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中间件能否在无服务器时代存活

云栖号资讯:【点击查看更多行业资讯】在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯,还在等什么,快来! 无服务器架构避免了配置中间件的繁琐操作,简化了应用的运行环境。中间件能否在无服务器时代继续存活乃至发展?本文剖析了核心、集成、辅助中间件等应用层次受无服务器的影响情况,探索了云部署和本地部署环境下中间件的优劣所在。 思维实验 请读者考虑以下场景。假设如下: 无服务器部署已经取得突破,并形成了统领新软件服务市场半壁江山的三大云服务巨头。 由于各巨头间大打价格战,用户从云中获取主机的成本要低于自建服务器。 大多数新应用是使用 IDE 编写的,这简化了无服务器部署。开发人员使用 IDE 编写功能函数,然后通过函数调用构建可工作的应用。进而应用将在本地开发、调试、一步步执行和追踪,一旦可正确运行就在云端部署。IDE 还支持版本控制和 CI/CD。 上述假设场景中的三巨头可映射为现实中面带微笑的杰夫·贝索斯、立刻跟进的微软,以及掌控了庞大资金来源的谷歌。最终,随便一名小朋友都能在一小时内让应用在无服务器环境中运行起来,为自己的了不起开心不已。 那么中间件将置于何处,其未来何在?下面我们基于不同类型...

Fair Scheduler到Capacity Scheduler 转换工具

介绍 在Apache Hadoop YARN 3.x(简称YARN)中,切换到Capacity Scheduler有很多好处,但也有一些缺点。为了将这些功能带给当前正在使用Fair Scheduler的用户,Cloudera与上游YARN社区一起创建了一个工具来帮助迁移过程。 为什么要切换到Capacity Scheduler 通过切换到“容量调度程序”,我们可以获得什么?几个例子: • 调度吞吐量的改进 o 一次查看多个节点 o 细粒度的锁 o 多个分配线程 o 吞吐量提高5-10倍 • 节点分区和标签 • 亲和力和反亲和力:仅在运行应用程序Y的那些节点上运行应用程序X,反之亦然,切勿在同一节点上运行应用程序X和应用程序Y。 • 调度程序和应用程序活动:用于调试重要调度决策的消息,可以通过RESTful API进行记录和公开。 另外,随着CDP的发布,Cloudera的愿景是支持Capacity Scheduler作为YARN的默认调度程序,并逐步淘汰Fair Scheduler。同时支持两个调度程序会带来一些问题:不仅需要更多的支持和工程能力,而且由于功能缺陷,还需要额外的测试,更...

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