클라우드 컴퓨팅
이론적으로 PaaS 애플리케이션은 공통 표준 및 도구를 사용하여 구축할 수 있으므로 해당 애플리케이션을 모니터링하는 기능을 구축하는 경우에도 동일해야 합니다. 커스터마이징이 줄어들면 모니터링이 더 쉬워지겠죠? 글의 내용이 Talkin' Cloud에서 Chris Talbot이 작성한 "연구:PaaS 시장이 2018년까지 69억 4,000만 달러에 달할 것"이라는 기사의 내용이라면 사실이라면 기업은 실제로 APM 도구가 PaaS 환경에서 소집을 통과할지 여부를 면밀히 평가하기를 원할 것입니다. 이유는 다음과 같습니다.
1. PaaS 플랫폼은 특정 프로그래밍 언어를 전문으로 하는 경향이 있으므로 APM 솔루션이 해당 언어를 모니터링하지 않으면 해당 PaaS 환경 내부의 누구에게도 도움이 되지 않습니다. 지원이 경쟁사만큼 좋지 않으면 통합 작업을 수행하더라도 해당 환경에서 실제로 경쟁할 수 없습니다. 그러나 APM 솔루션이 해당 언어를 지원하고 잘 지원한다면 해당 PaaS 환경에 특정한 통찰력을 추가하면 매우 유용할 것입니다.
2. PaaS 플랫폼에는 많은 추상화와 숨겨진 레이어가 있으므로 모니터링 솔루션이 통찰력을 포착할 수 없는 환경이 있습니다.
<울><울>PaaS를 기반으로 실행하는 경우 내부 모니터링이 필요한 경우가 있습니다. PaaS의 각 개별 서비스는 플랫폼에 의해 구축되고 확장되지만 애플리케이션 자체는 책임이 없습니다. 얼마나 표준화를 하든 항상 모니터링해야 하는 성능 문제가 있고 이를 수행하기 위한 도구가 필요합니다.
PaaS 제공업체도 내부적으로 자체 복잡성이 있습니다. PaaS 청구를 위한 계정 시스템과 웹 GUI, 구성된 추가 기능을 관리하는 또 다른 웹 GUI 시스템, PaaS 서버의 구성을 관리하는 서비스 등 여러 서비스가 있습니다. 서버가 실행 중이더라도 새 구성 설정을 서버에 푸시할 수 없으면 서비스 저하가 발생합니다. 회사는 서비스를 사용하여 성능 데이터에 액세스할 수도 있습니다. PaaS 생태계에는 모니터링해야 하는 서비스가 많이 있으므로 모든 서버를 계속 실행하면서 PaaS를 사용하기 쉽게 만드는 모든 인프라를 최적화하는 내부 사용 사례가 있습니다.
앞으로 PaaS 서버가 점점 더 작아지는 추세이지만 이러한 모든 서버를 모니터링해야 합니다. 회사의 모니터링 도구가 많은 소규모 환경을 지원하는 데 중점을 두지 않으면 비용 효율성이 떨어지거나 확장 문제가 발생할 수 있습니다. 또한 개별 서버는 예전보다 훨씬 더 일시적입니다. 그들은 예전처럼 며칠 동안이 아니라 몇 시간 동안 또는 한 시간 미만 동안만 존재할 수 있습니다. 결과적으로 모니터링 도구가 서버가 오랫동안 존재한다는 개념을 중심으로 하는 경우 명시적으로 말하는 사람 없이 서버가 사라졌다가 다시 나타나는 환경에 실제로 잘 대처하지 못할 수도 있습니다.피>
분할 방식에 관계없이 모든 애플리케이션은 지속적으로 발전하므로 효과적으로 확장하려면 신중한 계획이 필요합니다. PaaS 제공업체가 도움을 줄 수 있지만 모니터링이 제자리를 찾지 못하는 것은 아닙니다.
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반도체 산업은 실리콘, 게르마늄 또는 갈륨 비소 화합물로 만든 초소형 전자 장치인 반도체를 설계하고 제조합니다. 반도체는 텔레비전, 컴퓨터, 의료 진단 장비, 휴대폰 및 비디오 게임을 포함한 거의 모든 전자 장치에서 발견됩니다. 1960년 이후 반도체 산업의 발전 덕분에 과거의 크고 다루기 힘든 진공관 기술은 전자 장치를 더 작고, 더 빠르고, 훨씬 더 안정적으로 만들 수 있게 해주는 끊임없이 줄어들고 있는 현대적인 반도체로 대체되었습니다. 현재 3,000억 달러 규모의 미국 반도체 산업은 미국, 일본, 중국, 한국, 프랑스 및 이
현재 세계는 산업 경제에서 디지털 경제로 전환하고 있으며 제조 산업은 디지털화, 지능화, 네트워킹 및 자동화의 단계를 따라 지속적으로 도약하는 디지털 전환 및 발전의 역사적 단계에 있으며 앞으로도 그럴 것입니다. 최근 몇 년 동안 GDP에서 중국 디지털 경제의 비율은 해마다 증가하여 2017년에는 32.9%에 이르렀고 규모는 27조 2천억 위안에 달했습니다. 산업 디지털화의 급증은 제조 산업의 업그레이드 및 변환에 막대한 영향을 미쳤습니다. 산업 디지털화는 데이터를 핵심 요소로, 가치 릴리스를 핵심으로, 데이터 권한 부여를 메인