上不限数量的任意类型的数据。因此，MapReduce 让 Hadoop 成为了一款强大工具。 在 Hadoop 最近的发展中，另有一款称为 YARN 的组件已经可 用于进一步管理 Hadoop 生态系统。 1.1.4 YARN 是什么 YARN 基础设施(另一个资源协调器)是一项用于提供执行应用 程序所需的计算资源(内存、CPU 等)的框架。 YARN 有什么诱人的特点或是性质？其中两个重要的部分是资 功能。我们建议全面检查你的系统需求，以避免沮丧和失望。Hadoop 生态系统会将所有新技术带入到你的系统中。 1.4.1 Hadoop 生态系统 Apache 将他们的集成称作生态系统。字典中将生态系统定义 为：生物与它们所处环境的非生物组成部分(如空气、水、土壤和矿 产)作为一个系统进行交互的共同体。基于技术的生态系统也有类似 的属性。它是产品平台的结合，由平台拥有者所开发的核心组件所 统还在不断成长。HDFS是该生态系统的主要组成部分。由于Hadoop 有着低廉的商业成本，因此很容易去探索 Hadoop 的特性，无论是 通过虚拟机，还是在现有环境建立混合生态系统。使用 Hadoop 解 决方案来审查当前的数据方法以及日渐增长的供应商阵营是一种非 Hadoop 大数据解决方案 10 常好的方法。借助这些服务和工具，Hadoop 生态系统将继续发展， 并清除分析

Reserved. 6 AI 辅助软件开发 毫无意外，本期技术雷达主要围绕 AI 相关话题展开讨论。这是有史以来第一次，我们需要一个可视化指南来 理清不同 AI 的类别和功能（即使在 JavaScript 生态系统十分混乱的时期，我们也从未采取过这样的做法）。作 为一家开创 CI、CD 等突破性工程实践历史的软件咨询公司，我们对于使用 AI 辅助软件开发特别感兴趣。因此， 本期技术雷达讨论了许多代码辅助工具，如 模型的编码助手的输出质量。 13. 追踪健康债务状况 试验 通过将健康度评级与其他服务级目标（SLO）同等对待，并据此确定增强的优先级，而不是仅仅关注跟踪技术 债务，我们不断体验到团队对其生态系统的改进。通过有效分配资源来解决与健康状况相关的最有影响的问题， 团队和组织可以降低长期维护成本，更高效地发展产品。这种方法还能加强技术和非技术利益相关者之间的沟 通，促进对系统状态的共同理解。 之所以脱颖而出，是因为它能够识别更广泛的问题，而这主要 得益于有专门的研究团队不断更新其漏洞数据库。但是 Synk 仍有改进的空间：仪表板目前没有提供一个简便 的方法从一个具体的可操作的信息中过滤一些多余繁杂的信息；根据语言生态系统的不同，基于 SCA 的集成可 能与基于流水线的集成相比产生误报，因为 Snyk 必须猜测已解决的依赖关系；自动解决方案的成功性不一致； 在高度监管的环境中，需要进行重大的集成投资，以实现适当

都必须同时进行故障切换。这两种情况都不甚理想。我们的竞争对手建议购买第三方群集文件系统来 处理这个问题，但是这样会增加环境的复杂性、验证工作和成本。 虚拟化安全解决方案的生态系统 通过 VMware VMsafe，您可以获得由第三方安全解决方案组成的丰富生态系统，供虚拟化环境使用。 VMware 是第一家也是唯一一家引入这个开放安全框架的供应商，实现了该框架与其虚拟化平台的全 面集成。 • 从所有主要安全 与您的基础架构集成 VMware 解决方案支持整个 IT 基础架构 VMware ESX 是全世界部署最广泛、最受信任的虚拟化平台。通过与近 700 家技术合作伙伴积极合 作，我们创建了生态系统支持级别，客户能确信 VMware 解决方案与其现有的技术投资可很好地集 成。 在各种虚拟化产品中选择，您选出的产品应该支持所有工作负载，受到较多的应用程序和操作系统的 支持，并能在当前拥有的 的产品、解决方案、培训、咨询和服务。我们的技术联盟合作伙伴对于 VMware Infrastructure 在全 球范围内的迅速推广起到了重要的推动作用。 VMware 技术联盟计划支持通过各种资源为 VMware 生态系统合作伙伴提供强有力的支持，这些资 源既包括我们的社区源计划提供的源代码访问权限，也包括销售和营销协助等。 依赖经过客户验证的解决方案 VMware – 经过验证、值得信任的选择 VMware

支持递增构建，可重复利用以前下载的依赖项和过去构建的 工件等。 S2I 的优点包括： 镜像灵活性 可以编写 S2I 脚本，将应用程序代码注入到几乎所有现有的 Docker 格式容器镜像，以此利用 现有的生态系统。请注意，S2I 目前依靠 tar 来注入应用程序源代码，因此镜像需要能够处理 tar 压缩的内容。 OpenShift Container Platform 4.4 构 构建（ 建（build） 用户执行操作，而能够 以非 root 用户运行脚本。 用户效率 S2I 禁止开发人员在应用程序构建期间执行任意 yum install 类型的操作。因为这类操作可能 会减慢开发迭代速度。 生态系统 S2I 倡导共享镜像生态系统，您可以将其中的最佳实践运用于自己的应用程序。 可重复生成性 生成的镜像可以包含所有输入，包括构建工具和依赖项的特定版本。这可确保精确地重新生成 镜像。 1.1.3. Custom 支持递增构建，可重复利用以前下载的依赖项和过去构建的 工件等。 S2I 的优点包括： 镜像灵活性 可以编写 S2I 脚本，将应用程序代码注入到几乎所有现有的 Docker 格式容器镜像，以此利用 现有的生态系统。请注意，S2I 目前依靠 tar 来注入应用程序源代码，因此镜像需要能够处理 tar 压缩的内容。 速度 使用 S2I 时，汇编过程可以执行大量复杂操作，无需在每一步创建新层，进而能实现快速的流

交互。您可以使用 Podman 来验证凭证、拉取 registry 镜像，并将本地镜像存储在本地文件系统 中。以下是使用 Podman 验证 registry 的通用示例： 流程 流程 1. 使用红帽生态系统目录从红帽仓库搜索特定容器镜像并选择所需的镜像。 2. 点 Get this image 来查找您的容器镜像的命令。 3. 运行以下命令，并输入您的用户名和密码进行验证： 4. 运行以下命令下载镜像并将其保存在本地： Platform 访问您的 Red Hat Quay registry。 其他 其他资 资源 源 Red Hat Quay 产品文档 1.5. 启用了身份验证的红帽 REGISTRY 红帽生态系统目录的容器镜像部分提供的所有容器镜像都托管在镜像 registry 上（registry.redhat.io）。 registry（Registry.redhat.io）需要进行身份验证才能访问OpenShift

交互。您可以使用 Podman 来验证凭证、拉取 registry 镜像，并将本地镜像存储在本地文件系统 中。以下是使用 Podman 验证 registry 的通用示例： 流程 流程 1. 使用红帽生态系统目录从红帽仓库搜索特定容器镜像并选择所需的镜像。 2. 点 Get this image 来查找您的容器镜像的命令。 3. 运行以下命令，并输入您的用户名和密码进行验证： 4. 运行以下命令下载镜像并将其保存在本地： Platform 访问您的 Red Hat Quay registry。 其他 其他资 资源 源 Red Hat Quay 产品文档 1.5. 启用了身份验证的红帽 REGISTRY 红帽生态系统目录的容器镜像部分提供的所有容器镜像都托管在镜像 registry 上（registry.redhat.io）。 registry（Registry.redhat.io）需要进行身份验证才能访问OpenShift

. 6 2.4 Keras 支持多个后端引擎，并且不会将你锁定到一个生态系统中 . . . . . . . . . . 6 2.5 Keras 拥有强大的多 GPU 和分布式训练支持 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 2.6 Keras 的发展得到深度学习生态系统中的关键公司的支持 . . . . . . . . . . . . . Flask app）中。 • 在 JVM，通过 SkyMind 提供的 DL4J 模型导入。 • 在 Raspberry Pi 树莓派上。 2.4 Keras 支持多个后端引擎，并且不会将你锁定到一个生态系统中 你的 Keras 模型可以基于不同的深度学习后端开发。重要的是，任何仅利用内置层构建的 Keras 模型，都可以在所有这些后端中移植：用一种后端训练模型，再将它载入另一种后端中（比 如为了发布）。支持的后端有： 集群上训练。 • Keras 可以在 Spark（通过 CERN 的 Dist-Keras）和 Elephas 上运行。 为什么选择 KERAS？ 7 2.6 Keras 的发展得到深度学习生态系统中的关键公司的支持 Keras 的开发主要由谷歌支持，Keras API 以 tf.keras 的形式包装在 TensorFlow 中。此外， 微软维护着 Keras 的 CNTK 后端。亚马逊

RukPak 组件。 RukPak 是一个可插拔式解决方案，用于打包和分发云原生内容。它支持安装、更新和策略的高级策略。 RukPak 提供用于在 Kubernetes 集群上安装各种工件的内容生态系统。工件示例包括 Git 仓库、Helm chart 和 OLM 捆绑包。然后，RukPak 可以以安全的方式管理、扩展和升级这些工件，以启用强大的集群 扩展。 在其核心上，RukPak 是一组 API Manager (OLM) 的工作流。 2.4.3.1. OLM 中的 中的 Operator 安装和升 安装和升级工作流 工作流 在 Operator Lifecycle Manager (OLM) 生态系统中，以下资源用于解决 Operator 的安装和升级问题： ClusterServiceVersion (CSV) CatalogSource Subscription CSV 中定义的 Operator features.operators.openshift.io 组中的注解详细说明 Operator 可能支持的基础架构功能，通过设置 "true" 或 "false" 值来指定。在 web 控制台或 红帽生态系统目录 中通过 OperatorHub 发现 Operator 时，用户可以查看和过滤这些功能。OpenShift Container Platform 4.10 及更新的版本支持这些注解。 重要

Hive Cloudera创立 Hortonworks创立 Hadoop 1.0发布 Hadoop 2.0 GA Spark成为顶级顷目 Hadoop 3.0 2017 Hadoop生态系统 文件存储层 HDFS 资源／任务调度 YARN 计算引擎MapReduce 计算引擎Spark NoSQL HBase 数据仓 库SQL 机器/深 度学习 Batch 任务 流处理

Apache APISIX 技术选型 • 配置中⼼心：⾼高可⽤用、增量量订阅、历史记录 • 语⾔言或开发平台：动态、⾼高性能、⽹网关的周边资 源丰富 • 数据校验：开放标准、有⼀一定的⽣生态系统 • 学习竞对：从 Ganter 报告中获取前辈列列表，做分 析、⽐比较 Apache APISIX 技术选型 配置中⼼心 why etcd? • 集群⽀支持 • 历史+事务