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加速大数据处理 BoCloud博云与TalkingData联合发布DataCruiser

5月19日,BoCloud博云与TalkingData在北京联合发布DataCruiser高弹性大数据云平台,通过BoCloud云架构与TalkingData大数据分析平台的有机融合,提供完整的应用容器和大数据计算相关的组件仓库和便捷的操作模式,使客户在面对“互联网+”时代爆炸性的数据处理业务时,享受大数据分析带来的精准信息和云计算技术带来的IT系统的高效运行,降低企业在部署数据分析平台的综合成本,使云化部署金融大数据平台的时间降低为原来的数十分之一;提高互联网及移动互联网环境下高并发应对能力,带来更好的数据处理体验,使金融大数据的处理能力通过弹性云至少提升10倍;通过云化架构,提供多租户的大数据PaaS平台,帮助客户避免内部重复建设,享受专业的平台保障服务。 应用容器技术,为大数据部署加速 大数据时代,人们越来越清楚地意识到数据中蕴藏的价值。海量数据的拥有者——银行,电力,运营商,物流公司等等行业用户都在积极地寻求方法利用手中的数据。然而大数据处理平台配置和部署的繁琐,以及组件相互依赖关系的复杂让众多企业望而却步。针对这个突出的问题, DataCruiser高弹性大数据云平台,向用...

搭建spring cloud微服务架构

在搭建环境之前,首先根据公司的业务定义微服务架构的代码结构,因为考虑到不同行业,不同领域,不同业务,我这边针对于所有行业做通用的架构模式。 项目整个架构使用maven来构建的,使用maven不仅仅是jar包的管控,重要的是要抓住maven的一个核心作用,那就是将整个项目按照模块化的方式进行划分,业务与业务之间解耦,然后将模块化的业务再进行服务化或者组件化,这样可以进行任意的项目或者平台的业务移植。 最后还要考虑到服务的细粒度拆分,比如:一个登录的模块,我们可以将所有跟登录有关系的业务进行服务化(基础信息验证;用户名、邮箱、手机验证登录;手机验证码获取;验证用户是否绑定等等),最后针对于多服务进行服务的编排,这样就做到了正在的微服务架构。 以上是我在做项目或架构的一些经验分享给大家,闲话少说,下面讲一下整个架构的代码结构: commonservice: 公共服务项目,里面包含了所有的针对于spring cloud的相关服务 这边只列出了一部分,给大家讲解一下: commonservice-apigateway: 完全托管的服务,可轻松创建、发布、维护、监控和保护任意规模的api. com...

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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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