리 플랫폼으로, 다양한 환경과 애플리케이션 클러스터의 구성을 중앙에서 관리할 수 있고, 구성 수정 후 실시간으로 애플리케이션 측으로 푸시할 수 있으며, 표준화된 권한, 프로세스 거버넌스 및 기타 특성을 갖추고 있습니다.
서버는 SpringBoot와 SpringCloud를 기반으로 개발되었으며, Tomcat과 같은 추가 애플리케이션 컨테이너를 설치하지 않고도 패키징 직후 바로 실행할 수 있습니다.
I.16 gRPC
gRPC는 모바일 및 HTTP/2 설계를 위한 고성능 오픈소스 다용도 RPC 프레임워크입니다. 현재 C, 자바, Go 언어 버전이 제공되며, grpc, grpc-java, grpc-go가 있습니다. C 버전은 C, C++, Node.js, 파이썬, 루비, Objective-C, PHP, C#을 지원합니다.
gRPC는 HTTP/2 표준을 기반으로 설계되어 양방향 흐름, 흐름 제어, 헤드 압축, 다중화 요청 등의 기능을 단일 TCP 연결로 제공합니다. 이러한 기능들은 모바일 기기에서 성능이 향상되어 전력과 공간을 절약할 수 있게 합니다.
I.17 운하
Canal은 Alibaba의 오픈 소스 프로젝트로, 순수하게 자바 개발에 집중되어 있습니다. 데이터베이스 점분 로그 파싱을 기반으로 하며, 점진적 데이터 구독 및 소비를 제공하며 현재 주로 MySQL을 지원하고 mariaDB도 지원합니다.
로그 증분 구독 및 소비 지원 기반 서비스:
- 데이터베이스 미러링
- 실시간 데이터베이스 백업
- 다단계 인덱싱(판매자와 매수자가 인덱스를 분리함)
- 서치빌드
- 서비스 캐시 새로고침
- 가격 변동과 같은 중요한 비즈니스 뉴스
I.18 스파크스트리밍
SparkStreaming은 Spark 코어 API의 확장으로, 실시간 스트리밍 데이터의 고처리량과 내결함성을 가능하게 합니다. Kafk, Flume, Twitter, ZeroMQ, Kinesis, TCPsockets 등 다양한 데이터 소스에서 데이터 수집을 지원하며, 데이터 소스에서 데이터를 가져온 후 map, reduce, join, window와 같은 고급 함수를 사용하여 복잡한 알고리즘을 처리할 수 있습니다.
I.19 소나큐브
Sonar는 소스 코드 품질을 관리하고 7차원에서 코드 품질을 감지하는 오픈 소스 플랫폼입니다
플러그인 형태를 통해 자바, C#, C/C++, PL/SQL, Cobol, JavaScrip, Groovy 등 20개 이상의 프로그래밍 언어에서 코드 품질 관리 및 감지를 지원할 수 있습니다
I.20 DataX
DataX는 관계형 데이터베이스(MySQL, Oracle 등), HDFS, Hive, ODPS, HBase, FTP 등 다양한 이기종 데이터 소스 간 안정적이고 효율적인 데이터 동기화를 달성하기 위해 개발된 오프라인 동기화 도구입니다.
I.21 젠 매니지먼트/지라
젠 기능
1) 제품 관리: 제품, 요구사항, 계획, 릴리스, 로드맵 및 기타 기능.
2) 프로젝트 관리: 프로젝트, 작업, 팀, 빌드, 번다운 차트 및 기타 기능.
3) 품질 관리: 버그, 테스트 케이스, 테스트 작업, 테스트 결과 및 기타 기능.
4) 문서 관리: 제품 문서 라이브러리, 프로젝트 문서 라이브러리, 사용자 지정 문서 라이브러리 및 기타 기능.
5) 거래 관리: 할 일 관리, 개인 업무 관리 기능(예: 내 작업, 버그, 필요, 프로젝트 등).
6) 조직 및 관리: 부서, 사용자, 그룹, 권한 및 기타 기능.
7) 통계 함수: 풍부한 통계 표.
8) 검색 기능: 검색을 통해 해당 데이터를 찾습니다.
JIRA 기능
1) 문제 추적 및 관리(문제 유형에는 NewFeature, Bug, Task, Improvement 등이 포함);
2) 문제 추적 분석 보고서;
3) 프로젝트 카테고리 관리 기능;
4) 부품/모듈 리더 기능;
5) 프로젝트 이메일 주소 기능;
6) 무제한 워크플로우.
I.22 XXJOB
XXL-JOB은 빠른 개발, 간단한 학습, 경량, 그리고 쉽게 확장할 수 있다는 핵심 설계 목표를 가진 경량 분산 작업 스케줄링 프레임워크입니다.
- 간단: 웹 페이지를 통한 작업 CRUD 작업을 지원하며, 간단한 조작, 시작까지 1분;
- 동적 기능: 즉시 적용되는 작업 상태 동적 수정, 일시정지/재개 작업, 실행 중인 작업 종료를 지원합니다.
- 디스패치 센터 HA(중앙 집중식): 스케줄링이 중앙에서 설계되며, "디스패치 센터"는 클러스터 쿼츠를 기반으로 클러스터 배포를 지원하여 디스패치 센터의 HA를 보장합니다.
- Executor HA(분산): 작업은 분산 방식으로 실행되며, 작업 "executor"는 클러스터 배포를 지원하여 HA가 작업의 실행을 보장합니다.
- 레지스트리: Executor가 주기적으로 작업을 자동으로 등록하고, 디스패치 센터가 등록된 작업을 자동으로 발견하고 실행을 트리거합니다. 동시에, 액추에이터 주소의 수동 입력도 지원합니다;
- 탄력적 확장: 새로운 실행 기계가 온라인 또는 오프라인에 들어가면, 다음 스케줄링 때 작업이 재할당됩니다.
- 라우팅 전략: 실행 클러스터를 배포할 때 첫 번째, 마지막, 폴링, 무작위, 일관된 해시, 가장 적게 사용된 것, 가장 최근에 사용하지 않은 것, 장애 조치, 사용 빈 전송 등 풍부한 라우팅 전략을 제공합니다.
- 페일오버: 작업 라우팅 정책에서 페일오버가 선택되면, 실행기 클러스터 내 머신이 실패하면 시스템은 자동으로 일반 실행기로 전환하여 스케줄링 요청을 보냅니다.
- 실패 처리 전략; 실패 스케줄링 처리 정책에는 다음과 같은 것이 포함됩니다: 실패 경보(기본값), 실패 재시도;
- 재시도 실패: 디스패치 센터가 일정이 실패하고 실패 재시도 정책이 활성화되면 시스템이 자동으로 한 번 재시도합니다. 실행 실행자가 실행에 실패하고 콜백이 상태를 재시도하지 못하면 자동으로 재시도됩니다.
- 블로킹 처리 전략: 스케줄링이 실행 자가 처리할 수 없을 만큼 밀도가 높을 때 사용하는 처리 전략으로, 기본값인 단일 머신 직렬, 이후 스케줄링 폐기, 이전 스케줄링 덮어쓰기 등이 포함됩니다;
- 샤드 브로드캐스트 작업: 실행 클러스터가 배포될 때 작업 라우팅 정책이 "샤드 브로드캐스트"로 선택되면, 작업 스케줄링이 브로드캐스트되어 클러스터 내 모든 실행 기관이 작업을 실행하도록 트리거되며, 샤딩 작업은 샤딩 매개변수에 따라 개발될 수 있습니다.
- 동적 샤딩: 샤드 브로드캐스트 태스크는 실행 파일의 차원을 기반으로 샤딩되며, 실행 클러스터의 동적 확장을 지원하여 샤드 수를 동적으로 늘리고 비즈니스 처리를 협력합니다. 대용량 데이터 비즈니스 작업을 수행할 때는 작업 처리 용량과 속도를 크게 향상시킬 수 있습니다.
- 이벤트 트리거: 크론 메서드와 작업 기반 모드 외에도, 이벤트 기반 트리거 메서드도 지원합니다. 디스패치 센터는 비즈니스 이벤트에 따라 유연하게 실행할 수 있는 단일 작업 실행을 트리거하는 API 서비스를 제공합니다.
- 작업 진행 상황 모니터링: 작업 진행 상황의 실시간 모니터링 지원;
- 실시간 로그 롤링: 온라인에서 스케줄링 결과를 확인할 수 있으며, 실행 장치의 전체 실행 로그 출력을 실시간으로 롤링 방식으로 볼 수 있습니다.
- GLUE: 작업 논리 코드의 온라인 개발, 동적 릴리스, 실시간 컴파일 및 효율성 지원을 제공하며, 배포 및 런칭 과정을 없애는 WebIDE를 제공합니다. 역사적 버전을 역방향으로 30개 버전으로 지원하세요.
- 스크립트 작업: GLUE 모드에서 셸, 파이썬, NodeJS 등 스크립트 작업을 개발하고 실행하는 것을 지원합니다.
- 작업 의존성: 하위 작업 의존성 설정 지원, 부모 작업이 실행되고 실행이 성공하면 하위 작업 실행이 적극적으로 트리거되고 여러 하위 작업이 쉼표로 구분됩니다.
- 일관성: 스케줄링 센터는 DB 락을 통해 클러스터 분산 스케줄링의 일관성을 보장하며, 단 하나의 작업 스케줄링만이 한 번의 실행을 트리거합니다.
- 사용자 지정 작업 매개변수: 즉시 적용되는 작업 매개변수 스케줄링 온라인 설정을 지원합니다;
- 스케줄링 스레드 풀: 스케줄링 시스템은 여러 스레드로 스케줄링 작업을 트리거하여 스케줄링이 정확히 실행되고 차단되지 않도록 합니다.
- 데이터 암호화: 디스패치 센터와 집행자 간의 통신은 디스패치 정보의 보안을 향상시키기 위해 암호화됩니다.
- 이메일 알람: 작업 실패 시 이메일 알람을 지원하고, 여러 이메일 주소를 설정하여 알람 이메일을 대량으로 보내는 지원도 지원합니다.
- Maven 중앙 저장소 푸시: 최신 안정 버전이 사용자의 접근과 사용을 용이하게 하기 위해 maven 중앙 저장소로 푸시됩니다.
- 실행 보고서: 작업 수, 일정 수, 실행 장치 수 등 실행 중인 데이터를 실시간으로 확인할 수 있습니다. 그리고 일정 날짜 분배 차트, 성공 분포 지도 등과 같은 일정 보고서;
- 완전 비동기: 시스템의 하단 계층은 완전 비동기를 구현하며, 트래픽 피크 삭이싱은 조밀한 스케줄링을 위해 수행되어 이론적으로 모든 지속 시간의 작업을 지원합니다.
I.23 소금 더미
새로운 인프라 관리 방식은 배포가 쉽고, 몇 분 만에 실행되며, 우수한 확장성, 수만 대의 서버를 쉽게 관리할 수 있고, 충분히 빠르며, 서버 간 통신도 몇 초 만에 가능합니다.
솔트의 기본 계층은 오케스트레이션, 원격 실행, 구성 관리 등을 위해 사용할 수 있는 동적 연결 버스를 채택합니다.
I.24 이스티오
마이크로서비스 서비스 집계 계층 관리의 최첨단 프로젝트로서, Istio는 구글, IBM, 그리고 해외 라이드셰어링 회사이자 우버의 경쟁사인 Lyft가 공동 작업한 최초의 오픈 소스 프로젝트로, 마이크로서비스의 통합된 솔루션, 보안, 관리 및 모니터링을 제공합니다.
첫 번째 베타는 현재 Kubernetes 환경을 대상으로 하며, 커뮤니티는 앞으로 몇 달 내에 CloudFoundry와 같은 가상 머신 및 기타 환경에 대한 지원이 추가될 것이라고 주장합니다. Istio는 마이크로서비스에 트래픽 관리를 추가하고 보안, 모니터링, 라우팅, 연결 관리, 정책 등 부가가치 기능의 기반을 마련합니다.
- HTTP, gRPC, TCP 네트워크 트래픽에 대한 자동 부하 분산;
- 이 시스템은 세밀한 네트워크 트래픽 행동 제어를 달성하기 위해 풍부한 라우팅 규칙을 제공합니다.
- 트래픽 암호화, 서비스 간 인증, 강력한 신원 주장;
- 함대 전체의 정책 집행;
- 심층 텔레메트리와 보고.
건축
안전
기본
Salt Stack + OpenStack + KVM + Kubernetes + Istio
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게시됨 2018. 5. 14. 오후 1:32:51
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게시됨 2019. 7. 17. 오후 1:41:46
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