三十分钟快速搭建serverless网盘服务
前言
函数计算支持以无服务器架构快速构建企业和开发者的软件系统,以其全托管事件触发模式、超弹性伸缩以及低廉的计费方式,相对于传统服务器架构,在开发效能和运维模式上都取得了明显优势。另外还提供了各种服务间的触发功能,作为云端各种产品的黏合剂,适用于各种应用场景。
本节,将带领大家利用函数计算,快速搭建一个功能完整的网盘服务。网盘服务的项目见(即将开源):
网盘服务简介
功能
网盘服务功能详细介绍请参考文章网盘服务系统和相应的项目 repo 。
本文重点不是介绍网盘功能,所以,请大家通过已经搭建好的网盘 demo 自行体验,这里不做过多赘述。
网盘系统无服务器架构
网盘服务功能集较多,这里就以上传文件功能为例,展现其网盘的实现架构。
网盘服务自身模块以及资源依赖
网盘服务的模块实现分为三个部分,如下图所示:
- apis : 提供了网盘的
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机器学习从业人员到底做什么?
这篇文章是系列文章的第1部分,第2部分将阐述AutoML和神经架构搜索、第3部分将特别地介绍Google的AutoML。 关于机器学习人才的稀缺和公司声称他们的产品能够自动化机器学习而且能完全消除对ML专业知识需求的承诺经常登上媒体的新闻头条。在TensorFlow DevSummit的主题演讲中,Google的AI总指挥Jeff Dean估计,有数千万拥有可用于机器学习的数据而缺乏必要的专业知识和技能的组织。因为我在fast.ai主要专注于让更多的人去使用机器学习并且让它更容易使用,所以我密切关注刚才所提的机器学习人才稀缺等问题。 在考虑如何使机器学习的一些工作自动化以及让具有更广泛背景的人更容易使用这项技术,首先有必要问的是:机器学习行业从业者到底在做什么?任何用来解决机器学习专业知识稀缺的方案都需要回答这个问题:我们是否知道去教
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如何让笨重的架构变灵巧?
随着业务的复杂性增大、系统吞吐量增长,所有功能统一部署难度加大,各个功能模块相互影响使系统变的笨重且脆弱,因此需要对业务进行拆分、对系统进行解耦、对系统内部架构升级,以此来提升系统容量及健壮性。 接下来主要分两部分介绍:系统拆分结构演变 一、系统拆分 系统拆分从资源角度分为应用拆分和数据库拆分,而从采用的先后顺序则可分为: 水平扩展;垂直拆分;业务拆分;水平拆分。 图1 系统分解原则 1水平扩展 水平扩展是最初始的解决的手段,也是系统遇到瓶颈的首选方案,主要从以下两个方面扩展: 应用加实例,搞集群,把系统吞吐量扩上去;数据库利用主从进行读写分离,数据库其实是系统最应该保护的资源。 2垂直拆分 垂直拆分才是真正开始拆分系统,主要是从业务功能角度拆分。如拆出用户系统、商品系统、交易系统等。 为了解决拆分后各个子系统之间相互依赖调用的问题,这时会引入服务调用治理。虽然系统复杂度有所加大,但系统基本解耦,稳定性相对提高,做好降级就能避免因其它系统功能异常导致系统崩溃问题。 业务对应的库也会按照对应的业务拆分出用户库、商品库、交易库等。 3业务拆分 业务拆分主要是针对应用层面按功能特点拆分,如交...
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