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使用Apache Kafka的異步通信

在分佈式系統和微服務架構的世界中，通信是關鍵。但並非所有通信都是平等的。今天，我們將深入異步通信的世界，重點關注一個在此領域中已成為常規的強大工具：Apache Kafka。

什麼是異步通信？

異步通信是一種方法，其中發送者和接收者不需要同時與消息互動。這與同步通信不同，其中發送者等待接收者的即時回應。在異步通信中，消息被發送，而發送者可以繼續進行其他任務，而不等待即時回應。

異步通信的非阻塞特性對於分佈式系統和微服務架構至關重要。它可以更有效地使用資源並有助於提高系統的可擴展性和性能。

異步通信與同步通信的例子

• 直接訊息(DM)與電子郵件：DM通常是同步的，期待立即回應，而電子郵件則是異步的，允許接收者在其方便時回應。
• HTTP與AJAX：HTTP請求通常是同步的，阻斷用戶直到收到回應。另一方面，AJAX允許異步請求，通過不阻塞用戶介面來改善用戶體驗。
• 遠程過程調用（RPC）與消息隊列/PubSub：RPC是同步通信方法，而消息隊列和PubSub（發布-訂閱）系統使異步通信成為可能，解耦了發送者和接收者。

異步通信的使用案例

• 傳統請求/回應隊列：用於解耦請求和回應處理。
• 消息傳遞：使系統的不同部分能夠進行通信，無需直接連接。
• 事件流：用於實時跟蹤對象創建和更新。
• 流處理：支持數據聚合和分析，以及管道處理。

異步通信還允許一側的多個客戶端推送或拉取數據，增加了並行性，並允許在熱路徑處理同時進行實時分析。

什麼是Apache Kafka？

Apache Kafka是一個實時事件流平台，以波希米亞小說家弗朗茨·卡夫卡為名。由LinkedIn開發並於2011年1月開源，此後成為異步通信的廣泛使用工具。Kafka以Scala和Java編寫，以其高吞吐量和低延遲能力聞名。它支援各種安全機制，並向前和向後兼容（0.10.0版本後）。

許多不同行業的公司都在使用Kafka，包括LinkedIn, Uber, PayPal, Spotify, Netflix, Airbnb以及許多其他包括銀行和科技巨頭的公司。

Kafka平台

Kafka包含幾個元件：

• Kafka Broker (服務器)：作為客戶端互動的中心服務器。
• Kafka Client Java/Scala庫：提供了客戶端與Kafka代理互動的API。
• Kafka Streams：一個流處理庫。
• Kafka Connect：連接Kafka與外部系統的框架。
• MirrorMaker：一個用於在Kafka集群之間複製數據的工具。

Kafka提供了幾種API，包括Admin API，Producer API，Consumer API，Streams API和Connect API。此外，存在為各種編程語言提供的開源庫，包括C/C++，Python，Go，Node.js，Rust，Kotlin等等。

Kafka基本概念

理解Kafka需要熟悉其基本概念：

• 消息（事件或記錄）： Kafka的基本數據單位，包含鍵，值，時間戳和頭部。
• 分區：在話題中的消息序列，進行排序並不可更改。
• 主題：消息被發布到的類別，包括一個或多個分區。
• 生產者：將消息發布到Kafka主題的實體。
• 消費者：訂閱並消費來自Kafka主題的消息的實體。
• 代理：儲存消息並管理生產者和消費者之間的通信的服務器。

Kafka管理服務提供商

有幾種Kafka管理服務提供商，包括Confluent Cloud，Amazon MSK，和Azure Event Hubs，每一種都有其自身的特性和限制。

總結

異步通信是分佈式系統和微服務架構的基石，它提供了不阻塞地處理消息的能力。Apache Kafka作為一個先進的消息代理平台，提供了強健的排序和持久性保證，使得它成為高吞吐量，大數據場景的優良選擇。憑藉其廣泛的使用案例和對不同編程語言的廣泛支援，Kafka繼續成為開發人員和組織希望利用異步通信力量的熱門選擇。

我們的未來是AI - 選擇你想與之共度一生的伴侶

人工智慧（AI）不僅僅是一種短暫的趨勢；它是一種改變我們生活各種方面的變革力量，從醫療和農業到社會照顧等等。但是，當我們站在這個十字路口時，思考我們想要接受哪種AI未來是至關重要的。本文深入探討了選擇與我們的價值觀和需求相符的AI的重要考慮因素。

醫療保健中AI的必要性

傳統的醫療保健模式正在承受著成本飛漲的壓力，超過了國內生產總值（GDP）的增長。然而，儘管有這些開支，我們仍面臨主要癌症生存率低落以及可治療的新生兒病症的檢測率不足的情況。放射科醫師和顧問的短缺加劇了這個問題，導致診斷過程費時且成本高昂。AI提供了一線希望，其有可能革命性地改變醫療保健，以增強檢測、診斷和治療過程。

AI的無盡用途

超越醫療，AI的應用是無窮無盡的。在發達經濟體中，由於人力資源有限，AI可以對建築維護、社會照顧、農業科技以及氣候變化緩解等行業產生重大影響。例如，2020年英國的建築維護費用飆升至810億美元，成人社會照顧的公共支出每年達到340億美元。AI可以在這些領域提供更高效且更具成本效益的解決方案。

導航AI的演進

AI從1950年代的符號AI演變為今天的生成型AI，得力於像2017年的Google模型這樣的變革者。生成型AI，利用大型語言模型（LLM）和其他技術，可以高效地訓練各種領域的預測模型，從文本和圖像到編程語言和機器人學。然而，這種演化也帶來了挑戰，包括倫理問題、透明度問題，以及工作損失和誤導信息的風險。

AI的倫理：雙面刃

雖然AI充滿希望，但它也帶來了倫理困境。神經網絡的"黑箱"性質引起了關於偏見、審查和透明度的問題。此外，工作崗位消失、深度偽造和網路犯罪的可能性也不能被忽視。像歐盟AI法案這樣的規定可能是必要的，但我們必須仔細考慮其可能引發的影響。

生成型AI：權力與陷阱

儘管生成型AI能力強大，但也帶來了自身的挑戰。像是幻覺、漂移和捏造等問題可能會損害其可靠性。此外，訓練數據的來源、版權問題以及敵對AI的潛在可能性，都凸顯出了需要警惕並負責任地使用的重要性。

AI和機器人學：協同的未來

AI與機器人學的整合開放了新的視野，從工業和農業機器人到個人和防禦機器人。然而，安全和道德問題依然優先，尤其是當機器人越來越融入人類環境的時候。

選擇你的AI伙伴

隨著AI成為我們生活的重要部分，我們必須明智地做出選擇。選擇那些尊重個人自主權，可以通用且可以保留使用歷史的AI系統。他們應該尊重個人自主權，並且要方便使用，並保持共享的歷史。從本質上說，我們選擇的AI伙伴應該在不影響我們價值觀的情況下提升我們的生活。

結論：導航AI風景

我們的未來無可避免地與AI交織在一起。當我們在這個風景中導航時，我們必須考慮的不僅僅是技術能力，還有倫理和社會影響。通過做出明智的選擇，我們可以確保我們接受的AI未來與我們的期望和價值觀相符。

擁抱數位建築原則以實現轉型

在迅速變化的數位環境中，企業必須適應以保持領先。這種適應不僅是採用新技術，還要重新思考我們對建築的方式。以下數位建築原則的公理提供了一個框架，用於創建敏捷、以客戶為中心和具有韌性的系統。

1. 外向內思考

傳統的方法通常從問客戶他們需要什麼開始。然而，要創造一種真正區別於眾不同的客戶體驗，我們必須超越這一點。外向內思考涉及發現隱藏的或未被告知的客戶需求，並採用以人為中心的設計思維方法。這確保了解決方案不僅技術上可靠，而且與最終用戶深度共鳴。

2. 迅速的反饋迴路

在數位時代，客戶的偏好和市場動態可能會迅速變化。迅速反饋迴路對於不斷驗證客戶需求和期望至關重要。通過提早並經常集成反饋，企業可以迅速迭代，確保解決方案保持相關並有效。

3. 變革傾向

變化是數位世界中唯一不變的東西。一種能夠接受變更需求的建築方式至關重要。建築應被看作是一種活脫的產物，在有意的（計劃的）和不断浮現的（敏捷的）方面之間取得平衡。有意的建築設定了方向，但應足夠靈活，能夠整合新的需求，而不會拖慢過程。

4. 組織反映建築

數位團隊的結構應反映系統的有意的建築。這個概念與康威定律一致，該定律指出，系統的設計將反映組織的溝通結構。反康威法則建議改變團隊和組織結構，以推動期望的建築，確保系統與團隊互動方式之間的一致性。

5. 自主的跨職能團隊

賦予團隊自主權對敏捷性和創新至關重要。自主的跨職能團隊可以更快地應對變化，並更好地應對復雜問題。然而，這種自主性應與清晰的指導方針和目標相平衡，以確保與整體建築視野的一致性。

6. 不緊密結合的系統

高性能團隊通常與不緊密結合的建築相關聯。這種系統允許更大的靈活性，使團隊能夠在不影響系統其他部分的情況下進行變化。這減少了依賴性，促進了更具韌性和適應性的建築。

7. 劃分優於分層

雖然分層的建築模式很常見，但它們往往創造出障礙敏捷性和可擴展性的孤島。另一方面，切割應該在商務層面上由市場驅動，在操作模型層面上由能力驅動。這種方法促進了更模塊化和可擴展的建築，便於適應變化的市場需求。

結論

擁抱這些數位建築的公理可以改變企業對其數位策略的方式。通過關注外向內思考、迅速的反饋迴路、變革傾向、組織對齊、團隊自主權、不緊密結合的系統和劃分優於分層，公司可以構建不僅堅固和可擴展，而且敏捷和以客戶為中心的建築。在數位時代，這些品質不僅是可取的，而且對成功而言是必不可少的。

ISO 20022 - 金融訊息的全球標準

在金融科技迅速發展的世界裡，各機構之間需要進行標準化而且高效的溝通，這一點從未如此關鍵。進入ISO 20022，這是一個正在改變金融訊息結構和交換方式的全球標準。本博文將深入探討ISO 20022的複雜性，其重要性，以及它對金融業的影響。

什麼是ISO 20022？

ISO 20022是金融機構之間進行電子數據交換的國際標準。它提供了一種共同平台來開發訊息，涵蓋了各種金融業務領域，例如支付、證券、貿易服務、卡片和外匯。該標準旨在提高全球金融訊息的效率、可靠性和安全性。

ISO 20022的關鍵特性

1. 豐富的數據模型： ISO 20022使用一種數據字典來定義訊息中的每一項金融信息，以確保一致性和清晰度。

2. 靈活性：該標準可以容納不同的訊息格式，包括XML、JSON和ASN.1，使其能夠適應各種技術和系統。

3. 可擴展性：可以新增訊息和數據元素而不影響現有的訊息，容許輕鬆更新和增強。

4. 互操作性：通過為金融訊息提供一種共同語言，ISO 20022促進了不同系統和網絡之間的無縫溝通。

ISO 20022的益處

1. 提高效率：標準化的訊息減少了手動干預和翻譯的需要，從而加快了處理速度和降低了成本。

2. 提高準確性：豐富的數據模型減少了金融交易中的錯誤和誤解的風險。

3. 更好的合規性：該標準支援監管要求，並幫助機構遵守反洗錢（AML）和了解您的客戶（KYC）規定。

4. 更大的創新：有了一個靈活和可擴展的框架，ISO 20022為新的金融產品和服務鋪平了道路。

實施挑戰

雖然ISO 20022的好處很明顯，但其實施並非沒有挑戰。金融機構必須投資於更新他們的系統、培訓員工，並確保與他們合作夥伴的系統兼容。此外，從傳統系統過渡到ISO 20022需要小心謀劃和協調，以避免服務中斷。

ISO 20022的未來

ISO 20022將成為金融訊息的全球標準，全球主要的支付系統和央行都在採用它。預計隨著數字貨幣和實時支付系統的崛起，該標準的採用將加速。隨著金融業的不斷發展，ISO 20022將在塑造其未來中起著決定性的作用。

結論

ISO 20022不僅僅是一種技術標準；它是金融業變革的催化劑。通過標準化金融訊息，它提高了效率，減少了風險，並為創新開創了新的機會。隨著ISO 20022的採用持續增長，它無疑將改變金融通訊的景觀，使之變得更好。

微軟 Fabric - 在 AI 時代革新數據分析

在今天的快節奏數位世界中，數據是 AI 的命脈，數據和 AI 工具的景象廣大，如 Hadoop、MapReduce、Spark 等等。作為首席信息官，你最不希望的就是變成首席集成官，不斷地操縱著多種工具和系統。微軟 Fabric 的出現，是一種革命性的解決方案，旨在簡化和統一 AI 時代的數據分析。

從碎片化到統一：數據分析的演變

微軟 Fabric 代表了數據分析的範疇變化，從由個別組件組成的碎片化景象轉變到一個統一、集成的堆疊。它將方法從依賴單一數據庫轉變到利用所有可用數據的力量。最重要的是，它從僅僅作為一種附加裝置將 AI 納入其中，發展到將生成性 AI (Gen AI) 深入到平台的根本中。

微軟 Fabric 的四大核心設計原則

1. 完整的分析平台：微軟 Fabric 提供完全的解決方案，這是統一的，SaaS 化的，安全的，並受到監管，確保所有您的數據分析需求均在一個地方得到滿足。
2. 湖心且開放：Fabric 的核心是“一湖、一份”的概念，強調一個在每一階層都開放的單一數據湖，確保靈活性和開放性。
3. 賦權每一個商業用戶：該平台設計得熟悉且直觀，無縫集成到微軟 365 中，使用者可以毫不費力地將見解轉化為行動。
4. AI 驅動：Fabric 用 AI 加速，從副駕駛加速到在您的數據上生成 AI，提供 AI 驅動的見解以通報決策。

從 Synapse 到 SaaS 化的 Fabric 的轉變

微軟 Fabric 標誌了從像 Azure Data Factory (ADF) 和 Azure Cosmos DB 這樣的獨立產品向統一，無縫體驗的重大演變。這次轉變體現了朝向 SaaS (Software as a Service) 模型的轉變，其特點是易於使用，成本效益高，可擴展性強和易於取得。

OneLake：數據的 OneDrive

OneLake 是微軟 Fabric 的基石，為整個組織提供單一的 SaaS湖。它自動與租戶一起提供，所有工作負載都將其數據存儲在直觀的工作區文件夾中。OneLake 確保數據組織有序，有索引，並且準備好進行發現，共享，治理和遵守，Delta-parquet 是所有表格數據的標準格式。

為不同人群提供定制的體驗

微軟 Fabric 適合各種人物角色，包括數據工程師，科學家，分析師，公民，和監管者，為每一個都提供優化的體驗。從執行任務更快到作出更多以數據驅動的決策，Fabric 賦權給各種使用者。

副駕：所有人的 AI 幫助

副駕是微軟 Fabric 的一個突出特點，提供 AI 協助來豐富，建模，分析，並在筆記本中探索數據。它幫助用戶更好地理解他們的數據，通過對話創建並配置 ML 模型，更快地寫出代碼，並彙總並解釋代碼以增強理解。

堅持設計原則

微軟 Fabric 遵循關鍵設計原則，確保一個統一的 SaaS 數據湖，無孤島，真正的數據網格作為 OneLake 的服務，無鎖定，具有行業標準 API 和開放文件格式，以及全面的安全性和治理。

總之，微軟 Fabric 是一種改革性的解決方案，大大簡化了 AI 時代的數據分析並加以統一。通過其核心設計原則，它賦權於商業用戶，利用 AI 的力量，並提供無縫的，SaaS 化的體驗，使其成為任何希望充分利用其數據潛力的組織的必須工具。

對Terraform的CDK採取實用方法

基礎設施即代碼（IaC）已經使我們管理和提供雲端資源的方式進行了革命性的改變。由HashiCorp開發的Terraform在這個領域中一直領先，允許用戶通過聲明性配置文件來定義基礎設施。然而，隨著Terraform的雲端開發套件（CDKTF）的出現，開發者現在可以利用他們已經熟悉的程式設計語言的力量，例如TypeScript、Python、Java、C#和Go，來定義他們的基礎設施。

Terraform CDK的構建塊

Terraform的CDK是建立在AWS的雲端開發套件（CDK）之上的，並使用JSII（JavaScript Interop Interface）來啟用在多種程式設計語言中可用的構建塊的發佈。這種多語言方式為基礎設施管理打開了新的可能性。

構建CDKTF應用的基礎類別包括：

• 應用類別：這是您的基礎設施配置的容器。它初始化CDK應用並充當根構建塊。
• 堆棧類別：一個堆棧代表一個包含了一系列相關資源的單一可部署單位。
• 資源類別：這個類別代表單個基礎設施組件，如EC2實例或S3存储桶。
• 構建塊：構建塊是CDK應用的基本構建塊。他們封裝邏輯並可以組合創建更高級別的抽象。

何時使用Terraform的CDK

Terraform的CDK是一個強大的工具，但並非每個項目都是最好的選擇。以下是一些CDKTF可能適合的情況：

• 偏好程序式語言：如果您的團隊更熟悉如Python或TypeScript等程序式程式設計語言，CDKTF允許您使用這些語言而不是學習新的特定領域語言（DSL）如HCL（HashiCorp配置語言）來定義基礎設施。
• 需要抽象：隨著您的基礎設施變得越來越複雜，創建更高級別的抽象可以幫助管理這種複雜性。CDKTF使您能夠創建封裝常見模式的可重用構建塊。
• 對前沿工具的熟悉：CDKTF在Terraform生態系統中是一個相對新的工具。如果您的團隊樂於接受新技術並處理可能的重大變化，CDKTF可以提供一種更動態和靈活的基礎設施即代碼方法。

結論

Terraform的CDK為希望利用他們現有程式設計技能來定義和管理雲端基礎設施的團隊提供了一種實用的方法。通過提供熟悉的語言界面並啟用創建可重用構建塊的功能，CDKTF可以幫助簡化開發流程並管理大規模部署中的複雜性。然而，評估您的團隊是否準備好採用這種前沿工具，以及它是否與您的項目需求相符，這是至關重要的。

使用HashiCorp Vault PKI和Cert Manager進行集中式TLS證書管理

擁抱零信任安全的HTTPS

在零信任安全的時代，HTTPS已成為保護網路流量的必要條件。它確保用戶與網站之間傳輸的數據被加密並被認證，防止監聽和中間人攻擊。

理解公鑰基礎建設 (PKI)

PKI是一個管理數字證書和公鑰加密的架構，使得網路上的通訊更安全。它包含創建、分發和管理數字證書的過程，這些證書用於驗證實體的身份以及加密資料。

傳統PKI管理的挑戰

手動管理PKI可能很繁瑣且容易出錯。該過程通常包括：

1. 產生一對鍵和證書簽名請求 (CSR)。
2. 提交支援請求以進行證書發行，這可能需要1到10天。
3. 接收並配置返回的證書到服務。
4. 定期旋轉證書以維護安全性。

這種手動方法不僅花費時間，而且增加了配置錯誤和安全違規的風險。

使用HashiCorp Vault簡化PKI

HashiCorp Vault通過自動化證書管理過程，為這些挑戰提供了解決方案。有了Vault的PKI Secret Engine，可以自動請求並更新證書，簡化了TLS證書的管理。

Vault PKI Secret Engine配置

要使用HashiCorp Vault PKI和Cert Manager設置集中式TLS證書管理，請按照以下步驟操作：

1. 安裝PKI Secret Engine：在Vault中啟用PKI secret engine以開始發行證書。

vault secrets enable pki

1. 配置Root CA：設置一個根證書授權(CA)或一個中間CA來簽證書。

vault write pki/root/generate/internal \
  common_name="example.com" \
  ttl=87600h

1. 啟用Kubernetes身分驗證：配置Vault以驗證Kubernetes服務帳戶，允許Cert Manager與Vault互動。

vault auth enable kubernetes

1. 配置Cert Manager：在您的Kubernetes集群中設置Cert Manager，以自動請求並更新來自Vault的證書。

apiVersion: cert-manager.io/v1
kind: Issuer
metadata:
  name: vault-issuer
spec:
  vault:
    path: pki/sign/example-dot-com
    server: https://vault.example.com
    auth:
      kubernetes:
        role: cert-manager
        secretRef:
          name: vault-auth
          key: token

通過整合HashiCorp Vault PKI和Cert Manager，您可以實現TLS證書的自動和集中管理，減少手工作業並提高安全性。此配置確保您的服務始終使用最新的證書進行保護，符合零信任安全原則。

使用F5和Hashicorp Vault在任何地方保護您的應用程序

在今天迅速變化的數字化環境中，應用程序的部署和安全性比以往任何時候都更為重要。傳統的應用程序部署方法，可能需要幾週甚至幾個月的時間，已經不再足夠。現代的應用程序需要提供一致的安全控制和策略的現代解決方案，無論它們部署在何處。

不斷發展的安全景觀

安全性景觀的變化劇烈，過去四年中發現的常見漏洞和暴露（CVE）的數量超過了前十年的總數。這種漏洞的激增已經導致了在處理CVE方面的投資增加，其中重點放在保護應用程序不受這些威脅的影響上。

CVE可能對組織產生深遠的影響，導致警報增加，風險分析和待命資源的需求增加。此外，它們通常導致計劃外或超出頻寬的修補，進一步壓迫IT資源和預算。

使用F5和Hashicorp應對挑戰

為了在這個不斷變化的環境中領先一步，組織需要一個強大的用於修補管理、金像和強化的框架。這就是F5和Hashicorp發揮作用的地方，他們提供的解決方案可以有效地解決這些挑戰。

使用BIG-IP Next進行中心化管理

F5的BIG-IP Next 提供實例的中心化管理，充當唯一真理來源（Single Source of Truth），並能從任何地方控制訪問。這簡化了應用程序交付和安全的管理，確保所有環境的政策一致。

通過Terraform增強工作流程

F5 BIG-IP解決方案支援Terraform為客戶的數字化轉型之旅。然而，一個挑戰是 BIG-IP所需的高領域知識。通過利用Terraform，組織可以通過自動化改善其工作流程，將其作為一種抽象層來簡化BIG-IP配置的管理。

使用Vault進行動態證書管理

Hashicorp Vault在動態證書管理中發揮了關鍵作用，提供了一種完全自動化的，不受雲依賴的解決方案。 這確保了由證書到期引起的停機或損壞都不會發生。此外，Vault通過實現短期證書的使用，增強了安全性，降低了暴露的風險。

結論

總的來說，保護今天不斷變化的環境中的應用程序需要一種現代化的方法。 通過利用F5和Hashicorp Vault的組合優勢，組織可以確保一致的安全性控制和政策，簡化他們的工作流程，並在新的威脅面前保持領先地位。這不僅可以保護他們的應用程序，而且還可以支援他們的數字化轉型計劃。

在GraphQL中的可觀察性 - 瀏覽現代API的複雜性

GraphQL已經徹底改變了我們建立和與API互動的方式，提供了更靈活和高效的數據檢索方法。然而，其優勢也帶來了新的挑戰，以確保我們系統的可靠性和性能。在這篇博客文章中，我們將探討在管理和排除GraphQL基礎架構問題中可觀察性的重要角色，著重於以下三個常見問題：N+1問題，循環查詢，以及API閘道的限制。

GraphQL的三大挑戰

1. N+1問題：當一個GraphQL查詢導致對資料庫或其他數據源的多個連續請求時，就會發生這種問題，導致數據獲取效率低下並可能產生性能瓶頸。
2. 循環查詢：GraphQL的靈活性允許複雜的查詢，包括那些無意間創建的循環，如果沒有適當處理，可能會導致無窮迴圈和伺服器崩潰。
3. API閘道：雖然API閘道可以提供一層安全和抽象的層次，但它們也可能掩蓋GraphQL查詢中的原始問題。它們通常返回一個通用的200 OK狀態，使得難以調試和排出具體的問題。

從監控到可觀察性的演變

監視傳統上是關於回答"什麼"的問題 - 我們的系統發生了什麼？然而，隨著我們的系統變得越來越複雜，僅僅知道發生了什麼已經不再足夠。我們需要理解問題背後的"為什麼"。這就是可觀察性的用途。它是監控的進化，提供了對我們系統內部狀態的深入理解，使我們能夠診斷和解決我們可能事先未能預見的問題。

利用遙測進行可觀察性

可觀察性的一個關鍵組件是遙測，涉及收集和分析系統操作的數據。OpenTelemetry已經成為公開觀察性數據的新開源標準，提供了一種統一的方法來收集追蹤，指標和日誌。

在GraphQL中的追蹤

在GraphQL的上下文中，追蹤特別有用。它們讓我們能夠在分散的系統中跟蹤一個請求，提供了一種關於如何獲取和處理數據的詳細視圖。這種能見度對於識別和解決像N+1問題或循環查詢這類問題至關重要。

上下文傳播和儀器化的魔力

GraphQL中的可觀察性真正的魔力在於兩個概念：上下文傳播和儀器化。

• 上下文傳播：確保與請求相關的元數據在整個處理流程中被攜帶，使我們能維護對請求旅程的連續追蹤。
• 儀器化：這涉及向我們的代碼庫添加監控功能，使我們能夠捕獲GraphQL查詢執行的詳細信息，包括錯誤和性能指標。

為錯誤捕獲進行GraphQL的儀器化

通過對我們的GraphQL服務器進行儀器化，我們可以捕捉以結構化格式記錄的錯誤。隨後，這些數據可以餵給像Prometheus之類的監控工具，使我們能設定警告和展板以跟蹤API的健康狀況。

利用開源工具進行可觀察性

有許多開源工具可以增強GraphQL系統的可觀察性。例如，Jaeger是一種用於追蹤分散系統的受歡迎的工具。它提供了一種在系統中請求流動的視覺化表示，使得診斷問題並理解問題背後的"為什麼"變得更為簡單。

結論

可觀察性對於管理現代基於GraphQL的API的複雜性至關重要。通過利用遙測，上下文傳播，以及儀器化，我們可以對我們的系統獲得更深入的理解，使我們能夠主動解決問題並確保我們的API的可靠性和性能。像OpenTelemetry和Jaeger這樣的開源工具在此過程中起著至關重要的角色，提供了監控和有效排除我們系統的必要基礎設施。

Neo4j與數據科學中的圖形數據庫力量

圖形數據庫已成為數據科學工具箱中的必須工具，而Neo4j正處於這場革命的最前沿。在這篇博客文章中，我們將探討Neo4j如何利用圖論來提供一個強大的平台，用於理解數據中的複雜關係，以及它如何被用於數據科學應用。

圖論和Neo4j

在其核心，Neo4j是一個利用圖論來存儲和查詢數據的數據庫。不像傳統的關聯型數據庫，它依賴於表格和中間的連接操作，Neo4j使用節點和關係來表示和存儲數據。這種基於圖的方法提供了一種更自然和直觀的方式來模擬現實世界的實體和它們的連接。

Neo4j支持二進製和HTTP協議，並確保交易的ACID（原子性，一致性，隔離性，持久性）符合。對於企業級部署，它還提供了高可用性（HA）功能。

圖形基礎：關聯型數據庫vs圖形數據庫

在關聯型數據庫中，數據存儲在表格中，並且沒有記住實體之間關係的本質記憶。關係通過連接來建立，這可能是計算上的昂貴。相反，像Neo4j這樣的圖形數據庫直接將關係存儲為節點之間的邊，使得查詢連接數據更快，更高效。

從關聯型到圖形的概念映射

從關聯型數據庫轉換為圖形數據庫時，以下映射可能有助於：

• 關聯表中的行變為圖中的節點。
• 關聯數據庫中的連接作為圖中的關係來表示。
• 關聯數據庫中的表名對應到圖中的標籤。
• 關聯表中的列翻譯為圖中的屬性。

Neo4j：一個原生的圖形數據庫

Neo4j被設計為一個原生的圖形數據庫，這意味著它是專為存儲和查詢圖形數據而優化的。這種優化為查詢提供了顯著的性能優勢，特別是當連接數量增加時。可能需要幾分鐘才能在關聯型數據庫中執行的查詢，通常能在幾毫秒內用Neo4j完成。

透過靈活的架構實現商業敏捷性

Neo4j的一個關鍵優點是其靈活的架構，它允許快速迭代並適應變化的商業需求。這種靈活性使組織能夠實現更大的商業敏捷性，並快速響應新的機會或挑戰。

Neo4j的ACID交易

Neo4j通過遵守ACID原則來確保交易一致性。這意味著在一次交易中的所有更新要不全成功，要不全回滾，從而確保數據的完整性。

圖形數據庫的使用案例

圖形數據庫特別適合於理解實體之間關係至關重要的情景。這包括涉及自我參照實體、探索不同程度或不定深度的關係，以及分析不同的路徑或路徑的問題。

Neo4j圖形數據庫平台

Neo4j提供包括用於各種編程語言的驅動程序和API、用於探索和驗證的免費桌面版本、以及數據分析和圖形算法工具的全面圖形數據庫平台。它還支持用於自定義功能的Java擴展。

使用者與Neo4j的互動

Neo4j提供了幾種與數據庫交互的工具：

• Neo4j瀏覽器：一個用於探索數據庫和製作Cypher查詢的網頁工具。
• Neo4j Bloom：一款低代碼/無代碼的圖形可視化工具。
• 開發工具集成：Neo4j與Spark和Databricks等流行工具相集成，以實現無縫的開發工作流程。

圖表和數據科學

在數據科學中，像Neo4j這樣的圖形數據庫被用於建立知識圖，執行圖形算法，和實現圖形機器學習（Graph ML）。圖形ML利用嵌入來學習圖中的重要特徵，從而實現圖中的監督機器學習。

Neo4j提供超過70種圖形數據科學算法，涵蓋了如搜索、社區檢測、監督機器學習、預測、相似性、圖形嵌入、和中心性檢測等領域。

總結

Neo4j的圖形數據庫平台為管理和分析複雜的數據關係提供了強大和靈活的解決方案。其以圖形為本的方法、ACID交易，以及全面的工具集使其成為數據科學家解鎖數據全能力的寶貴資源。無論您是在建立知識圖、探索圖形算法，或者實施圖形機器學習，Neo4j都提供了在數據科學世界中成功所需的基礎。