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Service Mesh 在中国工商银行的探索与实践

*Service Mesh* 是下一代的微服务架构基础。蚂蚁集团从 2018 年初就开始了技术探索并进行了落地试点。目前, Service Mesh 覆盖了蚂蚁数千个应用,实现了核心链路全覆盖。 蚂蚁集团通过 Service Mesh 的大规模落地,向云原生走出了坚实的一步,验证了可行性,真切看到了基础设施下沉后无论是对业务还是对基础设施团队都带来了研发和运维效率的提升,成本的降低。 与此同时,蚂蚁也在积极将成熟的技术开放给社会,目前已将自研数据面 MOSN 开源,欢迎开源爱好者一起共建。 https://github.com/mosn/mosn |前言| 微服务架构是当今互联网和金融机构渐趋主流的系统架构模式,其核心是集成服务通信、服务治理功能的服务框架,微服务框架在持续演进同时,服务网格(Service Mesh)作为一种新型的微服务架构,因架构灵活、普适性强,被认为具有较好发展前景。 中国工商银行(后简称工行)主动探索服务网格领域,从 2019 年开始服务网格技术预研工作,通过对服务网格技术深入研究和实践后,于 2021 年建设了服务网格平台。服务网格与现有微服务架构融合发展,助...

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摘要:现如今, 跨源计算的场景越来越多, 数据计算不再单纯局限于单方,而可能来自不同的数据合作方进行联合计算。 本文分享自华为云社区《如何高可靠、高性能地优化join计算过程?4个优化让你掌握其中的精髓》,作者: breakDraw 。 现如今, 跨源计算的场景越来越多, 数据计算不再单纯局限于单方,而可能来自不同的数据合作方进行联合计算。 联合计算时,最关键的就是标识对齐,即需要将两方的角色将同一个标识(例如身份证、注册号等)用join操作关联起来, 提取出两边的交集部分, 后面再进行计算,得到需要的结果。 而这种join过程看似简单,其实有非常多的门道,这里让我从最简单的join方法开始, 一步步演示join的优化过程。 首先假设以下场景: 有tb1, tb2两张表的数据,存放在不同位置 各有相同的id列。 tb1有1亿行数据,而tb2表只有10w行数据。 1.简单全集2次循环碰撞 拿到2张表的全量数据, 直接2个for循环进行遍历 如果id匹配,则合并2个行记录作为join结果 for (row r1 : tb1) { for(row r2 : tb2) { if(idMat...

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