今天,我想从一线架构师的实战经验出发,梳理一份企业ESB集成平台选型评估Checklist,共6个关键指标。 ESB集成平台选型指标1:技术架构必备能力 分布式架构支持:是否采用去中心化架构,支持水平扩展 云原生兼容:是否支持Kubernetes部署和微服务架构 高可用保障:是否具备故障自动转移和恢复机制 信创适配 :是否支持国产化芯片、操作系统和数据库 ESB集成平台选型指标2: 集成连接能力 协议支持完备性:是否支持HTTP/S、SOAP、REST、JMS、FTP、JDBC等主流协议 连接器丰富度:是否提供300 /SSL加密传输 身份认证:是否支持OAuth2、JWT等认证方式 访问控制:是否提供细粒度权限管理 合规性认证:是否满足等保2.0和行业监管要求 ESB集成平台选型指标6:成本与支持考量 许可模式:是否提供灵活的分级许可方案 集成平台不是“一次性采购”的硬件,而是持续支撑业务创新的基础设施,选型时多花点时间做调研、做评估,未来可能节省半年的运维痛苦。
四、选型决策框架 维度权重 推荐方案 典型场景举例 性能优先 硬件防火墙(如华为USG系列) 金融交易系统、视频流媒体平台 弹性扩展 云防火墙(如AWS Network Firewall) 跨境电商 成本敏感 软件防火墙(如iptables、Windows防火墙) 家庭网络、小微企业终端防护 合规性要求 UTM设备(如Fortinet FortiGate) 医疗机构、教育机构网络审计 注:实际选型需结合业务规模
时序数据选型、存储模型与选型一、时序数据的特征与挑战时间戳驱动:数据天然带有时间维度,典型场景包括监控指标、传感器采集、交易日志。高吞吐写入:数据持续产生,要求数据库具备批量写入与乱序处理能力。 压缩与分区优化金融交易、日志分析Prometheus云原生监控拉取式模型与Kubernetes深度集成,PromQL强大应用监控、容器指标IoTDB工业物联网灵活序列模型面向设备数据优化,接口丰富工业场景、传感器数据四、选型考量维度场景匹配监控 选型建议:根据业务场景、数据规模与团队技术栈综合评估,避免“一刀切”。
本文主要基于i.MX6ULL核心板,分享详细软硬件规格资料、其中包括硬件资源、引脚说明、电气特性、机械尺寸、底板设计注意事项等,欢迎嵌入式选型用户点击查看。 创龙科技TLIMX6U-EVM是一款基于NXP i.MX 6ULL的ARM Cortex-A7高性能低功耗处理器设计的评估板,由核心板和评估底板组成。 硬件资源SOM-TLIMX6U核心板板载CPU、ROM、RAM、晶振、电源、LED等硬件资源,并通过邮票孔连接方式引出IO。 图 5图 6外设资源核心板引出的主要外设资源及性能参数如下表所示。 图 10底板设计注意事项最小系统设计基于SOM-TLIMX6U核心板进行底板设计时,请务必满足最小系统设计要求,具体如下。
技术选型是我们必然会碰到的,我们常常面临的不是单个技术的选型,而是对于一个项目所涉及的一整套技术、方案、规范或者产品的选型。我们需要仔细的去权衡各种技术、各种组合的利弊,做出取舍。 技术选型需要考虑的因素 项目因素 明确现在项目的规模、重要程度。 项目的需求(特别是非功能性需求)也会限制技术的选型 团队因素 考虑团队的因素,也就是人的因素,考虑团队人员的技术组成。 如何进行技术选型 上面列出了很多技术选型需要考虑的因素,那么到底该如何进行技术选型呢? 首先明确选型的需求和目的,最好能列出必须要考虑的各种因素以及评判标准。寻找候选技术和产品。 可以列个技术选型分析表(小的不太重要的技术选型不一定要这么麻烦,而重要的技术选型则可能要反复各个步骤多次) 团队、技术成熟度、性能、架构一致性... 选型最后 当一个技术或产品选型后,下面要做的便是接入和推进。抓住时机,坚定地推进。
本文将详细介绍框架选型 框架与库 库(lib)具有以下三个特点: 1、是针对特定问题的解答,具有专业性; 2、不控制应用的流程 3、被动的被调用 框架(frameword)具有以下三个特点: 1、具有控制反转 好处在于,实际上就是在使用javascript的语法,但不用去考虑低版本浏览器的兼容性问题 es5-shim 提供 ES3 环境下的 ES5 支持 es6-shim 提供 ES5 环境下的 ES6支持 == SPA(单页系统) SPA应用程序的逻辑比较复杂,需要一种模式来进行解耦,但并不一定是MV*模式 最后 最后推荐一个框架选型网站https://www.javascripting.com,该网站根据不同的需求的选择 ,给出当下流行的框架选型 ? 作者:小火柴的蓝色理想 链接:www.cnblogs.com/xiaohuochai/p/7041595.html 本文是蔡剑飞、郑海波老师的《产品前端架构》课程中《框架选型》章节的学习记录
事先声明,这只是本人的一点小小见解,如有错误,不妥,还请指出,大家共同进步!!!谢谢。
OLAP组件选型 一、OLAP简介 1、olap准则 2、OLAP场景的关键特征 3、与oltp比较 二、开源引擎 1、Hive 2、spark SQL 3、presto 4、kylin 5、impala 6、druid 7、Greeplum 8、clickhouse 三、选型要求 1、实时性要求较高,对接kafka,实时查询数据 2、可以接入hive数据 3、单表查询数据较多,较少的join,在数仓中完成宽表构建 1、olap准则 准则1 OLAP模型必须提供多维概念视图 准则2 透明性准则 准则3 存取能力准则 准则4 稳定的报表能力 准则5 客户/服务器体系结构 准则6 维的等同性准则 准则7 动态的稀疏矩阵处理准则 Spark SQL、Presto、Kylin、Impala、Druid、Clickhouse、Greeplum等,可以说目前没有一个引擎能在数据量,灵活程度和性能上做到完美,用户需要根据自己的需求进行选型 6、druid https://druid.apache.org/https://blog.csdn.net/warren288/article/details/80629909 Druid 是一种能对历史和实时数据提供亚秒级别的查询的数据存储
观察上面的图,二叉树的叶子节点都是按序排列的,从左到右依次升序排列,如果我们需要找 id>5 的数据,那我们取出节点为 6 的节点以及其右子树就可以了,范围查找也算是比较容易实现。 image.png 红黑树顺序插入 1~16 个节点,查找 id=16 需要比较的节点数为 6 次。观察一下这个树的形态,是不是当数据是顺序插入时,树的形态一直处于“右倾”的趋势呢? 从查找效率而言,AVL 树查找的速度要高于红黑树的查找效率(AVL 树是 4 次比较,红黑树是 6 次比较)。从树的形态看来,AVL 树不存在红黑树的“右倾”问题。 当我们把单个节点限制的 key 个数设置为 6 之后,一个存储了 7 个数据的 B 树,查询 id=7 这个数据所要进行的磁盘 IO 为 2 次。 image.png 所以数据库索引数据结构的选型而言,B 树是一个很不错的选择。
这几天收到老友的消息,谈及他们公司ERP选型的结果,基本上确定了使用Oracle EBS,因此闹了接近一年的选SAP还是选Oracle的纷争落下帷幕。 算起来我也是经历了几次系统的选型,我所考虑的都是从业务层面,需求层面,公司战略以及期望,架构成熟度、未来拓展和费用等几个方面来考虑一套系统是否能满足需要。 选型选型,完全就避不了考虑太多的东西,但企业在选型之前,或许应该端正自己的观念,明确自己的需求,梳理企业技术路线,这样才不至于有偏差。 ? ----
微服务架构的缺点: 1、分布式部署,各个业务以http或者RPC方式进行调用,一定程度上增加了调用的复杂性(相比于集中式服务的进程内函数堆栈调用) 2、服务之间协议的选型
下面简单介绍平时的DAC芯片选型: 一:分辨率 另一种表达是数字量输入位数;因为这两者存在确定的关系:对于5V的满量程,采用8位的DAC时,分辨率为5V/256=19.5mV;当采用10位的DAC时,分辨率则为
这是一篇综合类技术选型指南,试图为你提供一份比较通用的技术选型思维框架。当你需要进行技术选型时,可以参照它来设计自己的决策树。 ---- 反模式 有一些技术选型策略可能会导致灾难性的失败,这些选型中存在一些共同的反模式,比如: 舆论驱动选型 人云亦云,盲目听信外人或者某些布道师的主观性言论,这就是舆论驱动选型。 单一指标驱动选型 根据任何一个单一指标进行选型都会给你带来灾难,更何况很多指标并不适合作为选型的依据。 如果技术选型只是个数字游戏,那还要你干嘛? 话语权驱动选型 这几乎是最糟的选型,但却屡见不鲜。技术栈的更迭往往会带来话语权的变化,而这将给公司带来灾难。 粉丝驱动选型 对于生命线产品,最糟糕的选型莫过于粉丝驱动选型了,这次可没有“几乎”。对于技术人员来讲,最重要的特质是客观冷静,这样才能配得上“专业”二字。
突出优点:具有最低的成本,最低的噪声和最低的静态电流。外围器件很少,最低可为一两个旁路电容。负载响应快。
由于其在电路中的极其重要的地位,但是,针对TVS的选型过程,很多厂家都是直接给推荐电路,直接告诉设计者答案选择哪个器件,却很少对选型过程提供理论计算,大部分的电子工程师针对TVS选型的时候,老人凭经验 三、选型过程了解了TVS的基本参数,我们就开始进入最重要的TVS选型的过程了。 选型的过程可以按照以下的步骤进行:展开代码语言:TXTAI代码解释1.选择TVS最高工作电压Vrmw;2.选择TVS钳位电压VC;3.选择TVS的功率;4.评估漏电流Ir的影响;5.评估结电容的影响;选择 1000μs波形下TVS的最小功率Pactual为:-------其中di/dt为波形转换系数,如实际测试波形为其他波形,如8/20μs波形,建议di/dt取,如测试波形为10/1000μs,取,实际选型中 四、选型实例电路的正常工作电压VCC是24V,最高工作电压Vmax是26V,后级电路可承受的最高瞬态电压为50V,实验的测试波形为8/20μs波形,测试电压500V,测试电源内阻及PPTC的静态电阻合计为
在德索工厂的射频车间,MMCX 连接器总被叫做 “微型灵活鬼”—— 它比 SMB 还小一圈,却能 360° 旋转,还能传 0-6GHz 的高频信号,像个 “迷你万向节”。 “微型同轴连接器”—— 光听名字就知道,它的关键词是 “超小” 和 “同轴”:外壳直径只有 3.5mm,比 SMB(4.8mm)还小,重量不到 1 克,却能实现 360° 自由旋转,还能稳定传输 0-6GHz 二、选型第一步:先解决 “3 个基础问题”,别上来就看参数MMCX 选型最容易犯的错,是跳过基础信息直接盯性能参数。 → 定阻抗和频段MMCX 主要分 50Ω(射频专用)和 75Ω(视频专用),频段也有 “常规款(0-6GHz)” 和 “高频款(0-12GHz)”,选错了信号直接 “拉胯”:接射频设备(智能穿戴、5G 插入损耗:高频场景 “越小越好”MMCX 的插入损耗比 SMB 还低(毕竟更紧凑),常规 0-6GHz 场景要控制在 0.2dB 以内,高频 0-12GHz 要控制在 0.3dB 以内。
步进电机又称脉冲电机,它是一种感应电机,涉及到机械、电机、电子及计算机等许多专业知识。步进电机作为执行元件,是机电一体化的关键产品之一,广泛应用在各种自动化控制系统中。随着微电子和计算机技术的发展,步进电机的需求量与日俱增,在各个国民经济领域都有应用。
通常都会遇到报表需求,数量少的,零星需要做的,可能手工就搞定了,数量多的,长期做的,基本都会选用一个报表工具,因为长期做,就必须考虑成本了,找一个称手的工具来降本增效是非常重要的报表工具有那么多,那就得选型 ,因为它选起来太复杂了,稍有不慎就可能花了冤枉钱了再比如想选个手机,这事情就很简单,直接各电商旗舰店挑个看着顺眼的再看看价格是否可接受就可以了,这样的选型就没啥好纠结的,因为选起来很简单,功能都差不多, 而价格也是公开透明的报表工具的选型也一样,有纠结的时候,也有不纠结的时候之前选型非常纠结选型纠结是因为要对功能和价格之间做权衡,不能只看一样,怎样权衡是个难题,就会纠结如果有个功能无穷好,价格无穷低的产品 “中国式复杂报表”的制作难题,让选型人员知道,报表工具必须能做中国式复杂报表才可以,后来报表做起来简单了,但随着大数据时代的到来在数据准备阶段又总遇到问题,影响了开发效率,润乾报表又开发出了SPL计算层 ,让选型人员知道,报表数据准备阶段的难题,应该有个计算层来处理才会更好润乾专注报表20年,20年前它的功能是各厂商模仿的对象,也是选型人员用来检验各产品功能的标尺20年后,同样还是这样,功能照着润乾报表去选就行了
1.3 相机的选型 对于相机图像分辨率的选择,下面我们举个例子来解释下: [例子]:待检测零件尺寸为6cm*5cm,需要检测上面直径为0.3mm的孔,设特征分辨率为0.3mm,最小特征的像素点数Fmin
而一般信息流或者IM的app对网络要求实时性不高的仅仅可只测试ping 6. 网络优化,使用 HTTPDNS 优化 DNS,从原理到 OkHttp 集成 [3] Android获得DNS地址 [4] DNS(二)通过dig命令理解DNS [5] Android网络测试与诊断 [6]