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2016 年度技術回顧與展望 2017

上個月 Google 公佈了 2016 年度搜尋排行榜,不意外地,全球排名(編:不含中國)搜尋量第一名是 『Pokémon Go』,而在台灣排名第一名也是『寶可夢』,其實在其魅力風光的背後有個關鍵成功因素,從"Pokémon GO全球大賣的隱形關鍵“這篇文章中可以知,遊戲上線當天,系統每秒存取次數快速從Niantic團隊預估量的5倍、10倍,增加到了50倍的爆量。

Google’s data on Pokémon Go. Photograph: Google

在過去,不論遊戲界或是電子商務,要預估新遊戲上線或特賣活動所創造的流量,並且準備好相對應服務伺服器叢集,對於線上維運工程師而言常是一種夢魘,公有雲可以免掉要自備只用一時的硬體設備成本,但有限的人員且7 x 24小時待命監控的工作仍免不了,除隨時要接受有排定但不知力道的活動,名人、社群病毒式傳播所帶來的數倍、數十倍的流量暴衝,甚至不定時地承受對岸或世界各地殭屍設備的DDoS攻擊,這些辛酸只能隱藏在沒消息是最好消息的宿命中,在此向這些幕後英雄致敬。

來源: https://www.geek.com/news/watch-global-cyberwarfare-play-out-in-real-time-1601250/

2016年有幾個相當重要的產品推廣或開源專案的成熟,隨著在各雲端平台推出,幫助各雲端服務或新創公司的線上服務能建構出更快速開發測試、更容易擴展的微服務架構。從下列這兩張捷運圖/生態圖可以看個大概端倪:

來源: https://www.nanoscale.io/ecosystem/
來源: https://twitter.com/mcmiller00/status/708289773996118016

其中編者認為在2016火熱的重要主題,也將繼續延燒到 2017:

微服務化

上面兩張圖可以看到微服務生態圈 (Microservices Ecosystem) 持續有更多的廠商和服務加入,各雲端平台相繼發表協助建置微服務的工具,如 AWS BloxKubernetes 1.5 support Windows Container, …。對微服務架構想更多的了解,則可參考這幾篇:

Serverless/FaaS

同樣為了微服務化,由 AWS 起頭的無伺服器架構,是以容器為基礎,由於不需要處理作業系統層和容器編程的管理,可以大量降低新創公司初期維運成本,目前已有AWS Lambda, Google Cloud Functions, Azure Function, … (進階閱讀) 等雲端服務可以使用,在2016年也有不少的進展:

Container Orchestration

Container 容器是以秒級地快速的部署運作,當大量運用容器做為微服務的時候,自動化是重要的課題,有合適且持續發展的編排工具 (Orchestration) 已是目前各網路服務公司導入容器服務的重要考量。在 2016 年佔有相當多的篇幅,有那些工具可參考此篇 (文章下方的討論也補充了不少)。
而這麼多的公司和專案在發展,就需要有開放且跨公司的組織和標準化的制定,目前主要有兩個組織在推動,可以看到容器技術已有相當快速且健康的發展:

  • OCI – Open Container Initiative, 會員組成,主要是推動標準的建立,推動 AppC 整合至 OCI (中文), OCI Run-time Spec,2016年 Google, Microsoft 等大廠相繼加入。

    來源: https://coreos.com/blog/making-sense-of-standards.html
  • CNCF – Cloud Native Computing Foundation, 會員組成,主要是推動與支持重要的容器相關專案
    來源: https://github.com/cncf/landscape

     

Big Data Streaming and Machine Learning

2016 年初講到大數據已經不再提到 Hadoop, 若是自建的話是 SMACK 分析架構:

  • Spark – 是一個開源叢集海量資料運算框架
  • Mesos – 開放原始碼叢集電腦資源管理系統
  • Akka – 是一個平行運算的框架,用 Scala 撰寫,也有支援 Java API,執行在 JVM 之上。主要的目的是要解決 Synchronize 造成的效能問題,以及可能發生的 Dead-Lock 問題。
  • Cassandra – 是一個分散式高可用性之資料庫,主要設計是為跨多資料中心。
  • Kafka – 高效能低延遲之分散式訊息佇列系統。

可以看出這兩年的重點已轉往即時分析,若是想要低門檻快速建立降低維運成本的話,也可以參考各雲平台的 Serverless 即時分析服務:

  • Google

    來源: https://cloud.google.com/solutions/mobile/mobile-gaming-analysis-telemetry
  • AWS

    來源: http://www.techworld.com/blog/views-from-the-lab/streaming-analytics-architecture-delivers-real-time-insights-3608526/
  • Azure

    來源: http://www.jamesserra.com/archive/2015/06/what-is-microsoft-azure-stream-analytics/

Big Data 另一個最風光的主題則是機器學習,這裏先不論 AlphaGo 如何獲得連續50場勝利,對於企業更重要的是,如何基於即時分析的框架,在千變萬化的海量資料中,讓不會累的機器幫助企業剖析和挖掘使用者的行為,且進一步做出預測和反應。

結語

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