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微服务实战--微服务架构的优势与不足

摘要:本文来自Nginx官方博客,是微服务系列文章的第一篇,主要探讨了传统的单体式应用的不足,以及微服务架构的优势与挑战。正如作者所说,微服务架构更适合用于构建复杂的应用,尽管它也有自己的不足。 这篇文章作者是Chris Richardson,他是早期基于Java的Amazonite EC2 PaaS平台CloudFoundry.com的创始人。现在他为企业提供如何开发和部署应用的咨询服务。他也经常在http://microservices.io上发表有关微服务的文章。 微服务正在博客、社交媒体讨论组和会议演讲中获得越来越多的关注,在Gartner的2014 Hype Cycle上它的排名非常靠前。同时,软件社区中也有不少持怀疑论者,认为微服务不是什么新东西。Naysayers认为这就是SOA架构的重新包装。然而,尽管存在着不同的争论,微服务架构模式却正在为敏捷部署以及复杂企业应用实施提供巨大的帮助。 这篇博客是关于如何设计、开发和部署微服务的七篇系列文章中的第一篇。读者将会从中学到方法,并且和单体式架构模式(译者注:本文中会将 Monolithic翻译为单体)进行对比。这一系列文章将...

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一、推荐系统概述和常用评价指标 1.1 推荐系统的特点 在知乎搜了一下推荐系统,果真结果比较少,显得小众一些,然后大家对推荐系统普遍的观点是: (1)重要性UI>数据>算法,就是推荐系统中一味追求先进的算法算是个误区,通常论文研究类的推荐方法有的带有很多的假设限制,有的考虑工程实现问题较少,推荐系统需要大量的数据整理和转化,同时更需要考虑公司业务特性以及与现有系统的集成,方能形成推荐系统和业务之间的良性循环; (2)推荐系统离线测试很好,上线后要么没有严格的测试结果而只能凭感觉,要么实际效果差强人意,我想主要缘于离线测试比较理想,而在线AB冠军测试无论对于前端还是后台要求都很高,没有雄厚的研发实力难以实现; (3)推荐系统受到的外部干扰因素特别多(季节、流行因素等),整个系统需要不断的迭代更新,没有一劳永逸的事情。 1.2 推荐系统的评价指标 由于推荐系统比较复杂,所以涉及到的评价指标也很多。当然,用户满意度最为的有效,因为这本来就是推荐系统的最终目标,但是奈何资源有限成本太高,推荐系统还依赖于其它客观评价指标。 (1)推荐准确度:这个参数可以离线计算所得,而且较为的客观,...

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