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RuleGo v0.21.0 发布:Go 轻量级、高性能、嵌入式、组件编排规则引擎

RuleGo 是一个基于 Go 语言的轻量级、高性能、嵌入式、组件编排规则引擎。也一个灵活配置和高度定制化的事件处理框架。支持异构系统数据集成,可以对输入消息进行聚合、分发、过滤、转换、丰富和执行各种动作。 典型使用场景 边缘计算: 可以在边缘服务器部署 RuleGo,对数据进行预处理,筛选、聚合或者计算后再上报到云端。数据的处理规则和分发规则可以通过规则链动态配置和修改,而不需要重启系统。 物联网: 收集设备数据上报,经过规则链的规则判断,触发一个或者多个动作,例如:发邮件、发告警、和其他设备或者系统联动。 数据分发: 可以根据不同的消息类型,调用 HTTP、MQTT 或者 gRPC 把数据分发到不同系统。 应用集成: 把 RuleGo 当做胶水连接各种系统或者协议,例如:ssh、webhook、kafka、消息队列、数据库、chatGPT、第三方应用系统。 异构系统数据集中处理: 从不同的数据源(如 MQTT、HTTP、WS、TCP/UDP 等)接收数据,然后对数据进行过滤、格式转换、然后分发到数据库、业务系统或者仪表板。 高度定制化业务: 把高度定制化或者经常变化的业务解耦出来,...

Pydumpling 0.1.6 发布 —— 针对 Python 程序的异常调试器

针对Python的异常调试器 这是 elifiner/pydump 的fork/优化版本, 主要优化点有: 支持在任何地方保存Python traceback,而不是只在异常发生的时候 优化代码结构, 去除冗余代码 修复其在3.10+版本中的bug 支持更多的pdb命令 提供了一个方便用来调试的命令行工具 支持服务器远程调试(remote pdb) pydumpling可以在代码的任何位置中,将当前Python程序的traceback写到一个文件中,可以稍后在Python调试器中加载它。目前pydump支持很多兼容PDB api的调试器(pdbpp, udb, ipdb) 为什么会有Pydump? 我们在日常代码编写中,通常都会用try ... except ...去捕获程序中出现的异常,但是我们真的知道这些异常出现的原因吗? 当你的项目在线上运行时,突然出现了不符合预期的异常导致进程退出,你应该怎样去复现当时的异常现场? 日志中没有足够的信息帮助我们去准确定位线上问题? 如果我们能够把线上的异常现场保存下来,然后通过调试器去恢复当时的异常堆栈,我们可以看到这个异常的整条调用链路以及链...

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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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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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