K2 BPM_【干货分享】云服务平台的架构及优势(下)_全业务流程管理专家

 

上期回顾

 

作为一个互联网公司或提供互联网服务的公司,其核心的技术资产就是云端平台和云端平台上的服务。

 

我们通常所说的云服务或云平台广义上是一个概念,但其实内部是两个部分。

1. 支撑云服务运行的硬件和软件系统环境(云架构平台,简称云平台);

2. 实现业务逻辑,支持客户应用,对外提供服务的应用服务平台(云服务平台,简称云服务)。

 

《云服务平台的架构及优势(上)》,我们解读了云平台的选择与优势,本期我们将为您解读关键词“云服务”。

 

云服务——选择

 

云服务的核心重点在于架构的设计。

 

软件架构是一个包含各种组件的软件系统结构,这些组件包括但不限于:接口服务,应用服务,数据库服务,缓存服务,消息服务,日志服务,存储服务,网络及通讯服务等等, 它们彼此存在关联或和平台环境存在关联。系统架构设计的目标和目的就是协调和解决这些组件的边界相关点。

 

当前,我们的软件服务已经进入云计算时代,一个系统所服务的对象已经不再限于单个项目或企业,也不再限于单一行业或同类用户,甚至服务提供者都无法预知消费服务的对象。

 

在这样的服务消费时代背景下,一个需要全方位,多角度,多维度提供服务的架构方案已成为必然,微服务架构也自然应运而生。

 

微服务架构区别于传统架构的重要特点:

· 模块以服务划分而非项目;

· 模块独立部署且相互隔离;

· 模块通讯用轻量级API调用。

 

时代必然,我们的云服务选择的是微服务架构。

 

云服务——解读

 

1. 服务拆分

服务按业务拆分这是水平维度的拆分,服务按技术实现前后端分离这是垂直维度的拆分,水平垂直两个维度的拆分把服务分成小块状,这是微服务中"微"思想的体现。

 

2. 服务独立

服务独立,需要相互调用提供完整业务逻辑,我需要其它服务,其它服务也需要我,我为人人,人人为我,这是微服务中"服务"思想的体现。

 

3. 服务调用
HTTP(S)+JSON采用轻量级通讯协议和简单数据结构:服务间不再需要关心对方模型和实现,仅通过事先约定好的接口来进行数据流转即可,这是微服务中"解耦"思想的体现。

 

4. 服务部署

正因为服务独立,所以每个服务都可以单独部署,每个服务都可以独立扩展,也可以独立建立负载。

 

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综上所述,微服务可以体现出以下几点优势:

·  开发效率更高;

·  沟通成本更低;

·  响应速度更快;

·  迭代周期更短。

 

解读:

每个微服务结构独立,功能专一,规模很小,功能明确,能够被团队快速开发和迭代;

每个微服务之间是松耦合的,接口确定后无需关注实现,不会产歧义,减少协调沟通成本;

每个微服务都可以独立部署,快速实现新功能、新需求而不会对整个系统产生影响。

 

Pivotal 与微服务

 

很长一段时间以来,Pivotal都是云原生、微服务背后的巨人,这些概念被认知程度已经高过Pivotal自身的品牌。比如微服务火爆后被带热的Spring系列技术,但是很多人并不知道Pivotal才是Spring技术的拥有者。

 

在Pivotal成立之前,Cloud Foundry一直由VMware在推动,拥有大量开源用户。在Pivotal成立之后,正式发布Pivotal Cloud Foundry (PCF) 1.0版本。

 

从2016年开始,Pivotal开始支持Docker在企业环境中的运行;也支持把Spring Cloud引入PCF平台,以实现微服务化的应用。

 

目前Pivotal拥有Spring Boot、Spring Cloud和Spring Cloud Data Flow,用以构建微服务、治理微服务、连接微服务数据。

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云原生Java的标准

 

Nebulogy遵循云原生十二要素,提供基于微服务架构的PaaS平台,同时通过与Pivotal合作,不仅达成产品层面的无缝集成,同时也得以应用敏捷和DevOps等新型软件开发方法,为您提供一站式的服务,帮您设计高性能的微服务架构。

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转载于:https://my.oschina.net/u/4115170/blog/3040251

营业执照识别系统是一种利用人工智能技术对营业执照进行自动识别和提取信息的系统。其设计主要包括以下几个方面: 1. 图像预处理:对输入的营业执照图像进行预处理,包括图像去噪、灰度化、二值化等操作,以提高后续的图像处理和文字识别的准确性。 2. 文字区域检测:通过图像处理技术,检测出营业执照中的文字区域。可以使用基于边缘检测、连通区域分析等算法来实现。 3. 文字识别:对文字区域进行OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)处理,将文字信息转化为可读的文本。可以使用深度学习模型,如卷积神经网络(CNN)或循环神经网络(RNN)来进行文字识别。 4. 信息提取:从识别出的文字中提取出营业执照的相关信息,如公司名称、注册资本、法定代表人等。可以使用正则表达式、关键词匹配等方法来提取信息。 5. 数据验证与存储:对提取出的信息进行验证和校验,确保准确性和完整性。然后将识别结果存储到数据库或其他数据存储系统中,以便后续的查询和使用。 6. 用户界面:设计一个用户友好的界面,供用户上传营业执照图像,并显示识别结果。可以提供图像预览、识别进度显示等功能,提升用户体验。 7. 系统性能优化:对系统进行性能优化,包括算法优化、并行计算、分布式部署等,以提高系统的处理速度和稳定性。
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