目录概括云计算发展市场云技术云安全云原生技术中间件ServerlessSaaS分布式云分类中心云区域云边缘云从中心到边缘边缘云边缘终端云边协同云原生安全架构重塑引起的端到端安全挑战容器镜像链路追踪问题微服务端口暴露数量多问题安全与云融合安全管理新兴安全技术参考来源：中国信息通信研究院概括白皮书首先介绍了云计算产业发展概况，然后重点围绕云原生、SaaS、分布式云、云原生安全、数字化转型、新基建等云计算领域热点话题进行探讨，最后对云计算未来发展进行了展望。云计算发展市场过去十年是云计算突飞猛进的十年，云计算仍将迎来下一个黄金十年，进入普惠发展期。白皮书显示，全球云计算市场保持稳定增长态势。2019
🍍每日推荐🍖文章开始之前我想首先介绍一下牛客，以便没有使用过的小伙伴能够快速入手，牛客网是国内最大的算法、面试、招聘网站，涵盖了多种大厂面试真题以及题解，里面大佬云集，各种题目的解决方案层出不穷，绝对能让你大开眼界，而且牛客是你在人生中不同的阶段都能对你有所帮助的编程软件（完全免费），如果感兴趣可以访问注册一下访问链接：牛客-国内最大的刷题网站本文是《云原生-k8s-深入剖析k8s》学习笔记的第二篇，主要解析pod的意义及其使用方法。pod，是k8s中最小的API对象，是原子调度单位。是超亲密关系容器之间组织和部署的单位。类比地说，pod就是虚拟机，其中的容器就是这个虚拟机里面运行的用户进程。
前言大家好，本文是对Docker数据卷及网络详细讲解，讲解了如何创建使用数据卷，以及如何使用Dockernetwork。希望对大家有所帮助~目录前言一、Docker数据卷1.1、数据卷(Volumes)1.2、数据挂载(Bindmounts)1.3、临时挂载(tmpfsmounts)1.4、-v或--mount标志1.4.1、-v或--volume1.4.2、--mount1.5、数据卷操作1.6、挂载数据卷实操二、Docker网络2.1、Docker网络操作2.2、Docker网络交互2.3、network应用场景一、Docker数据卷Docker数据卷是一种广泛使用的工具，用于确保容器在运
在JDK9之前，Java基本上平均每三年出一个版本。但是自从2017年9月分推出JDK9到现在，Java开始了疯狂更新的模式，基本上保持了每年两个大版本的节奏。从2017年至今，已经发布了十一个版本到了JDK19。其中包括了两个LTS版本（JDK11与JDK17）。除了版本更新节奏明显加快之外，JDK也围绕着云原生场景的能力，推出并增强了一系列诸如容器内资源动态感知、无停顿GC（ZGC、Shenandoah）、原生的运维能力等等。这篇文章是EDAS团队的同学在服务客户的过程中，从云原生的角度将相关的功能进行整理和提炼而来。希望能和给大家一起认识一个新的Java形态。云原生场景定义云原生的内在推
在Android中，Camera2API提供了对相机硬件的底层访问，包括对焦功能。以下是Camera2对焦原理和框架的简要概述，以及代码实现流程：对焦原理和框架：预览:在开始对焦之前，通常需要先启动相机的预览。预览不仅允许用户看到实时视频流，还可以提供关于相机状态的信息，如对焦模式和当前的对焦区域。对焦模式:Android支持多种对焦模式，如连续自动对焦（AF-C）、单次自动对焦（AF-S）和手动对焦。每种模式都有不同的应用场景和行为。对焦区域:相机可以设置多个对焦区域，每个区域可以独立地对焦。这允许用户选择特定的焦点或自动选择焦点。触发对焦:通过API可以手动触发对焦操作，也可以让系统自动触
前言：之前小程序做的图表，当时没找到太多使用echarts的教程，大多都是二次封装的。连uniapp都是推荐别人二次封装的图表，然后用了之后呢，发现不是自己想要的效果（也许是自己对别人二次封装的代码不够熟悉吧），然后干脆摸索下uniapp引入echarts图表（非他人封装的）。废话少说，看看成果~参考uniapp自定义组件：https://uniapp.dcloud.net.cn/tutorial/miniprogram-subject.html然后根据echarts官网提供跨平台方案中的微信小程序：https://echarts.apache.org/handbook/zh/how-to/c
学生信息管理系统（layUI+servlet+jdbc）使用原生servlet作为后端进行开发后端采用纯servlet进行开发，同时搭配原生的jdbc，整个架构没有使用任何框架，可以说是非常原始了；验证码工具类可以返回验证码图片和验证码内容，数据库连接工具类可以返回一个数据库连接和关闭数据库连接的方法（但是封装和设计模式不好，虽然线程安全，但使用会频繁创建数据库连接，开销很大），还有一个工具类借助gson将request的数据转换为json串；Dao层都是单表的CURD，没有复杂的业务所以也就没有添加事务的处理；**这里的业务层和控制层几乎耦合在了一起，一个业务一个servlet的方式造成了严
应用可观测性可以对企业运营产生的实际数据进行分析，可观测性将成为企业数据驱动决策的最强支撑。云原生时代的基础设施更复杂，也暴露出可观测性存在一些问题，包括基础设施观测能力不足，缺乏应用视角的基础设施观测数据等，这些都为下一代云原生可观测提供了机会与挑战。openEuler社区项目gala-gopher[1]基于eBPF技术完成一系列全栈可观测实践工作。eBPF及其对可观测的意义eBPF是一个能够在内核运行沙箱程序的技术，提供了一种在内核事件和用户程序事件发生时安全注入代码的机制，使得非内核开发人员也可以对内核进行控制。随着内核的发展，eBPF逐步从最初的数据包过滤扩展到了网络、内核、安全、跟踪
1kafkabroker1.1kafkabroker工作流程 这一部分大体了解下kafkaBroker的工作流程，看一下zookeeper在kafkabroker工作中发挥的作用，那些重要数据在zookeeper中存储。1.1.1zookeeper存储kafka的信息 zookeeper在kafka中扮演了重要的角色，kafka使用zookeeper进行元数据管理，保存broker注册信息，包括主题（Topic）、分区（Partition）信息等，选择分区leader，在低版本kafka消费者的offset信息也会保存在zookeeper中。如图使用zookeepe
GitLabCI是非常常用的一款CI/CD工具，只需要在.gitlab-ci.yml 文件中用YAML语法编写CI/CD流水线即可。而GitLabCI能够运行的关键组件是GitLabRunner。GitLabRunner是一个轻量级、高扩展的代理，主要用来执行GitLabCI/CD流水线中的Job，然后将Job的执行结果返回GitLab实例。GitLabRunner的安装方式有很多种，包括安装包、Docker、HelmChart等，本文将用GitLabRunnerOperator的方式来在k3s上安装GitLabRunner，并执行CI/CD流水线。关于其他安装方式的详情，可以查看 GitLa
