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架构师必知的开源实时流处理系统

这里对目前业界开源的一些实时流处理系统做一次小结,作为日后进行技术调研的参考资料。 S4 S4(Simple Scalable Streaming System)是Yahoo最新发布的一个开源流计算平台,它是一个通用的、分布式的、可扩展性良好、具有分区容错能力、支持插件的分布式流计算平台,在该平台上程序员可以很方便地开发面向无界不间断流数据处理的应用,开发语言为Java。 项目链接:http://incubator.apache.org/s4/(注:S4 0.5.0已支持TCP链接及状态恢复等特性) Storm Storm是Twitter开源的分布式实时计算系统,Storm通过简单的API使开发者可以可靠地处理无界持续的流数据,进行实时计算,开发语言为Clojure和Java,非JVM语言可以通过stdin/stdout以JSON格式协议与Storm进行通信。Storm的应用场景很多:实时分析、在线机器学习、持续计算、分布式RPC、ETL处理,等等。 项目链接:http://storm-project.net StreamBase StreamBase是一个关于复杂事件处理(CEP)、...

云规划师需牢记的混合云工作流管理策略

在深入探讨混合云计算之前,要想在企业内部高效使用混合云,规划师们需要先理解一些知识。 本文探讨云规划师必须牢牢记住的核心思想和策略,有关混合云工作流管理和集成,包括理解混合化的四大主要驱动力。 几乎所有企业都坚信他们会成为公有云计算的客户,至少在小规模下,而且很多企业已经开始使用了。他们也坚信在未来还是会自己搭建本地内部的数据中心。于是,混合云,与其说是云方案选择之一,不如说是云方案的必然结果。云规划师必须理解混合化的驱动力,制定出能够集成混合云所隔离开资源的混合云策略,并且在日益动态的未来管理好工作流。 如果我们接受(也应该接受)企业长期需要数据中心的需求,由于公有云服务能够以各种方式辅助到这些数据中心,那么混合云的需求就自然而然出现了。目前混合化的四大驱动因素是: 服务器整合,这也是驱动虚拟化的趋势,如果低使用率的应用特定服务器能够托管在公有云上,这一趋势将会继续向前推进。基于非常低的使用级别,以及相同的应用运行在多个、广泛隔离的卫星式分布的环境里,云环境无疑是最佳选择。 云爆发所需的扩展能力来匹配需求并且替换故障组件。企业意识到如果应用设计上考虑到支持这一场景,那么公有云能够在极...

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