Модуль Cloud Data Flow необходим приложениям в том случае, если они используют потоковую передачу и пакетную обработку данных. При этом данный фреймворк поддерживает целый спектр уже готовых кейсов обработки данных. Среди них:
Как известно, нам требуется на сервере только один виртуальный хост. Но что делать, если мы желаем сменить хост, установленный по умолчанию, на что-либо более конкретное? Потребуется удалить текущий virtualhost, потом отправить нужный нам virtualhost и активировать его, а также перезапустить Apache. Приступим!
Чтобы создать команду DataOps, далеко не всегда следует нанимать новых специалистов. Дело в том, что во многих компаниях костяк DataOps-группы уже имеется — в этом качестве могут выступать специалисты из уже существующих DevOps-команд.
Фасад представляет собой структурный шаблон проектирования, который дает возможность скрыть сложность системы посредством сведения всевозможных внешних вызовов к одному объекту, делегирующему эти вызовы соответствующим объектам системы.
Из каких структурных компонентов состоит Ansible? Давайте вкратце это рассмотрим.
Для ограничения скорости операций в единицу времени в языке программирования Go можно использовать time.Ticker. Это неплохо работает для скоростей до нескольких десятков операций в секунду. Если же речь идет о более высоких скоростях, тогда лучше отдавать предпочтение ограничителю скорости сегмента токенов, например, Limiter из golang.org/x/time/rate.
Организации, внедряющие методологию DevOps, нанимают соответствующего специалиста. DevOps-инженер отвечает за автоматизацию на всех этапах: начиная от разработки, сборки и тестирования, заканчивая развертыванием, выпуском и доставкой продукта конечным пользователям.
На этой неделе я в очередной раз убедилась в том, насколько важно и до начинающих тестировщиков, и до разработчиков (к сожалению, зачастую и опытных), доносить важную идею о том, что негативное тестирование не должно вызывать сбои.
Spring Batch представляет собой платформу для разработки пакетных приложений. Эта платформа прекрасно подходит и для простых, и для относительно сложных проектов, так как она легко масштабируется и способна обрабатывать большие объемы информации.
Как известно, новые технологии требуют от компаний перемен и способностей работать с Big Data, оперативно реагируя на события. В этом контексте способны помочь принципы DataOps.
