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DataSpell 已正式发布:为使用 Python 和 R 的数据科学家打造的全新 IDE

我们荣幸地宣布,我们的全新数据科学 IDE DataSpell 已正式发布!DataSpell 是 JetBrains 的新 IDE,专为参与探索性数据分析和 ML 模型原型设计的人员而设计。DataSpell 在一个符合人体工学的环境中将 Jupyter Notebook 的交互性与 PyCharm 的智能 Python 和 R 编码辅助相结合。 DataSpell 提供哪些主要功能?首先,DataSpell 支持本地和远程 Jupyter Notebook。可以直接在 IDE 中使用,就像使用基于 Web 的传统 Notebook 一样。与 Jupyter 或 JupyterLab 相比的主要优势在于,使用 DataSpell,您可以获得成熟 IDE 提供的智能编码辅助和许多其他功能。DataSpell 支持 Jupyter 的命令模式、大多数标准快捷键、Markdown 和 LaTeX 以及交互式输出。对于 Python 和 R 脚本,DataSpell 允许您运行整个脚本或其中的一部分,并以交互方式轻松浏览输出。 虽然 DataSpell 对本地 Jupyter Note...

深入剖析全链路灰度技术内幕

作者:扬少 当服务有新版本要发布上线时,通过引流一小部分流量到新版本,可以及时发现程序问题,有效阻止大面积故障的发生。业界上已经有比较成熟的服务发布策略,比如蓝绿发布、A/B 测试以及金丝雀发布,这些发布策略主要专注于如何对单个服务进行发布。在微服务体系架构中,服务之间的依赖关系错综复杂,有时某个功能发版依赖多个服务同时升级上线。我们希望可以对这些服务的新版本同时进行小流量灰度验证,这就是微服务架构中特有的全链路灰度场景,通过构建从网关到整个后端服务的环境隔离来对多个不同版本的服务进行灰度验证。 本文将会揭开全链路灰度的神秘面纱,深入剖析全链路灰度技术内幕,引出两种不同的实现方案,并对实现方案的技术细节进行深入探讨,最后通过实践环节来展示全链路灰度在实际业务中的使用场景。 微服务架构带来的挑战 为了满足业务的迭代速度,开发者开始对原来的单体架构进行细粒度的拆分,将单体应用中的服务模块拆分成一个个独立部署运行的微服务,并且这些微服务的生命周期由对应的业务团队独自负责,有效的解决了单体架构中存在的敏捷性不足、灵活性不强的问题。常见的做法是根据业务域或者功能域进行服务拆分,如下图: 其中,流...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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