Apache *

Краткая история серверов WSGI Python

Для кого предназначена эта книга

От переводчика: Несколько лет назад я поставил себе целью быстро, но достаточно плотно познакомиться с таким повсеместно используемым фреймворком, как Apache Maven. Практически моментально мне удалось найти соответствующую литературу, но я был слегка удивлен тем фактом, что все комплексные материалы были исключительно на английском языке, на русском же была масса разрозненных статей, но полноценной книжки, которую можно было прочитать от корки до корки, мне обнаружить не удалось. Как результат, для прочтения я выбрал небольшую книжку «Introducing Maven», написанную Balaji Varnasi и Sudha Belida и выпущенную издательством Apress в 2014 году. По мере прорешивания всех задач у меня постепенно родился перевод этого издания, который хоть и пару лет пролежал у меня в столе, но возможно всё еще будет полезен сообществу.

Здесь я привожу перевод только одной из глав этой книги, а целиком её можно скачать вот по этим ссылкам на английском, или на русском языке (PDF).

• XOR(2,1)
• RS(3,2)
• RS(6,3)

В предыдущей статье мы рассмотрели шаблоны и топологии, применяемые в RabbitMQ. В этой части мы обратимся к Kafka и сравним её с RabbitMQ, чтобы получить некоторые представления об их различиях. Следует иметь в виду, что сравниваться будут скорее архитектуры событийно-ориентированных приложений, а не конвейеры обработки данных, хотя грань между этими двумя понятиями в данном случае будет довольно размытой. Вообще, это скорее спектр, чем четкое разделение. Просто наше сравнение будет сфокусировано на части этого спектра, связанной с событийно-управляемыми приложениями.

Цели

1. Использовать текущий на момент написания статьи софт
2. Чтоб разграничить локальные домены, будем использовать специальный домен .loc
3. Переключения версий PHP реализуем через поддомен c помощью fast-cgi
4. Автоматическое создание хоста с помощью vhost_alias и dnsmasq

56.test.loc

/var/www/test.loc/public_html/index.php

72.test.loc

В прошлых двух статьях мы рассказывали об IIoT — индустриальном интернете вещей — строили архитектуру, чтобы принимать данные от сенсоров, паяли сами сенсоры. Краеугольным камнем архитектур IIoT да и вообще любых архитектур работающих с BigData является потоковая обработка данных. В ее основе лежит концепция передачи сообщений и очередей. Стандартом работы с рассылкой сообщений сейчас стала Apache Kafka. Однако, для того, чтобы разобраться в ее преимуществах (и понять ее недостатки) было бы хорошо разобраться в основах работы систем очередей в целом, механизмах их работы, шаблонах использования и основной функциональности.

Мы нашли отличную серию статей, которая сравнивает функциональность Apache Kafka и другого (незаслуженно игнорируемого) гиганта среди систем очередей — RabbitMQ. Эту серию статей мы перевели, снабдили своими комментариями и дополнили. Хотя серия и написана в декабре 2017 года, мир систем обмена сообщениями (и особенно Apache Kafka) меняется так быстро, что уже к лету 2018-го года некоторые вещи изменились.

Часть 2: Решение

Привет, Хабр!

Работаю на большом интеграционном проекте (IBM WAS, WebSphere MQ, Oracle) и оплетаю наш кровавый энтерпрайз паутиной функциональных тестов в JMeter, который крутится на тестовом стенде и пробуждается по зову Jenkins после деплоя нового билда. По мере увеличения количества тестов столкнулся с проблемой поддержания тестовой документации в актуальном виде.

Часть 1: Постановка задачи

• Как представить модель машинного обучения в виде сервиса (Model as a Service)?
• Как физически выполняются задачи распределенной обработки больших объемов данных при помощи Apache Spark?
• Какие проблемы возникают при взаимодействии Apache Spark с внешними сервисами?
• Как при помощи библиотек akka-streams и akka-http, а также подхода Reactive Streams можно организовать эффективное взаимодействие Apache Spark с внешними сервисами?

Введение

Проблема

• слишком неудобно и долго заводить элемент под каждый файл;
• файлы могут менять свое расположение – опять придется исправлять элемент.