何为基于dao和service的设计方式，其在实际应用中有哪些需要注意的问题？
社区干货
Go 语言微服务介绍与开发实战|社区征文
# 什么是微服务?什么是微服务(microservice)?这是企业界正在向计算界提出的问题。一个产品的可持续性取决于它的可修改程度。大型产品如果不能正常维护,就需要在某个时间点停机维护。而微服务架构用细化的服务取代了传统的单体服务,这些服务定义了明确的 RPC 或消息驱动的 API 边界。微服务架构有别于更为传统的单体式方案,可将应用拆分成多个核心功能。每个功能都被称为一项服务,可以单独构建和部署,这意味着各项服务在工作...
Cloud Shuffle Service 在字节跳动 Spark 场景的应用实践
本文整理自字节跳动基础架构的大数据开发工程师魏中佳在 ApacheCon Aisa 2022 「大数据」议题下的演讲,主要介绍 Cloud Shuffle Service(CSS) 在字节跳动 Spark 场景下的设计与实现。作者|字节跳动基础... 上述方式带来的问题是显而易见的:* 由于每次读取的都是这个 Shuffle 文件的 1/R,通常情况下这个数据量是非常非常小的,大概是 KB 级别(从几百 KB 到几 KB 不等),这样会给磁盘(尤其是 HDD )带来大量随机的读请求...
借助 MAD 助力你的 Android 应用开发|社区征文
Goolge 将这些新技术下的开发方式命名为 MAD ,以此区别于旧有的低效的开发方式。MAD 可以指导开发者更高效地开发出优秀的移动应用,它的优势这主要体现在以下几点:- **可以信赖**:汇聚 Google 在 Android 行业... 所有代码都使用 Kotlin 开发。Kotlin 的语法十分简洁,相对于 Java 同等功能的代码规模可以减少 25%。此外 Kotlin 还具有很多 Java 所不具备的优秀特性:## 1.1 SafetyKotlin 在安全性方面有很多优秀的设计,比如...
使用 KubeRay 和 Kueue 在 Kubernetes 中托管 Ray 工作负载
**ray.train** 和 **ray.tune** 可以将 xgboost、pytorch 等训练代码快速改写成基于 Ray 的分布式训练应用- **ray.serve** 是一套在线服务的部署调用框架,支持复杂模型编排,可以灵活扩缩实例可以说,**Ray 的生态打破了过去 AI 工程中每个模块都是固定范式的传统**——在过去,提到数据处理,大家会想到 Spark;提到训练,会想到 Torch DDP、MPI;提到推理,会想到 deployment、service;而 Ray 能够给予你足够的自由度和想象...
特惠活动
何为基于dao和service的设计方式，其在实际应用中有哪些需要注意的问题？-优选内容
何为基于dao和service的设计方式，其在实际应用中有哪些需要注意的问题？-相关内容
系统集成在一些特定行业的相关概念
根据webservices服务规范来实施的应用与应用之间无论它们使用什么语言、平台或者内部协议,都可以互相交换数据。XML,可拓展性标记语言,类似HTMl,设计宗旨是传输数据,而非显示数据;XML标签没有被预定义,需要自行定... 系统可靠性:集成系统中有一方出现故障,不影响系统之间的通信,保证了有效信息的传递。保证了系统的异步执行,从某种角度来说也提升了系统性能。消息队列算是一种兼顾了性能、可靠性和松耦合的一种理想集成方式。目前...
超复杂调用网下的服务治理新思路
就成了团队需要深度探讨的问题。**三是容灾复杂度增大**。在复杂的调用关系下,每个 API 会依赖大量的微服务,而每一个微服务都有一定概率产生故障。我们需要区分强依赖和弱依赖,并辅以特定的降级策略,才能够在不稳定的服务环境下获得尽可能稳定的对外效果。 业界尝试 那么对于这些复杂的治理难题,业界会有怎样的尝试呢?**第一种方式是鸵鸟心态**。完全不做工作,这反而是业界最广泛的尝...
干货 | 升级上线忐忑不安?来试试渐进式发布吧
其专注于增强发布过程控制与降低发布风险,最终提高整体收益。国际科技巨头比如Amazon、Google和Netflix等公司每天通过渐进式发布的方式将数千次的功能更新、bug修复等更新到用户环境。 快速迭代的同时,避免不了引入一些预期之外的bug。因此需要如何采用合适的工具,在风险与收益之间找到一个很好的平衡点就显得尤为重要。目前持续发布(CD)能够通过一些用户数据、系统监控或者一些核心指标对部署的功能进行监控,当发现问题及...
KubeCon | 使用 KubeRay 和 Kueue 在 Kubernetes 中托管 Ray 工作负载
pytorch 等训练代码快速改写成基于 Ray 的分布式训练应用* **ray.serve**是一套在线服务的部署调用框架,支持复杂模型编排,可以灵活扩缩实例可以说, **Ray 的生态打破了过去 AI 工程中每个模块都是固定范式的传统**——在过去,提到数据处理,大家会想到 Spark;提到训练,会想到 Torch DDP、MPI;提到推理,会想到 deployment、service;而 Ray 能够给予你足够的自由度和想象力,可以将 AI 的 pipeline 糅合在一个框架甚至一...
使用 KubeRay 和 Kueue 在 Kubernetes 中托管 Ray 工作负载
pytorch 等训练代码快速改写成基于 Ray 的分布式训练应用* ray.serve 是一套在线服务的部署调用框架,支持复杂模型编排,可以灵活扩缩实例可以说, **Ray 的生态打破了过去 AI 工程中每个模块都是固定范式的传统** ——在过去,提到数据处理,大家会想到 Spark;提到训练,会想到 Torch DDP、MPI;提到推理,会想到 deployment、service;而 Ray 能够给予你足够的自由度和想象力,可以将 AI 的 pipeline 糅合在一个框架甚至一串代码...
使用 KubeRay 和 Kueue 在 Kubernetes 中托管 Ray 工作负载
pytorch 等训练代码快速改写成基于 Ray 的分布式训练应用* **ray.serve** 是一套在线服务的部署调用框架,支持复杂模型编排,可以灵活扩缩实例可以说,**Ray 的生态打破了过去 AI 工程中每个模块都是固定范式的传统**——在过去,提到数据处理,大家会想到 Spark;提到训练,会想到 Torch DDP、MPI;提到推理,会想到 deployment、service;而 Ray 能够给予你足够的自由度和想象力,可以将 AI 的 pipeline 糅合在一个框架甚至一...
干货| 火山引擎DataLeap的Data Catalog系统公有云实践
来进行基础服务部署和构建,其中CLB提供四层负载均衡能力,容器服务是高性能 Kubernetes 容器集群管理服务。Data Catalog基于容器服务提供的无状态负载(Deployment)、定时任务(CronJob)、服务(Service)等云原生容器管... 实际场景可以类比于一个公司是一个租户,不同的公司是不同的租户。* **多租户服务:** 云服务要为多个租户提供服务,需要做到租户隔离,保证各租户的访问控制、数据、服务响应等各方面的使用都是隔离的,彼此互不感知...
干货|高性能、高稳定、高扩展:解读ByteHouse实时导入技术演进
能够支撑实时数据分析和海量离线数据分析;便捷的弹性扩缩容能力,极致的分析性能和丰富的企业级特性,助力客户数字化转型。**本文将从需求动机、技术实现及实际应用等角度,介绍基于不同架构的ByteHouse实时导入技术... 导致扩容并不能起到有效的效果。 这些是分布式架构天然的痛点,但是由于其天然的并发特性,以及本地磁盘数据读写的极致性能优化,可以说有利有弊。 ### **/ 社区实时导入设计 /** **●** ...
MAD,现代安卓开发技术:Android 领域开发方式的重大变革|社区征文
其涵盖的内容:* Android Studio :持续改进的官方 IDE* Android App Bundle :先进的应用打包和分发方式* Kotlin :首推的编程语言* Jetpack :独立于 AOSP 以外,汇集了大量开发框架的开发套件* Jetpack Compose... 确保只面向调试而不影响实际逻辑。比如:布局中有上下两个控件,上面的默认为 `invisible`,想确认下上面的控件如果可见的话对整体布局的影响。无需更改控件的 `visibility` 属性,添加 Tools:visibility=true 即可预览...
