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编辑的选择
在过去的三十年里，软件行业经历了翻天覆地的变化。除了新技术层出不穷之外，软件开发方法也发生了巨大的转变。 为了适应行业不断变化的需求，软件开发经历了革命性的变革。 早期，软件被设计用于在独立系统上运行。它们是代码量较少的程序，只有一个代码库。这些程序遵循的是单体式软件架构。 随着软件规模的不断扩大，代码库变得越来越难以管理。于是，软件被分解成更小的部分。 这些系统采用了微服务架构。今天，我们将探讨这两种架构之间的区别。 什么是单体架构？ 单体系统是在同一个代码库中构建的。这个代码库根据系统的业务或技术功能被划分为多个模块。 随着软件系统规模的不断扩大，系统的复杂性也持续增长。这可能会导致代码库难以维护。 什么是微服务架构？ 微服务架构使大型系统更易于管理。它将系统分解为称为服务的更小的单元。 每个服务只负责软件系统的一部分功能。这些服务相互通信，从而使整个系统协同工作。 微服务架构与单体架构的比较 如何选择以及何时选择 如前所述，单体系统拥有单一的代码库。它们通常被划分为多个层级，因此有时也被称为多层系统。 微服务架构将系统分解为多个更小的系统，称为服务。其理念是让这些更小、相互连接的系统分别负责软件的特定功能。 当我们需要为独立系统构建小型软件时，单体架构是一个不错的选择。而当我们需要开发大型企业级应用程序时，微服务架构则是更佳的选择。 开发流程：哪种更好？ 单体系统更容易开发。它们不需要任何特定的领域知识和专业技能。微服务开发起来更具挑战性。 如果没有相应的知识和熟练的技术人员，采用微服务架构存在风险。 开发微服务仅凭架构知识是不够的。领域专业知识和容器技术知识必不可少。 可扩展性问题 微服务提供了一种可扩展的架构。这些系统更容易扩展。您可以根据系统需求的增长添加新的服务。 将新功能集成到系统中也更加容易。我们无需担心会影响现有系统的运行。 对于单体系统，扩展系统需要对代码进行大量的内部修改。这可能会扰乱模块的运行，甚至包括那些未进行更新的模块。 软件部署 在部署方面，单体系统更容易部署。它们只需部署一个 WAR 文件即可。 而微服务系统的部署过程则更为复杂。 部署前需要检查各个服务之间的依赖关系。不同服务之间需要实现顺畅的信息传输。 系统更新 要更新单体式软件，您需要先关闭整个软件，然后再重新启动更新后的版本。 由于整个软件只有一个代码库，任何细微的更改都会影响整个软件。 更新微服务则相对简单。只需部署更新后的服务，而系统的其余部分仍然可以正常运行。我们无需为了进行一次更新而关闭并重新启动整个系统。 系统组件的重用 重用单体系统中的任何部分代码都是一个非常繁琐的过程。即使系统被划分为模块，重用这些模块也需要严格遵循模块的输入和输出规范。 微服务架构以服务的形式提供了更多可重用的组件。由于每个服务负责软件的一个特定功能，因此在开发其他系统时重用这些服务相对容易。 企业可以选择一种或两种架构。这取决于他们的软件需求及其底层架构要求。大多数企业正在转向微服务架构。 然而，仍然有一些应用程序在单体架构下运行得更好。最终的选择取决于哪种方案能够提供最高的效率。
如今，无服务器计算正迅速发展。有些人可能会将无服务器计算与点对点网络模型混淆。 但实际上，无服务器计算是一个完全不同的概念。它为供应商提供函数即服务 (FaaS) 平台，该平台无需存储数据即可执行应用程序。 无服务器计算持续增长的关键原因之一是它能够在不干扰或影响用户工作效率的情况下运行。 亚马逊是首家提供 FaaS 公有云服务的公司，于 2014 年推出了 AWS Lambda。 我们将探讨 AWS Lambda 在娱乐、游戏、科技和媒体等行业的一些主要应用案例。 了解一些流行的 AWS Lambda 用例 AWS Lambda 在娱乐行业的应用案例 AWS Lambda 与 Netflix Netflix 作为领先的 OTT 平台，为超过 1.25 亿用户提供内容服务。Netflix 与 AWS 云服务合作，借助 AWS 的强大功能，可以根据需要扩展资源。 Netflix 使用 AWS Lambda 以高效的方式处理视频，并加快数据处理速度。 AWS Lambda 的另一个关键应用领域是 Netflix 的数据备份。Amazon Lambda 处理内容并决定文件是否需要备份。 如果文件已经备份，AWS Lambda 会检查并处理现有备份是否需要进行修改。 AWS Lambda […]
早期，口碑传播是一种强大的营销手段，许多公司都利用它来促进销售、增加收入。随着时间的推移，联盟营销成为创收的重要组成部分。本文将探讨机器学习在联盟营销中的影响。 如今，许多企业都在利用机器学习来提升其营销策略。 我们大多数人使用移动设备上网购物或进行其他活动。人工智能在此发挥作用，它可以帮助收集各种客户信息。 这有助于营销人员制定各种营销活动，并增加公司的收入。 如今，消费者对个性化体验的期望越来越高。机器学习可以帮助营销人员创建相关的客户细分群体。 此外，机器学习在了解客户情绪方面也非常有用。例如，它可以分析客户的肢体语言以及他们对特定产品的反应。 除此之外，价格也是大多数消费者关注的主要因素。机器学习还可以帮助企业确定产品的价格。 机器学习在联盟营销中有何重要性？ 识别基于联盟营销的关键词 机器学习模型可以帮助企业分析用户意图。通过这种方式，企业可以根据关键词规划目标受众。 例如，用户 X 在网上搜索“衬衫”，而用户 Y 搜索的是“黑色棉质衬衫”。 通过后者的搜索，企业可以更准确地了解用户的购买意图。之后，企业可以将联盟链接添加到该特定产品页面。 正是在这一点上，机器学习可以帮助企业识别一组关键词所代表的购买意图。 然后，企业可以将相关的联盟产品整合到他们的网站上。 利用机器学习驱动的聊天机器人提升客户互动 基于机器学习的聊天机器人可以处理各种请求和疑问，并将其转化为与用户的有效对话。 机器学习算法能够理解用户的语言。 此外，聊天机器人还可以根据客户在聊天中使用的关键词，推荐与联盟计划相关的产品。 通过识别模式进行营销活动推荐 机器学习擅长从网站收集的数据中提取洞察。 这些洞察主要涉及消费者行为以及影响消费者做出特定反应的因素。 此外，对于特定的搜索引擎优化（SEO）活动，机器学习有助于生成长尾关键词，从而优化联盟营销链接。 此外，它还能帮助联盟营销人员在正确的渠道进行精准投放。 这种精准投放基于用户的年龄、性别、活跃时间等人口统计学信息。 机器学习可以帮助您的组织选择表现最佳的联盟营销项目。所有这些活动都能帮助您增加收入。 结论 在线营销是机器学习应用广泛的领域之一。它帮助许多企业深入了解消费者行为和市场趋势。 因此，机器学习以及人工智能的其他分支领域共同构成了一种强大的营销工具。
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