平台
采用
试验
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ClickHouse是一个用于实时分析的开源、柱状在线分析处理(OLAP)数据库。它始于2009年的一个实验项目，从那时起已经成熟为一个高性能和线性可扩展的分析数据库。它的高效查询处理引擎和数据压缩使得它适合运行无需预聚合的交互式查询。我们使用过ClickHouse，对它的性能印象深刻。
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Kafka是事件驱动架构的常见默认配置，但将其应用于遗留环境会导致阻抗不匹配。在一些情况下，我们已经成功地使用了最小化遗留复杂性融合Kafka REST代理．代理允许开发者通过HTTP接口访问Kafka，这在使用本地Kafka协议比较困难的环境中非常有用。例如，只需让SAP团队通过预先配置的SAP远程函数调用调用HTTP POST命令，我们就可以使用通过SAP发出的事件，从而避免了围绕SAP启动Java抽象(以及一个团队来管理它)的需要。代理功能非常齐全，尽管与任何此类适配器工具一样，我们建议谨慎使用，并对所涉及的权衡有一个清晰的看法。我们认为，当代理允许遗留生产者发送事件时，它是有价值的，但当抽象变得更加复杂时，要小心通过代理创建事件消费者。代理并没有改变Kafka消费者是有状态的这一事实，这意味着通过REST API创建的消费者实例被绑定到一个特定的代理，并且需要通过HTTP调用来消费来自主题的消息，这改变了Kafka事件的标准语义。
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尽管我们在上次触碰它时提出了谨慎的建议，但我们看到了对它的持续热情GitHub的行为．我们之前说的仍然是正确的:GitHub Actions还不是一个完整的CI/CD替代复杂的工作流程。例如，它不能重新触发工作流的单个作业、调用复合操作中的其他操作或支持共享库。此外，当生态系统在GitHub市场提供了明显的优势，给第三方GitHub行动访问您的构建管道的风险共享秘密以不安全的方式(我们建议遵循GitHub的建议安全性加强)．尽管存在这些问题，但在GitHub中直接在源代码旁边创建构建工作流的便利对于一些团队来说是一个令人信服的选择行为帮助你在本地运行GitHub Actions。一如既往，我们建议对权衡进行清晰的评估，但我们的一些团队对GitHub Actions的简单性感到满意。
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MirrorMaker 2.0(也称为MM2)，使用Kafka Connect框架构建，解决了以前Kafka复制方法的许多工具缺陷。它可以成功geo-replicate跨集群的主题数据和元数据，包括偏移量、使用者组和授权命令行(acl)。MM2保留分区并检测新的主题和分区。我们赞赏随时间逐步进行集群迁移的能力，这种方法在从on-prem集群迁移到云集群时非常有用。在同步了主题和消费者组之后，我们首先将客户机迁移到新的集群位置，然后将生产者迁移到新的位置，最后关闭MM2并使旧集群退役。我们还看到了MM2在灾难恢复和高可用性场景中的应用。
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外行星联盟，库伯内特的看门人是一个可定制的录取webhookKubernetes来强制执行策略开放式保单代理(OPA)．我们正在使用Kubernetes平台的这个扩展来为集群添加一个安全层，提供自动化的治理机制，以确保应用程序与已定义的策略兼容。我们的团队喜欢它是因为它的定制功能;使用CustomResourceDefinitions (CRD)允许我们定义ConstraintTemplates和Constraints，这使得定义规则和对象(例如，部署、任务、cron任务)以及计算中的命名空间变得容易。
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我们已经看到越来越多的团队使用Pulumi在不同的组织。Pulumi填补了基础设施编码领域的一个缺口起程拓殖保持牢固的控制。虽然Terraform是一个经过验证的备用工具，但它的声明性受到了抽象设施不足和可测试性有限的影响。当基础设施完全是静态的时候，Terraform就足够了，但是动态基础设施定义需要一种真正的编程语言。Pulumi的独特之处在于它允许将结构写在其中打印稿/ JavaScript,Python和去-不需要标记语言或模板。Pulumi专注于云原生架构——包括容器、无服务器功能和数据服务——并提供良好的支持Kubernetes．最近,AWS CDK已经带来了挑战，但Pulumi仍然是该领域唯一的云中立工具。
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Kubernetes本地支持称为secret的键值对象。然而，默认情况下，Kubernetes的秘密并不是真正的秘密。它们与其他键值数据分开处理，因此可以单独应用预防措施或访问控制。支持在秘密存储之前对其进行加密etcd，但是秘密开始于配置文件中的纯文本字段。密封的秘密是一个组合操作符和命令行实用程序，它使用非对称密钥加密机密信息，以便只能由集群中的控制器解密。这个过程可以确保机密信息在定义Kubernetes部署的配置文件中不会被泄露。一旦加密，这些文件就可以与其他部署构件一起安全地共享或存储。
评估
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Azure认知搜索为需要在异构内容上进行文本搜索的应用程序提供搜索服务。它提供了基于推或拉的api来上传和索引图像、非结构化文本或结构化文档内容对支持的基于拉的数据源类型的限制．它通过REST和.NET SDK提供api来执行搜索查询，可以使用简单的查询语言，也可以使用更强大的查询语言Apache Lucene具有字段范围查询、模糊搜索、中缀和后缀通配符搜索和正则表达式搜索等功能的查询。我们已经成功地使用了Azure认知搜索和其他Azure服务，包括搜索上传的内容宇宙DB．
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ExternalDNS同步Kubernetes的入口和服务与外部DNS提供商，填补以前填补的洞散步流言dns-controller，Zalando的伴侣或route53-kubernetes-最后两个已弃用，支持ExternalDNS。该工具使Kubernetes内部资源可以通过公共DNS服务器发现，当进入主机或服务的IP地址更改时，删除了有时需要手动更新DNS记录的步骤。它支持一个巨大的DNS服务提供商列表，并通过社区支持添加更多。有个老笑话说，它总是DNS．
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Milvus 2.0是一个云原生的开源向量数据库，用于搜索和管理由机器学习模型和神经网络生成的嵌入向量。它支持多个向量索引用于音频、视频、图像或任何非结构化数据的嵌入向量之间的近似最近邻(ANN)搜索。Milvus 2.0是一个相对较新的数据库，我们建议您根据相似度搜索需求对它进行评估。
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我们很少在Radar上使用现成的商业软件，更不用说核心的银行平台了。然而,认为机器库(与Thoughtworks没有连接188bet宝金博app下载)是该类产品的一个例子，该产品旨在支持良好的软件工程实践，如测试驱动开发、持续交付和基础架构代码。开发人员通过用Python代码编写智能合约来定义Vault中的银行产品。这与标准的无代码方法截然不同，在标准的无代码方法中，定制是通过图形界面或专有配置文件完成的，或者两者都是。因为产品是用常规Python代码定义的，所以开发人员可以使用一系列工具，如测试框架和版本控制，以确保他们的工作是安全和准确的。我们希望更多的金融服务平台在设计时考虑到开发者的有效性。
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XTDB是一个开源的文档数据库，具有双时态图查询。它为每条记录原生支持两个时间轴:有效的时间，当事实发生的时候事务时间，当一个事实被数据库处理和记录。支持双时态在许多场景中都是有益的，包括执行时间感知查询的分析用例;审计事实的历史变化;支持分布式数据架构，必须保证全局一致的时间点查询，例如数据网格；保持数据的不变性。XTDB采用文档形式的信息，以可扩展数据表示法(EDN)格式表示，EDN格式是Clojure语言的一个子集。XTDB支持图形和SQL查询，并可通过REST API层和Kafka Connect等模块进行扩展。我们很高兴地看到采用XTDB的增长，以及对事务和SQL的支持等特性的增加。
持有
找不到你想看到的东西?
每个版本的雷达功能光点反映了我们在过去六个月里遇到的情况。我们可能已经把你要找的东西以前的雷达了。我们有时会挑选一些东西，只是因为有太多的东西要谈。由于Radar反映的是我们的经验，而不是基于全面的市场分析，所以可能会有一个小问题。
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