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多云环境实现容器效益最大化

与虚拟机相比,容器技术具有大量的优势。我们不仅要了解容器是如何实现多云应用程序可移植性的承诺,而且也要知道其不足之处。 对于那些希望跨云平台实现应用程序可移植性的企业来说,容器技术可以是一个可行的选项。通过精心规划和使用合适的工具,IT团队是可以直面挑战并在多云环境中实现容器技术优势的。 为了了解在多云环境下实现应用程序可移植性的潜在好处和风险,我们可将它与它的替代解决方案虚拟机进行比较。容器与虚拟机的不同之处在于:应用程序镜像与这些镜像中所包含的内容,以及生命周期管理等方面。 虚拟机部署要求应用程序镜像具有操作系统、中间件和应用软件的完整软件包。因此,这些镜像可以在符合应用程需求的硬件功能和资源容量(例如CPU和内存)的任何虚拟机上正常运行。只要主机服务器的虚拟机管理程序与虚拟机兼容,并且应用镜像所使用的任何都可以在云平台上使用,那么用户也就没有什么重大的执行方面问题。 另一方面,容器应用镜像并不包含操作系统或所有的中间件组件。所以,它们的正常运行主要依赖于容器主机和容器软件本身。这意味着,如果容器需要跨云供应商的不同应用程序镜像,那么它们可能会在多云环境中造成挑战。 但是,大多数容...

后Hadoop时代的大数据架构(转)

原文:http://zhuanlan.zhihu.com/donglaoshi/19962491作者: 董飞 提到大数据分析平台,不得不说Hadoop系统,Hadoop到现在也超过10年的历史了,很多东西发生了变化,版本也从0.x 进化到目前的2.6版本。我把2012年后定义成后Hadoop平台时代,这不是说不用Hadoop,而是像NoSQL (Not Only SQL)那样,有其他的选型补充。我在知乎上也写过Hadoop的一些入门文章 如何学习Hadoop - 董飞的回答,为了给大家有个铺垫,简单讲一些相关开源组件。 背景篇 Hadoop:开源的数据分析平台,解决了大数据(大到一台计算机无法进行存储,一台计算机无法在要求的时间内进行处理)的可靠存储和处理。适合处理非结构化数据,包括HDFS,MapReduce基本组件。 HDFS:提供了一种跨服务器的弹性数据存储系统。 MapReduce:技术提供了感知数据位置的标准化处理流程:读取数据,对数据进行映射(Map),使用某个键值对数据进行重排,然后对数据进行化简(Reduce)得到最终的输出。 Amazon Elastic Map...

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