I.1 Java Spring Boot
Він підходить для створення мікросервісних систем
- Використання сторінки Spring Project Bootstrap дозволяє створити проєкт за лічені секунди
- Зручно експортувати різні види сервісів, таких як REST API, WebSocket, Web, Streaming та Tasks
- Дуже лаконічна інтеграція політики безпеки
- Підтримуються реляційні та нереляційні бази даних
- Підтримуйте вбудовані контейнери під час виконання, такі як Tomcat і Jetty
- Потужний пакет розробки з підтримкою гарячого завантаження
- Автоматичне керування залежностями
- Вбудований моніторинг додатків
- Підтримує різні IED, такі як IntelliJ IDEA, NetBeans
Інші мови: .net core, Go тощо
I.2 Дженкінс
Автоматизовані процедури CI для безперервної інтеграції
- Відкритий та безкоштовний
- Кросплатформенна, підтримка всіх платформ (я встановив Ubuntu 14.04, використання jenkins docker image не вдалося)
- Master/Slave підтримує розподілені збірки
- Сторінка візуального керування у вигляді вебу
- Встановлення та налаштування дуже прості
- Поради Своєчасна та швидка допомога
- Сотні плагінів, які вже існують
I.3 GitLab
- Саморозміщений репозиторій проєктів Git, до якого можна отримати доступ через веб-інтерфейс для публічних або приватних інсталяцій проєктів.
- Він має подібний функціонал до GitHub, з можливістю орієнтуватися у вихідному коді, керувати багами та коментарями. Можливо керувати командним доступом до репозиторію, дуже легко переглядати надані версії та надає бібліотеку історії файлів.
- Члени команди можуть спілкуватися за допомогою вбудованої простої чат-програми (Wall). Також є функція збору фрагментів коду, що дозволяє легко повторно використовувати код і легко знаходити його пізніше за потреби.
- Доксер
- Docker — це движок з відкритим кодом, який дозволяє легко створити легкий, портативний і самодостатній контейнер для будь-якого застосування. Контейнери, які розробники компілюють і тестують на ноутбуках, можуть розгортатися пакетами у виробничих середовищах, включно з віртуальними машинами (віртуальними машинами), bare metal, кластерами OpenStack та іншими базовими платформами додатків.
- Docker зазвичай використовується у таких сценаріях:
- автоматизоване пакування та публікацію веб-додатків;
- автоматизоване тестування та безперервна інтеграція, випуск;
- Розгортати та налаштовувати бази даних або інші фонові додатки в сервісно-орієнтованому середовищі;
- Створіть власне середовище PaaS, скомпілюючи або розширюючи існуючу платформу OpenShift або Cloud Foundry з нуля.
I.4 Kubernetes
- Kubernetes — це система управління кластерами контейнерів і платформа з відкритим кодом, яка може реалізовувати такі функції, як автоматизоване розгортання, автоматичне масштабування та підтримка кластерів контейнерів.
- З Kubernetes ви можете:
- Швидке розгортання додатків
- Масштабуйте свої додатки швидко
- Безшовна інтеграція з новими функціями додатків
- Заощаджуйте ресурси та оптимізуйте використання апаратних ресурсів
I.5 MQ
Коли такі фактори, як швидкість або стабільність «виробництва» та «споживання», є непослідовними в системі, потрібні черги повідомлень як абстракційний шар для подолання розбіжностей між двома сторонами. Повідомлення — це одиниця даних, яка передається між двома комп'ютерами. Повідомлення можуть бути дуже простими, наприклад, містити лише текстові рядки; Він також може бути складнішим і містити вбудовані об'єкти. Повідомлення надсилаються до черг — контейнерів, що зберігають повідомлення під час передачі.
- Роз'єднані
- Резервування
- Масштабованість
- Гнучкість і максимальна пропускна здатність
- Відновлюваність
- Гарантія доставки
- Гарантовано сортування
- Буферизація
- Розумійте потоки даних
- Асинхронна комунікація
I.6 SQL DB
- База даних — це сховище, побудоване на комп'ютерних пристроях зберігання, яке організовує, зберігає та керує даними відповідно до структури даних.
- Простіше кажучи, його можна розглядати як електронну файлову шафу — місце, де зберігаються електронні файли, а користувачі можуть додавати, перехоплювати, оновлювати, видаляти та виконувати інші операції з даними у файлі.
- У щоденній роботі економічного управління часто необхідно помістити релевантні дані у таке «сховище» та обробляти їх відповідно до потреб керівництва.
MySQL/PostgreSQL є представником традиційних реляційних баз даних.
HBase є представником технології Big Tables (індексація рядків, зберігання стовпців).
Neo4j(http://www.neo4j.org/) — це представник графової бази даних, який використовується для зберігання складних і багатовимірних даних структури графів.
Redis є представником NoSQL на базі Key-Value, а також є Redis-to-go для надання послуг зберігання.
MongoDB/CouchDB — це представник NoSQL на базі Document, а Couchbase — це поєднання технології Document/Key-Value.
VoltDB є представником NewSQL, має стабільність даних і хорошу масштабованість, а його заявленість про продуктивність у десятки разів перевищує MySQL.
TiDB — це розподілена SQL-база даних, розроблена внутрішньою командою PingCAP. Натхненний ключем Google F1 та Google, TiDB підтримує функції, такі як традиційні СУБД і NoSQL.
Стек I.7 TICK
InfluxDB
Інструменти для баз даних часових рядів.
Телеграф
є інструментом збору та зберігання даних. Він надає багато вхідних і вихідних плагінів, таких як збір локального процесора, завантаження, мережевого трафіку тощо, а потім запис їх у InfluxDB або Kafka.
Хронограф
Інструменти для малювання
Капасітор
Kapacitor — це інструмент тривоги від InfluxData, який зчитує дані з InfluxDB і налаштовує TickScript відповідно до типу DLS для сповіщення.
I.8 Кіпалів
Keepalived — це сервісне програмне забезпечення для управління кластерами, яке забезпечує високу доступність кластерів, подібно до серцебиття, щоб запобігти окремим точкам відмови.
keepalilived базується на протоколі VRRP, що розшифровується як Virtual Router Reserveundancy Protocol, тобто протокол надмірності віртуальної маршрутизації.
Протокол резервування віртуального маршруту, який можна розглядати як протокол для забезпечення високої доступності маршрутизаторів, тобто N маршрутизаторів, що виконують ті ж функції, що утворюють групу маршрутизаторів; ця група має майстер і кілька резервних копій, а також є VIP на головному сервері, який надає послуги зовнішньому світу (маршрут за замовчуванням інших машин у локальній мережі, де розташований маршрутизатор, є VIP), майстер надсилає мультикаст, і коли резервна копія не може прийняти VRRP-пакет, вважається, що майстер не працює. У цей момент потрібно обрати резервного майстра відповідно до пріоритету VRRP. Це забезпечить високу доступність роутера.
Keepalive має три основні модулі: Core, Check і VRRP. Основний модуль є ядром keepalived, який відповідає за запуск і підтримку основного процесу, а також за завантаження та аналіз глобальних конфігураційних файлів. Check відповідає за медичні перевірки, включаючи різні поширені методи огляду. Модуль VRRP розроблений для реалізації протоколу VRRP
Гавань I.9
Harbor — це сервер реєстру корпоративного рівня для зберігання та розповсюдження образів Docker.
I.10 Ignite / Redis
Apache Ignite In-Memory Data Organisation Framework — це високопродуктивна, інтегрована та розподілена платформа для обчислень і транзакцій у пам'яті для масштабної обробки наборів даних з вищою продуктивністю, ніж традиційні технології на основі дисків або флеш-пам'яті, а також забезпечує високопродуктивне розподілене управління організацією даних у пам'яті між додатками та різними джерелами даних.
| Серійний номер | Порівняйте проєкти | Apache Ignite | Редіс | | 1 | JCache (JSR 107) | Ignite повністю сумісний зі специфікацією кешування JCache (JSR107) | Не підтримується | | 2 | Транзакції ACID | Ignite повністю підтримує транзакції ACID, включно з оптимістичними та песимістичними моделями паралелізму, а також рівнями ізоляції READ_COMMITTED, REPEATABLE_READ та СЕРІАЛІЗОВАНОЇ. | Redis забезпечує обмежену підтримку оптимістичних транзакцій на стороні клієнта, які вимагають від клієнта вручну повторювати транзакцію у разі одночасних оновлень. | | 3 | Розділення даних | Ignite підтримує розділене кешування, подібне до розподіленого хешу, де кожен вузол кластера зберігає частину даних, а Ignite автоматично ребалансує дані у разі зміни топології. | Redis не забезпечує розбиття, але забезпечує шардинг реплік, що дуже жорстко у використанні і вимагає низки складних ручних кроків щоразу, коли змінюється топологія, як клієнтська, так і серверна. | | 4 | Повна копія | Ignite підтримує кешовану реплікацію, яку підтримує кожна пара ключ-значення для кожного вузла кластера. | Redis не надає прямої підтримки повного відтворення. | | 5 | Рідний об'єкт | Ignite дозволяє користувачам використовувати власну модель доменних об'єктів і надає нативну підтримку будь-якого типу даних (об'єктів) Java/Scala, C++ та .NET/C#, що дозволяє користувачам легко зберігати будь-яку програму та доменний об'єкт у кеші Ignite. | Redis не дозволяє користувачам використовувати власні типи даних, підтримує лише попередньо визначені колекції базових структур даних, таких як Set, List, Array та кілька інших. | | 6 | Кеш на стороні клієнта (близько) | Ignite надає пряму підтримку кешування нещодавно отриманих даних на стороні клієнта. | Не підтримується | | 7 | (серверна сторона) протиставлення | Ignite підтримує пряме виконання будь-якого коду на Java, C++ та .NET/C# у супутній формі, близькій до даних на стороні сервера. | Redis зазвичай не має можливостей колакації, а серверна сторона фактично підтримує лише мову скриптів LUA, а серверна сторона не підтримує пряме виконання коду на Java, .NET чи C++. | | 8 | SQL-запити | Ignite підтримує повний синтаксис SQL (ANSI-99) для запиту до даних у пам'яті. | Redis не підтримує жодної мови запитів, лише клієнтський API кешування. | | 9 | Безперервне дослідження | Ignite підтримує як клієнтські, так і серверні постійні запити, а користувачі можуть встановлювати серверні фільтри для зменшення та зменшення кількості подій, що передаються клієнту. | Redis підтримує сповіщення про події на основі ключів на стороні клієнта, але не надає фільтрів на стороні сервера, що призводить до значного збільшення мережевого трафіку для оновлення сповіщень як на стороні клієнта, так і на сервері. | | 10 | Інтеграція з базою даних | Ignite може автоматично інтегрувати зовнішні бази даних — RDBMS, NoSQL та HDFS. | Redis не можна інтегрувати з зовнішніми базами даних. |
I.11 ЕЛК
ELK складається з трьох компонентів: Elasticsearch, Logstash та Kibana;
Elasticsearch — це розподілена пошукова система з відкритим кодом, яка має розподілені, нульові налаштування, автоматичне виявлення, автоматичне шардинг індексів, механізм копії індексів, інтерфейс у стилі restful, кілька джерел даних та вантаж автопошуку.
Logstash — це повністю відкритий інструмент, який збирає, аналізує та зберігає ваші журнали для подальшого використання
Kibana — це відкритий і безкоштовний інструмент, який надає Logstash і ElasticSearch веб-інтерфейс, дружній до аналітики журналів, що допомагає агрегувати, аналізувати та шукати важливі журнали даних.
I.12 Kong (Nginx)
Kong — це високодоступний, легко розширюваний API-проєкт, написаний на Nginx_Lua модулях, і є відкритим кодом від Mashape. Оскільки Kong базується на Nginx, він може масштабувати кілька серверів Kong горизонтально та рівномірно розподіляти запити кожному серверу через конфігурацію з фронтальним завантаженням для обробки великої кількості мережевих запитів.
Конг складається з трьох основних компонентів:
KongServer: сервер на основі nginx, який приймає запити API.
ApacheCassandra/PostgreSQL: використовується для зберігання операційних даних.
Kongdashboard: Офіційно рекомендований інструмент управління інтерфейсом, звісно, можна використовувати restfull для управління adminapi.
Kong використовує механізм плагіна для функціональної кастомізації, коли набір плагінів (який може бути 0 або n) виконується протягом життєвого циклу циклу відповіді запиту API. Плагін написаний на Lua і наразі має кілька базових функцій: базова автентифікація HTTP, автентифікація ключів, CORS (Cross-originResourceSharing), TCP, UDP, журналування файлів, обмеження запитів API, переадресація запитів і моніторинг nginx.
I.13 Openstack
OpenStack+KVM
OpenStack: Проєкт управління відкритим кодом
OpenStack — це проєкт з відкритим кодом, який має на меті надати програмне забезпечення для створення та управління публічними та приватними хмарами. Це не програмне забезпечення, а комбінація кількох основних компонентів для виконання певної роботи. OpenStack складається з п'яти відносно незалежних компонентів:
OpenStackCompute (Nova) — це набір контролерів, які використовуються для обчислень віртуальних машин або для запуску екземплярів віртуальних машин із використанням груп;
OpenStack Image Service (Glance) — це система пошуку та отримання зображень у віртуальній машині, яка реалізує управління зображеннями віртуальної машини.
OpenStack Object Storage (Swift) — це об'єктна система зберігання для великих систем із вбудованою резервністю та відмовостійкістю, подібна до Amazon S3.
OpenStackKeystone для сервісів ідентифікації користувачів та управління ресурсами, а також
OpenStackHorizon, інтерфейс керування на базі Django, є інтерфейсом графічного управління.
Спочатку розроблений NASA та Rackspace наприкінці 2010 року, цей проєкт з відкритим кодом має на меті створити просту у розгортті, багату на функції та масштабовану хмарну платформу. Перше завдання проєкту OpenStack — спростити процес розгортання хмари та забезпечити їй хорошу масштабованість, намагаючись стати операційною системою дата-центру, тобто хмарною операційною системою.
KVM: Технологія відкритої віртуалізації
KVM (Kernel-based VirtualMachine) — це модуль віртуалізації систем з відкритим кодом, який потребує апаратної підтримки, такої як технологія IntelVT або AMDV, яка повністю віртуалізована на апаратному рівні та повністю вбудована в Linux.
У 2008 році Red Hat придбала Qumranet, щоб придбати технологію KVM і просувати її в рамках своєї стратегії віртуалізації, підтримуючи KVM як єдиний гіпервізор під час виходу RHEL 6 у 2011 році. KVM зосереджується на високій продуктивності, масштабованості, підвищеній безпеці та низькій вартості.
I.14 Розмежування
Зосереджуючись на різних «спільних компонентах» та «спільних платформах» «розподіленого управління конфігурацією систем», ми надаємо уніфіковані «послуги управління конфігурацією».
I.15 Аполлон
Apollo — це платформа управління конфігурацією, розроблена відділом фреймворку Ctrip, яка може централізовано керувати конфігурацією різних середовищ і кластерів додатків, а також може бути перенесена на сторону додатків у режимі реального часу після модифікації конфігурації, має стандартизовані дозволи, управління процесами та інші характеристики.
Сервер розроблений на базі SpringBoot і SpringCloud і може запускатися безпосередньо після пакування без встановлення додаткових контейнерів, таких як Tomcat.
I.16 gRPC
gRPC — це високопродуктивний, відкритий та універсальний фреймворк RPC для мобільних та HTTP/2 дизайнів. Наразі доступні версії мов C, Java та Go, а саме: grpc, grpc-java та grpc-go. Версія C підтримує C, C++, Node.js, Python, Ruby, Objective-C, PHP та C#.
gRPC розроблений на основі стандарту HTTP/2, об'єднуючи такі функції, як двонаправлений потік, керування потоком, стиснення головки та мультиплексування запитів на одному TCP-з'єднанні. Ці функції дозволяють краще працювати на мобільних пристроях, економячи енергію та простір.
Канал I.17
canal — це проєкт з відкритим кодом під Alibaba, виключно розробка на Java. Базуючись на інкрементальному аналізі журналів бази даних, він забезпечує додаткову підписку та споживання даних, а наразі в основному підтримує MySQL (також підтримує mariaDB).
Сервіси, засновані на підтримці підписки та споживання журналів:
- Дзеркалювання бази даних
- Резервне копіювання бази даних у реальному часі
- Багаторівнева індексація (продавці та покупці розділяють індекси)
- Searchbuild
- Оновлення кешу сервісу
- Важливі бізнес-новини, такі як зміни цін
I.18 Спаркстрім
SparkStreaming — це розширення Spark core API, яке забезпечує високопродуктивну та відмовостійку обробку потокових даних у реальному часі. Підтримка збору даних з різних джерел, включно з Kafk, Flume, Twitter, ZeroMQ, Kinesis та TCPsockets, а після отримання даних із джерел даних можна обробляти складні алгоритми за допомогою розширених функцій, таких як map, reduce, join та window.
I.19 СонарКуб
Sonar — це відкрита платформа для управління якістю коду, яка дозволяє керувати якістю вихідного коду та визначати якість коду з семи вимірів
Завдяки плагінам він може підтримувати управління якістю коду та виявлення більш ніж у 20 мовах програмування, включно з java, C#, C/C++, PL/SQL, Cobol, JavaScrip, Groovy тощо
I.20 DataX
DataX — це офлайн-інструмент синхронізації гетерогенних джерел даних, присвячений досягненню стабільної та ефективної синхронізації даних між різними гетерогенними джерелами даних, включно з реляційними базами даних (MySQL, Oracle тощо), HDFS, Hive, ODPS, HBase, FTP та іншими.
I.21 Дзен-менеджмент/Джіра
Дзен-функція
1) Управління продуктом: продукти, вимоги, плани, релізи, дорожні карти та інші функції.
2) Управління проєктами: проєкти, завдання, команди, збірки, графіки вигоряння та інші функції.
3) Управління якістю: помилки, тестові випадки, тестові завдання, результати тестів та інші функції.
4) Управління документами: бібліотека продуктових документів, бібліотека проєктних документів, бібліотека власних документів та інші функції.
5) Управління транзакціями: управління завданнями, функціями управління особистими справами, такими як Мої завдання, Мої баги, Мої потреби та Мої проєкти.
6) Організація та управління: відділи, користувачі, групи, дозволи та інші функції.
7) Статистична функція: багата статистична таблиця.
8) Функція пошуку: Знайдіть відповідні дані через пошук.
Особливості JIRA
1) Відстеження та управління проблемами (типи задач включають NewFeature, Bug, Task та Improvement);
2) Аналітичний звіт про спостереження за проблемою;
3) Функція управління категоріями проєктів;
4) функцію лідера компонентів/модулів;
5) функція електронної пошти проєкту;
6) Необмежені робочі процеси.
I.22 XXJOB
XXL-JOB — це легкий розподілений фреймворк для планування завдань із основними цілями дизайну: швидка розробка, просте навчання, легкість і легкість масштабування.
- Просто: підтримка CRUD роботи на завданнях через веб-сторінки, проста робота — одна хвилина на початок;
- Динамічний: Підтримує динамічну зміну статусу завдання, паузу/відновлення завдань та завершення виконаних завдань, які набувають чинності негайно.
- Диспетчерський центр HA (централізований): Розклад розробляється централізовано, а «Диспетчерський центр» базується на кластері Quartz і підтримує розгортання кластерів, що забезпечує HA диспетчерського центру.
- Executor HA (розподілений): Завдання виконуються розподілено, а «виконавець» завдання підтримує розгортання кластером для забезпечення виконання завдань HA.
- Реєстр: Виконавець періодично автоматично реєструє завдання, а диспетчерський центр автоматично виявляє зареєстровані завдання і запускає їх виконання. Водночас він підтримує ручний вбір адрес актуаторів;
- Еластичне масштабування: Після того, як нова машина виконавця виходить в мережу або офлайн, завдання буде перепризначено під час наступного планування.
- Стратегії маршрутизації: Надає багаті стратегії маршрутизації при розгортанні кластера виконавців, включаючи: перший, останній, опитування, випадковий, узгоджений HASH, найменш використовуваний, найновіше невикористаний, резервування, завантажений трансфер тощо.
- Резервування: Якщо для політики маршрутизації завдань вибрано резервування, якщо машина в кластері виконавців зазнає невдачі, система автоматично переключається на звичайний виконавець для надсилання запиту на планування.
- стратегія вирішення несправностей; Політики обробки для планування невдач включають: сигналізацію про відмову (за замовчуванням), повторну спробу помилки;
- Невдала повторна спроба: Коли розклад диспетчерського центру невдається і політика Failed Retry активована, система автоматично повторює спробу один раз. Якщо виконавець не виконується, а зворотний виклик не спробує повторити стан, він також буде автоматично перевірений.
- Стратегія блокування обробки: стратегія обробки, коли планування надто щільне для виконавця, включаючи одномашинний послідовний (за замовчуванням), відкидання наступного планування та перезаписування попереднього планування;
- Завдання широкого розповсюдження: Коли кластер виконавців розгортається, якщо політика маршрутизації завдань вибрана як «Shard Broadcast», планування завдання транслюється так, щоб усі виконавці кластера виконали завдання, і завдання шардингу можна розробити відповідно до параметрів шардингу.
- Динамічне шардинг: Завдання шардингу розташовується залежно від розміру виконавця і підтримує динамічне розширення кластера виконавців для динамічного збільшення кількості шардів і спільної роботи над бізнес-обробкою. Під час виконання бізнес-операцій з великим обсягом даних це може суттєво підвищити продуктивність і швидкість обробки завдань.
- Тригер події: Окрім методу cron і режиму, що залежить від завдання, підтримуються методи тригерування на основі події. Диспетчерський центр надає API-сервіси, які запускають одноразове виконання завдань, що можна гнучко запускати відповідно до бізнес-подій.
- Моніторинг прогресу завдання: підтримка моніторингу прогресу завдання в реальному часі;
- Rolling real-time log: підтримує перегляд результатів планування онлайн і підтримує перегляд повного виводу журналу виконавця виконавця в режимі реального часу у послідовному режимі.
- GLUE: Надає WebIDE, який підтримує онлайн-розробку логічного коду завдань, динамічний реліз, компіляцію в реальному часі та ефективність, а також усуває процес розгортання та запуску. Підтримуйте 30 версій історичної версії у зворотному напрямку.
- Завдання скриптів: Підтримують розробку та виконання скриптових завдань у режимі GLUE, включно з Shell, Python, NodeJS та іншими скриптами.
- Залежності від завдань: підтримують налаштування залежності підзавдань: коли батьківське завдання виконано і виконано успішно, виконання підзавдання буде активно запускатися, а кілька підзавдань розділяються комами.
- Узгодженість: Центр планування забезпечує узгодженість розподіленого планування кластера через блокування баз даних, і лише одне планування завдань запускає одне виконання.
- Індивідуальні параметри завдання: Підтримують онлайн-налаштування параметрів планування, які набувають чинності негайно;
- Пул потоків планування: Система планування запускає операцію планування з кількома потоками, щоб забезпечити точне виконання планування та відсутність блокування.
- Шифрування даних: Комунікація між диспетчерським центром і виконавцем шифрується для підвищення безпеки інформації про диспетчеризацію.
- Сповіщення про електронну пошту: Підтримуйте сигнал про електронну пошту у разі невдачі завдання, а також підтримуйте налаштування кількох електронних адрес для масового надсилання тривожних листів.
- Push maven central repository: остання стабільна версія буде розміщена до центрального репозиторію Maven для полегшення доступу та використання користувачами.
- Звіт про запуск: Підтримує перегляд поточних даних у реальному часі, таких як кількість завдань, кількість розкладів, кількість виконавців тощо. та звіти про розклад, такі як графік розподілу дат розкладу, карта успішного розподілу графіка тощо;
- Повна асинхронність: нижній шар системи реалізує повну асинхронність, а пікове зменшення трафіку здійснюється для щільного планування, що теоретично підтримує виконання завдань будь-якої тривалості.
I.23 Соляний стек
Новий спосіб управління інфраструктурою, простий у розгортанні, може працювати за кілька хвилин, хороша масштабованість, легкий для керування десятками тисяч серверів, достатньо швидкий, зв'язок між серверами за секунди.
Базовий шар солі приймає динамічну шину з'єднання, яку можна використовувати для оркестрації, віддаленого виконання, управління конфігурацією тощо.
I.24 Істіо
Як передовий проєкт для управління шаром агрегації мікросервісів, Istio є першим спільним відкритим проектом Google, IBM та Lyft (закордонної компанії з спільних поїздок і конкурента Uber), який забезпечує уніфіковане рішення, безпеку, управління та моніторинг мікросервісів.
Перша бета-версія наразі присвячена середовищам Kubernetes, і спільнота стверджує, що підтримка віртуальних машин та інших середовищ, таких як CloudFoundry, буде додана в найближчі місяці. Istio додає управління трафіком до мікросервісів і створює основу для функцій з доданою вартістю, таких як безпека, моніторинг, маршрутизація, управління з'єднаннями та політики.
- автоматичне балансування навантаження для мережевого трафіку HTTP, gRPC та TCP;
- Він надає багаті правила маршрутизації для досягнення тонкого контролю поведінки мережевого трафіку.
- шифрування трафіку, міжсервісна автентифікація та сильні заяви про ідентифікацію;
- Забезпечення виконання політики по всьому флоту;
- Глибока телеметрія та звітність.
Архітектура
Безпека
Базові фрази
Salt Stack + OpenStack + KVM + Kubernetes + Istio
|
Опубліковано 14.05.2018 13:32:51
|
|
|
|
Опубліковано 17.07.2019 13:41:46
|
