本文介绍了景顺长城在金融云原生架构演进中选择 APISIX 作为网关工具的技术细节,同时分享了使用 APISIX 的实践细节,并对 APISIX 的未来展望进行了探讨. 作者李奕浩,景顺长城信息技术部研发工程师,负责公司网关和业务系统上云等工作. 业务背景 景顺长城基金管理有限公司成立于 2003 年,是一家专注于资产管理领域的企业.目前,公司主要业务涵盖量化投资.主动收益和固定收益,拥有超过 6200 亿的资金管理规模,为超过 6000 万的投资者提供服务.作者所在的信息技术部门为投资交易.产…

作者|曾宇星(宇曾) 审核&校对:曾宇星(宇曾) 编辑&排版:雯燕 背景 微服务软件架构下,业务新功能上线前搭建完整的一套测试系统进行验证是相当费人费时的事,随着所拆分出微服务数量的不断增大其难度也愈大.这一整套测试系统所需付出的机器成本往往也不低,为了保证应用新版本上线前的功能正确性验证效率,这套系统还必须一直单独维护好.当业务变得庞大且复杂时,往往还得准备多套,这是整个行业共同面临且难解的成本和效率挑战.如果能在同一套生产系统中完成新版本上线前的功能验证的话,所节约的人力和财力是相当可…

2019 年 12 月 14 日,又拍云联合 Apache APISIX 社区举办 API 网关与高性能服务最佳实践丨Open Talk 广州站活动,Apache APISIX PPMC 温铭做了题为<Apache APISIX 的 Apache 之路>的分享.本次活动,邀请了来自ApacheAPISIX.又拍云.腾讯云.HelloTalk 等企业的技术专家,分享网关和高性能服务的实战经验. 温铭,深圳支流科技创始人,Apache APISIX PPMC,<OpenResty 从入门到实…

当网关和服务在实施全链路分布式灰度发布和路由时候,我们需要一款追踪系统来监控网关和服务走的是哪个灰度组,哪个灰度版本,哪个灰度区域,甚至监控从Http Header头部全程传递的灰度规则和路由策略.这个功能意义在于: 不仅可以监控全链路中基本的调用信息,也可以监控额外的灰度信息,有助于我们判断灰度发布和路由是否执行准确,一旦有问题,也可以快速定位 可以监控流量何时切换到新版本,或者新的区域,或者新的机器上 可以监控灰度规则和路由策略是否配置准确 可以监控网关和服务灰度上下级树状关系 可以监控全链…

当网关和服务在实施全链路分布式灰度发布和路由时候,我们需要一款追踪系统来监控网关和服务走的是哪个灰度组,哪个灰度版本,哪个灰度区域,甚至监控从Http Header头部全程传递的灰度规则和路由策略.这个功能意义在于: 不仅可以监控全链路中基本的调用信息,也可以监控额外的灰度信息,有助于我们判断灰度发布和路由是否执行准确,一旦有问题,也可以快速定位 可以监控流量何时切换到新版本,或者新的区域,或者新的机器上 可以监控灰度规则和路由策略是否配置准确 可以监控网关和服务灰度上下级树状关系 可以监控全链…

全链路追踪技术的两个核心要素分别是 全链路信息获取 和 全链路信息存储展示. Node.js 应用也不例外,这里将分成两篇文章进行介绍:第一篇介绍 Node.js 应用全链路信息获取, 第二篇介绍 Node.js 应用全链路信息存储展示. 一.Node.js 应用全链路追踪系统 目前行业内, 不考虑 Serverless 的情况下,主流的 Node.js 架构设计主要有以下两种方案: 通用架构:只做 ssr 和 bff,不做服务器和微服务: 全场景架构:包含 ssr.bff.服务器.微服务. 上…

@ 目录 概述 定义 NGINX 与 Kong 的痛点 APISIX 的技术优势 特性 架构 应用场景 主要概念 部署 快速入门 quickstart安装 Admin API创建路由 RPM安装 安装etcd RPM安装 配置apisix Docker安装 docker-compose安装 apisix-dashboard简单使用 仪表板 配置测试上游 配置测试路由 整合Nacos 开启SkyWalking插件链路追踪 概述 定义 Apache APISIX官网地址 https://apisix…

2019 年 10 月 27 日,又拍云联合 Apache APISIX 社区举办 API 网关与高性能服务最佳实践丨Open Talk 杭州站活动,Apache APISIX PPMC 成员王院生做了题为< Apache APISIX 微服务网关极致性能架构解析>的分享.本次活动,邀请了来自阿里巴巴.蚂蚁金服.Apache APISIX.PolarisTech.又拍云等企业的技术专家,分享网关和高性能服务的实战经验. 王院生,深圳支流科技创始人,Apache APISIX PPMC 成员,O…

使用基于Apache Spark的随机森林方法预测贷款风险   原文:Predicting Loan Credit Risk using Apache Spark Machine Learning Random Forests 作者:Carol McDonald,MapR解决方案架构师 翻译:KK4SBB 责编:周建丁(zhoujd@csdn.NET) 在本文中,我将向大家介绍如何使用Apache Spark的Spark.ml库中的随机森林算法来对银行信用贷款的风险做分类预测.Spark的spa…

1. 传统数据湖存在的问题与挑战 传统数据湖解决方案中,常用Hive来构建T+1级别的数据仓库,通过HDFS存储实现海量数据的存储与水平扩容,通过Hive实现元数据的管理以及数据操作的SQL化.虽然能够在海量批处理场景中取得不错的效果,但依然存在如下现状问题: 问题一:不支持事务 由于传统大数据方案不支持事务,有可能会读到未写完成的数据,造成数据统计错误.为了规避该问题,通常控制读写任务顺序调用,在保证写任务完成后才能启动读任务.但并不是所有读任务都能够被调度系统约束住,在读取时仍存在该问题.…