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什么是 DevOps?看这一篇就够了!

一、前因 我是一个“DevOps 工程师”,于是总会遇到有人问我:“什么是 DevOps?” 这个问题看似特别基础,基础到很多人懒得回答。但其实冷静一秒,问自己一句“什么是 DevOps?”可能每个 DevOps 工程师都知道“什么是 DevOps”,但是他们给出的答案不尽相同。 所以我会怎么回答这个呢?下面我们展开来聊聊。 > 特别强调:本文仅代表我个人现阶段的粗浅认知,本文观点不代表思码逸公司也不代表 DevStream 团队。 二、记忆 我第一次看到 DevOps 这个词,大概是在2016年的秋天。那时候我在 H3C 从事云计算研发相关工作。记得我接到的第一个任务是研究 OpenStack 的一个 CICD 相关的组件,叫做 Solum,那是我第一次知道什么是 CICD,第一次看到 DevOps 这个词。没错,只是看到 DevOps,但是我无法记住 DevOps 的定义。或者说,当时我甚至没有找到一个清晰易懂的关于 DevOps 的定义。可能很多人和我当年一样,对 DevOps 的印象,就是 Dev + Ops。 2018年的夏天,我开始在太保成研任云平台 PaaS 组负责...

大数据开发,Hadoop Spark太重?你试试esProc SPL

摘要:由于目标和现实的错位,对很多用户来讲,Hadoop成了一个在技术、应用和成本上都很沉重的产品。 本文分享自华为云社区《Hadoop Spark太重,esProc SPL很轻》,作者:石臻臻的杂货铺。 随着大数据时代的来临,数据量不断增长,传统小机上跑数据库的模式扩容困难且成本高昂,难以支撑业务发展。很多用户开始转向分布式计算路线,用多台廉价的PC服务器组成集群来完成大数据计算任务。Hadoop/Spark就是其中重要的软件技术,由于开源免费而广受欢迎。经过多年的应用和发展,Hadoop已经被广泛接受,不仅直接应用于数据计算,还发展出很多基于它的新数据库,比如Hive、Impala等。 Hadoop/Spark之重 Hadoop的设计目标是成百上千台节点的集群,为此,开发者实现了很多复杂、沉重的功能模块。但是,除了一些互联网巨头企业、国家级通信运营商和大型银行外,大多数场景的数据量并没有那么巨大。结果,经常能看到只有几个到十几个节点的Hadoop集群。由于目标和现实的错位,对很多用户来讲,Hadoop成了一个在技术、应用和成本上都很沉重的产品。 技术之重 如果真的有几千台计算机组成...

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