Druid：为OLAP而生，多快好省高。
•多，可以处理海量的数据，Druid官网说可以扩展到PB级，这个量非常大。
•快，亚秒级响应，官网说10亿量级下做到亚秒响应，我们实际应用也是亚秒响应，实时导入，导入即可查询。
导入了以后我们就可以查询到，这个还是非常非常的牛的。
•好，就是高可用，分布式容错架构，可以做到无宕机。
•省，采用列存储，高效压缩。
我举一下我们的例子，我们原始日志是10亿量级，我们选取16个维度，22个度量值，每天生成的索引是几百兆。
•高，它支持高并发，可以是作为面向用户的应用

注意力不集中现象在儿童中比较普遍，目前，国内外存在的注意力训练方法有纸质量表、行为观察、生物反馈、计算机辅助训练等方式。
这些方法无法便捷实现大量人群的训练和训练结果的持续有效追踪。
而对儿童进行注意力训练提高他们的注意力水平。
本设计以移动终端的触摸屏操作代替传统的纸笔训练，借助阿里云数据的分布式存储，实现高可用，高性能，可弹性伸缩的目标，免去数据库安全和运维烦恼，借助微信公众平台实现训练结果的一站式追踪。
这种B/S模型为注意力训练提供持久的服务支持，帮助提高儿童的注意力。
通过功能测试和性能测试，验证了该设计的方便操作和可维护性。

分布式系统中保持网络稳定的五种方式倘若分布式系统的可靠性由一个极弱的控件决定，那么一个很小的内部功能都可能导致整个系统不稳定。
了解稳定模式如何预知分布式网络热点，进而了解应用于Jersey和RESTEasyRESTFUL事务中的五种模式。
要实现高可用、高可靠分布式系统，需要预测一些可不预测的状况。
假设你运行规模更大的软件系统，产品发布之后迟早会面临的各种突发状况，一般你会发现两个重要的漏洞。
第一个和功能相关，比如计算错误、或者处理和解释数据的错误。
这类漏洞很容易产生，通常产品上线前这些bug都会被检测到并得到处理。
第二类漏洞更具挑战性，只有在特定的底层框架下这些漏洞才会显现。
因此这些漏洞很难检

6、Kubernetes-Service7、Kubernetes-存储8、Kubernetes-集群调度9、Kubernetes-安全10、Kubernetes-Helm及其它功能性组件11、Kubernetes-证书可用时间修改12、Kubernetes-高可用的K8S集群构建

提到大数据存储nosql是不得不提的一个部分,CAP，BASE，ACID这些原理在过去的一些年对其有着一定的指导作用(近年来随着各种实时计算模型的发展，CAP也被渐渐打破)CAP：（Consistency-Availability-PartitionTolerance数据一致性（C）：等同于所有节点访问同一份最新的数据副本；
对数据更新具备高可用性（A）：在可写的时候可读,可读的时候可写，最少的停工时间能容忍网络分区（P）eg：传统数据库一般采用CA即强一致性和高可用性nosql，云存储等一般采用降低一致性的代价来获得另外2个因素ACID：按照CAP分法ACID是许多CA型关系数据库多采用的原则

内容简介······网页表单无处不在——从注册表单到联系信息表，从商业领域到政府部门。
成功的表单设计不仅能提高用户满意度，还能收集更加精确的数据并降低维护费用；
而失败的表单设计不仅会收集到与需求相悖的冗余信息，还极有可能导致潜在消费者的流失。
设计具有高可用性的表单绝非易事。
两位作者通过丰富的实例，明确阐述了如何从表单的关系、对话和外观三层模型出发，设计出具有高可用性的优质网页表单，并通过可用性测试及早发现表单的潜在问题。
通过阅读本书，读者能够了解到如何定义需求，如何提出与用户期望相符且容易理解的问题，以及如何撰写说明文字、设置进度指示器和处理出错信息。
经实践检验的实用建议将帮助你远离设计失误，创建出美观、高效的表单。
可贵的设计方法和技巧是赢得数据准确性和顾客满意度的制胜法宝。
包含大量实例——从细节展现（如标签对齐方式、必填字段）到视觉设计（如创建整齐的网格、颜色应用等）。
作者简介······CarolineJarrett经营着一家可用性咨询公司EffortmarkLtd。
自1992年开始开发税务表单，从此迷恋上了易用表单设计。
她每月在www.usabilitynews.com撰写专栏“Caroline’sCorner”，阐述关于可用性的理念。
GerryGaffney经营着一家可用性咨询公司Information&DesignProprietaryLtd。
主编过几期《用户体验》杂志，还创建了广受欢迎的“用户体验播客”（uxpod.com）。
他认为表单设计是个难题，但还是试图从客观的角度来分析表单。

VMware在2018年初发布了vSphere6.7。
但是它的中文文档发布略晚了几个月。
本资源是vSphere6.7.1文档的中文版，包括18个pdf文件，涵盖了主机，VC，网络，存储，资源管理，高可用等vSphere管理和应用的各个方面。
分享的资源怎么会自动涨价呢？

Elasticsearch（存储/索引/查询）,数据结构,高可用,集群架构演进

事实上100万游戏服务器，在面对大量用户访问、高并发请求方面，基本的解决方案集中在这样几个环节：使用高性能的服务器、高效率的编程语言、高性能的数据库、还有高性能的架构模型。
但是除了这几个方面，还没法根本解决面临的高负载和高并发问题。
当然用户不断地追求更高的机器性能，而升级单一的服务器系统，往往造成过高的投入和维护成本，性价比大大低于预期。
同时全天候的可用性的要求也不能满足要求，如果服务器出现故障则该项服务肯定会终止。
所以单独追求高性能的服务器不能满足要求，目前基本的解决方案是使用集群技术做负载均衡，可以把整体性能不高的服务器做成高可扩展性，高可用性，高性能的，满足目前的要求。

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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。