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    我们之前用云开发时,想做个数据管理后台,只能用小程序开发工具自带的操作后台,然后直接在数据库里操作数据。这样对程序员没有什么,可是我们的程序开发出来也要给不懂程序的人使用的。如何让这些人也可以很好的管理我们云开发的数据库呢。这个时候我们就要用vue或者传统web开发实现一个网页管理后台,通过这个直接管理云开发了。但是开发这样一个网页后台,无疑会增加我们的工作量。所以我们今天借助云开发官方推出的CMS功能,来快速的搭建一个云开发的网页管理后台。

    CMS的好处如下:

    官方文档:https://developers.weixin.qq.com/miniprogram/dev/wxcloud/guide/extensions/cms/introduction.html

    开通路径如下图

    下面就来教大家如何快速的开通这个可视化的内容管理平台。

    一,直接开通内容管理系统(CMS)

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  • 虚拟化与云平台

    万次阅读 2018-04-08 22:07:16
    云计算可以理解为我们有个池子,池子里理论上有无穷无尽的各种资源,使用者只需要告诉池子你想要达到什么样的目的云平台会从池子里按需私有化一部分出来给你来用。 云计算从低到高分为Iaas、Paas、Saas三层。 ...

     

    虚拟化:

    虚拟化技术就是指一台物理机上可以跑多台虚拟机,共享内存、CPUIO等硬件资源,虚拟机之间在逻辑上是相互隔离的。

    共享的物理机称为“宿主机”,虚拟机称为“客户机”

    宿主机通过hypervisor将硬件资源虚拟化给客户机共享。

    根据hypervisor的安装方式不同,虚拟化分为2种类型:

    类型1hypervisor直接在安装在宿主机的逻辑上,像VMWareESXi

    类型2hypervisor安装在宿主机的操作系统上,像KVMVMWareWorkStation

     

    类型1比类型2的性能好,因为少了一层映射;但是类型2比类型1的便用性和移植性要好,所以类型2是目前的主流用法。

     

    CPU虚拟化:

    每个客户机本质上是宿主机中的一个进程,虚拟机中的每个核对应着进程中的多线程。

     

    内存虚拟化:

     

    虚拟机负责管理VAàPA的内存映射,宿主机负责管理PAàMA的内存映射

     

    存储虚拟化:

    存储虚拟化是通过存储池(Storage Pool)和卷(Volume)来管理的。

    宿主机划出一片存储空间Storage Pool,这块空间是专门给客户机来使用的。从Storage Pool中每化出一个文件就是Volume,对应着客户机中的一块磁盘。

     

    网络虚拟化:

    首先要明确一点,客户机要想与外界进行网络交互,就必须通过网卡(无论是物理网卡还是虚拟网卡)。由于宿主机的物理网卡有限,一般不会直接把物理网卡丢给客户机去使用,所以客户机中使用的是虚拟网卡。

     

    如图,eth0是宿主机的物理网卡,vnet0是虚拟机VM1的虚拟网卡,vnet1是虚拟机VM2的虚拟网卡,通过中间假设一个Linux Bridge br0来负责做网络数据分发和转化,来实现vnet0—vnet1之间、vnet—eth0之间的通信。

    虚拟网络是否启动NAT在配置时有细微的差别,客户机发送网络包时原IP地址会经过一次宿主机的替换。

     

    交换机的VLAN:

    Access口直接与计算机网络相连接,每个Acces口只能属于一个VLAN,每个端口通过VLAN_ID来标识属于哪个VLAN。

    Trunk口是多个交换机之间的连接,通过trunk口到达对方交换机时始终带有自己的VLAN标识。

    简言之:Access口是用来划分vlan的,trunk口是为了连接多交换机之间vlan的。

     

    虚拟VLAN:

    图中划了vlan10和vlan20两个vlan,客户机接入哪个bridge就相当于划入了哪个vlan。在这个网络中VM1和VM2是相互ping不到的。eth0相当于trunk口,允许vlan10和vlan20的数据通过;eth0.10,vent0 和 brvlan10 都可以看着 vlan10 的 access 口;

    eth0.20,vent1 和 brvlan20 都可以看着 vlan20 的 access 口

     

    虚拟化解决的问题:

    虚拟化完成了物理节点到逻辑节点的转化,解决了物理机使用效率低、成本高等缺点,但也同时带来了新的课题:虚拟化管理。如何合理的进行虚拟化、容器的监控和扩容、高效利用虚拟化等,为了解决这些问题推出了新的技术范畴:云计算。

    云计算可以理解为我们有个池子,池子里理论上有无穷无尽的各种资源,使用者只需要告诉池子你想要达到什么样的目的云平台会从池子里按需私有化一部分出来给你来用。

    云计算从低到高分为Iaas、Paas、Saas三层。

     

    IaaS(Infrastructure as aService)提供的服务是虚拟机。

    IaaS 负责管理虚机的生命周期,包括创建、修改、备份、启停、销毁等。

    使用者需要关心虚机的类型(OS)和配置(CPU、内存、磁盘),并且自己负责部署上层的中间件和应用。

    IaaS 的使用者通常是数据中心的系统管理员。

    典型的 IaaS 例子有 AWS、阿里云等

     

    PaaS(Platform as aService)提供的服务是应用运行时组件。

    组建包括数据库、web容器、MQ、共享内存等被上层引用依赖的模块或中间件,使用者只需专注应用的开发,并将自己的应用和数据部署到PaaS环境中。PaaS负责保证这些服务的可用性和性能。

    PaaS的使用者通常是应用的开发人员。

    典型的 PaaS 有 Google App Engine、新浪云等

     

    SaaS(Software as aService)提供的是应用服务。

    使用者只需要登录并使用应用,无需关心应用使用什么技术实现,也不需要关系应用部署在哪里。

    SaaS的使用者通常是应用的最终用户。

    典型的 SaaS 有Salesforce、Google Gmail等

    云平台更详细的分析请见:https://blog.csdn.net/yejingtao703/article/details/82321286

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  • 技术选型 1,前端 微信小程序原生框架 css JavaScript 2,管理后台 云开发Cms内容管理系统 web网页 3,数据后台 小程序云开发 函数 数据库 存储   1,小程序端 1-1,首页 首页有以下几个功能点 点餐 菜单...
  • 云平台知识简介

    千次阅读 2019-11-12 20:27:31
    云平台定义 “云是将服务器虚拟化,形成虚拟资源池,相比于以前的物理机更加节省资源成本,便于管理。云是计算、存储、网路资源池化的概念。我们每天使用的搜索引擎、邮箱、网盘,就是很标准的云,而这大多都是免费...

    一. 云平台定义

    “云是将服务器虚拟化,形成虚拟资源池,相比于以前的物理机更加节省资源成本,便于管理。云是计算、存储、网路资源池化的概念。我们每天使用的搜索引擎、邮箱、网盘,就是很标准的云,而这大多都是免费的。云是对互联网的升级,意味着互联网并不仅仅是存储数据,而是为你提供某种服务。云计算、云存储、云服务、云平台等就是利用云通过一堆机器经过网络组合到一起的不同形式,是云下面的子概念。总的来说就是,云服务=云平台,云服务=云计算+云存储!”
    在这里插入图片描述
    云计算是云平台得以成功运用的关键,云计算的出现,为云平台供应商解决了不少麻烦,云计算具有大规模分布式、虚拟化、高可用性和扩展性、按需服务更加经济及安全五大特点。
    当前云计算平台主要分为三类:①以数据存储为主的存储型云平台;②以数据处理为主的计算型云平台;③计算和数据存储处理兼顾的综合云计算平台。
    在这里插入图片描述

    关于云平台,开发者需要做哪些准备?

    云计算作为企业转型的基石,与其支持高度可扩展和灵活的分布式架构,可在多云环境中轻松迁移密不可分,但云应用从开发到落地生产环境,需要许多不同的工具和技术来提供强有力的支持。本文将讨论云环境中能够最大化发挥云计算优势的新方法、新工具。
    函数式编程
    假设我们希望开发具有高度可伸缩基础设施的服务来支持IoT和big data平台,函数式编程是一项值得考虑的选择。不同于大多数人所熟知的编程范式,函数式编程不需要维护全局状态,只需要将输入数据传给函数即可,适合用于验证新想法。很多顶级云供应商目前都已经支持函数式编程。
    选择开发语言
    在云平台上开发微服务架构时,启动时间(startup time)、内存效率(memory efficiency)、二进制大小(binary size)和并发性(consurrency)是关键因素。
    Go——Go语言对于云计算来说,是一种优秀的选择,它具备并发、轻量级、静态类型和编译语言等特性。据了解,英国的一家银行(Monzo)完全使用Go语言实现微服务架构来构建完整的银行体系结构。
    Java——大多数应用都是用Java开发的,Java也拥有大量的开发者社区基础。Spring Boot和Java modules(JDK-9.0~)是云原生架构的最佳选择之一。这是将遗留系统迁移到云平台的良好开端。
    .net core——微软已经很久没有支持开源社区了,这也是很多公司不采用.net core的原因之一。当然微软总是致力于提供无bug的工具、简单的语法和良好的教程,他们最近也意识到,开源可以为Azure cloud提供更多的创新和业务。总而言之,.net core是Azure云平台上的最佳选择之一。
    R Math——数据科学(data science)正在席卷整个计算机世界,但却没有一种新的语言可以用来解决数据科学难题(统计和数学)。由于云计算可以以低成本提供计算能力,业界正试图用旧的技术工具来解决人工智能难题。R是S编程语言的实现。S创建于1976年,R library实现统计和数学功能。
    Python——Python支持多种编程范例和强类型检查。它易于学习,有强大的分析库,并得到了开源社区的大力支持,这也是Python吸引数据科学家的原因之一。
    选择存储
    大规模伸缩前端服务,尝试使用连接池与RDBMS数据库进行通信可能无法满足实际的用例需求,需要我们选择以云为中心(cloud-centric)的数据库来构建强大的存储平台。
    Amazon DynamoDB——提供了任何级别的single-digit-millisecond延迟,数据以NoSQL格式存储,支持文档、键值存储模型和构建图形数据库。
    Azure Cosmos DB——支持具有水平扩展的全局分布式数据库。以NoSQL格式存储的数据,保证了99%的single-digit-millisecond延迟。它不仅支持文档、图形、键值、表和列族数据模型,还支持扩展到多种语言的API支持。
    MongoDB——MongoDB是NoSQL DB的早期版本之一,对于客户来说是非常好的开源存储,并且具有不错的成本效益模型。
    IBM Cloudera DB——Cassandra是Cloudera的基础数据库,它支持基于java的api来与NoSQL数据库通信。
    Oracle NoSQL DB——oracle NoSQL DB支持水平负载均衡和节点扩展。
    Service Mesh微服务架构
    微服务架构在带来诸多好处的同时,也带来了处理故障、路由和服务发现方面的挑战。因此,在大规模构建以云为中心的服务时,不妨考虑Service Mesh微服务架构。

    什么是Service Mesh微服务架构

    Service Mesh是用于处理服务间通信的基础设施层,用于在云原生应用复杂的服务拓扑中实现可靠的请求传递。在实践中,Service Mesh通常是一组与应用一起部署,但对应用透明的轻量级网络代理。简单来说,Service Mesh是微服务通信的代理层。
    Linkerd——Linkerd为服务之间通信提供支持,并为访问微服务提供抽象层,具有服务发现、负载均衡、断路、动态请求路由和分布式跟踪等特性。
    Envoy——最初在其内部使用,而今作为Service Mesh解决方案开放了源代码。不过Envoy并不是为Kubernetes设计的。
    Istio——Istio使用负载均衡服务创建已部署服务的网络以进行服务身份验证。服务监视是它支持的关键特性之一。
    Rainbond——Service Mesh微服务架构是开源PaaS Rainbond在v3.6.0版本中的重点新增特性,可以开箱即用。Rainbond通过插件式扩展来实现治理功能,并对spring cloud、api gateway、dubbo等微服务架构框架有良好支持。
    消息层
    IoT是所有行业都在关注的增长领域。相信不少人都听说过“数据是一种新的石油”这句话。自动驾驶、移动设备等等,每天都会向云平台输送大量数据。事件源(event sourcing)是捕获完整在线用户活动的另一个领域……种种情形和需求,让数据流工具成为众多企业必不可少的一部分。
    Kafka——Kafka是一款基于发布/订阅的分布式消息系统,于2011年成为Apache的孵化项目,随后于2012年成为Apache的主要项目之一。Kafka使用Scala和Java进行编写,因其快速、可扩展的、高吞吐、可容错的特点而逐渐成为一项广泛使用的技术,适合在messaging、website activity tracking、log aggregation等大规模消息处理场景中使用。
    Kinesis——Amazon Kinesis可让你轻松收集、处理和分析实时流数据,以便及时获得见解并对新信息快速做出响应。Amazon Kinesis 提供多种核心功能,可以经济高效地处理任意规模的流数据,同时具有很高的灵活性,让你可以选择最符合应用程序需求的工具。
    容器/架构即代码
    容器化是对在云环境中运行应用和依赖的打包,即其中包含代码、环境变量、库等等。容器可以在任意云环境中运行,并为大规模迁移到不同云环境中提供灵活性。
    Docker——Docker为封装和分发容器应用提供了一个开放的标准。Docker engine用于构建和运行容器,而Docker镜像一般存储在Docker hub中。
    Kubernetes——Kubernetes现下已成为容器编排的标准,在Docker技术的基础上,为容器化的应用提供部署运行、资源调度、服务发现和动态伸缩等一系列完整功能,提高了大规模容器集群管理的便捷性。
    总结
    以上工具和技术只是云平台的开始,需要企业,尤其是大型企业在构建云平台时,结合实际自身情况进行选择。银行上云远比想象中复杂,需要整体规划、分步实施。为应用开发、存储、安全、日志记录和调试、监视和测试创建合理的路线图,这也是为开发人员增加生产力和实现目标提供清晰思路的有效方法。

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  • CMP(云管理平台)是用于管理公有云、私有云和混合云形成的“共生、共存、共荣”生态环境的整合性产品,是构建健康的云平台环境不可或缺的重要环节。

    本文是原创,首发于微信公众号『 Moehoo猛虎




            首先,引用Gartner对CMP给出的定义:CMP(Cloud management platforms,云管理平台)是一种管理公有云、私有云和混合云环境的整合性产品,其最小的功能范围应该包括自服务界面(self-service interfaces)、创建系统镜像(provision system images)、监控和账单(metering and billing),以及基于策略的一定程度的负载优化(workload optimization)等。高级的功能还包括整合外部已有的企业管理系统,包括服务目录(service catalogs)、存储和网络资源配置,更高级的资源管理和监控,比如客户机性能和可用性监控等。

            考察描述CMP与OpenStack等云平台环境相互关系的一般架构图,如下:


           CMP是用于对各类型的云环境(包括OpenStack)进行管理控制的专用性极强的平台,这意味着CMP是用同一套流程和治理策略去控制AWS和MS Azure等公有云和OpenStack等私有云的,CMP是用于管理公有云、私有云和混合云形成的“共生、共存、共荣”生态环境的整合性产品。正是基于这一基本特性,至少在目前,必然是由专用性极强的CMP纳管OpenStack等各类云平台环境,而不会是OpenStack环境(OpenStack的Horizon等)在短期内成为专用性极强的主导性的CMP。

            也就是说,尽管有许多OpenStack产商声称自身产品中已经集成了成熟的CMP系统,尽管基于OpenStack发展而成的CMP可能是未来的技术趋势,然而,至少在目前,基于OpenStack去管理基于ESXi和Hyper-V虚拟机的云平台环境的技术尚未成熟,至多是一种辅助手段而已,遑论其对公有云和混合云的管理等高级功能。正是基于这一基本事实,技术人员必须清醒地认识到:通过专用的CMP去纳管各类云平台环境才是当前的主流技术。

            还应该注意到,在OpenStack官方文档出现的逻辑架构图(如下面3图所示)中,明确地指出了管理OpenStack的三种方法是:Command-line interfaces(命令行界面)、GUI Tools(类似于Horizon的Dashboard图形界面工具)、Cloud Management Tools(Rightscale, Enstratius,etc)。







            显然,在大规模的云平台维护中,使用Command-line interfaces(命令行界面)去执行运维活动是不切实际的。

            使用OpenStack Horizon的Dashboard图形界面工具,其有限的功能对大规模的云平台环境而言同样是不完备的。OpenStack的Horizon并不是完整意义上的CMP,作为OpenStack的Dashboard项目,当前的Horizon只有很少的一部分CMP功能。Horizon调用OpenStack的各个API接口去操作云平台资源中的各类资源,提供了管理和操作OpenStack的用户界面,实现了 CMP 所要求的一部分功能,但是,它还缺少很多核心功能。

            OpenStack被专用性强的Cloud Management Tools所纳管,这是被OpenStack官方所认可的管理OpenStack的标准方法之一。

           在建设云平台的实践活动中,选择合适的CMP产商是至关重要的一环,为此,需要谨慎地研读业界权威观点,并在实践中对其加以确证,

            Forrester对2016年1季度的混合云管理解决方案的评估结果如下图所示:


            需要说明的是,RightScale和Scalr尚未进入中国市场,中国用户暂时无法选用这两家公司的技术方案;而CliQr已于2016年3月被Cisco收购,CliQr 将被集成至Cisco的InterCloud框架之中。

            必须注意到的另一个事实是:CMP市场的碎片化程度极高,各产商占有的市场份额都非常低,大部分在10%以下。这个市场呈现出显著的战国时代的特征,这预示着未来几年在CMP市场的白热化的市场竞争。

            无论未来会这样,就目前而言,实践证明,上图所展示的评估结果被证明具有相当的客观性和可信度。基于这个评估结果,云平台建设方可主动与这些CMP产商进行交流,找到与自身具体情况最为匹配的CMP产商及其技术方案。


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