- 1 简介随着智能汽车、智能家居设备和互联工业设备的数量和普及率的增长，它们几乎无处不在地生成数据。事实上，到 2022 年，全球有超过 164 亿台互联 IoT（物联网）设备，预计到 2025 年，这一数字将飙升至 309 亿台。届时，IDC 预测这些设备将在全球范围内产生 73.1 ZB 的数据，与不远的 2019 年相比增长了 300%。快速有效地对这些数据进行排序和分析是实现最佳应用... 1 简介随着智能汽车、智能家居设备和互联工业设备的数量和普及率的增长，它们几乎无处不在地生成数据。事实上，到 2022 年，全球有超过 164 亿台互联 IoT（物联网）设备，预计到 2025 年，这一数字将飙升至 309 亿台。届时，IDC 预测这些设备将在全球范围内产生 73.1 ZB 的数据，与不远的 2019 年相比增长了 300%。快速有效地对这些数据进行排序和分析是实现最佳应用...
- 1 边缘设备的规模公司和组织依赖于数据，而支持该目标所需的连接设备数量每年持续增长数十亿。根据市场和消费者数据公司 Statista 在 2023 年 7 月的一份报告中的预测，到 2024 年将有 170.8 亿台联网设备，而 2023 年为 151.4 亿台。反过来，这些设备将产生令人难以置信的数据量。根据 IDC 于 2023 年 4 月发布的报告《2023-2027 年全球 IDC... 1 边缘设备的规模公司和组织依赖于数据，而支持该目标所需的连接设备数量每年持续增长数十亿。根据市场和消费者数据公司 Statista 在 2023 年 7 月的一份报告中的预测，到 2024 年将有 170.8 亿台联网设备，而 2023 年为 151.4 亿台。反过来，这些设备将产生令人难以置信的数据量。根据 IDC 于 2023 年 4 月发布的报告《2023-2027 年全球 IDC...
- 1. 确定设备的智能程度为了正确实施边缘计算，IT 管理员必须首先弄清楚他们的 IoT 边缘设备需要有多智能，以及如何最好地对这些设备进行分组。每个设备的智能越多，边缘服务器本身对智能的需求就越少。这是因为数据已在源 （IoT 设备） 处进行了筛选。智能、标准化的 IoT 设备将以更易于管理的格式提供更少的数据量。但是，智能 IoT 设备具有更高的成本;找到一个快乐的中间人很重要。请记住，... 1. 确定设备的智能程度为了正确实施边缘计算，IT 管理员必须首先弄清楚他们的 IoT 边缘设备需要有多智能，以及如何最好地对这些设备进行分组。每个设备的智能越多，边缘服务器本身对智能的需求就越少。这是因为数据已在源 （IoT 设备） 处进行了筛选。智能、标准化的 IoT 设备将以更易于管理的格式提供更少的数据量。但是，智能 IoT 设备具有更高的成本;找到一个快乐的中间人很重要。请记住，...
- 1 简介动态模型（Dynamic Model）动态模型用于描述系统的行为和交互，重点关注系统中对象之间的交互、事件驱动、状态变化等方面。它通常通过时序图、状态图等来展示对象之间的动态行为。在预约系统中的应用：预约界面：动态模型可以描述用户与系统之间的交互流程，例如用户填写预约信息、点击确认按钮后系统如何处理数据（调用后端服务、数据库交互等）。数据库访问类：动态模型可以描述数据库访问类如何响... 1 简介动态模型（Dynamic Model）动态模型用于描述系统的行为和交互，重点关注系统中对象之间的交互、事件驱动、状态变化等方面。它通常通过时序图、状态图等来展示对象之间的动态行为。在预约系统中的应用：预约界面：动态模型可以描述用户与系统之间的交互流程，例如用户填写预约信息、点击确认按钮后系统如何处理数据（调用后端服务、数据库交互等）。数据库访问类：动态模型可以描述数据库访问类如何响...
- 1 边缘计算和 IoT 的安全风险与 IoT 相关的边缘应用会带来特殊的安全风险，因为 IoT 设备专为低成本、低功耗使用而设计，并且由于部署环境条件（如温度和湿度、灰尘或振动）而部署到通常不适合复杂技术的区域。使用专门的 M2M 协议，这些协议通常缺乏复杂的安全功能，例如加密;无线接口，例如 Wi-Fi，依赖专门的 IoT 或工业控制器作为边缘计算资源，当用户难以使用适当的安全软件升级这... 1 边缘计算和 IoT 的安全风险与 IoT 相关的边缘应用会带来特殊的安全风险，因为 IoT 设备专为低成本、低功耗使用而设计，并且由于部署环境条件（如温度和湿度、灰尘或振动）而部署到通常不适合复杂技术的区域。使用专门的 M2M 协议，这些协议通常缺乏复杂的安全功能，例如加密;无线接口，例如 Wi-Fi，依赖专门的 IoT 或工业控制器作为边缘计算资源，当用户难以使用适当的安全软件升级这...
- 1 简介哈希算法通过某种哈希算法散列得到一个值，按该值将数据分配到集群响应节点进行缓存。一致性哈希算法将整个哈希值空间映射成一个按顺时针方向组织的虚拟圆环，使用哈希算法算出数据哈希值，然后根据哈希值的位置沿圆环顺时针查找，将数据分配到第一个遇到的集群节点进行缓存。一致性哈希算法有两大优点， 1)可扩展性。 一致性哈希算法保证了增加或减少服务器时，数据存储的改变最少，相比传统哈希算法大大节省... 1 简介哈希算法通过某种哈希算法散列得到一个值，按该值将数据分配到集群响应节点进行缓存。一致性哈希算法将整个哈希值空间映射成一个按顺时针方向组织的虚拟圆环，使用哈希算法算出数据哈希值，然后根据哈希值的位置沿圆环顺时针查找，将数据分配到第一个遇到的集群节点进行缓存。一致性哈希算法有两大优点， 1)可扩展性。 一致性哈希算法保证了增加或减少服务器时，数据存储的改变最少，相比传统哈希算法大大节省...
- 1 异步准实时更新方案数据异步准实时更新方案允许缓存中的数据与数据库数据暂时不一致。更新操作不立即同步到缓存，而是通过某种异步机制（例如消息队列、定时任务、变更日志等）在一段时间后或当数据被读取时进行缓存的更新。换句话说，数据库和缓存的数据同步是延迟的，但保证在一定时间内最终保持一致性。 2 典型实现方式：写操作流程：客户端修改数据库数据后，数据库先更新，但缓存不会立即更新。数据库修改后，... 1 异步准实时更新方案数据异步准实时更新方案允许缓存中的数据与数据库数据暂时不一致。更新操作不立即同步到缓存，而是通过某种异步机制（例如消息队列、定时任务、变更日志等）在一段时间后或当数据被读取时进行缓存的更新。换句话说，数据库和缓存的数据同步是延迟的，但保证在一定时间内最终保持一致性。 2 典型实现方式：写操作流程：客户端修改数据库数据后，数据库先更新，但缓存不会立即更新。数据库修改后，...
- 1 简介在网络通信领域，TCP/IP协议栈和谷歌提出的第三代互联网协议标准（即QUIC，Quick UDP Internet Connections）是两种主流的通信协议。TCP协议一般用于传输数据量比较少，且对可靠性要求高的场合。它在IP协议提供的不可靠数据服务的基础上，采用了重发技术，为应用程序提供了一个可靠的、面向连接的、全双工的数据传输服务。UDP是一种不可靠的、无连接的协议，可以... 1 简介在网络通信领域，TCP/IP协议栈和谷歌提出的第三代互联网协议标准（即QUIC，Quick UDP Internet Connections）是两种主流的通信协议。TCP协议一般用于传输数据量比较少，且对可靠性要求高的场合。它在IP协议提供的不可靠数据服务的基础上，采用了重发技术，为应用程序提供了一个可靠的、面向连接的、全双工的数据传输服务。UDP是一种不可靠的、无连接的协议，可以...
- 1 数据流图简介在分析阶段:数据流图用于界定系统上下文范围和建立业务流程的加工说明，自顶向下对系统进行功能分解;指明数据在系统内移动变换;描述功能及加工规约。数据字典用于建立业务概念有组织的集合，是模型核心库，有组织的系统相关数据元素列表，使涉众对模型中元素有共同的理解。在设计阶段：结构化设计根据不同的数据流图类别分别做变换和事务映射来初始化系统结构图;根据数据字典中的数据存储描述来建立数... 1 数据流图简介在分析阶段:数据流图用于界定系统上下文范围和建立业务流程的加工说明，自顶向下对系统进行功能分解;指明数据在系统内移动变换;描述功能及加工规约。数据字典用于建立业务概念有组织的集合，是模型核心库，有组织的系统相关数据元素列表，使涉众对模型中元素有共同的理解。在设计阶段：结构化设计根据不同的数据流图类别分别做变换和事务映射来初始化系统结构图;根据数据字典中的数据存储描述来建立数...
- 1 简介在设计在线电商平台的优惠促销规则时，面向对象架构风格（Object-Oriented Architecture，OOA）和解释器架构风格（Interpreter Architecture，IA）是两种常见的设计模式。它们在规则的可修改性、个性化折扣定义的灵活性和系统性能方面各有优劣。下面从这三个方面深入比较与分析这两种架构风格的特点。 2. 对比规则的可修改性面向对象架构风格在面向... 1 简介在设计在线电商平台的优惠促销规则时，面向对象架构风格（Object-Oriented Architecture，OOA）和解释器架构风格（Interpreter Architecture，IA）是两种常见的设计模式。它们在规则的可修改性、个性化折扣定义的灵活性和系统性能方面各有优劣。下面从这三个方面深入比较与分析这两种架构风格的特点。 2. 对比规则的可修改性面向对象架构风格在面向...
- 1 简介基于云平台的边缘计算管理系统可以将分散的边缘计算网关数据集中起来, 如何实现对边缘计算网关数据的收集和计算任务分发？这里使用 Go 实现一个基本的边缘计算网关数据收集和计算任务分发服务，分为以下几个步骤： 2 计算任务分发和结果收集。定义边缘计算网关的数据结构和服务接口：边缘计算网关需要上传数据并接受计算任务，所以定义网关的数据和任务结构。实现数据收集服务：使用 HTTP 或 We... 1 简介基于云平台的边缘计算管理系统可以将分散的边缘计算网关数据集中起来, 如何实现对边缘计算网关数据的收集和计算任务分发？这里使用 Go 实现一个基本的边缘计算网关数据收集和计算任务分发服务，分为以下几个步骤： 2 计算任务分发和结果收集。定义边缘计算网关的数据结构和服务接口：边缘计算网关需要上传数据并接受计算任务，所以定义网关的数据和任务结构。实现数据收集服务：使用 HTTP 或 We...
- 1 简介在Go中实现一个递归的斐波那契数列生成器并使用缓存技术来减少计算次数，我们可以使用一个带有缓存（memoization）的递归函数。缓存技术可以通过一个映射（map）来实现，记录每个计算过的斐波那契数。 2 实现示例下面是一个示例代码，展示了如何实现这一点：package mainimport ( "fmt")// FibonacciGenerator 是一个结构体，包含一个缓存m... 1 简介在Go中实现一个递归的斐波那契数列生成器并使用缓存技术来减少计算次数，我们可以使用一个带有缓存（memoization）的递归函数。缓存技术可以通过一个映射（map）来实现，记录每个计算过的斐波那契数。 2 实现示例下面是一个示例代码，展示了如何实现这一点：package mainimport ( "fmt")// FibonacciGenerator 是一个结构体，包含一个缓存m...
- 1 简介消息队列Kafka 和 NATS 是两个常见的消息队列系统，可以从多个维度进行分析，例如 QoS（服务质量）等级、性能、各语言的兼容性 以及其他特性。本文将对他们做简单对比： 2 QoS（服务质量）等级不同Kafka消息持久化：Kafka 的消息被持久化到磁盘，默认配置下即使消费者处理后，消息仍然会保存在磁盘中，直到达到配置的保留策略（如时间或空间限制）。消息确认：Kafka 提... 1 简介消息队列Kafka 和 NATS 是两个常见的消息队列系统，可以从多个维度进行分析，例如 QoS（服务质量）等级、性能、各语言的兼容性 以及其他特性。本文将对他们做简单对比： 2 QoS（服务质量）等级不同Kafka消息持久化：Kafka 的消息被持久化到磁盘，默认配置下即使消费者处理后，消息仍然会保存在磁盘中，直到达到配置的保留策略（如时间或空间限制）。消息确认：Kafka 提...
- 1 简介通过缓存的数据通知消息，更新mysql数据库是一个不错的选择，首先需要开启缓存redis的通知开关。Redis有Key空间通知功能，利用该功能可以监听Redis中的数据变动，当Redis中的数据发生变化时，通知Go程序去更新MySQL。实现步骤：启用Redis的Key空间通知。Go程序通过订阅Redis发布的事件，监听数据变化。当检测到Redis中数据发生变化时，更新MySQL中的... 1 简介通过缓存的数据通知消息，更新mysql数据库是一个不错的选择，首先需要开启缓存redis的通知开关。Redis有Key空间通知功能，利用该功能可以监听Redis中的数据变动，当Redis中的数据发生变化时，通知Go程序去更新MySQL。实现步骤：启用Redis的Key空间通知。Go程序通过订阅Redis发布的事件，监听数据变化。当检测到Redis中数据发生变化时，更新MySQL中的...
- 1 使用触发器同步更新数据可以考虑引入批量更新或异步同步的方式来优化性能，同时仍然使用事务管理保证数据一致性。当适合采用应用程序同步或触发器同步，触发器有应用（程序）触发器: 每当一个特定的应用事件发生时触发，以及数据库触发器: 每当在一个用户或数据库中一个数据事件（如DML）发生时或系统事件（如登录或关闭系统）发生时触发。触发器几个组件的具体含义：tigger_name(触发器名）：唯一... 1 使用触发器同步更新数据可以考虑引入批量更新或异步同步的方式来优化性能，同时仍然使用事务管理保证数据一致性。当适合采用应用程序同步或触发器同步，触发器有应用（程序）触发器: 每当一个特定的应用事件发生时触发，以及数据库触发器: 每当在一个用户或数据库中一个数据事件（如DML）发生时或系统事件（如登录或关闭系统）发生时触发。触发器几个组件的具体含义：tigger_name(触发器名）：唯一...
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