相对于传统的离线计算会存在数据反馈不及时的问题，很难满足急需实时数据做决策的场景Flink是对有界数据和无界数据进行有状态计算的分布式引擎，它是纯流式处理模式。纯流式模式保证了Flink的低延迟，使其在诸多的实时计算引擎竞争中具有优势。Apache Flink 是一个开源的、分布式、高性能、高可用的大数据处理引擎，支持实时流stream处理和批batch处
搭建或使用云平台的一个主要目的是在企业内部提供PaaS功能，由PaaS 平台来支撑应用从开发、发布到运维的过程（应用全生命周期）中需要的存储、负载均衡、容错等通用功能，很多PaaS平台是基于Mesos和Kubernetes这样的分布式平台搭建的，下表1以：云原生PaaS平台提供的功能传统IT架构解决方案资源管理无须事先分配资源.共享资源池，粒度小，
企业级分布式应用服务是围绕应用和微服务的PaaS平台，为企业提供高可用与分布式的支撑平台，提供分布式服务框架、服务治理、统一配置管理、分布式链路追踪、高可用及数据化运营等。利用分布式应用服务，可以轻松构建微服务架构，建设大规模分布式系统，以发布和管理应用，协助应用进行IT系统转型，以满足不断增长的业务需求。分布式应用服务能够集成中间件成熟的整套分布式计算框架，包括分布式服务化框架、服务
微服务架构是一种面向服务的架构体系，其中应用程序按功能分解为小型的、松耦合的各种服务。其重点在于，单个服务被划分的足够小，相互间耦合度很低，并围绕业务功能进行分解。微服务架构经常与单体架构相比较：单体架构一份代码库与数据库和数据结构共享。微服务架构的每一个服务应用的开发、测试、部署、运行都是完全独立，通过API进行相互同信。应用程序的代码库是小型的。微服务的架构示意图：微服务架构的优
数据中台主要功能是进行数据分析，担负公司产品的数据分析工作，数据中台对数据的采集、存储、打通、使用。如何进行数据中心的开发保证数据使用。数据中台的开发流程有哪些？如下图数据中台开发流程所示：一个指标从口径的确认到上线、迭代都要经历图示的这些过程：数据中台开发流程一共有11个步骤：业务口径梳理、技术口径梳理、原型设计和评审、模型设计、数据开发、后端开发、前端开发、联调、测试、上线、迭代。接下来我们
云计算与大数据密切相关，大数据是计算密集型操作的对象，需要消耗巨大的存储空间，云计算的主要目标是在集中管理下使用巨大的计算和存储资源，用微粒度计算能力提供大数据应用，云计算的发展为大数据的存储和处理提供了解决方案，大数据的出现也加速了云计算的发展，基于云计算的分布式存储技术可以有效地管理大数据，借助云计算的并行计算能力可以提高大数据采集和分析的效率。研究机构Gartner定义∶大数据是需要新的处
DevOps 是一个持续改善软件产品的过程，它通过极短的发布周期、全面自动化的集成和交付流水线，以及团队间的紧密协作来不断改善产品。DevOps 的目标是缩短将创意变成用户可以使用的产品的时间，并降低这个过程的成本。DevOps 充分利用自动化流程来加速开发和部署。如下图对比传统软件构建方法和 DevOps 方法，传统方法在上，DevOps 在下面：●半部分的传统方法，从概念构思到用户可用的时间周
云原生 DevOps 落地实践过程中，从手工、工具化、自动化进而到全链路自运维体系，这种自动化的DevOps 可以实现更短的业务迭代周期、更稳固的交付质量、更优化的资源成本、更好的用户体验。云原生 DevOps 的步骤建议：1）架构升级Service Mesh 化尝试需要综合评估自身的架构特性，选择合适的业务和应用进行架构升级，并进行 Service Mesh 化的初步尝试。将更多的服务治理下沉到
在企业架构中，云原生是重要的 IT 架构形态。云原生基础设施是对基础设施复杂性进行抽象的技术平台。云原生让应用与基础资源解耦，让业务和技术的关注点分离，将越来越多的复杂性下沉到基础设施，云原生基础设施有有哪些?
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