tfs

在大多数情况下，软件应用程序开发由于其规范性和复杂性而变得很耗时。 为了在短时间内交付高质量应用程序，软件开发人员正在遵循一套通用的实践，称为DevOps生命周期。 那么，DevOps在软件应用程序开发领域中扮演着什么角色？ 让我们深入了解其含义、用途以及DevOps生命周期中的每个关键阶段。 什么是DevOps 在DevOps之前，从业人员使用瀑布模型或敏捷开发模型进行软件项目开发：瀑布模型或顺序模型是软件开发生命周期（SDLC）中的一种开创性方法,在这个模型中，软件开发成为一个线性过程，不同的阶段和任务被依次定位；而敏捷开发涉及各种方法的使用和SDLC中多个团队的协作。瀑布模型的线性和敏捷开发的跨功能性无法确保快速、连续地交付无缺陷的软件应用程序。 软件行业日益清晰地认识到:为了按时交付软件产品和服务，开发和运维工作必须紧密合作。这样的情况下，DevOps应运而生。 DevOps是一个简单的缩写词，源于“development（开发）”和“Operation（运维）”两个词，它涉及以特定的方式实践应用程序开发的任务。更广泛地说，软件开发和IT运维的结合被称为DevOps。 DevOps的优势 DevOps在促进IT运维和软件开发之间的敏捷关系方面的有效性受到几个因素的支持。通过在软件开发和IT运维部门的多个业务部门内实现更好的通信

5月7日，国内最大云计算厂商阿里云宣布推出全新一代内存增强型实例，提供1：14.8超大内存比内存容量，满足内存型数据库如SAP HANA、Redis等应用，充分释放技术红利，帮助线下企业快速上云，完成数字化转型。 预约观看 产品详情 全新一代内存增强型实例re6采用Intel 最新CascadeLake 架构处理器，主频2.5GHz，睿频最高可达3.2GHz，相对于上一代性能最高提升30%以上。 全面上云已经成为趋势，越来越多的企业级用户选择云平台搭建自己的系统。从测试系统的迁移到生产系统搭建，从边缘业务到核心业务，云计算承担了越来越大的业务量，作为数字经济的“新基建”，阿里云也在快速迭代，为企业提供更优质的服务。 提供超大的单核内存容量：内存增强型实例是SAP用户上云不二之选 SAP HANA 是基于内存计算技术的高性能实时数据计算平台，将联机分析处理 (OLAP) 和联机事务处理 (OLTP) 整合到了单一的内存计算数据库中，这不仅消除了磁盘瓶颈，还提供了前所未有的高性能。 阿里云内存增强型实例re6几乎是为SAP用户量身打造的企业级实例产品，最高可以支持3TiB内存总容量，满足绝大部分企业用户的需求，在云计算的规模与弹性加持下，re6的稳定性全面超越线下一体机。同时，阿里云re6系列实例即将全部通过SAP HANA认证，支持包年包月、RI等付费模式

1. 背景 在 3 年前，西门子公司内部存在不同的工具来存放他们的制品 : 有的团队放在 TFS 上托管制品，但是从理论上来说， TFS 并不适合用来托管制品。 有的团队将他们的制品托管在他们的 Clear Case 中。 还有的团队创建了不同的共享文件夹，并将他们的制品存放在里面。 这样的现状带来很多问题，例如： 所有的工具都需要满足一些重要的公司要求，例如如何 保证制品的安全？ 如何将制品分享给其他项目团队？ 如何满足所有的合规性要求？ 如何降低管理成本？ 如何为开发者们提高系统的性能和可用性？ 综上所述，对于西门子公司而言，创建一个统一的中央仓库来管理制品是很有必要的。 2. 解决方案 西门子使用 JFrog Artifactory 作为单一可信源，存储西门子全球所有的制品，支持 6000 研发， 250 个项目团队， 43 个 Artifactory 节点。 当你有了好的工具，在大公司里提供制品库服务的时候，还需要其他的服务能力，包括高可用性，和 CI/CD 集成，培训，自助式服务的体验。 西门子 IT 部门花了在这方面做了很多工作，对于开发者， IT 团队提供了: 0 宕机的单一可信源制品库 自动巡检 Artifactory 首页的可用性 自动上传测试制品保证制品库的可用性，如果 3 次测验均失败，在证明 Artifactory 服务处于不健康状态。 运行模拟的制品上线

发布会传送门 点击了解产品详情 众所周知，注册中心和配置中心是Spring Cloud 和Dubbo 等微服务架构中的重要组件，往往采用 ZooKeeper/Nacos/Eureka/Apollo 等开源方案自建，但因其依赖复杂、变更频繁，往往给客户带来的较高的建设和运维成本，同时，在 Hbase、Spark或Kafka 等大数据的环境下，会依赖 ZooKeeper 进行分布式系统的协调，此时，基于云上的托管服务，可以极大的降低运维复杂度，并提高应用可用性。相比开源自建，微服务引擎MSE 通过提供的云上监控和运维能力、多机房和多区域容灾能力、自动宕机恢复能力，实现了99.9%的可用性保障，此外，MSE提供了多打25项的开源优化，提升了注册和配置中心的易用性和性能。3分钟便能完成接入，每月最低50.16元，更是从操作和价格上降低了企业的接入成本。 据微服务引擎MSE产品经理子墚介绍，“我们除了提供注册和配置中心的托管能力，还围绕困扰开发者微服务治理过程遇到的各类运维难题，提供了包括金丝雀发布、离群实例摘除、服务鉴权、无损下线、限流降级和全链路流控的高阶微服务治理能力，极大的降低了微服务的运维难度，其组件型的产品理念还帮助客户实现了云上应用的自主可控。“目前，已有包括陆德科技、吉递换电、趣练习、企迈云商等来自出行、物联网、在线教育、新零售等行业的客户正通过 MSE 来提升运维效率

6月9日， 在2020阿里云峰会上，阿里巴巴副总裁、阿里云计算平台事业部高级研究员贾扬清宣布推出新一代云原生数据仓库和数据湖解决方案。基于创新的技术架构，新一代云原生数据仓库可支持PB级数据关联分析和实时查询，实现离线、实时、分析、服务的四位一体。同时推出的数据湖解决方案，采用一种存储多种计算理念，基于存储与计算分离架构和全新大数据分析加速引擎，可实现与本地计算一样的快速体验，激发企业数智动能。 以下为贾扬清演讲全文（附 视频回顾>> ） 如今我们谈到产业数字化，数字产业化，今天绝大多数的经济活动、数据的沉淀分析和服务都是离不开的。同时我们又说摸着石头过河，绝大多数的企业在业务升级跟技术升级的过程当中，往往都采取一个摸着石头过河的方法，在遇到不同的数据分析跟服务的需求的时候，寻找单个的单点的系统来解决它实际的单点的问题。这样的一个过程就会遇到最后的一个问题，是在一个看似完整的系统背后，是一个一个的数据的孤岛，这些孤岛之间数据的联通，数据的实时传输都变成了非常大的问题。 从一个整个企业的角度来说，业务所看到的是数据洞察的困难，而系统看到的是数据分裂的成本，作为企业业务如此重要的数据仓库的概念，我觉得我们需要顶层的设计来重构数据仓库，这是我们今天向大家展示的基于 Hologres 、 MaxCompute 、 Realtime Compute 的离线、实时、分析、服务一体化的

前言 工作经常接触到海量文件储存，曾经把数百万个文件存储在 NTFS 格式的磁盘中，结果导致重启后无法识别磁盘，拆下硬盘插到外接 USB 硬盘盒上居然可以识别读取，吓得我赶紧删掉数据保住硬盘。 分布式存储方案 tfs (Taobao File System) 接触 tfs 是因为接受一个旧项目使用到了 tfs。tfs 这个项目 taobao 开源的一个大坑，项目缺少维护和文档，依赖老旧给编译部署带来极大的困难。 minio 文档全面，门槛低，上手容易，支持分布式，纠错码，s3。 leofs 测试了一下，底层好像性能不高。 ceph 文档复杂，学习曲线陡峭，对硬件网络要求高。大规模私有云的利器 2020年疫情期间在家磨了一个月的 ceph，部署 ceph 必须操作系统必须得 ubuntu，docker 不支持最新版本的要求。存储需要物理磁盘，网络要稳定。 seaweedfs 支持对象存储，resultful，s3，分布式灵活。个人开发的项目，有一些 bug，更新较快。 用来做图片服务器，目前很稳定。 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/2248663/blog/4378350

DSW 2.0：面向AI研发的集成开发平台 DSW（Data Science Workshop）是阿里巴巴PAI团队根据多年的AI算法和产品研发经验积累，围绕提高AI算法研发效率，降低研发成本而推出的一款适用于各类AI开发者的云端机器学习集成开发环境。DSW2.0是借助阿里云ECS，Docker和Kubernetes等云原生技术，能够在几分钟内帮用户完成环境搭建，相对DSW1.0开放更高的开发权限，满足各个层面客户的使用需求。 云原生架构 DSW借助阿里云ECS，Docker和Kubernetes等云原生技术，能够在几分钟内帮用户完成环境搭建。用户可以根据算法需要和成本考虑，选择阿里云ECS提供的包括CPU和异构计算GPU在内的所有资源规格。 满足不同层次开发习惯 结合交互式编程和命令行输入，DSW提供了三种编程入口： WebIde适用于工程化要求比较高的项目；JupyterLab适用于快速POC试验；Terminal入口可用于快速执行Shell命令，运行程序和简单的编辑等。 预装丰富插件 DSW还开发和预装了各种JupyterLab和WebIDE插件，比如广受深度学习开发者喜爱的可视化工具Tensorboard，用户在DSW内通过Launcher，Commands打开，甚至还可以使用%tensorboard魔法命令直接在Notebook中开启等多种方式使用Tensorboard