企业(分布式)计算十大谬误

简介: 最初Peter Deutsch从J2EE的企业开发中总结了7大谬误,后来,James Gosling在其基础上增加了一条,再后来,Ted Neward又在其上增加了两条,总共为“十大谬误”。这段时间正在看两本书:《Effective Enterprise Java》和《J2EE AntiPatterns》,恰好两本书都提到了“分布式计算的*大谬误”,我在这里简单引荐一下这“分布式计算十大谬误”:)(1)网络是可靠的。
    最初Peter Deutsch从J2EE的企业开发中总结了7大谬误,后来,James Gosling在其基础上增加了一条,再后来,Ted Neward又在其上增加了两条,总共为“十大谬误”。这段时间正在看两本书:《Effective Enterprise Java》和《J2EE AntiPatterns》,恰好两本书都提到了“分布式计算的*大谬误”,我在这里简单引荐一下这“分布式计算十大谬误”:)

(1)网络是可靠的。
(2)响应时间是零。
(3)带宽是无限的。
(4)网络是安全的。
(5)拓扑结构不会发生变化。
(6)只有一个管理员。
(7)(对象通过网络)传输的代价是零。
(8)网络是同构的。
(9)系统是整体式的。
(10)系统是可以结束的。

    在我们构建企业级解决方案时,我们都应当将这十点谨记于心,不要提前假设其中任何一点。最后,将《Effective Enterprise Java》和《J2EE AntiPatterns》这两本书推荐给所有.NET程序员,在.NET上,我还没有看到这方面的书籍。但是,J2EE上这方面的经验则多得多,非常值得我们学习,是我们站在J2EE肩上的时候了,呵呵
    顺便提一句,《Effective Enterprise Java》的中文版翻译的好像不太仔细:)
目录
相关文章
|
SQL 分布式计算 大数据
黑马程序员-大数据入门到实战-分布式SQL计算 Hive 入门
黑马程序员-大数据入门到实战-分布式SQL计算 Hive 入门
143 0
|
SQL 存储 大数据
黑马程序员-大数据入门到实战-分布式SQL计算 Hive 语法与概念
黑马程序员-大数据入门到实战-分布式SQL计算 Hive 语法与概念
132 0
|
22天前
|
运维 Kubernetes 调度
阿里云容器服务 ACK One 分布式云容器企业落地实践
3年前的云栖大会,我们发布分布式云容器平台ACK One,随着3年的发展,很高兴看到ACK One在混合云,分布式云领域帮助到越来越多的客户,今天给大家汇报下ACK One 3年来的发展演进,以及如何帮助客户解决分布式领域多云多集群管理的挑战。
阿里云容器服务 ACK One 分布式云容器企业落地实践
|
5天前
|
分布式计算 资源调度 Hadoop
Hadoop-05-Hadoop集群 集群WordCount 超详细 真正的分布式计算 上传HDFS MapReduce计算 YRAN查看任务 上传计算下载查看
Hadoop-05-Hadoop集群 集群WordCount 超详细 真正的分布式计算 上传HDFS MapReduce计算 YRAN查看任务 上传计算下载查看
18 1
|
5月前
|
存储 分布式计算 分布式数据库
【专栏】云计算与分布式系统架构在数字化时代的关键作用。云计算,凭借弹性、可扩展性和高可用性,提供便捷的计算环境
【4月更文挑战第27天】本文探讨了云计算与分布式系统架构在数字化时代的关键作用。云计算,凭借弹性、可扩展性和高可用性,提供便捷的计算环境;分布式系统架构则通过多计算机协同工作,实现任务并行和容错。两者相互依存,共同推动企业数字化转型、科技创新、公共服务升级及数字经济发展。虚拟化、分布式存储和计算、网络技术是其核心技术。未来,深化研究与应用这些技术将促进数字化时代的持续进步。
173 4
|
2月前
|
分布式计算 并行计算 大数据
NumPy 并行计算与分布式部署
【8月更文第30天】随着数据量的不断增长,传统的单机计算模型已经难以满足对大规模数据集处理的需求。并行和分布式计算成为了处理这些大数据集的关键技术。虽然 NumPy 本身并不直接支持并行计算,但可以通过结合其他库如 Numba 和 Dask 来实现高效的并行和分布式计算。
20 1
|
2月前
|
Cloud Native 云计算 微服务
云原生时代:企业分布式应用架构的惊人蜕变,从SOA到微服务的大逃亡!
【8月更文挑战第8天】在云计算与容器技术推动下,企业分布式应用架构正经历从SOA到微服务再到云原生的深刻变革。SOA强调服务重用与组合,通过标准化接口实现服务解耦;微服务以细粒度划分服务,增强系统灵活性;云原生架构借助容器化与自动化技术简化部署与管理。每一步演进都为企业带来新的技术挑战与机遇。
101 6
|
3月前
|
并行计算 安全 数据处理
探索操作系统的未来:量子计算与分布式技术的融合
随着量子计算的逐步成熟和分布式技术的快速发展,传统的操作系统面临着前所未有的挑战与机遇。本文将探讨如何通过结合量子计算原理和分布式系统设计,来构建未来操作系统的新范式。我们将分析当前操作系统的限制,阐述量子计算和分布式技术的优势,以及它们如何共同推动操作系统设计的革新。
|
3月前
|
存储 关系型数据库 分布式数据库
PolarDB,阿里云的云原生分布式数据库,以其存储计算分离架构为核心,解决传统数据库的扩展性问题
【7月更文挑战第3天】PolarDB,阿里云的云原生分布式数据库,以其存储计算分离架构为核心,解决传统数据库的扩展性问题。此架构让存储层专注数据可靠性,计算层专注处理SQL,提升性能并降低运维复杂度。通过RDMA加速通信,多副本确保高可用性。资源可独立扩展,便于成本控制。动态添加计算节点以应对流量高峰,展示了其灵活性。PolarDB的开源促进了数据库技术的持续创新和发展。
281 2
|
4月前
|
分布式计算 负载均衡 算法
操作系统的未来:量子计算与分布式架构的融合
本文深入探讨了操作系统领域即将到来的变革,特别是量子计算和分布式架构如何重塑我们对操作系统的认知和使用。文章首先概述了当前操作系统的局限性,并引入量子计算的概念及其对操作系统设计的潜在影响。随后,详细讨论了分布式架构在提升系统性能、可靠性和安全性方面的优势。通过分析现有研究和未来趋势,本文揭示了量子计算与分布式架构结合的可能性及其对操作系统未来发展的意义,为读者提供了一个全新的视角来审视这一领域的进步。