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RSS订阅原创 三万文字透视前瞻：区块链及隐私计算在传统企业中的技术认知与进阶思考
区块链正在加速构建新一代价值网络和契约社会，正在将传统以人为信任基础的契约文明向以机器为信任基础的数学文明迁移，并正以机器信任为基础，重构以Web3和元宇宙为代表的下一代互联网。区块链与隐私计算的结合互补，不仅解决了数据的确权和在更大范围内的数据网络协作问题，同时也解决了数据本身在流通过程中的安全和隐私保护问题，让数据资产的自由可信和安全合规的流通成为现实。
2022-04-01 08:06:27
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原创 数字化觉醒时代：传统企业云原生技术体系建设之路（二）
文 山金孝前文中，我们分析并讲述了云原生技术体系在传统企业数字化转型过程中的价值和意义，并重点描述和分析了云原生技术体系如何重构传统企业零散分布式的异构基础设施，进而实现底层分布式异构基础设施的大一统和上层丰富多样中间件及个性差异化应用软件的统一运行时，最终实现以一套技术体系支持任意应用负载，运行于任意云环境，从而为传统企业数字化转型构建起应用从“传统”蜕变至“现代”的最佳路径。目前而言，对云原生的布道普及，更多的还是以互联网云厂商工程师为主，而作为云计算大变革最核心和下半场的主要阵地，传统产业的从业.
2021-09-11 23:31:14
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原创 数字化觉醒时代：传统企业云原生技术体系建设之路（一）
文 山金孝没有集装箱，就没有全球化；没有云原生，就没有数字化。从大型传统企业到互联网巨头，从百年老店到创业新星，从大政方针到民间资讯，数字化的理念和口号无处不在，全社会数字化觉醒时代已然到来。喧嚣之中，什么是数字化，如何制定数字化战略，数字化战略如何执行与落地，形之如似的文章裹挟并交织着个人或企业的利益与观点，在各种知识传播的领地轮番滚动，大有三天速成、五天见效之势。然而，历史反复证明，一味的概念宣传和口号高呼并不能拯救旧世界的劳苦大众，我们只有看到事物发展背后的逻辑和本质，才能找到新的生产关系和与之相
2021-09-11 23:26:50
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原创 产业互联网时代，大型多元化企业的云网建设与思考
by 山金孝 伴随全行业上云迁移的全面推进，云上系统的大集中和边缘算力的普遍存在，势必要求企业构建以软件定义为核心，以云网融合为方向，兼顾分支机构、消费互联端和产业互联端的先进网络架构，以便满足集团企业全球分支机构及其差异化特殊业务场景对云端按需接入和高质量、低时延网络访问的需求。构造有别于公有云的集团型产业云，需要以云、网、边一体化为设计理念，打造网随业动、按需入网，算力泛在、云边协同的广域智能混合云。与此同时，还须构建一张以云为中心，云上云下全网融合的全球智能网，以满足集团全域范围内分支...
2021-09-11 23:18:31
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原创 《OpenShift云原生架构：原理与实践》新书出版
由我（山金孝）和业内技术专家潘晓华、刘世民（Sammy Liu）共同编著的云原生架构与实践书籍《OpenShift云原生架构：原理与实践》，于2020年3月已由机械工业出版社出版，目前可在京东等各大商店购买！本书深入剖析OpenShift架构设计、实现原理、集群的部署和运维，以及基于PaaS平台的数字化转型。深度讲解基于OpenShift的云原生架构，为以微服务、DevOps、Service Mesh、Serverless和Spark为核心构建企业云原生技术平台提供详尽指导。目 录 Cont.
2020-07-17 11:54:57
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原创 算力无界，点亮边缘，走向泛在边缘智能时代
云计算发展至今，往前继续，无非如此：走向混合多云，迈向智能边缘。本文中，我们将聚焦讨论边缘计算。事实上，在全行业数字化转型过程中，边缘计算已成为一个热词，但是不同行业似乎都有自己独特的“边缘计算”，而且相同行业中每个人对边缘计算的理解似乎也不太一样。似乎“一千个哈姆雷特，就有一千个边缘计算”，那到底什么是边缘计算，为什么会出现这种现象，我们为什么需要边缘计算，又需要什么样的边缘计算，本文中，我们将尝试来探讨和理解这些问题。一、什么是边缘计算边缘计算产业联盟对边缘计算的定义是：“在靠近物或数据源头的网
2020-07-17 09:26:04
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原创 《机器学习即服务》新书（原书Monetizing Machine Learning）出版
由我（山金孝）和业内技术专家刘世民（Sammy Liu）、肖力（《深度实践KVM作者》）、史天共同翻译的英文畅销机器学习书籍《机器学习即服务》，于2019年6月已由机械工业出版社出版，目前可在京东等各大商店购买！一本好的技术类书籍应具备三个特征：1、可执行的源代码2、详细的步骤讲解3、可参考的实现结果很幸运，对于准备入门Machine Learning的朋友而言，《机器学习即服务》...
2019-06-11 20:55:37
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转载 Kubernetes创始人：Serverless 才是Kubernetes 的未来
从容器革命开始就有两件事情变得清晰起来：首先，技术堆栈中各层的脱钩产生了清晰的，原则性的分层概念，具有明确的约定，所有权和责任。其次，引入这些层使开发人员能够专注于对他们至关重要的事情--应用程序。公平地说，这已经发生过，第一代平台即服务（PaaS）正式旨在使开发人员能够采用“无服务器计算”体系结构。问题在于，就像在许多第一波产品中一样，太多重叠的概念被混合到一个单一的整体产品中。就大多数...
2019-02-25 14:28:04
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原创 《精通OpenStack》新书（原书翻译第二版）出版
由我（山金孝）和业内技术专家刘世民（Sammy Liu）、肖力（《深度实践KVM作者》）共同翻译的英文畅销Openstack书籍，于2019年2月已由机械工业出版社出版，目前可在京东等各大商店购买！这本书在在国外的销量还是很不错的，我们翻译的时候已经是第二版本了，主要将的是OpenStack整个生命周期的管理及各种工具，对从事或想要了解openstack的朋友应该会有帮助。目录如下：目录...
2019-02-25 11:38:55
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原创 《企业私有云建设指南》新书出版
由我（山金孝）和业内几位专家联合出版的《企业私有云建设指南》由机械工业出版社于2019年2月已经出版，书中有关OpenStack的部分主要由我执笔，因为在之前编写《OpenStack高可用集群（上、下册）》期间，容器和kolla项目还不是很成熟，所以主要采用Pacemaker的方式来部署实现OpenStack高可用集群，但是这种方式却是比较“重”（两本书初稿1一千多页），为了最大化方便OpenSt...
2019-02-25 11:31:44
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原创 Docker&k8S&ServiceMesh与Dubbo&SpringCloud微服务框架思考
声明：如下文字纯属个人想法，不保证适合所有人或企业，也代表任何机构观点！就微服务框架而言，可以认为出现了两个版本：微服务1.0和微服务2.0微服务1.0： 代表就是阿里开源的Dubbo和Povital的SpringCloud，相对SpringCloud而言，Dubbo更多的是一种服务治理框架，并不能完全覆盖微服务的各项功能需求。而Spring Cloud一方面是针对微服务而设计，...
2019-02-24 22:30:22
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原创 基于K8S的OpenStack部署实践
Openstack、Docker和Kubernetes是当前IaaS和PaaS领域最为火热的技术。随着Docker容器技术的兴起，容器编排调度引擎成为当前十分抢眼的技术，这其中尤以Google开源的Kubernetes(K8S)以Production-ready和各种完善的功能而最为人熟值。在容器及其编排引擎的推动下，Openstack的主流部署模式也在发生变化，目前的Openstack与Dock...
2019-02-24 22:25:46
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原创 Google宣布为Apache Spark推出Kubernetes Operator
Google宣布为Apache Spark推出Kubernetes Operator“Spark Operator”测试版允许在Kubernetes集群上执行原生Spark应用程序——不需要Hadoop或Mesos。 Apache Spark是一个非常流行的执行框架，通常用在数据工程和机器学习领域。支撑Databricks平台的即是Apache Spark，Spark可部署在企业内部数...
2019-02-24 22:22:33
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翻译 OpenShift&Kubernetes：过去、现在与未来（二）
OpenShift&Kubernetes：过去、现在与未来（二）乔·费尔南德斯 山金孝 译 译者注：OpenShift4.0迟而未来，背后究竟在憋什么大招？江山易打不易守，K8S平台搭建简单，运营却不易。Prometheus、Grafana、Operators &...
2019-02-24 22:21:22
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翻译 OpenShift&Kubernetes：过去、现在与未来（一）
OpenShift&Kubernetes：过去、现在与未来（一）乔·费尔南德斯 山金孝 译 译者注：对企业客户而言，容器云平台选择OpenShift还是Kubernetes，二者究竟是什么关系，红帽云平台业务部产品副总裁，乔·费尔南德斯对二者做了总结、回顾与展望，看完这两篇...
2019-02-24 22:19:57
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原创 Kubernetes的2019年：六大展望方向
展望2019年，Kubernetes、容器和云平台行业将何去何从。以下是我们对未来的几个预测。1、Kubernetes和容器走向应用普及。与底层云供应商无关的自动化操作时代正在到来了。Kubernetes于2014年开源并被企业团队用于生产环境中，现在已被普遍接受和认可。Kubernetes正在进入第三个发展阶段，这也意味着，用户正在寻求各种方法来实现Kubernetes在生产环境中的自动...
2019-02-24 22:17:55
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翻译 有关Serverless的一切：你知道和不知道的
有关Serverless的一切：你知道和不知道的翻译：山金孝 译者注：文中部分观点略有偏颇，优多劣少，但对于了解和理解Serverless，还是相对较为客观的文章，仅供参考！ 是否你已溺亡在Serverless开发中？Introduction多年前，有人觉得Serverless就是...
2019-02-24 21:30:29
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原创 Openstack容器化部署实现及参考
1、容器化Openstack 在对Openstack进行升级或降级时，通常有两种方式可供选择，即基于Packages的管理方式，或基于Images的管理方式。容器化Openstack的主要目的，便在于优化基于镜像的Openstack管理方式。容器化Openstack的管理方案解决了当前主流Openstack部署系统中最两人头疼的Openstack可用性和管理维护难题。2、问题
2017-04-02 20:52:17
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原创 Openstack容器化部署研究之：Kolla离线制作Openstack服务的Docker容器镜像
作为拥抱Docker容器技术的代表，Kolla已成为当前Openstack生态圈中最为热门的项目之一。Kolla项目目前已被拆分为三个部分，即用以Build Docker镜像的Kolla项目和用以编排部署Docker镜像的Kolla-ansible和Kolla-k8s项目，目前较为成熟并具备生产级别部署的是Kolla和Kolla-ansible项目。虽然Kolla-k8s还在成熟开发过
2017-04-02 20:43:08
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原创 neutron之DVR(distributed virtual router)学习笔记
在传统未使用DVR的情况下，存在以下不足：1.网络流量集中在网络节点，东西南北流向都要流过network节点再转发，增加network的负载；2.流量全集中在network节点，容易造成单点故障；3.在大规模扩展compute节点的时候，network的网络瓶颈愈发明显，即传统neutron难以适应扩展性需求；总结起来就是：流量集中，单点故障，难以扩展使用DVR后：1.东西流量分流到每一个compute节点上，不再经过network节点；2.在使用floating的情况下，南北流量也分流到
2016-01-03 23:14:52
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原创 DB2数据库重建及表数据迁移探讨研究
虽然全备份恢复或者恢复前滚等数据库迁移较为常用并且也较为简单，但是这类携带已经配置好的数据库管理器一起迁移数据库在很多时候并不适用，例如windows上的数据库管理器肯定无法迁移到Unix上，再如数据库管理器配置参数pagesize设置之后就无法更改，而单个表的最大容量是由pagesize决定的，4KB的pagesize最大表容量只能为2GB，如果需要pagesize为32KB，你得重新安装配置数
2015-12-20 16:51:24
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原创 centos7&openstack_kilo完全离线快速allinone和multi-nodes部署
Salute to open source and open spiritThis scripts was contributed to install openstack cluster more and more easy.So as far,there are some projects that help customers deploy openstack,such as fuel,...
2015-11-21 12:03:47
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原创 如何同步openstack RDO源至本地进行离线安装
同步本地源可以采用两种方法：1.rsync2.reposync第一种方案参考如下段程序：#!/bin/bash#Script name:rsync_yumrepo.shRsyncBin="/usr/bin/rsync"RsyncPerm='-avrt --delete --no-iconv --bwlimit=1000'Centos_7_epel='
2015-11-20 21:33:19
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原创 pip2pi和pypiserver及Apache在pip本地源配置中的应用实践
pip介绍：pip是python比较流行和强大的包管理工具，pip即将替代setuptools(setuptools也可以看成easy_install的替代词，安装setuptools之后将使用easy_install命令行来安装包)，但是，pip依然是建立在setuptools基础之上的，安装pip之前必须安装setuptools。pip有强大：Usage: pi
2015-07-28 22:19:48
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