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  • 网络体系结构

    2018-03-08 19:11:00
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    主要有两种体系结构:OSI-RM体系结构和TCP/IP体系结构。

    OSI-RM体系结构

    七层模型:

    • 物理层:利用传输介质为通信的网络节点之间建立、维护和释放物理连接,实现比特流透明传输;
    • 数据链路层:在通信实体之间建立链路连接,传输以帧为单位的数据包,并实现了差错控制和流量控制方法;
    • 网络层:为以分组为单位的数据包通过子网选择恰当路由,并实现拥塞控制、网络互连等功能;
    • 传输层:提供端到端服务,为上层屏蔽底层数据传输问题;
    • 会话层:建立、管理、终止会话;
    • 表示层:数据的表示、安全、压缩;
    • 应用层:网络服务与最终用户的一个接口。

    TCP/IP体系结构

    说明:应用层协议较多,分别使用UDP和TCP协议进行承载。

    TCP/IP模型中核心协议是TCP、UDP和IP协议。所有高层数据都被封装成IP数据包,IP数据包可以采用多种低层协议进行处理。

    OSI-RM和TCP/IP体系结构的比较

    1. 对层间关系。OSI-RM是严格按“层间”关系处理的,不能越层;TCP/IP允许越级直接使用低层次所提供的服务。后者是“等级关系”,减少了一些不必要的开销,效率更高。
    2. 对异构网互联问题。TCP/IP一开始就考虑该问题,并将互联协议IP单设一层;OSI-RM是后来在网络层划分一个子层来完成IP任务。
    3. OSI-RM开始只提供面向连接服务,而TCP/IP一开始就就将面向有链接和无连接的任务并重。

    转载于:https://my.oschina.net/HuoQibin/blog/1631881

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  • ZCMU计算机网络期中1(计算机网络概论,网络体系结构与网络协议,物理层) 计算机网络概论部分 1.名词解释 Intranet:采用TCP/IP与web的系统设计方法的企业内部的专用网络 WSN:将无线自组网与传感器结合的网络...
    ZCMU计算机网络期中1(计算机网络概论,网络体系结构与网络协议,物理层)
    计算机网络概论部分
    1.名词解释
    Intranet:采用TCP/IP与web的系统设计方法的企业内部的专用网络
    WSN:将无线自组网与传感器结合的网络
    packet switching:将报文划分成格式固定、有最大限度的交换方式
    internet:将多个计算机网络互联成大型网络系统的技术
    Internet:覆盖全世界、应用最广的网际网
    network topology:节点与通信线路之间的几何关系表示的网络结构
    end system:组成Internet边缘部分的用户设备
    Ad hoc:一种自组织、对等式、多跳、无线移动网络
    ISP:为用户提供接入Internet服务的企业
    IMP:ARPANET通信子网中的交换节点
    IoT:实现人与人,物与物,人与物之间信息交互的网络
    computer network:以能够相互共享资源的方式互联起来的自治计算机系统的集合
    WPAN:连接用户10m之内的移动数字终端设备的无线通信网络
    MAN:将几十千米范围内的大量企业、机关、公司的局域网互联起来的网络
    datagram:分组传输前不需要预先在源主机与目的主机之间建立线路连接的交换方式
    ARPANET:奠定了网络理论基础的、第一个最有影响的计算机网络
    PDN:网络运营商提供高质量的数据传输服务的网络
    distributed network:没有中心交换节点的网状结构网络
    virtual circuit:在分组发送前,需要在发送方和接受方建立一条逻辑连接的数据交换方式
    circuit switching:需要通过交换机交换的通信方式

    2.选择题部分
    1)计算机网络共享的资源是:计算机的软件、硬件与数据
    2)早期ARPANET中使用的IMP从功能上看,相当于目前广泛使用的路由器(#IMP名词解释)
    3)ARPANET的成功运行证明了分组交换理论的正确性
    4)ARPANET最早推出的网络应用是:TELNET
    5)ARPANET研究工作包含:
    提出计算机网络定义与分类方法
    提出资源子网与通信子网的二级结构概念
    提出分组交换的协议与实现技术
    6)WLAN、WMAN需要基站,而ad hoc网络不需要基站
    7)网络拓扑研究的是:通信子网中节点结构关系问题
    8)基本的网络拓扑包含
    星状,环状,总线型,树状,网状
    9)LAN(局域网):10m-10km
         MAN(城域网):10~100km
         WAN(广域网):100~1000km



    网络体系结构与网络协议部分
    1.名词解释
    语法:描述用户数据与控制信息结构与格式
    网络体系结构:网络层次结构模型与各层协议的集合
    RFC:网络技术人员之间发布技术研究进展与标准的一类文档
    ISOC:最权威的Internet全球协调与合作的国际化组织
    IP:提供“尽力而为”的分组传输协议
    UDP:一种不可靠的、无连接的传输层协议
    OSI参考模型:ISO/IEC7498标准定义的网络互连7层结构模型
    帧:数据链路层的数据传输单元
    网络协议:为网络数据交换制定的通信规则、约定与标准
    传输层:实现可靠的端-端连接与数据传输服务的协议
    语义:解释控制信息每个部分的意义
    层次结构:处理计算机网络问题的最基本方法
    网络层:实现路由选择的层次
    应用层:实现应用程序之间通信过程控制的层次
    OSI环境:包括主机中从应用层到物理层的7层以及通信子网的结构
    主机-网络层:TCP/IP参考模型中与OSI模型的数据链路层和物理层相对应的层次
    分组:网络层的数据传输单元
    TCP:提供可靠的,面向连接、面向字节流服务的传输层协议

    2.图示参考(来源:第一届华为网络技术竞赛课件)




    3.选择题部分

    1.以下关于网络协议与协议要素的描述正确是A.协议表示网络功能是什么(解题:协议是为实现网络中的数据交换而建立的规则标准或约定。)

    2.以下关于网络体系结构概念的描述中错误的是B.所有的计算机网络都必须遵循OSI体系结构

    3.以下关于网络体系结构的研究方法优点的描述中错误的是C.允许隔层通信是OSI参考模型灵活性的标志(解题:灵活性好指某个层次实现细节的变化,只要保持它和上、下层的接口不变,则不会对其他层产生影响。)

    4.以下关于OSI参考模型的基本概念的描述中错误的是A.术语"OSI参考模型"中的开放是指可以用于任何一种计算机的操作系统

    5.以下关于OSI参考模型7个层次划分原则的描述中错误的是A.网中各主机可以有不同的层次

    6.以下关于物理层基本概念的描述中错误的是D.数据传输单元是字节(解题:物理层的数据传输单元是比特。)

    7.以下是关于数据链路层的基本概念的描述错误的是B.可以在释放物理连接后建立数据链路

    8.以下是关于网络层基本概念的描述中错误的是C.实现流量控制、拥塞控制与网络安全的功能(解题:网络互联。)

    9.以下是关于传输层基本概念的描述中错误的是B.相邻的高层是表示层

    10.以下关于OSI环境基本概念的描述中错误的是B.连接主机的物理传输介质包括在OSI环境中(解题:连接结点的传输介质不包括在OSI环境中。)

    11.以下关于OSI环境中数据传输过程的描述中错误的是B.表示层只进行数据的格式交换,不增加协议头

    12.以下关于传输层特点的描述错误的是D.协议数据单元是分组(解题:传输层传送的协议数据单元称为段或报文。)

    13.在对OSI参考模型中第n层与n+1层关系的描述中正确的是A.第n层为第n+1层提供服务(#原题答案错误)

    14.在对OSI参考模型中,自下而上第一个提供端-端服务的层次D.传输层

    15.以下不属于网络体系结构讨论的内容是C.协议细节

    16.TCP/IP体系中的网络层协议提供的是A.无连接不可靠的数据包服务


    物理层部分(#奈奎斯特准则、香农定理、曼彻斯特编码、差分曼彻斯特编码、波特率、比特率)

    1.名词解释

    异步传输:以字符为传输单元,字符之间的时间间隔可以是任意的

    频带传输:在模拟信道上传输数字数据信号的方法

    基带传输:在数字信道上直接传送基带信号的方法

    单模光纤:信号与光纤组成单个可分辨角度的单路光载波传输方式

    多模光纤:信号与光纤组成多个可分辨角度的多路光载波传输方式

    空中接口:无线通信中手机与基站的通信接口

    香农定理:描述最大传输速率与信道带宽、信号噪声功率比之间关系的理论

    波特率:每秒钟载波调制状态改变次数

    比特率:描述数据传输系统的重要指标(每秒传送构成二进制比特数)


    2.选择题部分

    1.以下关于物理层的描述中,错误的D.物理层屏蔽了Ethernet与IP的差异性(解题:屏蔽物理层所采用的传输介质、通信设备与通信技术差异性。)

    2.以下关于数据传输速率的描述中,错误的是C.常用的数据传输速率单位有:1Mbps=1.024x10^6bps

    3.以下关于时分多路复用概念的描述中,错误的是C.统计时分多路复用将时间片预先分配给各个信道(解题:为了提高通信线路的利用率,允许每个周期内的各个时间片只分配给需要发送数据的信道。)

    4.以下关于奈奎斯特准则的描述中,错误的是A.用于计算有随机噪声状态下的“带宽”与“速率”的关系(解题:理想状态,无噪声。)

    5.如果以下是一个8bit数据的曼彻斯特编码波形这个数据是B.01001011

    (#曼彻斯特编码:前T/2反码,后T/2原码,差分曼彻斯特编码:每个比特开始处发生电平跳变,则“0”,反之为“1”)  

    6.以下选项中不属于自含时钟编码的是B.非归零码

    7.一下关于传输速率基本概念的描述中,错误的是D.比特率S与调制速率B之间的关系可以表示为:S=B·lgk(解题:k为多相调制的相数。)

    8.以下关于统计时分多路复用技术特征的描述中,错误的是A. 统计时分多路复用的英文缩写是“ATDM”(解题:ATDM是指异步时分多路复用。#统计时分多路复用发出的数据不需要带有双方的地址)

     9.以下关于T1载波的描述中,错误的是D.T1载波的数据传输速率为2.048Mbps

    10.以下关于ADSL与HFC技术特点比较的描述中,错误的是A.ADSL主干线路使用光纤,HFC主干线路使用宽带同轴电缆(解题:ADSL与HFC主干线路都采用了光纤,不同之处是ADSL用户接入的仍然使用电话线,而HFC用户接入使用的是同轴电缆。)


    3.计算题部分

    1.已知:电话线路宽带B=3000Hz,根据奈奎斯特准则,求:无噪声信道的最大数据传输速率是多少?
    2.已知:S/N=30db,宽带B=4000Hz,根据香农定理,求:有限宽带,有热噪声信道的最大数据传输速率为多少?
    3.已知:数据传输速率为14400bps,多相调制的相数k=16。求:调制速率

    4.已知:S/N=30db,宽带B=3000Hz,采用QPSK-16调制方式。求:最大调制速率是多少?



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  • 网络设备驱动体系结构 在伦敦的Strata + Hadoop World上,MapR企业战略与架构总监Jim Scott谈到了实时Hadoop:理想的消息系统。 您可以在这里观看他的演讲或阅读下面的文章以了解更多信息: 在这篇文章中,您将...

    网络设备驱动体系结构

    在伦敦的Strata + Hadoop World上,MapR企业战略与架构总监Jim Scott谈到了实时Hadoop:理想的消息系统。 您可以在这里观看他的演讲或阅读下面的文章以了解更多信息:

    在这篇文章中,您将看到有关消息驱动的体系结构的信息。 简而言之,这是面向服务的体系结构(SOA)的子集。 这已经存在了很多年,并且是非常受欢迎的模型。 在这篇文章中,您会发现基础消息驱动的体系结构比企业服务总线(ESB)的概念更具竞争力。 ESB非常沉重和僵化,而一般的SOA实现不需要ESB。

    当我们开始进入实时Hadoop时,我们在谈论什么? 好吧,生活是成批的,或者至少这是您可能会听到人们谈论大数据周围一切的方式。 归根结底,生活不是一成不变的。 生活是关于不断发生的流事件,并且必须一次处理一件事。

    我们必须能够前进,继续前进,并处理发生的事情。 长期以来,每个人都对批处理感到非常满意。 随着人们对这些技术越来越满意,他们开始意识到他们可以做的越来越多。 流技术的规模如此之大,这不足为奇。 能够从批处理转换为实时并不十分复杂,具体取决于您的用例。

    实时

    我提出的一些目标是实时的或接近实时的。 需要澄清的是,理解我们真正要处理的一般语义很重要,因为实时并不总是处理刚刚发生在物理上的事件。 可能是“我准备对数据进行处理,现在我需要立即进行处理。” 该事件可能是在两天前发生的,但是现在您可以执行实时处理了。 无论您设置什么服务级别,这都是您要使用的服务。

    微服务

    当我们开始研究微服务之类的东西时,自然就会想到,微服务如何与流技术结合在一起? 如果要扩展应用程序,这是自然的设计模式,如何将应用程序与通信分离? 微服务确实是人们正在寻找的一种新模型,我将把它分解成更小的部分,这使人们能够以更简单,更小的块部署软件。 但是,为了做到这一点并扩展这些服务,您必须使通信脱钩。

    运动部件少。 消息传递和实时启用有哪些优点? 我们的运动部件更少。 当您开始考虑进入进程间通信的所有技术,能够扩展系统,拥有持久性存储时,当您开始将它们与消息传递平台分离时,在大多数情况下,它实际上简化了您的体系结构。 消息驱动的体系结构和面向服务的体系结构并不是全新的。 他们已经存在了很长时间,并将继续蓬勃发展。

    更好地利用资源。 当我们开始研究资源利用率时,这里有一个很大的好处,而且当我们跨不同的环境看时,我们就有能力创建新型的隔离模型。 在开发环境中运行代码时,开发环境的外观是否与生产环境相同? 可能不会。 如果您在开发中有两个服务器,在生产中有两个服务器,那就太好了。 那不是大多数用例。 我曾经在广告技术部门工作,在那里我建立了一个每天处理600亿笔交易的平台,我们有10台服务器在开发中,有600台在生产中。

    通用部署模型。 能够弄清楚如何使用您的生产环境并使用真实的实时数据进行测试是很多人都在努力的问题。 当您将消息传递平台与组件分离时,便可以吸收来自生产环境的所有信息以进行开发和测试。

    改进的集成测试。 当您进行集成测试之类的事情时,您可以简化它,这是一笔不小的数目。 为了在当前环境中拥有此功能,很多人会花很多钱。 问题是,大多数环境都不是为支持此类功能而构建的。 将完整的数据库副本从生产环境复制到开发环境通常并不划算,或者不够及时才能产生影响。

    共享文件系统。 对于您的应用程序状态,拥有一个共享的文件系统是非常重要的。 消息传递是实时的一部分,但是能够提供有状态服务,在微服务世界中,您希望能够被拆除或丢弃是一件好事。

    如何结合服务和打破微妙

    微服务与有限的上下文松散耦合。 让我们看一下微服务的概念:

    具有共享模式和共享模式的共享数据库。 现在,共享数据库最大的优点是什么? 是时候您必须参加会议讨论如何发展架构,并且在会议开始后的五分钟之内达成协议,因为那没有发生。 那是不现实的,那不是生活。 通常,当您遍历这些共享模式时,需要花费数小时的时间,而且您无法达成协议,这很痛苦。

    服务之间的临时通信。 当我们摆脱了服务之间的临时通信时,我们就完全解除了这种耦合,突然之间,我们现在有了一种方法来处理扩展,而不必担心破坏这种“微观性”。

    脆弱的协议。 拥有无法发展的协议真的很糟糕。 如果您尝试在服务之间使用Java序列化,则将其视为错误的协议。 Corba是脆弱协议的另一个示例。 如果您有一个宁静的服务,可以交换JSON格式的数据,那么这是一个可以演进的非常好的简单协议。

    协议版本控制不佳。 然后能够对协议进行版本控制是非常重要的事情。 在使用时能够及时识别出什么,而不必怀疑格式或期望是什么。

    不要做这些事!

    如何解耦服务

    使用自我描述的数据。 自我描述的数据很重要。 我提到了JSON。 Avro很好。 二进制JSON也很好。 当我们考虑随时间迁移时,您想添加字段。 您不想更改数据类型。 我认识一些采用JSON的人,他们已经将一个字符串字段换成一个数组。 你为什么要去做呢? 你不想成为那个家伙。

    私有数据库。 现在,归根结底,私有数据库实际上是一件好事。 我们今天可能都使用相同的模式,但是如果我将其放在自己的数据库中,并且您明天需要发展自己的数据库,并且它们之间存在分歧,谁在乎? 我的用例是我的用例:我有我的数据库,您不需要进入数据库。

    由于规模大,在必要时使用共享存储。 当我们开始研究所有这些协议,并开始研究诸如共享存储之类的东西时,我们必须意识到能够将数据存储在某个地方,而您不必担心诸如容器之类的东西。爆炸,永远无法取回数据。

    解耦架构

    理想情况下,在类似解耦的体系结构中,您将拥有这样的图表。 这是一种非常准确的表示形式,用于说明人们最终如何使用分离的体系结构构建系统。

    soa-1

    在顶部,您可以构建一个流程来进行所有活动并将其存储在历史档案中。 在底部,您最终会创建某种类型的结果,并且可能会在其顶部构建仪表板。 您可以插入这些内容,并且在扩展环境时,不必担心系统瓶颈。 您不必担心消息传递平台两侧的资源容量用完。

    消息队列是经典的答案。 当涉及到能够处理我们想要的规模时,传统的消息队列具有固有的缺陷。 当您查看确认时,我们会看到传统消息队列所伴随的这种非常繁重的事务处理性质。

    关键功能/缺陷是故障确认。 出现故障确认是可能发生的。 从传统上讲,如今,人们并不是真正要考虑的事情,但是每个人都希望考虑确保自己不会丢失消息。

    您为持久性付出了巨大的性能损失。 不丢失消息意味着您需要持久性。 在传统消息队列中需要持久性意味着您需要承担那些事务的沉重开销。

    解耦机制

    卡夫卡式日志。 持久性是关键特性,因此,当我们研究Kafka风格的模型时,我们获得了这种能力,可以以连续的运动有效地产生连续的IO流,并能够提取所有内容。 它提高了吞吐量,获得了所需的持久性,并且能够无序地进行确认,因此您实际上无法做到这一点,因为您从头到尾都掌握了所有内容。 我们获得了性能,可伸缩性就在那里,我们可以在具有像Kafka这样的平台的真正的消息驱动的面向服务的体系结构的情况下实现交付。

    欺诈识别

    soa-2

    给定类似信用卡速度的主题,如果在这里发生了信用卡交易,然后在3秒钟后在斯德哥尔摩发生了信用卡交易,然后在纽约发生了5秒之后发生了信用卡交易,那么我们可以肯定的是欺诈活动还在继续。 除非他们碰巧只是互联网供应商。 也许是这样,但仍然可以在5秒钟内完成3笔交易,这确实很紧张。 卡实际上不能在这些位置之间足够快地进行交易,因此这是我们识别卡欺诈的一种方式。

    soa-3

    在传统解决方案中,我们会看到类似这种事件的发生。欺诈检测器将完成一些工作,并将最后使用的卡插入数据库中。 在此模型中,我们实际上没有很好的缩放模型。 最后要发生的是,如果我们想要扩展该欺诈检测器,我们可能想要对其进行版本控制,也许我们想要具有不同类型的欺诈检测,那么我们将使用此共享数据库。 在此模型中具有共享数据库很容易。 这可能会导致系统崩溃。

    soa-4

    为什么在这里打破? 好吧,第一,它之所以会这样,是因为您正坐在会议上试图发展该模式,而您却无法达成共识,因为您需要放置一个新的欺诈检测器,并且这种检测器将被打破。其他一切。 或者,它会因为无法处理交易量而倒闭,因为您可能每天要通过这些欺诈检测器进行数亿笔交易,并且每个欺诈检测器都需要工作,而且它们都需要使用该共享数据库。

    soa-5

    根据我在这些模型中使用关系数据库的经验,它们不一定是按比例构建的,或者它们还没有做好按比例扩展的准备,因此,将这些服务发布并进行扩展,可能并不是人们考虑的。 我并不是说关系数据库无法扩展,但是可能没有为此考虑。

    如何获得服务隔离

    soa-6

    如果我们想实现服务隔离,那么做到这一点的一种好方法就是将这些信息分解到一个消息传递平台中。 如果我们通过消息传递平台发送这些消息,则现在可以让更新程序通过并更新该私有数据库。

    数据的新用途

    soa-7

    现在,欺诈检测器拥有自己的私有数据库,更新将通过,并且在我们决定扩展规模时,我们可以使用这些新的用例,并且它们都可以监听卡的活动。 现在数据库已经分离出来了,当我们继续前进时,无论如何我们都可以扩展它,而它们都没有共享数据库。

    通过隔离扩展

    soa-8

    共享数据库并不意味着我必须在某处拥有专用服务器。 无论您的模型是什么,都可以使用。 可能是NoSQL数据库,可能是平面文件,谁知道? 无论您的数据库是什么,这对我来说都很好。 我并不是要告诉您应该是哪种情况,但是在这种情况下,如果此数据库在检测所有这些信用卡交易欺诈历史的整个过程中最终增长到10份数据,谁在乎? 您甚至无法外出购买10 GB的磁盘。 您可以使用的最小磁盘大约只有600个演出。

    经验教训

    这里要考虑的一些事情是,当我们转向此隔离模型时,它确实是我们真正想要的。 您可以根据定义的业务需求来自主构建,部署和扩展这些服务。 您不必在角落里等待,而希望在共享数据库之上或共享存储之上没有用例互相冲突。 交流变得更加容易。 您可以传播这些事件,而不必担心表更新。

    我们可以得到“极限”吗?

    如果我们想在这种模式下发展,我想谈的一件事是,我们可以走到极端吗? 当我谈论极端时,我通常谈论的是每天超过一万亿的事件。 让我们评估一下我的其他一些要求。 我希望能够有效地支持数百万个制作人,每秒数十亿个事件。 从逻辑上讲,每条消息我可能都有多个使用者。 那是您真正开始看到每天能够处理大量事件的地方的真正快速扩展,因为一旦您开始添加管道中的所有其他使用者,您现在就从根本上增加了要推送的事件总数管道。

    我想确保在谈论极限时,我在谈论多个数据中心,因为多个数据中心是实现灾难恢复副本的最佳途径。 我个人会选择不将其复制为“ DR”副本,而实际上使其成为具有完整功能的副本,这样,即使我必须进行故障转移,也不必担心数据在其他地方工作。

    让我们尝试将其放在透视中。 现实是什么样的? 我在这里列出了一些我认为合理的数字:

    监控和应用日志

    • 每台服务器100个指标
    • 每分钟60个样本
    • 每个请求50个指标
    • 每个请求1,000个日志条目
    • 每天一百万个请求

    每天20亿个事件–一个小用例

    累加起来,每天大约有20亿个事件。 那是相当可观的。 每天有数万亿事件吗? 否,但是当您开始研究微服务模型时,便开始关注越来越多的分离式通信,这种通信很快就会散开。 如果您说的是,我有一个处理X的服务,而且我做资源管理,现在我需要再添加10个,那么现在生成的任何指标都只是10倍。 它可以快速扩展。

    考虑消息传递平台

    每秒50-100k条消息曾经是不错的。 六年前,当我曾经处理来自电话的蜂窝探测数据时,我们感到非常高兴,并且我们正在处理这些探测点,并将其与地图进行地理匹配,以将其放置在原本应有的位置。 当我们每秒收到50,000至100,000条消息时,我们感到非常高兴。

    要构建适当的消息驱动的,面向服务的体系结构,您就不能真正有效地利用如此之低的数字进行有效扩展,因为扇出越多,您将需要添加到消息传递平台中的内容越多。能够处理秤。 如果您将所有成本重新投入到消息传递平台的扩展中,则必须提出一个问题,即您是否把钱花在了正确的位置。

    Kafka模型快速地闪耀。 现在,当我说Kafka模型时,空间中有一些产品,但是特别是对于MapR Streams,我们对其进行了基准测试:

    • Kafka 0.9 API,消息大小为200字节
    • 5节点群集上的MapR流可持续1800万个事件/秒
    • 吞吐量为3.5GB / s和每天超过1.5万亿个事件

    我们在讨论哪些产品?

    具体来说,属于该类别的产品-我个人没有其他产品可以做到这一点-MapR Streams和Apache Kafka。 从根本上说,这里的区别在于它们都支持相同的API,MapR Streams是在MapR之上的API实现。 这是不同的实现。 它遵循该模型,但是它是不同的实现,因此存在API。 它实际上是一个零管理消息传递模型。

    我们如何使用MapR做到这一点

    MapR Streams是Kafka API的C ++重新实现

    • 可预测性,性能,规模方面的优势
    • 整个MapR融合数据平台的通用安全性和权限

    语义扩展

    • 集群包含卷,文件,表和现在的流
    • 流包含主题
    • 通过路径名访问流

    保留核心MapR功能

    • 一致的快照,镜像,多主复制

    MapR Streams的工作原理是相同的,但是由于我们拥有底层平台,因此我们编写了自己的平台。 该模型在那里,并且提供了所有这些功能,例如能够将数据从数据中心A镜像到B。只需单击一下,即可将副本发送到此处。 安排它,每小时做一个镜像,只是字节已更改。 它不是完整的文件副本。 如果您有10 GB的文件,并且在HDFS中更改了一个字节,则必须重新复制整个10 GB。 在MapR中,一个字节的更改将产生8k的传输,因为8k是我们移动的最小块大小。 这是一个很好的比较。 我要移动8k,还是要移动10 GB? 我喜欢。 能够执行快照的文件系统,表,流都可以使用快照,因此您可以同时获得所有快照的一致时间点视图。

    和更多…

    流也以B分支的形式实现

    • 主题和消费者补偿保持在流中,而不是ZooKeeper
    • 与MapR-DB表类似的拆分技术
    • 一致的权限,安全性,数据复制

    所有这些都在B树的幕后实现。 所有数据都通过B树进行排序和组织。 我们没有在Kafka中看到的ZooKeeper瓶颈。 我们已经从管理MapR流中花费了很多精力。 我们也将其从MapR-DB中删除了。 好处是,您将获得想要使生活变得更轻松的一切。 功能和功能就在那里,您不必担心如何来回移动。

    通用API的重要性

    通用性和互操作性至关重要

    • 比较Hadoop生态系统和NoSQL世界

    表赌注

    • 坚持不懈
    • 性能
    • 多态性

    到目前为止,主要趋势是采用Kafka API

    • 0.9 API及更高版本消除了重大的抽象泄漏
    • 所有主要的Hadoop供应商都支持Kafka API

    通用API非常重要。 当开始分离事物时,您要确保可以交谈。 微服务的脆弱性是一回事。 您不想拥有容易破解的协议。 您不想拥有无法正确版本化的协议。

    这里的课程是:

    1. API比实现更重要。
    2. 在社区之前有很多创新的空间。 社区是关于进化的。 它正在缓慢创建新功能并增加更多功能。 能够采用这些API并以不同的方式重新实现它们的原因是引起革命的原因。 能够使您的生活更轻松。 这与微小的增量更改无关,而在于大范围的更改,即“我将重新执行此操作。 我将使其变得如此,以便您的程序仍然可以运行,并使您的生活更轻松。”
    3. POSIX,HDFS,HBase都定义了有用的API。 当您查看POSIX,NFS,HDFS和HBase时,会看到所有这些API。 它们是相当广泛接受的API,甚至以HBase为例。 甚至Google都采用了HBase API并开始在Google Bigtable上支持它。
    4. Kafka 0.9+也是如此。

    我们学到了什么?

    需要持久性和绩效

    • 可能长达数年甚至几亿吨

    必须收敛

    • 需要文件,表和流
    • 需要卷,快照,镜像和权限

    必须具有平台安全性

    • 不能依赖周长
    • 必须遵循业务结构

    当我们查看所有这些数据时,我们需要拥有所需的所有横向扩展,解耦的消息驱动,面向服务的体系结构以及实际上可以扩展到所需卷的消息传递平台。 在过去的消息队列中,您将不得不为此担心。 这将是一个严重的问题。 那没有以相同的方式扩展。

    能够以全球规模进行扩展确实是一件大事。 如果您尚未实现,我强烈建议您将消息驱动的,面向服务的体系结构作为您未来的一部分。 这里的技术很棒,使用起来也不是很难,而且它们很快。

    我鼓励您创建支持Kafka API的生产者和消费者。 这与我在2009年成为第一批使用HBase的人时所说的一样。 我认为HBase API很棒。 突然,在接下来的几年中,其他人开始慢慢采用它。 接受这些API并针对它们进行构建非常好。 它使您能够在产品之间取货和移动。

    翻译自: https://www.javacodegeeks.com/2016/07/real-time-message-driven-service-oriented-architecture-bringing-boom.html

    网络设备驱动体系结构

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  • 最早的企业IT系统是基于主机和终端的单层结构,两层Client/Server的结构 一经出现,就因为其在成本和扩展性上的卓越表现迅速取代了单层结构。其后,随着技术的演进,两层和多层Browser/Server结构又替代了两层结构。...

     

    IT发展历史:两层C/S结构和多层B/S结构  

     

    最早的企业IT系统是基于主机和终端的单层结构,两层Client/Server的结构 一经出现,就因为其在成本和扩展性上的卓越表现迅速取代了单层结构。其后,随着技术的演进,两层和多层Browser/Server结构又替代了两层结构。B/S结构相比较于C/S结构在开发、维护、管理、协同等多方面具有不可比拟的优势,已经成为企业IT系统的主流体系结构。近年来,云计算技术将服务器端的有限规模服务器集群扩展为理论上数量可以趋近于无限的计算机云,引发了又一次革命。但是,无论服务器的集群结构如何,传统IT系统都具有类似的网络拓扑结构(见下左图)。  

     

    而从软件的角度看,我们可以把整个体系结构,包括两层和三层结构,虚拟化为一个简单的层次图(见下右图)。传统IT系统的软件层次机构

     

     传统IT系统的网络拓扑结构

     

    新的需求:对移动性的适应

    面对移动互联网的浪潮,传统IT系统的网络拓扑结构发生了变化,增加了移动终端:  

     

    移动性系统的网络拓扑结构 

    可以看出,IT系统的主体并未发生变化,只是表达层发生了变化,而并未涉及逻辑层。当然,业务创新需要新的业务逻辑,但是如果我们解决了表达层的迁移问题,那么业务创新也将和基于传统结构的业务创新具有完全相同的路径。因此,我们提出向移动性进行迁移的几个原则:  

    q         基于传统IT,超越传统IT

    q         延伸-转变-创新,而非从头开始

    q         我们的任务:转变表达层

    q         我们的任务:利用新功能

    q         我们的禁忌:抛弃成熟的系统架构

    q         我们的禁忌:重构成熟的业务逻辑

    对于两层结构,由于没有单独的表达层,整个应用程序可能不得不重构,而对于多层结构,我们只需重构表达层。多层B/S结构在表达层使用HTML+CSS+JavaScript的技术来创建UI和实现人机交互功能,HTML+CSS+JavaScript已经被证明是成熟高效的表达层技术。那么,迁移以后的表达层是否可以继续使用这些技术?这是平滑迁移的关键。这涉及到我们现有的技术人员是否需要学习新的技术去实现移动性的要求,涉及到企业是否必须忍受学习曲线、成熟曲线、人员招聘和稳定性、新技术风险等一系列和效率、成本以及风险相关的问题。

    显然,最佳迁移方案是对原有结构的最小改变、沿用原有的表达层技术并能够充分利用移动终端新功能,业界经验已经证明,移动中间件是实现这一目标的唯一选择:

    移动性系统的软件层次结构

    移动中间件及Rexsee EMS

    移动中间件是软件表达层和移动终端设备之间的桥梁,它应该达到以下目标:

    q 保护投资:移动中间件应该能够保证从传统 IT系统向新的移动IT系统的平滑过渡,无须对原有系统进行大的改动,而应集中于表达层的调整。即使在业务创新的过程中,必须进行新业务逻辑的创建,也应该能够保证新的业务逻辑可以平滑的嵌入原有的业务系统或和原有系统进行平滑的集成,而不应该以孤立系统的面貌出现,防止出现新的信息孤岛。

    q 主流架构:移动中间件应该基于业界证明的成熟的多层B/S架构建立移动应用系统,保证可以发挥B/S结构带来的易于开发、易于部署、易于管理、易于集成和易于维护的优势。

    q 遵循标准:移动中间件应该遵循业界标准(对于主流的B/S结构表达层而言,主要是W3C标准),避免创建自定义的脚本语言或标记语言。这是降低开发难度、利用现有知识、避免学习曲线、兼容第三方组件、降低集成难度等的首要前提。

    q 最低难度:移动中间件应该使用最成熟最先进的表达层语言W3C标准HTML5+CSS3+JavaScript进行编程,保证和原有系统的完全兼容以及现有技术人员在第一分钟技术就绪,而无需学习新技术,充分发挥现有技术团队的知识集和技术积累。

    q 最大复用:移动中间件应支持标准化组件模型,支持第三方框架或组件。经过业界多年的积累,基于W3C标准的第三方框架或组件非常丰富,包括DojoJQueryEXTPrototype等以及更加专注于移动应用的框架如ZeptoJO等。同时,对于服务器端技术,无论是Java还是PHP或者.NET,有更多的专业开发框架和组件可供开发者使用。这些框架和组件能够帮助技术人员降低工作量并创建更加优质的应用,移动中间件应该保证和它们完全兼容。

    q 最强功能:充分发挥移动终端本身的功能和性能,对新功能的利用是进行业务创新的根本。无论是智能手机还是平板电脑,所有移动终端都提供了很多PC机所不具备的新功能,例如GPS、可以完成条码扫描功能的高质量照相机、各种传感器等等。移动中间件必须保证能够充分利用所有这些新功能。

    q 最易集成:管理就绪、协同就绪。移动应用系统不应是孤立的系统,而应成为整个企业IT架构的重要组成部分,这就要求移动应用系统必须具备和其它系统进行集成和协同的能力并可被管理,移动中间件应保证所建立的移动应用系统可以在最低工作量的前提下管理就绪、协同就绪。

    q   最小成本:最小工作量、最短周期、最易维护。成本对于任何系统建设都是最重要的考量之一,而且不应只考虑建设成本,应该从完整软件生命周期的角度考虑总体拥有成本(TCO),这就涉及到开发、部署、维护、管理、升级等各个环节,移动中间件应保证所创建的移动应用系统在各个环节上都能够保持最低的成本、最好的效果。 

     

    Rexsee EMSRexsee Enterprise Mobility Suit (企业移动套件)的简称。Rexsee EMS是智能手机和平板电脑应用程序的开发和运行平台,支持开发者使用标准的HTML5+CSS3+JavaScript以及丰富的第三方组件开发智能手机和平板电脑应用程序,在开发、部署、管理、维护等软件生命周期的各个环节降低门槛、提高效率、节约成本,帮助企业快速、低成本、低风险地将IT系统延伸到移动终端上,并利用移动终端的新功能进行业务创新。

     

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