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飞天大数据产品价值解读 — SaaS模式云数据仓库 MaxCompute 摘要：企业在数字化转型过程中面临数据技术平台建设和运营的诸多挑战，随着现代化数据仓库向多功能、服务化方向发展演进，技术侧的变革为解决企业数据平台各项挑战带来新的可能。MaxCompute作为阿里云飞天大数据中的数据仓库产品，已经成为了阿里内部及众多的外部客户广泛使用且高度信赖的企业数据平台。本次直播将为您介绍SaaS模式云数据仓库MaxCompute核心能力及优势，并结合大数据分析平台经典使用场景，为您介绍MaxCompute 为企业带来的业务敏捷性、面向分析统一平台、显著降低TCO等关键业务价值。 演讲嘉宾简介：曲宁，阿里云智能产品专家。 本次分享主要围绕以下五个方面： 一、飞天大数据平台解决方案 二、MaxCompute:SaaS模式企业级云数据仓库 三、MaxCompute产品价值 四、基于MaxCompute的解决方案及案例介绍 五、总结 一、飞天大数据平台解决方案 企业级数字化转型挑战 目前，企业在数字化转型过程中面临着很多的挑战，这些挑战可以分为几类问题：首先，企业主要以应用为导向，快速的满足业务需求。为了满足不同部门的业务需求，建立了很多数据平台，这些平台缺乏整体规划，形成了很多的数据孤岛，数据共享成本高，缺乏企业级统一的数据获取出口，难以自助分析。 其次

云栖号资讯：【 点击查看更多行业资讯 】 在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯，还在等什么，快来！ Docker 虽好用，但面对强大的集群，成千上万的容器，突然感觉不香了。 这时候就需要我们的主角 Kubernetes 上场了，先来了解一下 Kubernetes 的基本概念，后面再介绍实践，由浅入深步步为营。 关于 Kubernetes 的基本概念我们将会围绕如下七点展开： 一、Docker 的管理痛点 如果想要将 Docker 应用于庞大的业务实现，是存在困难的编排、管理和调度问题。于是，我们迫切需要一套管理系统，对 Docker 及容器进行更高级更灵活的管理。 Kubernetes 应运而生！Kubernetes，名词源于希腊语，意为「舵手」或「飞行员」。Google 在 2014 年开源了 Kubernetes 项目，建立在 Google 在大规模运行生产工作负载方面拥有十几年的经验的基础上，结合了社区中最好的想法和实践。 K8s 是 Kubernetes 的缩写，用 8 替代了 「ubernete」，下文我们将使用简称。 二、什么是 K8s ？ K8s 是一个可移植的、可扩展的开源平台，用于管理容器化的工作负载和服务，可促进声明式配置和自动化。K8s 拥有一个庞大且快速增长的生态系统。K8s 的服务、支持和工具广泛可用。 通过 K8s 我们可以： 快速部署应用

微服务的概念虽然直观易懂，但“细节是魔鬼”，微服务在实操落地的环节中存在诸多挑战。我们在为企业提供PaaS、人工智能、云原生平台等数字化转型解决方案时也发现，企业实现云原生，并充分利用PaaS能力的第一步，往往是对已有应用架构进行现代化微服务改造，而如何进行微服务拆分、设计微服务逻辑、实现微服务治理等实操问题成为很大的挑战。 本文既包含了微服务的原理、原则，又包含了实际落地中的架构设计模式；既包含可举一反三的理念和概念，也包含类似领域驱动设计、Saga实现事务操作、CQRS构建事件驱动系统等具体可套用的示例。本书可以帮助读者把传统的单体巨石型应用循序渐进地改造为微服务架构，从微服务的拆分，微服务架构下业务逻辑的设计以及事务、API、 通信等的实现，一直到微服务系统的测试与生产上线，帮助读者建立从无到有的完整微服务系统搭建的生命周期。 书籍优质内容节选 第8章外部APl模式 8.1外部API的设计难题 为了探索与API相关的各种问题，让我们考虑一下FTGO应用程序。如图8-1所示,该应用程序的服务由各种客户端使用。使用服务API的客户端一共有四种: ■Web应用程序，如Consumer web 应用程序一为 消费者实现基于浏览器的用户界面，Restaurant web 应用程序一实 现基于浏览器的餐馆用户界面，以及AdminWeb应用程序一实 现供内部管理员使用的用户界面。

在使用 Serverless Framework 部署 Next.js，Egg.js 项目时，由于安装的依赖包过大，部署时压缩上传时间很长，可能出现上传超时、控制台卡死等问题。 为此，Serverless 团队近期对部署做了一个性能优化，原来部署一个 Next.js 的 Demo 项目大约需要 55s 左右，而现在只需要 18s 的时间。 下面我们一起看一下，优化前后部署方案哪些不同。 一、部署性能对比 本次提速主要做的是压缩上传性能的提升。优化后采用流式上传压缩，并直接在压缩包内注入组件代码，大大的提升了性能。选取三种不同大小的代码包进行测试，优化前后平均部署性能如下所示： 代码包大小（MB） 优化前（秒） 优化后（秒） 111 MB 55 s 18 s 216 MB 100 s 38 s 418 MB 185 s 70 s 可见，部署的整体性能提升了将近 3倍 ！对于一个轻量级别的网站或博客（ 200 MB 左右），每次部署只需要 35s 左右的时间！ 二、CLI 控制台输出对比 在 CLI 控制台输入 sls deploy 命令后，CLI 控制台状态的对比，如下图所示： 优化前部署全流程仅有 deploying 状态，直到部署结束返回结果。优化后将部署流程的每一步实时反馈到控制台界面上，让用户更清晰的看到整个部署流程，也能方便定位问题（如本地网络问题导致上传失败）。

作者 | 丁宇（叔同） 阿里云智能容器平台负责人 云计算、大数据、人工智能等新技术正迅速的改变着我们所处的时代，其巨大的影响力已经从量变到质变，数字化转型成为企业发展的必然选择。 据IDC报告，全球前1000的大企业中，67％的企业已将数字化转型变成企业级战略，企业数字化转型也正成为许多中国企业的核心战略。随着企业上云成为业界趋势，全面使用开源技术和云产品构建软件服务的时代已经到来。如何更好地拥抱云计算、拥抱云原生、用技术加速创新，将成为企业数字化转型升级成功的关键。 如何在数字化时代实现弯道超车？云原生开辟了一条捷径 阿里云原生应用平台研究员丁宇（叔同）在2020阿里云线上峰会上也提到了“以容器为代表的云原生技术，已经成为释放云价值的最短路径，云原生助力企业全面拥抱云计算”。在他看来，很多企业在数字化转型的过程中，付出了不少的努力与时间，但因为对云原生缺乏了解和实践经验，加之没有好的技术与产品来支撑，导致走了不少弯路。 我们知道，传统的开发模式在迭代速度、频率以及运维方式都难以满足市场快速变化的需求，而云原生追求的就是最大化地利用其技术模式，充分发挥云计算的生产力，使得应用从设计、开发、交付、到管理的思维方式与最佳实践有机结合，从而让这个应用可以最快地创造价值，也就是丁宇所说的“最短路径”。以容器技术为例，容器就是在虚拟化的基础上向上封装了一层，作为云平台与客户交互的新界面之一

Alibaba Cloud Native Day 第二期将于 5 月 30 日全天进行线上直播！ 届时，上海越光医疗科技 CTO、原编程之夏学员现 Alibaba Nacos PMC 及五位阿里技术专家齐聚，带来不一样的技术实践视角！通过本场活动，您将了解到： 真实的行业实践：ECI+K8s 在医疗行业的落地； 一线的演进视野：云原生时代消息中间件的演进路线，以及云原生软件供应链安全演进； 第一视角的实操演示：1. 聚焦 Nacos 内核构建；2. 基于 OAM 构建大规模可扩展 PaaS 平台实践；3. Spring Cloud Alibaba 的手把手沙箱试用；4. Serverless 在大规模数据处理的实践。 时间 ：5 月 30 日 10:00 - 16:50 地点 ：线上直播 报名方式 ： https://yqh.aliyun.com/live/CloudNative（点击链接，立即预约直播 ） 【详细信息看这里】 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4279029/blog/4288394

云栖号资讯：【 点击查看更多行业资讯 】 在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯，还在等什么，快来！ 阿里妹导读：对象存储被广泛应用于互联网应用中，当我们打开手机观看视频、收听音乐、分享图片、浏览网页、淘宝购物时，背后的数据基本都是存在对象存储中。应用使用卡、打不开就和对象存储的可用性 SLA 有关，SLA 越高，应用体验越好。本文分享阿里云在对象存储 OSS(Open Storage Service) 的可用性 SLA (Service Level Agreement) 上的实践和技术沉淀。 一 概述 阿里云对象存储 OSS 通过十年积累的技术红利，长期在双十一淘宝应用如丝般顺滑体验需求的打磨下，2020 年 6 月将可用性 SLA 提升 10 倍，其中 OSS 标准型（同城冗余）存储，SLA 从 99.95% 提升到 99.995%，简单理解能支持 10 万张图片最多只有 5 个显示卡，下一章有详细解释。 二 如何度量 OSS 可用性 SLA 要想掌握 OSS 可用性 SLA，可以通过梳理业界可用性的来龙去脉，来理解背后的技术。 1 业界常见的可用性度量为年故障时长 业界对可用性的描述，通常采用年故障时长。比如，数据中心机房划分为不同等级，如 T1～T4 机房，它们的可用性指标如下所示： T1 机房：可用性 99.671%、年平均故障时间 28.8 小时 T2 机房：可用性

作者 | 王夕宁 阿里云高级技术专家 导读 ：本文摘自于阿里云高级技术专家王夕宁撰写的《Istio 服务网格技术解析与实战》一书，讲述了如何使用 Istio 进行多集群部署管理来阐述服务网格对多云环境、多集群即混合部署的支持能力。 前文详情： 《如何使用 Istio 进行多集群部署管理：单控制平面 VPN 连接拓扑》 《如何使用 Istio 进行多集群部署管理：单控制平面 Gateway 连接拓扑》 在多控制平面拓扑的配置中，每个 Kubernetes 集群都会安装相同的 Istio 控制平面，并且每个控制平面只会管理自己集群内的服务端点。通过使用 Istio 网关、公共根证书颁发机构（CA）以及服务条目 ServiceEntry，可以将多个集群配置组成一个逻辑上的单一服务网格。这种方法没有特殊的网络要求，因此通常被认为是在 Kubernetes 集群之间没有通用网络连接时的一种最简单方法。 在这种拓扑配置下，Kubernetes 跨集群通信需要服务之间的双向 TLS 连接，要在集群之间启用双向 TLS 通信，每个集群的 Citadel 将配置由共享的根 CA 生成的中间 CA 证书，如图所示。 （多控制平面） 部署控制平面 从共享的根 CA 为每个集群的 Citadel 生成中间 CA 证书，共享的根 CA 启用跨不同集群的双向 TLS 通信。为了便于说明，我们将 samples

作者 | Cloud Toolkit 近年来，容器技术以迅雷不及掩耳之势迅速蔓延开来，容器技术基于各种场景的尝试与实践更是层出不穷，它的崛起改变了我们创建、发布与运行应用的方式，实现了资源的独立与隔离、相较于传统的虚拟化技术，它更加轻量化。 随着以 Docker 为代表的容器技术在越来越多的业务场景中被应用，越来越多开发者开始习惯将应用打包成标准格式镜像并存放在镜像仓库中以便完成日常部署发布、团队协作等工作。但在真正的生产环境中，我们会产生大量镜像，不管是第三方还是自建，而这些镜像伴随而来的是部署、保存、分发使用等大量繁琐、重复的部署、管控工作。 对于开发者而言，在本地 IDE、镜像仓库、容器等多个产品间来回切换，不仅耗费大量工时与精力，而且繁琐细碎的操作更容易造成一系列失误。 说到底，哪个开发者想做一个天天机械性重复工作的工具人呢？谁不想做点有创造性的工作呢？ 面对这样的难题，Cloud Toolkit 给出了答案～ 在 IntelliJ IDEA 安装和配置 Cloud Toolkit 后，只需在配置界面设置部署参数即可实现自动化部署，将应用快速部署到镜像仓库，并借助阿里云提供安全的镜像托管能力，高效管理镜像 。 那么，我们来看看到底如何做，才能实现部署提速 8 倍？首先，先和大家聊一聊搭配免费 IDE 插件即可实现一键部署、持续集成与交付的的容器镜像仓库 ACR。

云栖号资讯：【 点击查看更多行业资讯 】 在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯，还在等什么，快来！ 简介： 我从没想过会用“少年感”来形容一位40+岁的商界人士。裔隽在很多时候像一位人生导师，儒雅随和，不吝于分享自己的人生经验与谆谆教诲，也会在提起项目时难掩兴奋：“我们最近在做一个新业务，蛮好玩的。”隔着电话，我似乎都能看到他眼里有光。 以下为裔隽的专访内容，欢迎收看（约5分钟）。 投身未知，挑战符合我的个性 从心理学到计算机，从新闻主编到首席数据官，于外人看来，我的跨界虽然较大，但整个职业生涯一直有自己的主线。我10岁的时候就对计算机很感兴趣，觉得未来电脑会走进千家万户，一直学习到现在，也始终把它看作一个工具。在90年代初，国外已经有心理学和计算机结合的成果表现，这也是我选择心理学专业的原因之一。大三的时候我还写过一套认知心理学的软件包，毕业论文也是用电脑编程做的心理学实验，包括我当时的导师也让我关注人工智能这方面。现在看来，这条路选对了。 大学毕业时，赶上银行信息化的风潮，我想了解银行是如何应用计算机的，于是到了这里。经历了业务转服务器、不联网到联网、网点内外打通、跨银行协作的整个过程，8年时间见证并参与了IT技术之于金融行业的变化，作为从业者深深感受到了科技的力量，也坚定了自己“改变些什么”的想法。 2003年创业汽车网，同时兼任新闻主编，在很多人还不常上网的时代