摘要：本文基于对微服务治理技术从SOA, 微服务框架，到云原生架构的历史发展总结，提出了一种新的基于Javaagent技术的新一代无代理架构的服务治理技术，并介绍了其相关的代表性开源项目Sermant。 本文分享自华为云社区《云原生微服务治理技术朝无代理架构的演进之路》，作者： 杨奕｜华为云技术规划
摘要：相比于传统的微服务架构，云原生和 serverless 技术更加灵活、高效，能够更好地满足用户的需求。 本文分享自华为云社区《《凤凰架构》学习和思考——云原生时代的服务架构演进史》，作者：breakDawn。 随着云原生的概念越来越火，服务的架构应该如何发展和演进，成为很多程序员关心的话题。大
大规模图数据无处不在，图查询、分析和表示学习已成为大数据和AI的核心部分之一。特别是知识图谱和图神经网络的发展，Graph已成为未来AI的基础。
产品生产制造是制造企业的核心业务活动，本期基于对生产制造活动的关键业务模型拆解来普及相关的基础业务知识，然后介绍传统信息化架构下生产制造活动涉及的主要应用系统，最后介绍基于统一数字平台构建业务一体化应用的企业数字化系统方案。
背景 在上一篇《从 Dapper 到 OpenTelemetry：分布式追踪的演进之旅》中在最后提到在做一些 Trace 的定制开发。 到现在差不多算是完成了，可以和大家分享一下。 我们的需求是这样的： 假设现在有三个服务：ServiceA、ServiceB、ServiceC ServiceA 对外
http://arthurchiao.art/blog/traffic-control-from-queue-to-edt-zh/ 译者序 本文组合翻译了 Google 2018 年两篇分享中的技术部分，二者讲的同一件事情，但层次侧重不同： Netdev 2018: Evolving from AF
★微服务系列 微服务1：微服务及其演进史 微服务2：微服务全景架构 微服务3：微服务拆分策略 微服务4：服务注册与发现 微服务5：服务注册与发现（实践篇） 微服务6：通信之网关 微服务7：通信之RPC 微服务8：通信之RPC实践篇（附源码） 微服务9：服务治理来保证高可用 微服务10：系统服务熔断、
# ★微服务系列 [微服务1：微服务及其演进史](https://www.cnblogs.com/wzh2010/p/14940280.html "微服务1：微服务及其演进史") [微服务2：微服务全景架构 ](https://www.cnblogs.com/wzh2010/p/15311192.h
**【导读】** 在PC 互联网到移动互联网的演进过程，随着人们对交互和信息获取的智能化要求越来越高，移动终端上的应用生态发展到今天也面临着变革。传统厚重的App，功能齐全，但开发成本高、周期长，且存在搜索、安装、卸载等一系列需要用户主动关注的显性操作，这些显性操作给用户带来了实质性的使用成本。轻量
摘要：通过云服务形式提供数据库功能的云数据库应运而生，但这还仅仅是数据库变革的开端。 本文分享自华为云社区《透视华为云云原生数据库的前世今生及未来演进，能给行业带来哪些启发？》，作者：万佳。 自云计算出现后，风云变幻十余载，硬件、软件行业都经历了重构变革所带来的机遇与激荡。企业 IT 基础设施逐渐云
1 云原生时代Java语言的困境 经过多年的演进，Java语言的功能和性能都在不断的发展和提高，诸如即时编译器、垃圾回收器等系统都能体现Java语言的优秀，但是想要享受这些功能带来的提升都需要一段时间的运行来达到最佳性能，总的来说Java是面向大规模、长时间使用的服务端应用而设计的。 云原生时代，J
摘要：微服务改造是政企客户云原生演进的重头戏，但如何做到成本低、安全性高、性能不变、方便调用等，却是一门学问。本文讲述华为云Stack的解决之道。 本文分享自华为云社区《【华为云Stack】【大架光临】第17期：更安全、更低耗的微服务架构改造之道》，作者：杨奕 华为云技术规划专家。 在以往的文章《云
我们要寻求更好的技术方案，推动架构的良性演进，每一步都是经过深度思考的，而架构设计方法就是帮助我们思考的框架。通过做架构设计，我们应该提升软件的质量和效率，降低风险和成本。
https://zhuanlan.zhihu.com/p/527034350 目录 收起 4 服务器CPU演进趋势 4.1 CPU优化的传统方式 4.1.1 工艺制程提升 4.1.2 并行度（核数）提升 4.1.3 缓存提升 4.1.4 专用指令集 4.2 CPU提升性能的新趋势 4.2.1 H
摘要：AI技术发展，正由应用落地阶段向效率化生产阶段演进，AI工程化能力将会不断深入业务，释放企业生产力。 本文分享自华为云社区《【云享·人物】华为云AI高级专家白小龙：AI如何释放应用生产力，向AI工程化前行？》，作者： 华为云社区精选。 在新科技革命和产业变革的大环境中，人工智能技术迭代和商业化
