Serverless 每周小报 20190415

探讨云原生的概念及其实现方式,介绍Quarkus Java框架、CRI-O在容器界的地位挑战,以及Google Cloud Run等Serverless产品的发展,分析无服务器架构市场的未来。

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博客精选

以 CNCF 的方式实现云原生意味着什么?

人们在讨论数字化转型现代应用程序开发时,其中经常出现的术语之一是云原生(Cloud-Native)。但是,云原生究竟意味着什么呢?本文将带领读者深入了解云原生的方法,以及用 CNCF 方式实现云原生的方法。

Quarkus Java Framework: Q&A with John Clingan and Mark Little

Red Hat 最近发布了 Quarkus, 一个为 GraalVM 和 OpenJDK HotSpot 定制的 Kubernetes 原生的 Java 框架 文章是对 Red Hat 高级首席产品经理 John Clingan 和工程副总裁 Mark Little 的采访。

Serverless Architecture Market Analysis to Reach 18.04 Billion, Globally By 2024

无服务器架构市场将实现快速增长,到2024年全球将达到180.4亿。

Overview of serverless compute products on Google Cloud Platform

文章对App Engine、Cloud Functions、Cloud Run三款Serverless产品在Google Cloud Platform的差异性进行了比较。

开发者可能低估了容器部署的复杂性

很多中小型公司往往低估了大型企业对容器反应平淡背后的复杂性,应用在 VMware 的容器中运行,就是云原生的吗?

业界要闻

谷歌 Cloud Code:让开发者轻松构建 Kubernetes 应用。在Google Cloud NEXT 2019的大会现场,谷歌正式发布了 Cloud Code,这是一组 IntelliJ 和 VS Code 编辑器上的新插件,可利用已有工具为软件开发生命周期的每个阶段实现自动化,目的是让开发者在 IDE 环境下也可以开发云原生 Kubernetes 应用程序,而不需要改变编码习惯和环境,几乎适用于所有主流编程语言,包括 .NET Core。

CRI-O 进入 CNCF 孵化阶段,或将挑战 Docker 在容器界的地位:CRI-O(Container Runtime Interface Orchestrator) 是一个轻量级的,专门对 Kubernetes 进行优化的容器运行时环境。CRI 最初是作为 API 来定义对容器运行时的调用,这允许用户开发 Kubernetes 友好的轻量级容器运行时程序。CRI-O 是第一个与 Kubernetes CRI 兼容的容器运行时,由 Google、Red Hat、英特尔、SUSE 和 IBM 联合开发。

Announcing Cloud Run, the newest member of our serverless compute stack:Google Cloud 宣布推出名为 Cloud Run 的新 Serverless 计算产品的测试版,它允许您运行无状态HTTP驱动的容器,而无需担心基础架构。 Cloud Run 是一种完全无服务器的产品:它负责所有基础架构管理,包括配置、伸缩、扩展和管理服务器。它会在几秒钟内自动向上或向下扩展,甚至可以根据流量降至零,确保您只需为实际使用的资源付费。

Rockset 是一个 Serverless 为原生数据提供高效 SQL 的搜索和分析引擎,使得开发者和数据科学家可以不用任何数据流水线或数据准备,以构建应用或验证假设。

Serverless 框架1.40版本发布:改进了 invoke local 支持,现在可以在本地模拟任何 Runtime 的调用。

Mozilla 发布 WASI 计划:可在所有设备上运行 WebAssembly。Docker 联合创始人 Solomon Hikes 对此评论道:

如果 2008 年就有 WASM+WASI,那么,我们就不需要创造 Docker 了。这就它的重要性所在。服务器上的 WebAssembly 是计算的未来。一个标准化的系统接口就是其缺失的环节。希望 WASI 能胜任这项任务!

转载于:https://juejin.im/post/5cb454ea5188257add658513

内容概要:本文深入探讨了Kotlin语言在函数式编程和跨平台开发方面的特性和优势,结合详细的代码案例,展示了Kotlin的核心技巧和应用场景。文章首先介绍了高阶函数和Lambda表达式的使用,解释了它们如何简化集合操作和回调函数处理。接着,详细讲解了Kotlin Multiplatform(KMP)的实现方式,包括共享模块的创建和平台特定模块的配置,展示了如何通过共享业务逻辑代码提高开发效率。最后,文章总结了Kotlin在Android开发、跨平台移动开发、后端开发和Web开发中的应用场景,并展望了其未来发展趋势,指出Kotlin将继续在函数式编程和跨平台开发领域不断完善和发展。; 适合人群:对函数式编程和跨平台开发感兴趣的开发者,尤其是有一定编程基础的Kotlin初学者和中级开发者。; 使用场景及目标:①理解Kotlin中高阶函数和Lambda表达式的使用方法及其在实际开发中的应用场景;②掌握Kotlin Multiplatform的实现方式,能够在多个平台上共享业务逻辑代码,提高开发效率;③了解Kotlin在不同开发领域的应用场景,为选择合适的技术栈提供参考。; 其他说明:本文不仅提供了理论知识,还结合了大量代码案例,帮助读者更好地理解和实践Kotlin的函数式编程特性和跨平台开发能力。建议读者在学习过程中动手实践代码案例,以加深理解和掌握。
内容概要:本文深入探讨了利用历史速度命令(HVC)增强仿射编队机动控制性能的方法。论文提出了HVC在仿射编队控制中的潜在价值,通过全面评估HVC对系统的影响,提出了易于测试的稳定性条件,并给出了延迟参数与跟踪误差关系的显式不等式。研究为两轮差动机器人(TWDRs)群提供了系统的协调编队机动控制方案,并通过9台TWDRs的仿真和实验验证了稳定性和综合性能改进。此外,文中还提供了详细的Python代码实现,涵盖仿射编队控制类、HVC增强、稳定性条件检查以及仿真实验。代码不仅实现了论文的核心思想,还扩展了邻居历史信息利用、动态拓扑优化和自适应控制等性能提升策略,更全面地反映了群体智能协作和性能优化思想。 适用人群:具备一定编程基础,对群体智能、机器人编队控制、时滞系统稳定性分析感兴趣的科研人员和工程师。 使用场景及目标:①理解HVC在仿射编队控制中的应用及其对系统性能的提升;②掌握仿射编队控制的具体实现方法,包括控制器设计、稳定性分析和仿真实验;③学习如何通过引入历史信息(如HVC)来优化群体智能系统的性能;④探索中性型时滞系统的稳定性条件及其在实际系统中的应用。 其他说明:此资源不仅提供了理论分析,还包括完整的Python代码实现,帮助读者从理论到实践全面掌握仿射编队控制技术。代码结构清晰,涵盖了从初始化配置、控制律设计到性能评估的各个环节,并提供了丰富的可视化工具,便于理解和分析系统性能。通过阅读和实践,读者可以深入了解HVC增强仿射编队控制的工作原理及其实际应用效果。
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