贵州IT外包公司探索数字化转型的IT外包技术
随着数字化时代的到来,各行各业都开始尝试数字化转型,IT外包公司也不例外。在贵州,有一些IT外包公司已经开始探索数字化转型,采用IT外包技术来提升自己的业务效率。
贵州贝壳科技外包有限公司(以下简称“贝壳科技外包”)是一家专业的IT外包公司,致力于为客户提供高品质、高效率的软件开发、网站建设、数字营销等服务。随着新冠疫情的爆发,IT外包业务受到了很大的冲击,许多企业开始寻找更加安全和可靠的合作伙伴。
贝壳科技外包积极响应客户的号召,及时调整自己的业务战略,开始探索数字化转型中的IT外包技术。公司充分利用现代化的信息技术和专业的团队服务,为客户提供更加高效、安全和可靠的数字化转型服务。
一、数字化转型的IT外包技术
数字化转型是指通过数字技术和数据分析,来提高企业的业务效率和客户体验。而在数字化转型过程中,IT外包技术扮演着至关重要的角色,可以帮助企业实现数字化转型的目标。
1. 软件研发外包
贝壳科技外包把自己的软件研发外包给一些优秀的软件开发者,让他们专注于软件的开发和维护,而自己则专注于为客户提供更高级别的服务。这种模式可以帮助企业更加专注于自己的核心业务,让软件开发者专注于技术研发,从而提高研发效率。
2. 网站建设外包
贝壳科技外包也可以将网站建设外包给一些专业的网站建设公司,让他们帮助自己实现更加高效和美观的网站建设。这种模式可以帮助企业更加专注于自己的品牌形象和网站内容,让网站建设公司专注于技术研发和设计,从而提高网站建设的效率和质量。
3. 数字营销外包
贝壳科技外包还可以把自己在数字营销方面的 expertise 外包给一些专业的数字营销公司,帮助自己实现更加精准和有效的数字营销。这种模式可以帮助企业更加专注于自己的 core business,而数字营销公司则专注于数字营销技术,从而提高数字营销的效率和ROI。
二、数字化转型中的IT外包服务
1.定制开发
数字化转型中,很多企业都希望实现定制化开发,而这也正是贝壳科技外包所提供的服务之一。作为一家专业的IT外包公司,贝壳科技外包会针对不同客户的需求,采用灵活的方式来定制开发,帮助客户实现自己的业务目标。
2.IT支持
IT支持是贝壳科技外包提供的另一种服务。在数字化转型过程中,很多企业希望能够拥有更加稳定和高效的IT支持服务,而这也正是贝壳科技外包所提供的支持。针对客户的 IT 系统,贝壳科技外包会采用最先进的技术,为企业提供高效而稳定的技术支持服务,帮助企业实现数字化转型。
3.数字化转型咨询
数字化转型咨询服务是贝壳科技外包提供的另一种服务。在数字化转型过程中,很多企业缺乏数字化转型咨询,而这也正是贝壳科技外包所提供的服务。作为一家专业的IT外包公司,贝壳科技外包拥有丰富数字化转型咨询经验,可为企业提供最准确和全面的数字化转型咨询服务,帮助企业实现数字化转型。
三、数字化转型中的IT外包技术总结
IT外包是数字化转型过程中重要的技术支持,可以为企业提供安全可靠的软件研发、网站建设、数字营销等服务,帮助企业实现数字化转型。而贝壳科技外包则主要通过软件研发外包、网站建设外包和数字营销外包等方式,为客户提供定制化开发、IT支持以及数字化转型咨询服务,帮助企业实现数字化转型。
数字化转型是企业必须面对的重要阶段,而IT外包则是推动数字化转型的重要技术支持,为此,贝壳科技外包公司也在不断探索数字化转型中的IT外包技术,从而助力企业实现数字化转型。
分片的尺寸如果过大，确实也没有快速恢复的办法，所以尽量保证分片的size在40G以下。
集群中磁盘快满的时候，你再增加机器，确实可能导致新建的索引全部分配到新节点上去的可能性。最终导致数据分配不均。所以要记得监控集群，到70%就需要考虑删除数据或是增加节点可以设置最大分片数缓解这个问题。
磁盘，推荐 SSD，JVM最大 Xmx 不要超过30G。副本分片至少设置为1。主分片，单个存储不要超过 30 GB，按照这个你推算出分片数，进行设定。
比如知道了搜索性能场景，例如多少数据量，多大的写入，是写为主还是查询为主等等，才可以确定：
索引评估，每个索引下面的单分片数不用太大。如何评估呢？比如这个索引 100 G 数据量，那设置 10 个分片，平均每个分片数据量就是 10G 。每个分片 10 G 数据量这么大，耗时肯定严重。所以根据评估的数据量合理安排分片数即可。如果需要调整主分片数，那么需要进行 reindex 等迁索引操作。
分片数设置如果太大，会导致资源浪费，性能降低；同时也会影响搜索结果打分和搜索准确性
根据数据容量评估分配数，设置过小，后续无法水平扩展；单分片数据量太大，也容易导致数据分片耗时严重
实战建议：对生产环境中，分片设置很重要，需要最好容量评估与规划
number_of_shards 主分片数number_of_replicas 副本分片数{ "my_index": { "settings": { "index": { "number_of_shards": "8", "number_of_replicas": "1" } } }}如何查看 Elasticsearch 集群的分片配置呢？可以从 settings 从看出：
增加副本数，可以一定程度上提高服务读取的吞吐和可用性
副本分片数，可以动态调整
副本，用来备份数据，提高数据的高可用性。副本分片是主分片的拷贝
主分片在索引创建的时候确定，后续不允许修改。除非 Reindex 操作进行修改
节点上可以有主分片，也可以没有主分片
主分片，用来解决数据水平扩展的问题。比如上图这个解决可以将数据分布到所有节点上：
同样看这个图，3 个节点分别为 Node1、Node2、Node3。并且 Node3 上面有一个主分片 P0 和一个副本 R2。那什么是主分片呢？
machine learning：通过 node.ml 配置，默认 true，需要通过 x-pack 开启。
coordinating node：默认每个节点都是 coordinating 节点，设置其他类型全部为 false。
ingest node：通过 node.ingest 配置，默认 true
data node：通过 node.data 配置，默认 true
master node：通过 node.master 配置，默认 true
一般在开发环境中，设置单一的角色节点：
Tribe Node：负责连接不同的集群。支持跨集群搜索 Cross Cluster Search
Machine Learning Node：负责机器学习的节点
Hot & Warm Node：不同硬件配置的 Data Node，用来实现冷热数据节点架构，降低运维部署的成本
还有其他节点类型，虽然不常见，但需要知道：
Coordinating Node，是负责接收任何 Client 的请求，包括 REST Client 等。该节点将请求分发到合适的节点，最终把结果汇集到一起。一般来说，每个节点默认起到了 Coordinating Node 的职责。
Data Node，又称数据节点。用于保存数据，其在数据扩展上起至关重要的作用。
只能 Master 节点可以修改信息，是因为这样就能保证数据得一致性
所有分片路由信息
所有索引即其 Mapping 和 Setting 信息
所有节点信息
Master Node 负责同步集群状态信息：
Elasticsearch 被启动后，默认就是 Master-eligible Node。然后通过参与选主过程，可以成为 Master Node。具体选主原理，后续单独写一篇文章。Master Node 有什么作用呢？
如图，有主（Master）节点和其他节点。那么节点有多少类型呢？
Red 有主分片不正常，可能某个分片容量超过了磁盘大小等
Yellow 主分片正常，副本分片不正常
Green 主分片与副本分片都正常
可以通过命令 _cluster/health 查看集群的健康状态，如下：
每个节点启动成功，都会分配对应得一个 UID ，保存在 data 目录
Elasticsearch 都会有 name ，通过 -E node.name=node01 指定或者配置文件中配置
所以类似 Spring 应用一样，一台服务器或者本机可以运行多个节点，只要对应的端口不同即可。但生产服务器中，一般一台服务器运行一个 Elasticsearch 节点。还有需要注意：
节点（Node），就是一个 Elasticsearch 应用实例。大家都知道 Elasticsearch 源代码是 Java 写的，那么节点就是一个 Java 进程。
Elasticsearch 集群有多个节点组成，形成分布式集群。那么，什么是节点呢？
集群名 cluster name ，可以通过配置文件修改或者命令行 -E cluster.name=user-es-cluster 进行设置一个集群由多个节点组成
不同集群通过名字区分，默认集群名称为 “elasticsearch”
Elasticsearch 集群知识点如下：
集群扩容时，无缝整合新节点，并且重新分配分片
复制每个分片，支持数据冗余，防止硬件故障数据丢失
均衡分配分片到集群节点上，index 和 search 操作时进行负载均衡
自动分配文档到不同分片或者多节点上
Elasticsearch 在后台自动完成了分布式相关工作，如下：
部分节点停止服务，整个集群服务不受影响，照样正常提供服务
存储可以水平扩容，水平空间换时间
上面通过可扩展性，可以看出 Elasticsearch 分布式的好处明显：
那么需要将原来节点和增量数据重新从 10 个节点分布到 100 个节点。Elasticsearch 可以横向扩展至数百（甚至数千）的服务器节点，同时可以处理PB级数据。Elasticsearch 为了可扩展性而生，由小规模集群增长为大规模集群的过程几乎完全自动化，这是水平扩展的体现。
搜索请求 QPS 也猛增
搜索数据量从百万到亿量级
随着公司业务发展，Elasticsearch 也面临两个挑战：
数据可用性：允许部分节点丢失，最终不会丢失数据
服务可用性：允许部分节点停止服务，整体服务没有影响
Elasticsearch 在高可用性上，体现如下两点：
衡量系统是否满足高可用，就是当一台或者多台服务器宕机的时候，系统整体和服务依然正常可用。举个例子，一些知名的网站保证 4 个 9 以上的可用性，也就是可用性超过 99.99%。那 0.01% 就是所谓故障时间的百分比。
那高可用（High Availability）是什么？高可用，简称 HA，是系统一种特征或者指标，通常是指，提供一定性能上的服务运行时间，高于平均正常时间段。反之，消除系统服务不可用的时间。
Partition tolerance（分区容错性）
Availability（可用性）
Consistency（一致性）
什么是高可用？CAP 定理是分布式系统的基础，也是分布式系统的 3 个指标：
Elasticsearch 分布式特性包括如下几个点：