产品上线慢。
小程序云数据是集成于小程序控制台的原生 serverless 云服务。核心功能包括:云存储、云数据库和云函数。小程序云开发解决了传统开发模式下开发效率低、资源投入高、产品上线慢和日常运维难等问题,在传统开发模式中,开发者需要从小程序端通过额外引用的SDK请求后端,需要关心d性伸缩、异地容灾、网络防护、安全加固等众多条件。过多的业务逻辑需要处理,导致开发效率偏低。
云数据(Cloud data)是基于云计算商业模式应用的数据集成、数据分析、数据整合、数据分配、数据预警的技术与平台的总称。聚合数据聚合数据是一个为智能手机开发者,网站站长,移动设备开发人员及图商提供原始数据API服务的综合性云数据平台。
包含手机聚合,网站聚合,LBS聚合三部分,其功能类似于Google APIS。聚合数据允许开发者免费自由调用JUHE平台所开放的有效数据API接口。这包含了数千万LBS数据,公共交 通,金融,日常生活,资讯等多个分类的有效数据。
聚合数据提供XML,JSON,SOAP, GET/POST 四种调用模式方便开发者调用,同时提供相关数据统计服务。思路应该有问题,没法直接内嵌,你需要首先分析其他的app的结构,或者小程序结构在业务层次讲进行打通。还有一个方案,别的 app或者小程序反编译为uniapp识别的代码,将你的糅合进去
作为前端工程师,除了微信小程序,还要开发web、其他小程序甚至App,人们不喜欢来回切换开发工具和变更语法思考方式。
uni-app自然可以解决这些问题,但开发者又经常有些顾虑:
怕使用uni-app后,微信小程序里有的功能无法实现,受制于uni-app的更新。怕性能不如原生WXML。怕框架不成熟,跳到坑里。担心社区生态不完善。
uin-app 和原生开发是有很大差别的,至少在性能和需求覆盖度上会差很多。uin-app 框架使用的其实是 cordova 的进阶版,也就是把 web 代码打包到本地,本地实质上还是通过 WebView 运行,那性能的瓶颈不言而喻。
另外 uni-app 支持使用 Weex 框架拓展性能,本质上是通过桥的功能把 Vue 控件映射为原生控件进行渲染,效果和 react-native 差不多,虽然性能有所提升,但是和原生相比差距还是有的。
什么是零代码应用开发平台
尽管市场上也把建站、网店开发、小程序开发等免代码服务也称为零代码开发,但因为这些平台面向的是特定的目的,服务一个专有的范式,所以一般不将他们划入零代码平台的范畴之内。真正的零代码开发平台面向的是广泛和多样的需求,在设计aPaaS产品的时候,并不确定一个特定的用户会用它来搭建什么应用。
当然,虽说面向的需求是广泛的,也不代表aPaaS是万能的。零代码开发几乎都是面向企业应用世界,而很难扩展到消费者应用领域,比如游戏、社交、工具软件等必然长期属于原生开发的世界。
所以,零代码应用开发平台需要一个比较准确的定义。它是指围绕企业数据和业务管理需求,通过可视化方式设计数据结构,用户交互形式、设置访问权限和定义工作流程的平台。你会发现,即使是原生开发企业软件,大体也是按照以上这几个步骤来进行的。
我用一个相对完整的列表,将零代码开发平台的能力元素和特性描述如下:
1)可视化构筑业务对象数据表(Entity),并支持建立关联。甚至需要支持跨应用的数据表关联。(这是aPaaS未来可能胜出其他方案的关键优势)。
2)为不同的数据场景配置不同类型的视图(View),能够定义数据行和列的过滤,能够设置列表、看板、日历等不同界面形式。
明道云构筑的销售应用数据视图
3)能够定义不同用户角色(Role),并赋予角色不同的数据访问和改写权限(PermissionSet)。权限定义越精细越好。
明道云构筑用户角色和权限组合的界面
4)能够建立针对数据的汇总表和统计图表(Report)
5)能够建立自定义的输入表单(Form),分发给不同角色使用。
6)能够建立自定义的打印报表(FormReport),用于输出各类形式表格,通过Email,短信发送或者打印。
7)能够管理企业用户、部门、组织结构,并将其用于应用逻辑关系,比如应用的分发,角色的赋予和工作流中的流向信息。
8)能够可视化配置工作流(Workflow),支持特定条件下的数据新增,改写,删除等 *** 作,并能够融入数据填写,审批等人工流程节点。工作流的运行能够监控和保存日志。
明道云构筑审批工作流的界面
9)应用能够封装后分发(Distribution)给不同的用户。
10)面向企业内部个人用户的工作台,仪表台等特性,实现个性化使用。
不同的aPaaS产品会有不同的特色和侧重点。所以以上特性并不一定存在于每一个aPaaS产品中。但是,特性越完整的,就越接近一个典型意义上的零代码企业应用开发平台。在以上实现中,有纯粹的零代码模式,也有个别需要用低代码方式来降低产品复杂度,但同时也会让非技术人员难以上手。
所以,aPaaS是SaaS应用和开发工具的混合,说它是SaaS,是因为开发者和终端用户使用的是同一个产品,只是通过权限和分发关系让界面千人千面。说它是开发工具,是因为它用模型模拟的应用搭建思路和原生数据库应用开发是类似的。
软件的应用特点和二次开发能力共存也不是一个新鲜事物。用Excel软件构筑一个个人所得税计算器,让用户可以输入自己的工资,即可得到应缴税额,对于使用者来说是应用,对编制这个Excel文件的人来说是开发工具,但他们用的都是Excel。
为什么企业软件领域可以实现零代码开发
为什么游戏和社交软件做不到零代码开发,而企业软件市场却出现了零代码工具是因为企业软件的开发比较简单吗
当然不是。能够模式化完成一个工作的原因在于这项工作具备可重复性,就像我们会用3D打印制作一两件零件,但如果要生产成千上万个同样的零件,我们宁可花费成本先去制作模具。企业软件可以模式化开发的原因就在于大多数企业管理软件都由非常类似的需求和实现方式来构成,如果不积极利用这些相似性和模型化方法就需要不断重复发明类似的轮子。
当然也并非所有的企业应用都有相似性。在特定行业和职能中总有一些需要专门化设计和开发的应用。但在企业的运营全流程中,围绕客户,供应商,销售订单,产品,供应商,采购订单,制造流程,服务流程等商业对象,企业软件要解决的问题具有很强的相似性。这些相似性,或者使用范式可以被概括为以下环节:
1)围绕上述商业对象(BusinessObjects)的数据搜集和存储,并对数据的有效性进行验证。例如:建立一个采购订单,向特定供应商采购三项商品。
2)数据的查询和呈现。例如:运营部门查询处A仓库在今天应该到货的采购订单。财务部门查询货物已经收讫,并且应该在本周付款的采购订单。
3)数据的计算。例如:当采购订单的货物到达特定仓库后,更新相关商品的库存信息。
4)流程的控制。例如:当起草采购订单并准备发出时,根据采购的类别和金额发起不同的审核流程,在审核通过或者拒绝后执行不同的流程内容。
5)信息通知。例如:在采购订单批准后,自动生成采购单并发送给供应商,并通知仓库准备收货。
6)数据的统计和分析。例如:汇总过去一年的采购订单中按照BOM清单的产品金额分布,或者按照供应商的分布。
企业软件的设计和开发人员对以上这些使用范式都非常熟悉,它们经常出现在各种企业软件的开发需求中。实际上,除了以上抽象出的范式,企业软件的其他独特功能点并不太多了,甚至很多属于所有企业级软件共有的模块,比如管理用户和用户组,权限角色等。正是因为这个原因,企业软件的开发存在高度模型化的可能,从而在大部分场景下,摆脱对原生代码开发的依赖。
在云时代之前,除了Access以外,苹果公司也有FileMaker,Intuit公司也曾经开发过Quickbase(这个名字来源于Intuit公司财务软件产品Quicken),Quickbase后来被剥离,一直到今天都在提供服务。即使在原生开发领域内,企业软件市场也出现了各种现成的开发框架,它们和今天的零代码平台一样,都是为了通过模型化来提高交付效率和质量的办法。
为每个企业的软件需求,都从第一行代码开始写起,单独依靠某种高级语言和集成开发环境建立开发项目,这种做法已经越来越没有必要。正如Gartner的预测,大部分的企业应用将来都会依赖零代码平台,以至于不远的将来,零代码平台并不会刻意保留这个前缀,因为这将成为天经地义的事情,这就像今天为了满足一个通用需求,大多数企业不会去定制开发,甚至零代码平台都不会用,而是直接使用一个标准的SaaS产品。
为什么aPaaS具有难以替代的优势
用户开始选择aPaaS产品,不仅仅是因为他们可以这样做,更重要的是因为不得不这样做。因为aPaaS与定制开发,以及标准SaaS产品相比有几个难以替代的优势。
1)满足企业的多样化需求
企业软件需求的多样化是定制开发模式的起源。虽然标准SaaS产品能够满足企业应用需求中的共性部分,但是因为行业、规模和产品内在特性的差异,每个企业的管理方式和流程都有自己的特点,而且它还会根据企业的规模阶段不断演变。这种差异在不同职能中程度不一,一般来说,围绕产品设计、制造和服务履行的核心业务流差异度更高,而人事,财务等价值创造的支持环节差异度比较小。
在这种背景下,用户始终在寻求一种既能保持足够的灵活性,又能够控制开发的成本和复杂度的方法。aPaaS基本就是直接针对这个问题而诞生的。
2)从定制开发中需求沟通的痛苦中解脱
企业软件实现过程中的第一痛点还不是贵,而是需求沟通的复杂。有业务需求的人不是开发软件的人,能够开发软件的人对业务痛点并没有切身的体会和经验。于是行业非常依赖专业的企业软件需求分析和实现方法设计能力,但这个能力是非常稀缺的资源。这也难怪企业软件开发需求的提出主体总是五花八门的,他们之间也需要进行复杂的沟通和信息汇总。
更要命的是,很多时候需求在实施之前都无法100%确定,企业自己无法提出一个完整的解决方案。这时候,要么需要求助于咨询机构这样的外脑,要么就只能走一步看一步。这两个方案听起来都不令人舒适。前者绝非普通中小企业所能够承受,后者可能会影响系统的开发和实施质量。
aPaaS的出现倒是让走一步看一步的方案变得更加现实。企业可以通过零代码平台渐进地开始实施。如果整个系统过于复杂,可以先从一个具体的环节开始,局部数字化(比如先把订单管起来)。反正用aPaaS搭建的速度足够快,用户甚至可以利用零代码工具来生成企业应用原型,在实际使用中进行验证,确认了终端用户可以掌握,原先识别的问题可以被有效解决之后,再继续推进更完整的实施。
可以这么说,零代码工具可以让开发者和使用者之间的距离充分缩短。在极端情况下,使用者甚至可以自己就是搭建开发者自己。他们可能在一两个小时的搭建后就能够确认这个方案是不是能够有效地解决问题。
3)在企业内部打通数据中台的需求
在企业IT中,还有一个致命痛点存在,那就是不同业务系统之间的数据相互隔离,不能综合使用,使得企业难以进行跨职能的数据相关性和因果分析,也难以实现跨职能的数据自动化。比如要分析一个价格调整措施对财务报表的影响,这个工作在任何一个孤立的信息系统中是无法完成的,而如果要做到,就至少需要从采购,销售,营销和财务系统中获得数据。同样的道理,企业也很难在遇到财务目标无法达成的情况下,自动做出最优的价格决策。这些都是影响企业运营水平至关重要的问题。近年来,Gartner提出的PacedLayer架构,以及阿里给电商企业提供的中台方案就是针对这种需求的反馈。
大企业当然可以投入专门的资金来打造数据中台性质的系统,但小企业支付不起,并不代表他们不想获得这样的能力。aPaaS平台提供了这个可能性。
首先,因为aPaaS平台管理数据的模型一致,所以它一般能够提供一个标准化程度非常高的编程接口,从外部系统汇合数据变得相对容易很多,这就像路由器一样,不管你有多少联网设备,它们都可以用统一的协议连接在一起。有了集中的数据,各种应用需求都变得容易兑现。哪怕个别系统依然需要通过抽取数据服务后另行原生开发,也比不断重复做数据整合工作要高效很多倍。
甚至,如果用aPaaS平台直接管理业务数据对象,这个数据整合工作都可以免除。用户可以直接在各个职能相关的数据对象中建立关联,建立汇总查询,批量抽取数据到BI平台,建立不同数据之间的自动化。
有关企业数字中台的介绍,建议可以读一下这篇采访文章。
4)突出的成本和效率优势
零代码开发平台和原生代码开发相比到底能够提高多少效率目前还没有精确的计量,但这个效率差至少是10倍以上。传统开发模式需要10天的,aPaaS一天之内就能够搞定。
更重要的效率差别不仅仅是时间,还包括零代码平台可以免除专业技术人员的参与。虽然它要求搭建者熟悉业务,完成基本的逻辑梳理,但毕竟这和动辄需要和好几位技术人员一起开会沟通需求要高效得多。即便在复杂的应用系统上,也至多只需要2-3人分工就能够完成整个项目的实现。因为简化协作的原因带来的成本节省甚至都不值十倍了。因为所有人都知道找到靠谱的定制软件开发团队几乎就是一件撞大运的事情。
同时,定制开发通常很难提供高品质的软件。软件运行的可靠性,缺陷消除的程度都很难和标准化产品相比,毕竟定制软件只有一个用户。而一个aPaaS平台不仅要同时服务很多终端用户,还要服务五花八门的应用搭建者,它能够做到一次对,次次对;一次缺陷消除,所有用户收益的效果。
5)开箱即用和自己动手的两全
和成型的SaaS应用相比,aPaaS看似有一个缺点,就是依然需要“搭建”。这有点像整体家具系统,摆在样品间很好看,但是实际买回家还需要施工人员来拼装才能达到预期的效果。
实际上,这个问题并不是无解,甚至很好解。aPaaS一开始自然不可能获得各个行业的最佳实践,让每个企业都能够看到“样板间”效果。但是,随着时间的推移,用户企业和集成商的参与,样板间会越来越多,甚至比SaaS产品提供的用例方案更加强大,因为后者提供的是一个固定家具的摆设效果,而前者能够根据不同的房型,提供不同的家具组合方案。
而且,在足够明确的细分市场下(比如金属加工制造流程管理这样的颗粒度),可以在aPaaS平台上开发出完全开箱即用的应用,直接分发给不同企业使用。有了这个能力,aPaaS不仅能够服务好终端用户,还能够催生集成商工作模式的变革,他们不仅可以通过出售IT服务挣钱,还能够在服务中加入解决方案的价值,消除定制开发成本,大幅提高项目服务毛利。
有了开箱即用的能力后,就能够大大加速企业采纳的意愿。而且,才采纳以后,“自己动手”的能力依然存在。就像先进的整体家居系统不仅可以组合,而且可以重新组合。企业软件的适用模式永远和企业阶段有关,比如小型制造业并不见得需要质量管理单元,但当年产值突破一亿元左右后,不仅面临ISO认证的刚性需求,也内在地需要引入全面质量管理。这样的企业可以在软件实施后依照实际需要继续调整、改进和增加软件模块。这个过程同样是低成本和高效率的。
6)平台特征提供的计算能力保证
对于定制实施系统来说,要分别通过分布式数据库,流式计算等先进技术来克服性能问题是一件极其昂贵的事情。aPaaS平台虽然为用户提供的是一个应用级的产品,但因为它范式统一,就有机会将这些基础计算隐藏起来,让用户不必关心这些后台事务就能够获得高性能的计算服务。通过aPaaS平台管理的数据表无论规模有多大,读写有多么频繁,实时查询的要求有多高,总有一个计算框架可以胜任。这种平台的扩展性让客户可以真正放心,aPaaS带来的不仅仅是开发效率的提升,还包括一个伸缩自如的基础设施服务。即便企业将来的业务规模成长百倍,也不会需要彻底重建IT系统。实际上,年收入数百亿美元的业务,背后驱动的IT平台极有可能就是Salesforce的p>
正是因为以上这些优势,aPaaS在没有得到行业命名之前就已经开始逐步渗透到企业IT服务领域。在最近几年正在悄悄替代大量的定制实施软件项目,也让原先依靠标准SaaS产品的企业找到了新的选择。
aPaaS目前适合什么样的企业
aPaaS虽然拥有巨大的优势,但也不代表它能够满足所有行业和企业的所有IT需求。下面列出了一些常见的排除项。aPaaS方案对这些性质的需求吸引力不强。
1)行业有明显的专有特征
有些行业本身的专有化程度很高,而且企业之间的差异性不大,这时候垂直的行业应用可能更加合理。
围绕这个特征最典型的例子就是餐饮业和酒店业。所有餐饮业的运营逻辑都是类似的,除了单店和连锁可能使用不同复杂度的方案以外,应用模块都大同小异。而且,这个行业解决问题的方法和范式是有明显的行业特征的,比如餐厅的排队等座系统,点单结账系统等。用零代码工具来构建如此专有的场景反而更加麻烦,而且无法有效提供有行业特色的视图。
2)行业有独立的代码审计要求
金融等行业的核心业务系统因为法规等要求不能使用零代码平台,因为它无法满足代码审计的要求。aPaaS平台不一定能够提供源代码给用户企业,而且即使提供,也无法佐证应用系统处理数据的准确性。这些行业因为监管要求高,本身资金也宽裕,所以不会应用aPaaS方案在核心业务环节。
3)面向顾客的前台系统
这个当然就是指的电商网店平台了。虽然电商零售的基本数据管理和aPaaS的能力并无太大的距离,但是面向消费者的前台系统一般要求更高的灵活性和营销设施的配套,用零代码平台创建不如直接使用专门的电商系统,比如有赞、微盟等开店方案。它们提供的不仅仅是店面功能,还包括围绕顾客的营销服务和支付平台,这些是aPaaS所不擅长的领域。
除此之外的大部分企业IT需求,零代码平台都有足够的优势来胜任。而且,随着软件和服务的界限越来越模糊,很难说未来的aPaaS不能扩展它的领地。企业软件的本质就是生产力工具,aPaaS的核心精神就是围绕企业的数字化运营提供高生产力选项。
读完这段,如果你对零代码平台有兴趣,明道云提供直接的使用体验,你可以自助注册试用。
传统存储在以各种方式对接公有云生态,公有云的云上服务类型也在不断完善,作为企业信息化负责人要做的是更多地了解公有云,然后,考虑如何充分利用公有云的优势。
本文通过介绍亚马逊云 科技 存储服务的三个关键点,带您认识云存储的现状。
正文:
乘着互联网产业的春风,云存储在过去近二十年走过了可遇不可求的发展历程。也让从90年代开始,就一直坐着冷板凳,负责数据归档的对象存储,一跃成为整个互联网数据的基石。
如今,绝大部分互联网上可访问的数据都靠对象存储来存,偶尔曝出的数据泄露事件也大多都跟对象存储有关,当然,问题不在于对象存储本身。
从2006年,亚马逊云 科技 的对象存储服务Amazon S3发布,到现在,算起来也有十六年的时间了,这也是亚马逊云 科技 推出的第一款云服务。
从市场表现来看,Amazon S3是非常成功的,前两年有人推测说,亚马逊云 科技 在存储方面的营收规模非常大,甚至被称作是全球最大的存储公司,Amazon S3无疑是功劳最大的一个。
有人说,许多亚马逊云 科技 用户使用的第一个产品就是Amazon S3对象存储,在所有亚马逊云 科技 的用户案例,在所有技术文档里,Amazon S3的出镜率都非常高。
云上原生存储Amazon S3的主线任务:不断降低成本
如果亚马逊云 科技 的用户没用过Amazon S3,就好比去包子铺吃饭没点包子,光顾烧烤店没吃烤串一样,令人费解。
Amazon S3的易用性高、可用性高,开发者很喜欢,Amazon S3几乎不丢数据的可靠性,稳定性也很高,运维管理人员很喜欢,Amazon S3在互联网应用场景被普遍应用。
如今,Amazon S3上存着超过100万亿个对象,每秒需要处理上千百万次请求。
Amazon S3一开始解决了可靠性和可用性以及安全方面的基本问题,性能也一直在提升,多年看下来,最大的工作重点就是不断降低成本。
亚马逊云 科技 大中华区产品部总经理 陈晓建介绍称,同样存储一份数据,如果2006年需要100块钱,而在2022年就只需要大概15块钱,16年间,Amazon S3的存储成本降低了大约7倍。
2021年12月,亚马逊云 科技 宣布在全球九大区域,将Amazon S3 Standard In Frequent Access和Amazon S3 One Zone In Frequent Access的价格降低了31%。
Amazon S3存储分了八个层级。
对于需要经常访问的数据,首选标准版的Amazon S3,它具有毫秒级的访问表现,而不太经常访问的数据就选Amazon S3 Standard-IA上,相较于前者能节省大概40%的费用。
而对于那些很少访问的数据,则可以选择放在Amazon S3 Glacier DeepArcihve上,它的成本非常低,大约1美刀1个TB,但代价是,想把数据拿回来就得多等等,大概需要12到48个小时。
有人觉得这等的时间也太长了,于是,亚马逊云 科技 又推出了Amazon S3 Glacier Flexible Retrieval,只需要等上几分钟到几小时。
就没有一种,既可以便宜,访问性能又高的存储吗?还真有。
这就是Amazon S3 Glacier Instant Retrieval,它是最新的一个存储层级,拿回数据的速度是毫秒级的,成本与Amazon S3 Glacier相当,适合每季度才访问一次、又需要毫秒级取回的海量数据。
另外,Amazon S3 One Zone-IA的成本也很低,顾名思义,数据只存在单个可用区上,而其他S3存储的数据都在多个可用区上存着好几分,相比之下,理论上丢数据的风险高了些。
最后,出于合规的要求,用户有些数据不能上云,亚马逊云 科技 可以提供Amazon Outposts,把云的硬件放到了用户的数据中心里。使用Amazon S3 on Outposts,就像在云上使用S3一样。
总的来说,Amazon S3的存储层级还是挺多的,但问题是,这给选型和管理也带来了负担。
为此,亚马逊云 科技 推出了Amazon S3 Intelligent-Tiering(智能分层),它会根据对象被访问的次数在多个存储层级间进行自动化迁移。
如果不能确定要选什么或者存储需求会变,那就选它,它不仅能解除选择困难症,还能避免用户自行管理数据分层的麻烦。
一家在东南亚和北美市场非常有影响力的互联网公司,在亚马逊云 科技 上存放了大约几十PB的数据,原本主要使用的是Amazon S3 Standard—IA,在使用Amazon S3智能分层后,没有进行任何额外 *** 作,就将存储成本降低了62%。
亚马逊云 科技 最早在2018年就推出了Amazon S3智能分层功能,如今,Amazon S3智能分层已经涵盖了Amazon S3家族的几乎所有存储类别,最多可节省68%的成本。
不仅如此,如今数据分层还拓展到文件存储Amazon EFS,Amazon EFS提供四种文件存储等级,数据分层能节省高达72%的存储成本。
打通云应用与传统应用的隔阂:靠多种文件存储
如果说,对象存储是云存储的标配的话,那文件存储就是云存储连接本地存储的桥梁。
如今常见的应用分为两类。
一类是云原生的现代化应用,也就是在云上开发的、充分利用云架构优势的应用,比如电商、 游戏 、社交媒体等平台。对应需要的存储,大部分是对象存储Amazon S3来满足,少部分需要文件存储Amazon EFS。
另一类是传统企业应用,它诞生在公有云之前,常见的有高性能计算、EDA、视频渲染等场景,通常由本地的文件存储系统,比如NAS来支撑的,为提升安全性和可靠性,通常都带有快照、镜像、远程复制等功能特性。
这类工作负载并没有根据云架构的特点来设计,如果强行上云,不仅需要调整应用本身,而且还可能出现兼容性的问题,为了避免此类问题,亚马逊云 科技 推出了FSx文件存储家族。
从2018年开始,陆续推出了面向Windows环境的Amazon FSx for Windows,面向高性能计算场景的Amazon FSx for Lustre,面向大数据分析场景推出了Amazon FSx for OpenZFS。
金风慧能采用了亚马逊云 科技 构建HPC高性能计算系统,其中使用了Amazon FSx for Lustre共享存储系统,不仅使气象预测系统性能提升了10%,气象计算时间缩短了1/3,还将成本降低了70%,运维复杂度也大大降低。
此外,还与知名存储厂商NetApp合作推出了Amazon FSx for NetApp ONTAP,把NetApp的经典NAS文件存储系统NetApp ONTAP放到了公有云上。
NetApp在2015年就提出了Data Fabric的概念,大意就是想要实现数据在云上和云下的自由流动,是比较早积极拥抱混合云的存储厂商之一。
与一些存储厂商的云上托管服务不同,Amazon FSx for NetApp ONTAP没有删减任何功能,它是云上唯一完整且全托管的NetApp ONTAP文件存储系统,能够无缝地跟企业本地的ONTAP系统对接,所以,用户的IT系统不需要做任何改动,就能使用云上服务。
2019年,NetApp与联想成立合资公司——联想凌拓,联想凌拓在中国区提供相关服务,联想凌拓产品管理与营销高级总监林佑声表示,从发布到现在,Amazon FSx for NetApp ONTAP得到了非常多客户的认可,包括金融、医疗、石油以及高 科技 行业客户。
嘉里物流原本是本地存储NetApp ONTAP的用户,随着业务全球化发展,在数据扩容以及数据共享方面碰到的问题越来越多,通过使用亚马逊云 科技 提供的Amazon FSx for NetApp ONTAP,将数据从本地迁到云上,解决了这些问题。
上云之后,不仅可以使用原来NetApp ONTAP自带的快照和备份等功能,同时,还可以使用亚马逊云 科技 遍布全球的数据中心,实现跨区域的灾备。
补足数据保护方面的短板:Amazon Backup
一直以来,云存储被诟病的点还在于缺少数据灾备功能,在如何维持业务连续性方面有一些争议,而亚马逊云 科技 正在试着消除这一顾虑,这就是Amazon Backup。
由于缺少与业务价值的强关联性,数据保护经常容易被忽视,同时,由于数据保护系统本身很复杂,合规的要求还特别多,实践起来也特别麻烦,所以,数据保护的实践相对落后。
可能也是基于这样的考虑,亚马逊云 科技 的数据保护服务Amazon Backup才特别喜欢强调“一站式”“ *** 作简单”的特点,让用户知道,数据保护也没有那么麻烦。
于是我们看到,Amazon Backup能覆盖旗下的几乎所有存储产品,包括块存储(Amazon EBS)、对象存储、文件存储、数据库,以及计算和存储网关等相关产品。
Amazon Backup的 *** 作比较简单,通过图形的界面即可完成大部分 *** 作,用户还可以通过预设的策略进行自动化的备份,降低手动备份带来的问题。
安全合规的问题让许多用户头疼,Amazon Backup深度集成了亚马逊云 科技 自带的KMS数据加密服务,整个备份 *** 作权限、数据访问权限都可以用IAM进行细颗粒度监控,满足个人信息安全规范、信息安全等级保护等方面的合规要求。
Amazon Backup避免让数据保护带来太多的成本负担,因此也用上了智能分层技术,用户通过冷热分层策略可以有效降低约75%的成本。
澳大利亚石油天然气的供应商Santos要对Amazon EBS块存储做备份,原本都是用手动备份的方案,但随着业务量的发展,备份的出错率越来越高,成功率越来越低。
而在用了Amazon Backup后,平均备份任务用时和运营成本均有大幅降低,备份成功率到了100%,而且还完全做到企业数据合规。
结束语
确实如陈晓建所言,亚马逊云 科技 存储服务已经成为IT行业的“水”和“电”,让各行各业的业务都能从存储服务中获得价值。
亚马逊云 科技 的存储服务类型和存储的相关实践都非常有代表性,而且,很多做法已经成了上云的参考实践,企业用户应该多少了解亚马逊云 科技 的云存储,特别是有上云打算的企业。
当然,上云带来的便捷和灵活,稳定性和安全性,以及对运维的解放都很吸引人。
还有顾虑?据我个人了解,亚马逊云 科技 非常在意企业在云上的成功和成本节省,不仅会帮企业不断优化。除此之外,市场上有一些专门的服务,帮助企业做规划实施,让你充分利用云的优势。
“原生云 游戏 ,到底是什么样?”
6月27日,在“SPARK 2022”腾讯 游戏 发布会上,随着由START ENGINE制作的原生云 游戏 技术DEMO《EVOLUTION·进化》压轴全球首曝,我们终于揭开了“原生云 游戏 ”的神秘面纱。
虽然“原生云 游戏 ”这个概念已经面世了好些年,但实际上该领域仍处于 探索 阶段。这次对外公布DEMO《EVOLUTION·进化》也就意味着:腾讯原生云 游戏 技术解决方案研发团队已经在这个领域取得了一定的进展和突破。
区别于过往只能观看不能玩的播片体验,在此次全球首曝的原生云 游戏 技术DEMO《EVOLUTION·进化》中,研发团队通过原生云 游戏 技术,为玩家打造了一个影视级别、可以实时交互的场景,简单来说,这是个真正可以上手“玩”的DEMO。而在实际上手体验的环节中,我也在现场用手机终端体验了一把“原生云 游戏 ”。
据研发团队介绍,本次演示的DEMO实际开发时间只有两个月。尽管DEMO本身还处于比较早期的阶段,但是就实际体验来看,DEMO在角色和怪物的模型精度、环境和场景的美术,动作演出, *** 作手感等方面都有着不输给的客户端 游戏 表现。随着后续的持续研发和完善,相信这个DEMO在之后还将会有更加出色的表现。
除此之外,据技术团队介绍,由原生云 游戏 技术解决方案搭建的《EVOLUTION·进化》天然具有多人在线体验特性,甚至可以无需考虑传统网络 游戏 需要解决的复杂同步问题。研发团队表示目前他们仍处在高速研发的状态,到后面整体效果会慢慢趋向稳定。也许在不久之后的发布会上,我们就能看到“原生云 游戏 ”以更稳定的方式来呈现。
任意距离都可以细节拉满,为 游戏 带来影视级的视觉表达
由于传统 游戏 制作管线中没有或者缺少针对生物的细分技术,导致当前很多 游戏 ,在生物渲染上,无法实现接近真实的肌肤质感、纹理、和色泽。
而START ENGINE提出的实时细分处理方案——能够将影视中的模型细分技术运用到到实时渲染中,同时将这部分压力较大的工作转移到专属卡上执行。最终向玩家呈现出超3A级别的细节画面表现,达到影视级别的效果:
直接导入影视级别的精细资产,渲染出超高精度的细节
无需任何预处理,对低精度模型进行实时表面细分
自适应网格LOD,支持达到原始模型1000倍以上的超高分辨率
“片片”分明,为实时 游戏 添加影视级真实树木场景
大规模超真实树木群的实时渲染,是目前在 游戏 制作及图形学研究中,一个重要但难以攻破的问题。究其原因,是高精度树木模型所需的数据量过大,极大地增加了渲染负荷。
针对此难点,START ENGINE专门开发针对高精度树木群的实时渲染算法——BroadLeaf(实时高密度高精度植物渲染),该算法可以以平均1000的帧率渲染上万颗树,效率远超现有渲染引擎,在确保保植物渲染品质的前提下,保持其实时性。
同时,由START ENGINE渲染的树木树叶,甚至可以实现单片交互。依托云计算平台,BroadLeaf使得实时 游戏 中添加大规模影视级别树木场景成为可能,极大地提高了 游戏 场景的丰富度及实时性。
吹拂、弯折、碰撞让树木也成为可交互内容
在传统制作上,由于算力限制,树木的物理仿真在实时领域,往往需要做非常多的简化才能降低计算量,以满足时效性需求。这也导致了实时领域,树木仿真结果不尽人意。
START ENGINE利用云端多显卡算力优势,基于GPU加速技术,在原生云 游戏 中实现了实时的高精度树木仿真。其中,使用了硬件光线追踪技术,进行精确的物理碰撞检测,得到了非常好的效果:当树木与高精度模型进行碰撞时,可以实时、精确地得到物理反馈,进一步提升了实时领域的物理表现。
150万+水粒子,感受真实细腻的水体流动
高精度的流体模拟效果时常出现在各种影视作品中,但是由于流体的复杂度,在实时领域,只能用极少量的粒子数来进行近似,呈现效果也相对粗糙。
而START ENGINE将150万+粒子放在云端上进行运算,使用GPU进行加速,并与渲染专用卡协同,实时将流体模拟结果通过SDF进行水体几何提取和渲染。
最终,START ENGINE成功将高精度的流体模拟带到实时的 游戏 中,给玩家带来全新、真实的体验。
正如此次原生云 游戏 技术DEMO的取名《EVOLUTION·进化》,START ENGINE团队会进一步在原生云 游戏 领域专精技术发展,为传统 游戏 研发效率、流程带来根本性、变革性的提升,为终端的用户带来全新的 游戏 体验。
这,仅仅只是开始。
在可以预见的未来,原生云 游戏 技术,这样具有突破性力量的技术,除了 游戏 领域的全面应用,更为影视等多领域发展提供了全新的可能性。
START ENGINE期待与全球 游戏 工作室、独立开发者和影视行业创作者一起,利用START ENGINE所提供的技术能力, 探索 更多可能,一同启程全真世界。
9月20日,APICloud全新上线的App定制平台有哪些优势?
1
官方签约
APICloud作为知名的移动APP开发平台与您直接签单,以专业的APP开发技术基础作为项目如期上线的可靠保障。
2
保上线
APICloud
CTO亲自为每个项目进行评估并指派资深项目监理,保质保量准时交付。APICloud承诺最终提交至苹果及各大安卓市场审核通过,让客户无后顾之忧。
3
便宜
基于APICloud跨平台开发技术,一套前端代码直接生成苹果和安卓两个平台应用,降低70%传统开发成本。
APICloud聚合各种常用功能模块和几乎所有国内第三方云服务,一键接入,免去重复开发成本。
APICloud的引擎技术允许一套代码完美适配百余种屏幕尺寸,几十个主流手机品牌和各版本Android、iOS系统。
4
快
APICloud为开发团队提供海量原生应用功能模块、云数据库等功能,实现高效开发,显著缩短开发周期。
App开发、发布、运营一站搞定,Android、iOS系统升级一键完成。
基于APICloud平台所编写的代码标准、易读,交付后便于快速上手运营维护。
5
专业一对一需求评估
在APICloud定制平台上用3分钟提交需求,专业顾问便会第一时间在线一对一沟通,逐步梳理需求,最终生成一份专业的需求预评估报告。需求预评估阶段是完全免费的。
6
专属项目监理全程跟进
项目启动后,APICloud将指派专属项目监理,全程把控项目质量和进度。
7
项目过程透明可控
App定制平台采用在线项目管理系统,对各个阶段、甚至每个任务进行进度检查、交付物确认,所有项目情况一手掌握。
8
在线项目视频会议记录留存
项目过程中,可随时通过项目视频会议系统,与项目监理、开发团队进行沟通,会议视频记录全部留存。
9
标准化交付体系
项目收尾时,严格按照APICloud标准化验收体系,将包括前后端源代码、设计文档、 *** 作说明等15项交付物完整递交给客户,方便未来的更新迭代。
作者 石默研
在云计算基础设施IaaS服务中,“存”与“算”的分界是清晰的,客户会分别为“存”与“算”按需消费。不只是专门的存储服务如S3、对象存储、文件存储、NAS等,即使是在最基本的虚拟机服务ECS上,“存”也需要由消费者进行选择,而选择的对象是云盘,即位置对用户透明,不需要消费者关心是否在计算节点的本地:其实连计算节点本身位于何处也是无需关心,又何谈本地。随着云计算服务的持续发展,“存”与“算”的界限,无论是从消费模式上,还是从技术上,都呈现出越来越清晰的趋势。
而在PaaS层的数据库服务中,则出现两种情况。一种是“存”与“算”也由消费者分别选择并扩缩,而另一种则是购买服务时,“存”与“算”是固定捆绑的架构组合,可以定义大小,但无法相对独立地选择、部署与扩缩。
引发上述数据库服务不同消费模式的因素,实质上是在云中部署的数据库产品本身不同的技术架构,即“存”“算”分离,或“存”“算”一体。由于对单体数据库谈“存”与“算”的分离与一体,并没有多大意义,因此,主要是针对分布式数据库而言,其不同的特性带来了业界较为广泛的讨论。
那么,首先分析一下,在“存”“算”基础设施愈来愈独立清晰的趋势下,建立在其上的数据库服务“存”“算”一体现象从何来呢?不难发现,云平台上这样的数据库服务,大多都是基于“从非云环境中、应企业级On Premise需求产生与发展而来”的数据库产品。也就是说,其产品本初的设计理念就与“云”无关,只是后来为了寻求不同的商业模式而部署在云上而已;而大多数“存”“算”分离的数据库产品,其创始之初,就面向云环境进行设计。这里,顺便澄清一下现在极为流行的云原生概念,相当多的人混淆了云适配部署与云原生的概念,认为只要部署在云上,就是云原生了。其实云原生的概念与其字面意思极为直白契合,就是指在“云环境”中“原生”的,而不是从别的地方迁来的,即 “云原生”就是生长于云上的,而非云原生则是迁移到云上的 。这与要深入理解目前同样火热的NFT,就必须先正确理解“区块链原生”概念的道理是一样的。
相信现在,关于“云”的问题应该是比较清晰了:“存”“算”分离是云原生的架构,而“存”“算”一体则不是,这一点相信读者不会有太多的疑问。那么,接下来的问题是:“云原生”就一定好吗?面向企业级的需求,“存”“算”分离与“存”“算”一体孰优孰劣?
世界上本来就没有绝对的好与绝对的坏,“存”“算”一体架构的设计,也是在满足企业需求的过程中自然产生的,对分布式数据库而言,“存”“算”一体的设计,无论是对传统单体数据库的替代上,还是对采用业务单元化策略的局部性满足上,还是对基于已有成熟数据库体系以二次开发构建分库分表数据库产品的方便性上,都产生了积极的 历史 作用。在那种情况下,不去考虑“云”的趋势与设计需求,也是合理的。
然而,过去几十年的 历史 已经证明,计算机技术的发展是极为迅速的,无论是软件还是硬件,当然包括数据库技术同样如此。
首先,往远处看的话:从计算机科学发展的角度,在云计算大趋势的驱动下,“计算”与“存储”技术相对独立的发展道路已经越来越明显,越来越清晰。可以想见,未来“计算”力相关的技术、架构与产品必将会发展到比如今所有极为先进的状态;未来“存储”相关技术、架构与产品也必将会进展到一个无法完全预计的崭新阶段,同时越来越“智能”。并且从目前的形势看,这个未来并不会太久远,“存”“算”分离无疑是适合那个未来的各种可能的,因为它本身就是为此而原生的,“存”“算”一体在未来或许将变得无从谈起;而从国际上先进数据库技术发展的实际情况来看,绝大多数崭新的、最前沿的数据库相关技术与产品,都是云原生的,换句话说,都是采用“存”“算”分离的架构,这一点,几乎少有例外。
(或许可以猜测,把磁盘挂在本地这种现存商业计算机的架构,也是由企业/个体对计算机使用的商业模式驱动的,而不一定是技术驱动的必然结果)
其次,往近处看:对企业级现阶段数字化转型中,传统单体数据库替换的紧迫需求而言,大量的事实已经证明,云原生架构的数据库完全可以满足各种实际的业务转型需求:
例子还有很多
最后还有一点需要强调:对于那些 将“云”策略当成技术与业务核心发展战略 的企业来讲, 云原生架构 无论是面向现在与未来,自然是 最为适合 的;
或许可以这样说,“存”“算”一体的架构是现代分布式数据库技术进化过程中的一个重要过渡阶段,其 历史 作用不可否认,毋庸质疑;而不久的将来,分布式数据库架构向云原生快速发展普及的趋势将会越来越明显,步伐将会越来越加快
世界潮流,浩浩荡荡;顺之者昌,逆之者亡,顺应 历史 的潮流与趋势的选择一般都是明智的。
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