建议先分析和评估业务需求,再决策是否有必要引入消息平台。 确定应用场景后,再做消息平台的选型。譬如KAFKA适合用在以下场景: 日志处理场景:使用Kafka收集各种业务系统的日志数据,通过Kafka以统一接口服务的方式开放给
建议评估滴滴开源的kafka-manager,项目地址:https://github.com/didi/KnowStreaming 官网为https://doc.knowstreaming.com Know Streaming 是一套云原生的Kafka管控平台,专注于Kafka运维管控、监控告警、资
建议先梳理清楚交易的业务特征,和数据流向,现根据需求选择合适的MQ,譬如Kafka和RabbitMQ的功能差异如下图所示: 应用场景确定后,譬如确定合适使用KAFKA,则对此交易数据流的流向、各关联系统的角色进行分析,确认是消息
出现消息丢失的现象,是KAFKA参数配置失当的问题。譬如:(1) Producer 参数:如果想保证数据绝对不丢失, Producer 需要开启重试逻辑,并且设置 ACKS=all ,如果需要增大吞吐量,可以考虑设置较大的 batch.size (默认为 16K )。 (2)Part
Kafka容器化服务对银行业务方面的价值,一是能够支持实现快速交付和部署业务系统;二是利用K8S平台的故障恢复机制,通过POD重启、漂移等方式快速规避故障,将故障对业务系统的影响降低到最小。 Kafka容器化服务对银行技
建议Kafka容器化服务注意做好规划和存储的选型,譬如规划方面,根据需求确定是哪种交付方式(共享集群还是独立集群),在服务层和存储层做到租户强隔离、配额管控和高可用部署设计以保证稳定性和安全性。存储选型方面根据
目前暂没有安排。 与开源可视化工具Kafdrop去结合下,形成一套可视化管理控制系统?: 请问此需求背景是贵单位要自研KAFKA服务? 还是出自个人兴趣,要有一个指引?
1 规划金融私有云底座过程中,对于重要系统和非重要系统策略是有差异的。但是建议在基础设施和IAAS层平台进行技术栈统一,这样有利于后期的运维数据治理和规模化资源治理、精细化的运营。 2 在PAAS和应用管理平台
银行核心系统在向分布式架构迁移过程中, 有大量的存量系统改造 ,的确是存在困难和阻力。 在技术方面上,需要有成熟的技术平台支撑; 在研发侧,需要有开发框架和规范;在实施,需要项目群模式的工程保障;最重要是组织层面
1 建议从核心系统架构设计的分层来看,APP应用层:部署在虚拟机或基于虚拟机的容器,可用分布式存储。部署在物理机或基于物理机的容器,常用是本地硬盘。 2 DB层:看数据库产品的架构,传统DB产品通常使用集中SAN的高端闪存
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