Rainbond 5.6 版本，主要致力于提升拓扑图操作效率以及快速安装体验，降低用户使用门槛。主要功能点解读：支持单机快速体验为了方便在单机电脑上快速安装体验Rainbond，当前版本支持通过一条命令安装和体验，现在支持的平台包括：LinuxLinux（ARM）Mac（Intel）Mac（M1）Windows快速安装支持Helm安装方式Helm 提供了一套简单易用的命令行，借助开发者制作好的 C
刚刚发现一款看上去非常厉害的工具：icepanel(https://icepanel.io/)，可以用来快速创建和可视化我们的 Kubernetes 微服务应用程序。使用也是非常简单，只需要安装一款 VSCODE 插件即可。在 VSCODE 中搜索插件 IcePanel 安装就可以使用了。新建一个空的 workspace，在左下角就可以看到一个 OpenIcePanel 按钮，点击该按钮会提示我们
原创
2021-01-07 12:50:41
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此系列文章将会描述Java框架Spring Boot、服务治理框架Dubbo、应用容器引擎Docker，及使用Spring Boot集成Dubbo、Mybatis等开源框架，其中穿插着Spring Boot中日志切面等技术的实现，然后通过gitlab-CI以持续集成为Docker镜像。本文为Prometheus + Grafana 可视化监控的介绍，下篇为Prometheus + Grafana
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2024-03-24 09:52:05
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首先，您需要了解什么是微服务架构设计，同时了解相关微服务与Docker介绍， 微服务架构的本质，是把整体的业务拆分成很多有特定明确功能的服务，通过很多分散的小服务之间的配合，去解决更大，更复杂的问题。对被拆分后的服务进行分类和管理，彼此之间使用统一的接口来进行交互。 微服务的特点决定了功能模块的部署是分布式的，以往在单应用环境下，所有的业
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2024-05-28 08:49:44
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围绕业务能力组织服务、自动化部署、智能端点、对语言及数据的去集中化控制。微服务的结构 将组件定义为可被独立替换和升级的软件单元。 以业务能力为出发点组织服务的策略。 倡导谁开发，谁运营的开发运维一体化方法。 RESTful HTTP协议是微服务架构中最常用的通讯机制。 每个微服务可以考虑选用最佳工具完成(如不同的编程语言)。
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2024-03-24 11:23:57
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在本文中，我将向你介绍如何利用Vue框架实现网络拓扑的可视化。网络拓扑可视化是一种直观展示网络结构和连接关系的方法，能够帮助我们更好地理解和分析复杂的网络系统。为了实现这一目标，我们将使用Vue.js框架和一些常用的前端库。
**步骤**：
| 步骤 | 操作 |
| ------ | ---------- |
| 1 | 创建Vue项目 |
| 2 | 安装并引入拓扑图库 |
| 3 |
原创
2024-05-24 10:23:33
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# 如何实现Java可视化网络拓扑
## 一、流程概述
为了实现Java可视化网络拓扑，我们可以使用Java的图形库，比如JavaFX。下面是实现这一功能的流程概述：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创建JavaFX应用程序 |
| 2 | 创建网络拓扑图形界面 |
| 3 | 添加节点和连接线 |
| 4 | 实现节点拖拽功能 |
| 5 | 实现节点之间的连
原创
2024-07-06 06:10:29
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ajax主要用于与服务器进行异步交互数据（当然技术上也能做同步处理）。因为传统的非ajax的web交互，是整个浏览器将数据传到后台处理，而后台处理时，用户只能等待，这样就非常效率低下。而且服务器会返回整个html页面，用户还得等待整个页面加载。这样是非常浪费资源。ajax就可以做到在用户触发ajax请求的同时，任然能够进行操作，并且服务处理且返回数据时不进行页面重新加载，而用户也可以得到想要的数据
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2024-09-21 14:49:31
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指标监控功能可视化：1、前提：对SpringBoot中指标监控功能有一定了解（SpringBoot Actuator相关），这里只是一个工具的快速使用示例记录，详细使用的话参照开源地址的A quick guide 。2、利用一个可视化开源工具来每隔一段时间就收集各个微服务的监控指标并展示所有微服务模块的监控数据。开源工具Spring Boot Admin地址https://github.com/c
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2024-04-19 21:51:05
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# Python可视化网络拓扑实现指南
## 概述
在本文中，我将指导你如何使用Python实现可视化网络拓扑。网络拓扑是指网络中各个节点之间的连接关系。通过可视化网络拓扑，我们可以清晰地了解网络结构，帮助我们进行网络优化、故障排查等工作。
## 实现步骤
下面是整个实现过程的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 准备数据 |
| 步骤二 | 绘制
原创
2023-12-27 09:59:41
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好的，这是这里两篇文章的延续，首先是我最近的 NETCONF 教程，其次是我非常古老的项目（当时在 Java 中）使用名为“HelloRoute”的 SNMP 信息可视化网络拓扑。所以这是一个非常古老的想法的复活，只是使用更新的方法和工具。但首先是关于可视化的前言。 内容[隐藏]前言——作者经验在网络基础设施中的可视化使用那么我们将在本教程中构建什么？第 I 部分 LAB 拓扑结构和先决条件A
随着数字经济的发展，数字化转型已成为企业发展的核心战略，云计算是企业发展的大趋势。基于容器的云原生概念和技术应运而生，并被用户广泛接受。基于容器、微服务、Devops、服务网格等新型云原生技术，深度推进企业IT改革，实现全面数字化转型。 谈容器技术离不开云原生技术，云原生技术也不离不了容器技术。容器技术与云原生是一对双螺旋结构。容器技术孕育了云原生的思想，云原生生态促进了容器技术的发展。 关于容器
为什么需要架构可视化 随着企业进行微服务架构改造，系统架构复杂度越来越高，架构变化日益频繁，微服务改造后的实际架构模型可能与预期已经产生了巨大差异，架构师或系统运维人员很难准确记忆所有资源实例的构成和交互情况；其次，系统架构在动态演化过程中可能引入了一些不可靠的因素，比如弱依赖变强依赖、局部容量不足
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2018-11-30 11:47:00
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hello大家好，我是阿七，前面我们学习了SpringCloud Alibaba的nacos、ribbon、feign、sentinel，那么今天来学习微服务中的消息通信以及微服务中的分布式事务。现在我们有这样一个业务需求，在内容中心审核分享的内容，一旦审核通过呢，给用户添加积分。这里就涉及到两个微服务，我们可以通过feign来调用，使用@Async异步注解来实现，那更高级一点的，我们使用MQ来做
为什么需要架构可视化随着企业进行微服务架构改造，系统架构复杂度越来越高，架构变化日益频繁，微服务改造后的实际架构模型可能与预期已经产生了巨大差异，架构师或系统运维人员很难准确记忆所有资源实例的构成和交互情况；其次，系统架构在动态演化过程中可能引入了一些不可靠的因素，比如弱依赖变强依赖、局部容量不足、系统耦合过重等，给系统的稳定性带了极大的安全隐患。所以我们每次在面对系统改造、业务大促以及稳定性治理
原创
2018-12-07 15:57:59
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在谈及 Unity 引擎时，或许不少开发者对其还停留在游戏开发的固有认知中。事实上，Unity 在“实时 3D 内容创作”的伟大航路上，已向更为广阔的全行业领域的星辰大海前进。从 2005 年到 2019 年，Unity 在经历了 14 年的发展历程后，全球开发者的数量已经超过了 1400 万，仅 2018 年使用 Unity 制作的作品覆盖到了 30 亿台设备上，达到了 280 亿的安装量，畅销
1、数据可视化概述1.1、数据可视化的作用数据可视化是指将数据通过图表的方式传递出来，让用户能够快速、准确地理解信息所要表达的内容，从而提高沟通效率。数据可视化的作用主要有：1）传递更多的信息，一张图能够传递的信息可能需要长篇大论才能写清楚，如你要描述最近一年公司收入情况，那你就需要说明每个月收入是多少，同比、环比增幅是多少，收入最多、最少的是哪个月，同比、环比增幅最低、最高的是哪个月等，而你用图
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2024-05-07 12:39:26
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知识图谱可视化——《间客》人物关系借鉴echarts的《间客》人物关系案例完成了知识图谱可视化。存在疑问是：1、如何将图谱可视化体现业务价值？2、如何结合QA问答交互，同步更新可视化内容以实现问答系统实时可视化呢？代码参考如下：// 基于准备好的dom，初始化echarts实例
var myChart = echarts.init(document.getElementById('main'));
1、先看看在ArcInfo里面的拓扑的实现： 其中在ArcGIS 8以后，Geodatabase成为一种全新的空间数据模型。它采用一种开放的结构将空间数据（包括：矢量、栅格、影像、三维地形等）及其相关的属性数据统一存放在工业标准的数据库管理系统DBMS中。空间要素类（Feature Class），如：河流、国界、宗地、电杆等，对应了DBMS中的表，而具体的一个要素（Feature）则是表中的一条
1.在数据可视化产品中，一般都包括哪些视图？我们常用的可视化视图超过20种，分别包括：文本表、热力图、地图、符号地图、饼图、水平条、堆叠条、并排条、树状图、圆视图、并排圆、线、双线、面积图、双组合、散点图、直方图、盒须图、甘特图、靶心图、气泡图等。要了解使用它们背后的目的是什么，可以分为以下的9种情况：比如说，你想呈现某个变量的分布情况，就可以通过直方图的形式来呈现。如果你想要看两个变量之间的相关
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2023-09-22 13:14:03
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