作者|刘军4月15日-16日，由InfoQ主办的DIVE全球基础软件创新大会通过云上展厅的形式成功召开。在微服务&服务治理专场，ApacheDubboPMC、Dubbo开源项目负责人刘军带来了主题为《Dubbo3落地实践及其Mesh解决方案》的演讲，以下为主要内容。下一代云原生服务框架Dubbo3首先带大家了解下Dubbo3到底是什么？与2.7架构的主要区别是什么？提供了哪些特性、可以解决哪些实际的问题？其中也包括大家都关心的兼容性、升级成本以及与HSF2的关系等问题。Dubbo3核心设计原则与特性我们定义Dubbo3是下一代的云原生服务框架，但3.0架构到底都包含哪些内容？先来看下Dubbo
作者：至简软件是以持续迭代的方式去不断演进的。某种程度上，我们并不担心软件不完善，但担心软件的迭代速度太慢而影响了完善的速度。在分布式软件领域，如何快速、安全地验证新的软件版本一直是大家所关心并探索的。服务网格（ServiceMesh）的出现将这个领域的探索推向了新的高度。“泳道”这一概念在分布式软件领域并非新词，只不过，这次我们是以服务网格为基础技术去构建，充分发挥云原生技术天然具备灵活治理流量的优势。本文分享了阿里云内部所沉淀的全链路流量打标与路由的能力，做出服务网格技术新体验的同时，很好地兑现了服务网格的新价值。概念与场景图1以Istio官方所提供的Bookinfo示例程序为例示例说明了
作者：至简软件是以持续迭代的方式去不断演进的。某种程度上，我们并不担心软件不完善，但担心软件的迭代速度太慢而影响了完善的速度。在分布式软件领域，如何快速、安全地验证新的软件版本一直是大家所关心并探索的。服务网格（ServiceMesh）的出现将这个领域的探索推向了新的高度。“泳道”这一概念在分布式软件领域并非新词，只不过，这次我们是以服务网格为基础技术去构建，充分发挥云原生技术天然具备灵活治理流量的优势。本文分享了阿里云内部所沉淀的全链路流量打标与路由的能力，做出服务网格技术新体验的同时，很好地兑现了服务网格的新价值。概念与场景图1以Istio官方所提供的Bookinfo示例程序为例示例说明了
前言在很久以前参加了一次比赛，当时策划提出一个比较特殊的需求，要求玩家能动态地把特定图片折角与复原。当时的我技术力还不够解决这个问题，只能由主程出解决方案。他通过操作mesh解决了这个问题，而我当时还不会mesh，这给了我很深的挫败感。之后将这一块查漏补缺，发现确实有很多需求可以通过mesh来实现，值得一学。前置知识因为我希望即使是刚入门游戏开发的纯小白也能看懂这篇文章，所以我在这里会相对通俗地解释我认为需要掌握的前置知识，方便大家对这一块有比较全面的了解。相比其他文档，本文的前置知识信息量比较大，烦请耐着性子看完。你有没有想过，游戏场景、游戏角色等，究竟是凭借什么才能呈现在屏幕上。计算机图形
前言在很久以前参加了一次比赛，当时策划提出一个比较特殊的需求，要求玩家能动态地把特定图片折角与复原。当时的我技术力还不够解决这个问题，只能由主程出解决方案。他通过操作mesh解决了这个问题，而我当时还不会mesh，这给了我很深的挫败感。之后将这一块查漏补缺，发现确实有很多需求可以通过mesh来实现，值得一学。前置知识因为我希望即使是刚入门游戏开发的纯小白也能看懂这篇文章，所以我在这里会相对通俗地解释我认为需要掌握的前置知识，方便大家对这一块有比较全面的了解。相比其他文档，本文的前置知识信息量比较大，烦请耐着性子看完。你有没有想过，游戏场景、游戏角色等，究竟是凭借什么才能呈现在屏幕上。计算机图形
背景前段时间，以ApacheShardingSphere核心团队组建的创业公司SphereEx，正式对外推出了DatabaseMesh2.0概念以及与之相配套的开源产品Pisanix，这引发了社区间对于ShardingSphere和DatabaseMesh的不少争论与思考。许多用户都很清楚，SphereEx是由ApacheShardingSphere核心团队创立的。那么有部分用户就提出了疑问，既然已经有了ApacheShardingSphere这样一个如此成功的开源项目，为何还要大费周章选择在一个全新的领域从头开始？在云原生趋势的影响下，未来ShardingSphere会不会逐渐被并入到Dat
背景前段时间，以ApacheShardingSphere核心团队组建的创业公司SphereEx，正式对外推出了DatabaseMesh2.0概念以及与之相配套的开源产品Pisanix，这引发了社区间对于ShardingSphere和DatabaseMesh的不少争论与思考。许多用户都很清楚，SphereEx是由ApacheShardingSphere核心团队创立的。那么有部分用户就提出了疑问，既然已经有了ApacheShardingSphere这样一个如此成功的开源项目，为何还要大费周章选择在一个全新的领域从头开始？在云原生趋势的影响下，未来ShardingSphere会不会逐渐被并入到Dat
问题与挑战 背景大数据平台建设有其天生的复杂性，每一年都在推陈出新，从WareHouse、DataLake到LakeHouse，各种各样的Batch、Stream、MPP、MachineLearning、NeuralNetwork计算引擎，对应解决的场景和组合的方式非常个性化，建设过程会遇到包括技术层面、组织层面、方法论层面种种问题，包括存储计算组件选型、离线实时湖仓架构方案设计以及场景化的性能分析，随着时间推进也会出现持续的组织管理、数据和平台运营、扩容、稳定性优化等问题，出现多个平台共存，存储和计算集群技术栈多样化以及数据分散等常态化问题，面临保留原架构还是推倒重来迁移到新的平台的困扰，
问题与挑战 背景大数据平台建设有其天生的复杂性，每一年都在推陈出新，从WareHouse、DataLake到LakeHouse，各种各样的Batch、Stream、MPP、MachineLearning、NeuralNetwork计算引擎，对应解决的场景和组合的方式非常个性化，建设过程会遇到包括技术层面、组织层面、方法论层面种种问题，包括存储计算组件选型、离线实时湖仓架构方案设计以及场景化的性能分析，随着时间推进也会出现持续的组织管理、数据和平台运营、扩容、稳定性优化等问题，出现多个平台共存，存储和计算集群技术栈多样化以及数据分散等常态化问题，面临保留原架构还是推倒重来迁移到新的平台的困扰，
将一个系统置于恒定的约束之下可能会导致脆弱性的进化。--C.S.Holling,ecologist成为一个数据驱动的组织是许多公司的战略目标之一，因为数据驱动的好处显而易见:基于数据和个性化提供最好的客户体验;通过数据驱动的优化降低运营成本和时间;给予员工具有趋势分析和商业智能的力量。然而，尽管在构建数据平台方面付出了越来越多的努力和投资，仍然会发现结果并不理想。当前的技术进步解决了数据处理计算的规模问题，但还有问题悬而未决:数据产生场景的变化、数据来源的扩散、数据用例和用户的多样性以及对变化的反应速度。DataMesh或许可以解决这些问题。1.数据是什么？数据到底是什么意思？又是一个“每个人
