逻辑架构、体系架构、整体架构、功能架构

Spring Cloud作为一套微服务治理的框架,几乎考虑到了微服务治理的方方面面,之前也写过一些关于Spring Cloud文章,主要偏重各组件的使用,本次分享主要解答这两个问题:Spring Cloud在微服务的架构中都做了哪些事情?Spring Cloud提供的这些功能对微服务的架构提供了怎样的便利? 我们先来简单回顾一下,我们以往互联网架构的发展情况: 传统架构发展史 单体架构 单体架构在小微企业比较常见,典型代表就是一个应用.一个数据库.一个web容器就可以跑起来,比如我们开发的开源软

每个公司的IT环境,不论大小复杂度,总会有个系统架构层次.有了这个架构体系,那所有的运维事情大体都围绕着这个系统架构上的每个元素及整体关联进行运维保障工作.运维架构从某种角度可以划分为两大阵营: 商业封闭式系统架构(IOE架构):以使用IBM.Oracle.EMC产品为代表的一系列软硬件产品为主要元素的运维系统架构,以及围绕这个架构的人.事.物.流程标准. 开源系统架构(非IOE架构):以使用廉价PC服务器,开源产品技术(而非IOE)为主要元素的运维系统架构,以及围绕这个架构的人.事.物.流程标

有十来天没发文了,实在抱歉!最近忙着录视频,同时也做了个开源的后台管理系统LeeCX,目前比较简单,但是后续会把各类技术完善.具体可以点击"原文链接". 那么今天继续说分布式系统的那些事. 我们现在动不动就讲分布式吧?那么SOA是不是必须得聊一聊呢? 面向服务的架构,简称SOA,他是基于服务组件的,把原来那种一个大型应用程序的不同的功能拆分为一些接口,通过这些接口串联起来. 这么做的好处是: 1.重用性大大提高 2.明确了接口的服务定义规则 3.定义了自家公司的api标准 4.降低系统

在2B企业服务.云计算.移动互联网领域,专业的云平台服务里,分布式技术为支撑平台正常运作关键性技术.从商业利润和运维成本角度出发,千方百计榨干服务器的每一分性能很大程度上影响着网站的商业价值,因此对性能的追求,成为分布式架构体系中极为重要的考量指标:从用户角度,特别是作为主要收入来源的企业用户的角度出发,保证业务处理的正确性和服务不中断(高可用性)是支撑用户信心的重要来源.高性能,高可用,正确性成为分布式架构体系的关键技术因素. 对于网站产品的的架构体系,可以选择开源或自主研发:如果拥抱开源,则

现代的CPU基本上归为冯洛伊曼结构(也成普林斯顿结构)和哈佛结构. 冯洛伊曼结构就是我们所说的X86架构,而哈佛结构就是ARM架构.一个广泛用于桌面端(台式/笔记本/服务器/工作站等),一个雄踞移动领域,我们的手持设备(平板\手机用的大多就是他了). 他们的如区别如下: 一.冯洛伊曼的体系核心是:数据和指令混在一起,统一编址.区分哪些是指令和哪些是数据大致上有以下方法: 1.用寄存器和指令周期来区分数据和指令.例如:CS段(codesegment代码段)和DS段(datasegment数据段),

一.上章回顾 上章我们主要讲述了系统设计规范与原则中的具体原则与规范及如何实现满足规范的设计,我们也讲述了通过分离功能点的方式来实现,而在软件开发过程中的具 体实现方式简单的分为面向过程与面向对象的开发方式,而目前更多的是面向对象的开发设计方式.并且我们也讲述了该如何通过设计手段去分析功能点及设计分离 点,应该如何在设计的过程中分析的角度及如何去满足设计规范与原则.首先我们通过下图来回顾下上章要点: 二.摘要 本文将已架构的方式去分析分层结构中的业务层的设计,如何写出来内聚度,高耦合的业务逻辑层

在2B企业服务.云计算.移动互联网领域,专业的云平台服务里,分布式技术为支撑平台正常运作关键性技术.从商业利润和运维成本角度出发,千方百计榨干服务器的每一分性能很大程度上影响着网站的商业价值,因此对性能的追求,成为分布式架构体系中极为重要的考量指标:从用户角度,特别是作为主要收入来源的企业用户的角度出发,保证业务处理的正确性和服务不中断(高可用性)是支撑用户信心的重要来源.高性能,高可用,正确性成为分布式架构体系的关键技术因素. 对于网站产品的的架构体系,可以选择开源或自主研发:如果拥抱开源,则

经过这段时间的反思和整理,终于对架构有了一个较为明确的理解.架构是产品从无到有以及慢慢壮大过程中所需要的全部技术体系总称,架构过程: 配置.编码.测试.运维.监控分析.安全.运营等一系列技术体系的选型.取舍 技术选型基础上进行规划.设计.实现.迭代.制定相关规范 相关技术及规范运用到产品开发的整个过程中,并在产品迭代过程中对架构进行迭代优化 架构不止包含技术的框架,比如有人用了spring就觉得我已经是架构师了,其实架构并不是这么简单.我们以做一个新浪微博类似产品为例,现实应该是这样的: 产品初

商业智能系统并非一个单独的系统,数据主要来源于ERP.WMS.SCM等业务系统.办公系统或互联网的数据文件,通过ETL(Extraction-Transformation-Loading的缩写)工具提取.转换和加载到数据仓库中,再对数据进行进一步处理与转化.在上篇文章<农商行信息化建设过程中存在哪些问题>中,我们已经讲了农商行为什么需要建设商业智能系统,下面我们讲讲商农商行中商业智能系统建设的整体思路与架构. 商业智能平台建设方法 在以往的经验告诉我们,商业智能平台建设中必须有清晰可行的方法论