7.热门技术

https://partners.sina.cn/html/uc/toutiao/article?docUrl=http%3A%2F%2Ft.cj.sina.cn%2Farticles%2Fview%2F3009742660%2Fb3650744019010xz0%3Fcre%3Dtianyi%26mod%3Ductech%26loc%3D2%26r%3D0%26rfunc%3D93%26tj%3Dcxthirdparty_batch%26tr%3D302&wm=6079&pagetype=share

[if !supportLists]1.1.?[endif]边缘计算

边缘计算起源于传媒领域,是指在靠近物或数据源头的一侧,采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台,就近提供最近端服务。其应用程序在边缘侧发起,产生更快的网络服务响应,满足行业在实时业务、应用智能、安全与隐私?;さ确矫娴幕拘枨?。边缘计算处于物理实体和工业连接之间,或处于物理实体的顶端。而云端计算,仍然可以访问边缘计算的历史数据。

[if !supportLists]1.2.?[endif]超融合

超融合架构是基于标准通用的硬件平台,通过软件定义实现计算、存储、网络融合,实现以虚拟化为中心的软件定义数据中心的技术架构。融合架构又称为集成系统,通过整机柜集成和预配置实现快速部署,但仍然采用传统的服务器、网络、存储三层架构。典型的融合架构方案包括VCE的Vblock、NetApp的FlexPod、Oracle的Exadata,以及Huawei的FusionCube和H3C的UIS等。可以注意到融合架构在形态上体现为一个机柜或刀箱,里面集成了服务器、网络、存储节点,安装了虚拟化软件。而超融合架构则是基于通用的服务器硬件,借助虚拟化和分布式技术,融合计算、存储、虚拟化与一体,不再需要专门的SAN存储。相比融合架构来说,超融合摆脱了整机柜/刀箱集成的束缚,也不再受限于传统的三层架构,更具有弹性。

[if !supportLists]1.3.?[endif]云原生

云原生从字面意思上来看可以分成云和原生两个部分。云是和本地相对的,传统的应用必须跑在本地服务器上,现在流行的应用都跑在云端,云包含了IaaS,、PaaS和SaaS。原生就是土生土长的意思,我们在开始设计应用的时候就考虑到应用将来是运行云环境里面的,要充分利用云资源的优点,比如?云服务的弹性和分布式优势。云原生正在重塑整个软件生命周期,容器、Kuberentes、云原生成为云时代的三个重要标准。云原生是一种充分利用云计算优势,用于构建和部署应用的方式。在过去的十几年,云已经重新定义了几乎所有行业的竞争格局,消除了企业对IT基础设施资本投入的关注,企业也不用增加雇员去维护一个自建的数据中心。取而代之的是无限的计算、存储能力,并按时按需付费。降低IT支出的同时也降低了行业壁垒,使得初创公司可以很快地实践自己的想法并应用到市场。这正是为什么软件正在吞噬世界,而创业公司正在使用云原生的方式颠覆传统行业。


[if !supportLists]1.4.?[endif]数字孪生

数字孪生(Digital twin)指可用于各种目的物理资产(物理孪生,physical twin)、过程、人员、场所、系统和设备的数字副本。数字(digital)表示提供了物联网设备在其整个生命周期中如何运行的各个要素和动态。先前研究中使用的数字孪生技术(digital twin technology )的定义强调了两个重要特征:首先,每个定义强调物理模型和相应的虚拟模型之间的连接。其次,通过使用传感器生成实时数据来建立这种连接。数字孪生是物联网里面的概念,它指通过集成物理反馈数据,并辅以人工智能、机器学习和软件分析,在信息化平台内建立一个数字化模拟。这个模拟会根据反馈,随着物理实体的变化而自动做出相应的变化。理想状态下,数字映射可以根据多重的反馈源数据进行自我学习,从而几乎实时地在数字世界里呈现物理实体的真实状况。数字映射的反馈源主要依赖于各种传感器,如压力、角度、速度传感器等。数字映射的自我学习(或称机器学习)除了可以依赖于传感器的反馈信息,也可以是通过历史数据,或者是集成网络的数据学习。后者常指多个同批次的物理实体同时进行不同的操作,并将数据反馈到同一个信息化平台,数字映射根据海量的信息反馈,进行迅速的深度学习和精确模拟。在各个工业部门,数字孪生被用来优化物理资产、系统和制造过程的操作和维护。它们是用于工业物联网的成形技术,其中物理对象可以与其他机器和人类生活和交互。事实上,在物联网的背景下,它们也被称为“网络对象” "cyberobjects"或“数字化身” "digital avatars"。

[if !supportLists]1.5.?[endif]Servless

Serverless的热度可谓如日中天,受到了各大云计算厂商和巨头的推崇和追捧,和之前的Kubernetes相比有过之而无不及,生怕错失了新一波云计算和服务变革的潮流。Serverless 圈内俗称为“无服务器架构”,Serverless 不是具体的一个编程框架、类库或者工具。简单来说,Serverless 是一种软件系统架构思想和方法,它的核心思想是用户无须关注支撑应用服务运行的底层主机。这种架构的思想和方法将对未来软件应用的设计、开发和运营产生深远的影响。所谓“无服务器”,并不是说基于 Serverless 架构的软件应用不需要服务器就可以运行,其指的是用户无须关心软件应用运行涉及的底层服务器的状态、资源(比如 CPU、内存、磁盘及网络)及数量。软件应用正常运行所需要的计算资源由底层的云计算平台动态提供。虽然 Serverless 技术的发展很快,但是毕竟它还是一门起步时间不长的新兴技术。因此,目前 Serverless 相关平台、工具和框架还处在一个不断变化和演进的阶段,开发和调试的用户体验还需要进一步提升。Serverless 相关的文档和资料相对比较少,深入了解 Serverless 架构的架构师、开发人员和运维人员也相对较少。


[if !supportLists]1.6.?[endif]容器云

你可以把容器云理解为云上的容器技术服务,这个概念的终极体现就是PAAS 层的云交付模式。前面谈到,docker、k8s 现在已经是大火,这必然会推动云计算 PAAS 层的完善和普及。站在云厂商的角度,前几年客户不断的来上云、用云,其实就是在不断的玩 IAAS。你问容器云时代从 17 年开始就已经来了。有些技术体系完善走得靠前的公司,他们已经步入选择 PAAS 层级的云产品(或者自建 k8s 无数遍了)。容器云备受追捧源起于Docker的兴起。Docker 最早是一个开源项目,诞生于 2013 年初。作为一种轻量型的虚拟机,它具有传统虚拟机很多优点(比如它有自己的配置,可以独立地运行其他程序),但没有虚拟机的开销;它允许可以将环境和配置放入到代码中加以部署,同样的Docker配置还可以用在各种环境中,这有利于将基础设施需求与应用程序环境分离开来。而且由于容器的运行只需要为应用本身创建容器,并不启动操作系统,这可以大大加速应用的部署时间。

[if !supportLists]1.7.?[endif]低代码平台

随着企业数字化和上云的趋势愈演愈烈,越来越多的个性化SaaS应用,需要更快、更高效的开发。低代码开发是一种通过可视化进行应用程序开发的方法,使具有不同经验水平的开发人员可以通过图形化的用户界面,使用拖拽组件和模型驱动的逻辑来创建网页和移动应用程序。低代码开发平台使非技术开发人员可不必编写代码,而是将传统IT架构抽象化来支持专业开发人员。业务部门和IT部门的开发人员可以共同创建、迭代和发布应用程序,花费的时间则比传统方式更少。

[if !supportLists]1.8.?[endif]RPA 机器人流程自动化

RPA(机器人流程自动化): Robotic process automation,是指用软件自动化方式实现在各个行业中本来是人工操作计算机完成的业务。它让软件机器人自动处理大量重复的、基于规则的工作流程任务。比如:在企业的业务流程中,通常有纸质文件录入、证件票据验证、从电子邮件和文档中提取数据、跨系统数据迁移、企业IT应用自动操作等……软件机器人能准确快速完成这些工作,能减少人工错误、确保零失误、提高效率、大幅度降低运营成本。RPA依靠先进的软件自动化技术,极大降低了开发成本和开发周期,实现了企业内部跨系统及工作流程的自动化工作,提高生产效率并降低了成本。RPA采用的技术有:机器学习,自然语言处理,自然语言生成和计算机视觉。RPA允许Robots以人类相同的方式与任何应用程序进行交互。

[if !supportLists]1.9.?[endif]Service Mesh

Service Mesh 公认的定义,是用以处理服务与服务之间通信的专用基础设施层。更本质的理解,它是服务治理平台,是业务逻辑解耦的必然产物,是数字经济背景下企业对研发效能提升的选择。服务端架构从单体??榛芄梗?SOA(面向服务架构),到经典微服务架构(服务间采用 RPC 通信),到最新的 Service Mesh,就是一个不断强调解耦和复用的演进历程。传统通过 Spring Cloud 实现服务治理的方式,服务治理与业务逻辑耦合在一起,部署、运维都耦合了微服务本身的操作。比如一个 RPC 框架的 bugfix 会引发所有微服务旷日长久的升级发布,同时带来业务开发人员开发、测试、回归、发布的巨大重复工作量。而 Service Mesh 通过将与业务逻辑无关的服务治理逻辑下沉,让业务开发人员与基础技术开发人员关注点分离,各司其职,大大提升了研发效能。

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