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云计算-从基础到应用架构系列索引

前言 由于最近收集了比较多的云计算方面相关的内容,一方面是由于个人的兴趣及爱好的原因,另外是参加了一些大会,看到了未来企业发展的方向, 并且结合目前自身工作的部分需要,特对目前的一些知识进行总结,当然本系列中的讨论的可能不会是只针对微软云进行讨论,我可能更多的对比这些 不同的云提供商之前进行对比和讲解,详细的分析说明云计算与当前的企业应用模式之间的区别,并且分析云计算带来的优势和不足,当然其中还会给 出一些简单的示例应用包括,我们现在的企业应用在进行迁移到云计算中应该考虑的问题和注意事项。由于本人自身的水平有限,部分意见或者观点存 在错误,还请大家批评指出,您的指正就是我不断进步的源泉,谢谢! 文章目录 1、云计算的概念 2、云计算的演进 3、虚拟化概念 4、虚拟化的技术 5、虚拟化的演进 6、云计算中的IaaS 7、云计算中的Paas 8、云计算中的SaaS 9、云计算中的CaaS 10、云计算中的MaaS 11、云计算中的XaaS 12、云计算中的相应标准 13、云计算中的关键技术 14、云计算中的技术挑战 15、云计算中安全性剖析 16、云计算架构之基础设施层 17、云计算架构之平台层 18、云计算架构之应用服务层 19、云计算中的灾难恢复 20、扩展云基础设施 21、进入云之前的准备工作 22、准备好使用云 23、目前的互联网服务中的云实例 24、云计算的业界巨头的动态-IBM 25、云计算的业界巨头的动态-Amaozn 26、云计算的业界巨头的动态-Google 27、云计算的业界巨头的动态-Microsoft 28、云计算的业界巨头的动态-Salesforce.com 29、云计算的业界巨头的动态-Oracle 30、云计算的业界巨头的动态-GoGrid 31、云计算的业界巨头的动态-Rackspace 最后 希望在写这个系列的时候,得到大家更多的反馈,希望和您共同进步,由于本人并没有真正的实践企业级应用到云计算当中,当然如果您有真实的 实践,那么还请您多多指教!最后,我一定会在写这个系列的过程中抱着求真务实的态度,追求卓越的理念,写好每一篇。希望大家多支持! 本文转自何戈洲博客园博客,原文链接:http://www.cnblogs.com/hegezhou_hot/archive/2011/01/03/1924730.html,如需转载请自行联系原作者

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Elasticsearch压缩索引——lucene倒排索引本质是列存储+使用嵌套文档可以大幅度提高压缩率

注意:由于是重复数据,词法不具有通用性!文章价值不大! 摘自:https://segmentfault.com/a/1190000002695169 Doc Values 会压缩存储重复的内容。给定这样一个简单的 mapping mappings = { 'testdata': { '_source': {'enabled': False}, '_all': {'enabled': False}, 'properties': { 'name': { 'type': 'string', 'index': 'no', 'store': False, 'dynamic': 'strict', 'fielddata': {'format': 'doc_values'} } } } } 插入100万行随机的重复值 words = ['hello', 'world', 'there', 'here'] def read_test_data_in_batches(): batch = [] for i in range(10000 * 100): if i % 50000 == 0: print(i) if len(batch) > 10000: yield batch batch = [] batch.append({ '_index': 'wentao-test-doc-values', '_type': 'testdata', '_source': {'name': random.choice(words)} }) print(i) yield batch 磁盘占用是 size: 28.5Mi (28.5Mi) docs: 1,000,000 (1,000,000) 把每个word搞长一些,同样是插入100万行 words = ['hello' * 100, 'world' * 100, 'there' * 100, 'here' * 100] def read_test_data_in_batches(): batch = [] for i in range(10000 * 100): if i % 50000 == 0: print(i) if len(batch) > 10000: yield batch batch = [] batch.append({ '_index': 'wentao-test-doc-values', '_type': 'testdata', '_source': {'name': random.choice(words)} }) print(i) yield batch 磁盘占用不升反降 size: 14.4Mi (14.4Mi) docs: 1,000,000 (1,000,000) 这说明了lucene在底层用列式存储这些字符串的时候是做了压缩的。这个要是在某个商业列式数据库里,就这么点优化都是要大书特书的dictionary encoding优化云云。 Nested Document 实验表明把一堆小文档打包成一个大文档的nested document可以压缩存储空间。把前面的mapping改成这样: mappings = { 'testdata': { '_source': {'enabled': False}, '_all': {'enabled': False}, 'properties': { 'children': { 'type': 'nested', 'properties': { 'name': { 'type': 'string', 'index': 'no', 'store': False, 'dynamic': 'strict', 'fielddata': {'format': 'doc_values'} } } } } } } 还是插入100万行,但是每一千行打包成一个大文档 words = ['hello', 'world', 'there', 'here'] def read_test_data_in_batches(): batch = [] for i in range(10000 * 100): if i % 50000 == 0: print(i) if len(batch) > 1000: yield [{ '_index': 'wentao-test-doc-values2', '_type': 'testdata', '_source': {'children': batch} }] batch = [] batch.append({'name': random.choice(words)}) print(i) yield [{ '_index': 'wentao-test-doc-values2', '_type': 'testdata', '_source': {'children': batch} }] 磁盘占用是 size: 2.47Mi (2.47Mi) docs: 1,001,000 (1,001,000) 文档数没有变小,但是磁盘空间仅仅占用了2.47M。这个应该受益于lucene内部对于嵌套文档的存储优化。 本文转自张昺华-sky博客园博客,原文链接:http://www.cnblogs.com/bonelee/p/6269604.html,如需转载请自行联系原作者

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WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源,继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。

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