Azure Terraform(五)利用Azure DevOps 實現自動化部署基礎資源
一,引言 上一篇我們結合學習 Azure Traffic Manger 的內容,做了一個負載均衡的基礎設施架構。通過 Terraform 部署執行計劃,將整個 Azure Traffic Manager 結合 Azure Web App 的架構快速部署到雲上。然後再將我們的示例專案程式碼部署到對應的不同區
一,引言 上一篇我們結合學習 Azure Traffic Manger 的內容,做了一個負載均衡的基礎設施架構。通過 Terraform 部署執行計劃,將整個 Azure Traffic Manager 結合 Azure Web App 的架構快速部署到雲上。然後再將我們的示例專案程式碼部署到對應的不同區
# 許可權驗證 ### 核心思想 所謂許可權驗證,驗證的核心就是當前賬號是否擁有一個許可權碼 有:就讓你通過、沒有:那麼禁止訪問 再往底了說,就是每個賬號都會擁有一個許可權碼集合,我來驗證這個集合中是否包括我需要檢測的那個許可權碼 例如:當前賬號擁有許可權碼集合:["user:add", "user:d
### 1.前言 為什麼要用ElasticSearch?我們的應用經常需要新增檢索功能,開源的Elastic Search是目前全文檢索引擎的首選。它可以快速的儲存、搜尋和分析海量資料。ElasticSearch是一個分散式搜尋框架,提供RestfulAPI,底層基於Lucene,採用多shard(分片)
概述 大多數SQL語句都是針對一個或多個表的單條語句。但並非所有業務都這麼簡單,經常會有複雜的操作需要多條語句才能完成。 比如使用者購買一個商品,要刪減庫存表,要生成訂單資料,要儲存支付資訊等等,他是一個批量的語句執行行為。 儲存過程簡單來說,就是為以後的使用而儲存的一條或多條MySQL語句的集合。可將其視為
## 前言 為了進行Web安全方面的學習,Burp suite是必備的工具之一,我們將會從多個模組進行逐步的學習。 ## Burp suite的應用場景 1、HTTP服務端介面測試。 2、HTTP客戶端和HTTP服務端通訊測試。 3、Cookie統計分析。 4、HTTP伺服器WEB安全掃描。 5、WEB
微信搜尋【阿丸筆記】,關注Java/MySQL/中介軟體各系列原創實戰筆記,乾貨滿滿。 本文是Netty系列筆記第二篇 Netty是網路應用框架,所以從最本質的角度來看,是對網路I/O模型的封裝使用。 因此,要深刻理解Netty的高效能,也必須從網路I/O模型說起。 看完
**一、區別** ①本質上相同,都是把Map端資料分類處理後交由Reduce的過程。 ②資料流有所區別,MR按map, spill, merge, shuffle, sort, r educe等各階段逐一實現。Spark基於DAG資料流,可實現更復雜資料流操作(根據寬/窄依賴實現) ③實現功能上有所區
[TOC](目錄) # 1,前言 *** 在開發微信小程式的過程中,避免不了和服務端請求資料,微信小程式給我們提供了`wx.request`這個API,呼叫方法如下 ```javascript wx.request({ url: 'www.baidu.com', //僅為示例,並非真實的介面地址 d
## 前言 分散式確實是一個有趣的話題,只要你留心觀察,分散式在生活中無處不在。 悟空哥最開始學習分散式是從一篇非常用心寫的技術徵文開始的,而且這篇文章獲得了徵文第一名,在此感謝掘金社群提供的平臺。想學習的同學可以點這個文章連結:[《這三年被分散式坑慘了,曝光十大坑》](https://juejin.cn
Azure Key Vault(金鑰庫)是用於安全地儲存和訪問Secret的雲服務,Secret是需要嚴格控制訪問許可權的內容,例如API金鑰,密碼,證書或加密金鑰。Key Vault Service支援兩種型別的容器:保管庫(Valut)和託管HSM池(Hardware Security Module Po
非同步響應式程式設計可以極大的提高系統的併發呑吐量,但由於Java沒有類似於其他語言的Async/Await機制,所以只能通過CompletableFuture.thenXXX()來串聯各個非同步任務,這給習慣了寫同步增刪改查的小夥伴們帶來了些小麻煩。如果說C#基於狀態機在編譯時實現了
>第一個使用 TypeScript + Vue 3.0 Composition API 重構的元件庫 Element Plus 釋出了
對於分散式事務,相信所有人都應該很瞭解,為什麼會有分散式事務?無論是資料量導致的分庫,還是現在微服務盛行的場景都是他出現的原因。 這一篇內容還是避免不了俗套,主要的範圍無非是XA、2PC、3PC、TCC,再最後到Seata。 但是,我認為這東西,只是適用於面試和理論的瞭解,你真要說這些方案實際生產中有人用嗎?
> 本文為CenterNet作者發表的,論文提出anchor-free/two-stage目標檢測演算法CPN,使用關鍵點提取候選框再使用兩階段分類器進行預測。論文整體思路很簡單,但CPN的準確率和推理速度都很不錯,比原本的關鍵點演算法更快,原始碼也會公開,到時可以一試 來源:曉飛的演算法工
基於原始碼原始碼分析hadoop namenode格式化和啟動過程實現 (According to the source code analysis hadoop namenode formatting and startup process implementation.) Namenode 管理hdf