【公众号@“项目管理研究所”将会第一时间更新文章并分享《行业分析报告》】归档于软件项目管理初级学习路线第七章软件项目进度计划《初级学习路线合集》前言大家好，这节我们学习软件项目管理----进度计划编排--时间压缩法。时间压缩法时间压缩法是在不改变项目范围的前提下缩短项目工期的方法。这边介绍两个方法：应急法——赶工（Crash）平行作业法——快速跟进应急法—赶工（Crash）在最小相关成本增加的条件下，压缩关键路径上的关键活动历时的方法。赶工也称为时间-成本平衡方法这个方法可能增加成本，但是我们希望增加的成本最小且换来项目时间的压缩。那么赶工时间与赶工成本是什么关系呢？如下图一样，一般项目经理希
PagerDutyOperationsCloud是您在关键时刻的行动平台在您的数字基础设施中自动化、编排和加速响应 PagerDuty从可观察性到云基础设施再到客户服务拥有700多个集成可以轻松融入并扩充任何团队的工具包因此您可以随心所欲地工作 开发商介绍PagerDuty成立于美国，目前在旧金山、多伦多、亚特兰大、伦敦、悉尼、里斯本等地均有办事处，其主要任务是通过预测不可预测的世界中的意外情况，彻底改变运营并建立客户信任。 PagerDuty正在改变现代企业的关键工作。其强大而独特的平台可确保您在分秒必争时采取正确的行动。从开发人员和可靠性工程师到客户成功、安全和管理层，PagerD
PagerDutyOperationsCloud是您在关键时刻的行动平台在您的数字基础设施中自动化、编排和加速响应 PagerDuty从可观察性到云基础设施再到客户服务拥有700多个集成可以轻松融入并扩充任何团队的工具包因此您可以随心所欲地工作 开发商介绍PagerDuty成立于美国，目前在旧金山、多伦多、亚特兰大、伦敦、悉尼、里斯本等地均有办事处，其主要任务是通过预测不可预测的世界中的意外情况，彻底改变运营并建立客户信任。 PagerDuty正在改变现代企业的关键工作。其强大而独特的平台可确保您在分秒必争时采取正确的行动。从开发人员和可靠性工程师到客户成功、安全和管理层，PagerD
【公众号@“项目管理研究所”将会第一时间更新文章并分享《行业分析报告》】归档于软件项目管理初级学习路线第七章软件项目进度计划《初级学习路线合集》前言大家好，这节我们学习软件项目管理----进度计划编排--敏捷计划方法。敏捷计划采用的是远期计划和近期计划的双重计划，而且采用远粗近细的原则，远期计划是发布计划，近期计划是迭代计划。我们通过将概要的项目整体规划和详细的近期迭代计划有机结合，可以提高计划的准确度和项目按时交付的能力。发布计划与迭代计划的关系我们看这个图：发布计划规定了迭代次数，迭代计划安排了每个功能的开发。下面这个图是Scrum模型，是一个典型的敏捷模型，他的核心过程就是迭代过程，那么
【公众号@“项目管理研究所”将会第一时间更新文章并分享《行业分析报告》】归档于软件项目管理初级学习路线第七章软件项目进度计划《初级学习路线合集》前言大家好，这节我们学习软件项目管理----进度计划编排--敏捷计划方法。敏捷计划采用的是远期计划和近期计划的双重计划，而且采用远粗近细的原则，远期计划是发布计划，近期计划是迭代计划。我们通过将概要的项目整体规划和详细的近期迭代计划有机结合，可以提高计划的准确度和项目按时交付的能力。发布计划与迭代计划的关系我们看这个图：发布计划规定了迭代次数，迭代计划安排了每个功能的开发。下面这个图是Scrum模型，是一个典型的敏捷模型，他的核心过程就是迭代过程，那么
一、概述HBase 是一个面向列式存储的分布式数据库，其设计思想来源于Google的BigTable论文。HBase底层存储基于HDFS实现，集群的管理基于ZooKeeper实现。HBase良好的分布式架构设计为海量数据的快速存储、随机访问提供了可能，基于数据副本机制和分区机制可以轻松实现在线扩容、缩容和数据容灾，是大数据领域中Key-Value数据结构存储最常用的数据库方案。官方文档：https://hbase.apache.org/book.htmlGitHub地址：https://github.com/apache/hbase关于更多hbase的介绍，也可以参考我这篇文章：列式存储的分布
一、概述HBase 是一个面向列式存储的分布式数据库，其设计思想来源于Google的BigTable论文。HBase底层存储基于HDFS实现，集群的管理基于ZooKeeper实现。HBase良好的分布式架构设计为海量数据的快速存储、随机访问提供了可能，基于数据副本机制和分区机制可以轻松实现在线扩容、缩容和数据容灾，是大数据领域中Key-Value数据结构存储最常用的数据库方案。官方文档：https://hbase.apache.org/book.htmlGitHub地址：https://github.com/apache/hbase关于更多hbase的介绍，也可以参考我这篇文章：列式存储的分布
作者|vivo互联网服务器团队-ZhangRongKarmada作为开源的云原生多云容器编排项目，吸引了众多企业共同参与项目开发，并运行于生产环境中。同时多云也逐步成为数据中心建设的基础架构，多区域容灾与多活、大规模多集群管理、跨云弹性与迁移等场景推动云原生多云相关技术的快速发展。一、 背景随着vivo业务不断迁移到k8s上，集群规模和集群的数量快速增长，运维难度也急剧增加。为了构建多集群技术，我们也自研了多集群管理，但无法解决我们遇到的更多的问题。后来开始对社区相关项目做了细致的调研和测试，我们最终选择了Karmada。主要原因如下：具备对多套K8s集群的统一管理能力，业务通过服务维度去管理
作者|vivo互联网服务器团队-ZhangRongKarmada作为开源的云原生多云容器编排项目，吸引了众多企业共同参与项目开发，并运行于生产环境中。同时多云也逐步成为数据中心建设的基础架构，多区域容灾与多活、大规模多集群管理、跨云弹性与迁移等场景推动云原生多云相关技术的快速发展。一、 背景随着vivo业务不断迁移到k8s上，集群规模和集群的数量快速增长，运维难度也急剧增加。为了构建多集群技术，我们也自研了多集群管理，但无法解决我们遇到的更多的问题。后来开始对社区相关项目做了细致的调研和测试，我们最终选择了Karmada。主要原因如下：具备对多套K8s集群的统一管理能力，业务通过服务维度去管理
我们接着上篇文章《一文聊透NettyIO事件的编排利器pipeline（上）》的内容继续~~4.向pipeline添加channelHandler在我们详细介绍了全部的inbound类事件和outbound类事件的掩码表示以及事件的触发和传播路径后，相信大家现在可以通过ChannelInboundHandler和ChannelOutboundHandler来根据具体的业务场景选择合适的ChannelHandler类型以及监听合适的事件来完成业务需求了。本小节就该介绍一下自定义的ChannelHandler是如何添加到pipeline中的，netty在这个过程中帮我们作了哪些工作?finalEc
