车联网服务non-RESTful架构改造实践
导读
在构建面向企业项目、多端的内容聚合类在线服务API设计的过程中,由于其定制特点,采用常规的restful开发模式,通常会导致大量雷同API重复开发的窘境,本文介绍一种GraphQL查询语言+网关编排联合的实践,解决大量重复定制的问题。
早期与车厂合作过程中,基于高德已有的数据、引擎能力和一些较为重要的相关CP服务(如停车场、加油站、天气等),形成的在线服务协作模式是针对客户需求,采用REST API提供针对每个车厂、每个项目以及每个终端提供不同的API实现,然而数据核心独立服务实际上就有十余种,然而由于车线业务维护周期长,定制多,2-3年下来,API规模已达几百个,而且持续发散级增长,这给持续开发和维护带来不小挑战。
分解业务开发过程,无非两类工作,业务需求能力数据的获取和非业务诉求但是必不可少的如鉴权等通用化能力,当前来看,其实
低调大师中文资讯倾力打造互联网数据资讯、行业资源、电子商务、移动互联网、网络营销平台。
持续更新报道IT业界、互联网、市场资讯、驱动更新,是最及时权威的产业资讯及硬件资讯报道平台。
转载内容版权归作者及来源网站所有,本站原创内容转载请注明来源。
- 上一篇
Flink#了解Flink 新一代大数据处理引擎 Apache Flink
大数据计算引擎的发展 这几年大数据的飞速发展,出现了很多热门的开源社区,其中著名的有 Hadoop、Storm,以及后来的 Spark,他们都有着各自专注的应用场景。Spark 掀开了内存计算的先河,也以内存为赌注,赢得了内存计算的飞速发展。Spark 的火热或多或少的掩盖了其他分布式计算的系统身影。就像 Flink,也就在这个时候默默的发展着。 在国外一些社区,有很多人将大数据的计算引擎分成了 4 代,当然,也有很多人不会认同。我们先姑且这么认为和讨论。 首先第一代的计算引擎,无疑就是 Hadoop 承载的 MapReduce。这里大家应该都不会对 MapReduce 陌生,它将计算分为两个阶段,分别为 Map 和 Reduce。对于上层应用来说,就不得不想方设法去拆分算法,甚至于不得不在上层应用实现多个 Job 的串联,以完成一个完整的算法,例如迭代计算。 由于这样的弊端,催生了支持 DAG 框架的产生。因此,支持 DAG 的框架被划分为第二代计算引擎。如 Tez 以及更上层的 Oozie。这里我们不去细究各种 DAG 实现之间的区别,不过对于当时的 Tez 和 Oozie 来说,...
- 下一篇
性能压测中的SLA,你知道吗?
本文是《Performance Test Together》(简称PTT)系列专题分享的第6期,该专题将从性能压测的设计、实现、执行、监控、问题定位和分析、应用场景等多个纬度对性能压测的全过程进行拆解,以帮助大家构建完整的性能压测的理论体系,并提供有例可依的实战。 该系列专题分享由阿里巴巴 PTS 团队出品,欢迎在文末处加入性能压测交流群,参与该系列的线上分享。 本文主要介绍如何正确的使用SLA来确定备容的目标,同时提高压测效率。主要分为理论和实践两个部分。 SLA无处不在 在云计算时代,越来越多企业的服务迁移到云上,各大云服务厂商有自己服务发布的SLA,比如阿里云的ECS服务器/RDS服务/REDIS服务等,都有对应的SLA,SLA是服务提供商与客户之间定义的正式承诺。 除了云服务厂商,提供各种服务的APP/网站,如果在客户在购物时无法下
相关文章
文章评论
共有0条评论来说两句吧...
文章二维码
点击排行
推荐阅读
最新文章
- CentOS7安装Docker,走上虚拟化容器引擎之路
- Docker使用Oracle官方镜像安装(12C,18C,19C)
- CentOS8编译安装MySQL8.0.19
- Docker安装Oracle12C,快速搭建Oracle学习环境
- CentOS7编译安装Gcc9.2.0,解决mysql等软件编译问题
- CentOS6,7,8上安装Nginx,支持https2.0的开启
- CentOS关闭SELinux安全模块
- CentOS7设置SWAP分区,小内存服务器的救世主
- CentOS7编译安装Cmake3.16.3,解决mysql等软件编译问题
- CentOS8安装Docker,最新的服务器搭配容器使用