Платформа node быстрое знакомство

Знакомство с Express (Codedojo) - Видеоуроки

Развивающаяся популярная платформа единого языка - реальность или миф ? Основные отличия и преимущества lighpanmaca.tk перед другими технологиями, а также как следствие – ликвидация проблемы потери памяти; Быстрый доступ к Далее предстоит знакомство с непременным атрибутом lighpanmaca.tk Знакомимся с lighpanmaca.tk: веб-сервер/веб-платформа lighpanmaca.tk это буква N в MEAN. То, что она стоит на последнем месте, отнюдь не значит, что она менее. Платформа Bluemix с ее каталогом сервисов позволяет сделать знакомством с технологиями HTML, JavaScript, CSS и lighpanmaca.tk Redis – это чрезвычайно быстрое хранилище пар key-value (ключ-значение).

Это полностью нас устраивает при локальном исполнении, однако при исполнении приложения на платформе Bluemix мы должны использовать порт, открытый платформой Bluemix, а его номер скорее всего будет отличаться от Однако для получения номера порта мы можем воспользоваться Node-библиотекой с именем cf-env.

Добавим эту библиотеку в наш файл package. Найдите в файле app. Обратите внимание, что этот код позволяет нам исполнять приложение как локально, так и в облаке. Проталкивание кода в Bluemix Чтобы использовать Bluemix, вам нужна учетная запись. Зарегистрируйтесь на веб-сайте Bluemix. После получения учетной записи вы сможете установить интерфейс командной строки Cloud Foundry Command Line Interfaceс помощью которого мы будем осуществлять развертывание нашего приложения.

Чтобы установить интерфейс командной строки, следуйте инструкциям, изложенным в документации Bluemix. Теперь мы переходим к самому интересному. Сначала нам нужно указать нашему интерфейсу командной строки на среду Bluemix и войти в. Выполните в окне терминала следующую команду. После успешного прохождения аутентификации мы займемся проталкиванием push нашего приложения в облако.

Убедитесь в том, что вы находитесь в корне папки bluechatter, содержащей весь код вашего приложения, и выполните в окне терминала следующую команду, заменив часть bluechatter в этой команде именем своего приложения, например, my-bluechatter.

Если при проталкивании приложения вы увидите сообщение об ошибке "Bluemix could not create a route for your application" Bluemix не может создать маршрут для вашего приложениято это значит, что выбранное вами имя уже используется. Выберите другое имя и снова выполните данную команду. Если проталкивание оказалось успешным, интерфейс командной строки выведет URL-адрес, по которому исполняется ваше приложение.

Откройте этот URL-адрес в двух предпочтительных браузерах и убедитесь в том, что ваше приложение работает ожидаемым образом App started Showing health and status for app bluechatter in org rjbaxter us.

Исключение ненужных файлов из состава вашего развертывания Возможно, при выполнении команды cf push вы обратили внимание, что объем загрузки оказался довольно значительным 4,2 МБ в моем случае. Конечно, эта величина не бросается в глаза в наше время, однако она достаточно велика в сравнении с объемом написанного нами программного кода. Чтобы ответить на вопрос, почему объем загруженных нами файлов составил 4,2 МБ, мы должны понять, как работает команда cf push. Команда cf push развертывает каждый файл внутри каталога, в котором она исполняется.

Вспомните, что когда мы сначала исполняли наше приложение локально, мы запускали команду npm install с целью установки всех зависимостей, необходимых для исполнения нашего приложения. Поскольку команда cf push развертывает все без исключения, она также развертывает и зависимости. У вас может возникнуть вопрос: Решение является достаточно простым: Создайте в каталоге bluechatter файл с именем. Теперь выполните следующий код. В моем случае команда cf push загрузила лишь 11,4K.

Руководство по lighpanmaca.tk, часть 1: общие сведения и начало работы / lighpanmaca.tk corporate blog / Habr

Таким образом, объем развертывания значительно уменьшился, а его скорость — что гораздо важнее — существенно повысилась. Если вы сейчас попытаетесь исполнить команду node app. Для преодоления этой проблемы выполните команду npm install в каталоге bluechatter, а затем выполните команду node app.

Команду npm install необходимо выполнять после каждого внесения изменений в раздел dependencies файла package. Проверка возможности масштабирования Преимущество использования PaaS-решений, таких как Bluemix, состоит в возможности простого горизонтального масштабирования приложения. Что мы подразумеваем под горизонтальным масштабированием? По существу это означает создание нескольких серверов, которые исполняют ваше приложение и обрабатывают все запросы, поступающие от пользователей.

Более подробную информацию можно получить в Википедии. Мы уверены, что наше приложение BlueChatter станет весьма популярным, поэтому убедимся в том, что оно сможет масштабироваться в облаке. Мы можем воспользоваться для масштабирования нашего приложения испытанным интерфейсом командной строки в окне терминала; так, для масштабирования приложения BlueChatter до пяти экземпляров достаточно выполнить следующую команду. Теперь мы проверим состояние наших экземпляров, чтобы убедиться в том, что они исполняются.

Ничего сложного, не так ли? Самостоятельное определение идентификатора экземпляра Каждый экземпляр приложения, исполняющегося в среде Bluemix, имеет уникальный идентификатор экземпляра instance ID.

Было бы весьма полезно иметь возможность узнать, к какому именно экземпляру мы подключаемся, просмотрев соответствующую информацию в пользовательском интерфейсе приложения BlueChatter. Добавим в файл index. Добавьте в этот div следующий HTML-код. В функцию обратного вызова document ready добавьте следующий JavaScript-фрагмент.

В результате будет возвращен простой JSON-объект с содержащимся в нем идентификатором экземпляра. Мы делаем это с максимальной осторожностью, поскольку при этом наше приложение также может исполняться локально. Работать с ним легко, для маленьких объёмов информации он бесплатен.

Создайте учётную запись на сайте mLab и разверните новую базу данных MongoDB. В списке Standard Line, выберите Sandbox и дайте базе данных имя. Далее, в окне управления базой, перейдите на вкладку Users и добавьте пользователя базы данных, задав имя и пароль.

Новый пользователь базы данных Скопируйте с той же страницы второй URL — строку подключения к базе данных. URL для подключения к базе данных В корень проекта добавьте директорию config, создайте в ней файл db.

Если вы размещаете проект на Github, не забудьте включить в него файл. Так вы не сделаете всеобщим достоянием имя и пароль для работы с базой.

С этого момента будем заниматься исключительно путями. Добавление записей в базу данных MongoDB хранит данные в коллекциях collectionsкоторые полностью оправдывают своё название.

В нашем случае заметки будут храниться в коллекции, которая, как несложно догадаться, будет называться notes. В ходе настройки клиента, ему была передана строка подключения к базе данных, аргумент db.

В коде маршрутов доступ к базе можно получить так: Ответ должен выглядеть примерно так: Успешное добавление записи в базу Если теперь посмотреть на базу, авторизовавшись на mLab, в ней можно будет найти только что созданную заметку. Итак, мы собираемся запросить только что созданную заметку, пройдя по пути localhost: В нашем случае путь будет выглядеть так: Если ID одной из уже созданных заметок у вас нет, можете заглянуть в базу на mLab и найти его там, или создать новую заметку и скопировать её идентификатор.

Применим для этого метод findOne. MongoDB требуется ID не в виде строки, а в виде специального объекта. Вот что, после небольших изменений, у нас получилось: Ответ в Postman должен выглядеть так: Для глобально распределённых приложений с большим числом пользователей весьма полезно иметь встроенную службу, решающую подобные проблемы. Бизнес аналитика Анализ данных — это основная форма использования бизнесом информационных технологий. Облачная платформа предоставляет набор ресурсов, доступных по требованию и оплачиваемых по мере использования, которые делают её хорошим основанием для подобного рода вычислений.

Соответственно, платформа Microsoft Azure предлагает два варианта для бизнес аналитики. Рисунок 5 иллюстрирует этот выбор. Для бизнес аналитики платформа Microsoft Azure предлагает службу отчётов и поддержку анализа больших объёмов данных Анализ данных может принимать множество разных форм, поэтому эти два варианта совершенно разные.

Стоит рассмотреть каждый из них по отдельности. Служба отчётов SQL Reporting Одним из наиболее распространённых способов использования хранимых данных является создание отчётов на основе этих данных. Этот компонент, являющийся подмножеством служб отчётов, поставляемых совместно с SQL Server, позволяет создавать отчёты в приложениях, выполняемых как в облаке Microsoft Azure, так и локально.

знакомство со стеком MEAN

Другой вариант анализа данных, хранящихся в базе данных SQL, — это использование локальных инструментов бизнес аналитики. Технология Hadoop На протяжении многих лет основная часть анализа данных осуществлялась над реляционными данными, помещёнными в хранилище, построенное на основе реляционной СУБД. Этот вид бизнес аналитики по-прежнему важен и останется таким ещё в течение длительного времени. Но что делать, если размер данных, которые нужно анализировать, настолько велик, что реляционные базы данных просто не могут с ним справиться?

А если предположить, что эти данные и не являются реляционными? И здесь нужен другой подход. Сегодня доминирующей технологией для анализа больших данных является Hadoop. Это проект с открытым исходным кодом, разрабатываемый фондом Apache Software Foundation. В рамках этой технологии данные сохраняются посредством распределённой файловой системы Hadoop HDFSи в дальнейшем разработчики получают возможность анализировать эти данные, создавая задания параллельных распределённых вычислений в соответствии с моделью MapReduce.

Файловая система HDFS распределяет данные между множеством серверов и затем на каждом из них выполняются одинаковые элементарные операции, определённые заданием MapReduce, что позволяет обрабатывать данные параллельно. Как показано на рисунке 5, служба платформы Microsoft Azure, реализующая технологию Apache Hadoop, позволяет файловой системе HDFS распределять данные между множеством виртуальных машин, а затем доводит логику задания MapReduce до каждой из. Как и в случае с кластером Hadoop, расположенным вне облака, данные обрабатываются на виртуальных машинах, во-первых, локально алгоритм их обработки загружается в каждую машину совместно со своим фрагментом данных и, во-вторых, параллельно, что улучшает производительность.

Служба платформы Microsoft Azure, реализующая технологию Apache Hadoop, поддерживает и другие компоненты этой технологии, включая проекты Hive и Pig. Microsoft также разработала подключаемый модуль Excel для создания Hive-запросов.

Обмен сообщениями Программный код, независимо от того, что он делает, часто должен взаимодействовать с другим кодом. В некоторых случаях для этого достаточно обычной очереди сообщений. В других случаях требуется более сложное взаимодействие. Платформа Microsoft Azure предлагает несколько разных способов решения такого рода задач.

Рисунок 6 иллюстрирует возможные варианты. Дать возможность экземпляру веб-роли общаться с экземпляром рабочей роли в рамках одного приложения Облачных служб — это наиболее распространённый способ применения Очередей в настоящее время.

Например, предположим, вы создаёте на платформе Microsoft Azure приложение для предоставления видео контента в общий доступ. Приложение состоит из кода на PHP, работающего в веб-роли и позволяющего загружать видео на сервер и просматривать.

Дэвид Чеппелл. Знакомство с Microsoft Azure

Также приложение включает в себя рабочую роль, реализованную на Cкоторая конвертирует загруженное на сервер видео в различные форматы.

Когда экземпляр веб-роли получает от пользователя новый видеоролик, он может сохранить его как Большой двоичный объект, а затем послать сообщение рабочей роли через очередь с информацией о месте хранения этого видео. Экземпляр рабочей роли причём не важно, какой именно экземпляр прочтёт сообщение из очереди и в фоновом режиме выполнит требуемые операции по конвертации видео.

  • Знакомство с Express - Видеоуроки
  • Программная платформа Node.js
  • Использование Node.js и Redis при построении приложений с высокой степенью масштабируемости

Структурирование приложения таким образом даёт возможность проводить асинхронную обработку, а также облегчает масштабирование приложения, поскольку количества экземпляров веб-роли и рабочей роли могут меняться независимо друг от друга. Шина обслуживания Service Bus Приложения должны взаимодействовать независимо от того исполняются ли они в облаке, или в вашем центре обработки данных, или на мобильном устройстве, или ещё где-либо.

Цель Шины обслуживания Microsoft Azure заключается в том, чтобы приложения, работающие практически везде, где бы то ни было, могли обмениваться данными. Как видно из рисунка 6, Шина обслуживания тоже предоставляет услугу очередей.

Однако эта услуга не идентична только что описанным Очередям. Это позволяет организовывать внутри набора приложений связь в режиме один ко многим так, что одно сообщение будет прочитано многими получателями. Впрочем, очереди — это не единственный вариант: Шина обслуживания также позволяет создание прямых связей через собственный сервис ретрансляции, обеспечивая безопасный путь взаимодействия через брандмауэры.

При помощи Шины обслуживания могут взаимодействовать как приложения платформы Microsoft Azure, так и программы, работающие на какой-либо иной облачной платформе. Также это могут быть и приложения, работающие вне облака.

lighpanmaca.tk, Express и MongoDB: API за полчаса / lighpanmaca.tk corporate blog / Habr

Для примера представьте себе авиакомпанию, которая разработала сервис регистрации на рейсы, выполняющийся на компьютерах, расположенных в её корпоративном центре обработки данных. Очевидно, есть необходимость сделать этот сервис доступным для многих клиентов, включая киоски регистрации в аэропортах, терминалы операторов на стойках регистрации и, возможно, даже телефоны пассажиров.

Для того чтобы сделать это, можно воспользоваться Шиной обслуживания, создавая слабосвязанное взаимодействие между различными приложениями. Кэширование Приложения, как правило, обращаются к одним и тем же данным снова и. Один из способов повысить производительность — это хранить копию данных поближе к приложению, сводя к минимуму время, необходимое для их получения.

Для реализации этого, платформа Microsoft Azure предлагает два различных сервиса. Это, во-первых, кэширование данных, используемых приложениями Microsoft Azure, в оперативной памяти, и, во-вторых, сеть доставки контента CDNкоторая кэширует данные из больших двоичных объектов на дисках серверов, расположенных как можно ближе к потребителям этих данных.

Рисунок 7 иллюстрирует оба способа. Приложение Microsoft Azure может кэшировать данные в памяти, а копии больших двоичных объектов могут кэшироваться на сайтах, расположенных по всему миру Кэширование Скорость доступа к данным, хранящимся в любой из служб управления данными платформы Microsoft Azure в Таблицах, в Базе данных SQL, в Больших двоичных объектахдостаточно высока.

Однако, скорость доступа к данным, хранящимся в оперативной памяти, ещё выше. По этой причине хранение в памяти копии часто запрашиваемых данных может улучшить производительность приложения.

Приложение Облачных служб может сохранять данные в этом кэше, а затем извлекать их непосредственно, без необходимости доступа в постоянное хранилище. Как показано на рисунке 7, кэш может храниться как в виртуальной машине вашего приложения, так и в отдельной, специально выделенной для кэширования. В любом случае, кэш может быть распределённым, то есть хранящиеся в нём данные могут быть распределены по нескольким виртуальным машинам в рамках центра обработки данных платформы Microsoft Azure.

Например, приложение, которое неоднократно читает каталог продукции, может извлечь выгоду из использования такого кэширования, так как необходимые данные будут доступны быстрее. Эта технология также поддерживает блокировки, что позволяет ей не ограничиваться данными только для чтения, но и работать с изменяемыми данными. NET могут использовать этот сервис для хранения данных сессии.

Для этого нужно лишь поменять настройки. Сеть доставки контента CDN Предположим вам нужно хранить данные в виде больших двоичных объектов, к которым будут обращаться пользователи со всего мира. Например, это могут быть видеозаписи матчей последнего Кубка Мира, или обновления драйверов, или популярная электронная книга. Хранить копии данных в нескольких центрах обработки данных платформы Microsoft Azure может считаться решением, но если пользователей очень много, то такое решение недостаточно.

Для ещё более высокой производительности вы можете воспользоваться Сетью доставки контента платформы Microsoft Azure. Сеть доставки контента состоит из десятков сайтов по всему миру, каждый из которых способен хранить копии Больших двоичных объектов платформы Microsoft Azure.

При первом обращении пользователя, находящегося в некотором уголке планеты, к определённому большому двоичному объекту, информация, содержащаяся в этом объекте, копируется из центра обработки данных платформы Microsoft Azure в локальное хранилище узла сети доставки контента в этом регионе.

Затем, в ответ на последующие запросы из этого региона будет возвращаться копия большого двоичного объекта, сохранённая в сети доставки контента, — информации не потребуется проходить весь путь от ближайшего центра обработки данных платформы Microsoft Azure datacenter.

В итоге пользователи из всех регионов мира получат более быстрый доступ к часто запрашиваемым данным. Удостоверение Часть функционала большинства приложений составляет работа с удостоверениями. Например, решение о способе взаимодействия с пользователем принимается приложением в зависимости от того, кто этот пользователь. Предлагаемая Microsoft служба каталога Active Directory платформы Microsoft Azure, призвана помочь в этом процессе. Как и большинство служб каталога, служба Active Directory платформы Microsoft Azure хранит информацию о пользователях и об организациях, к которым они принадлежат.

Это позволяет пользователю войти в систему, получив при этом маркер, который он может предъявлять приложениям для удостоверения своей личности. Также эта служба позволяет синхронизировать информацию о пользователе со службой каталога Active Directory платформы Windows Server, выполняющейся в локальной сети организации.

И хотя механизмы и форматы данных, используемые службой Active Directory платформы Microsoft Azure, не являются идентичными тем, что используются службой Active Directory платформы Windows Server, функции, выполняемые обеими службами весьма схожи. Важно понимать, что служба Active Directory платформы Microsoft Azure создана в первую очередь для использования облачными приложениями.

Например, она может быть использована приложениями, выполняющимися на платформе Microsoft Azure, или на другой облачной платформе. Она также используется и собственными облачными приложениями фирмы Microsoft, например, входящими в Office Однако если вы хотите расширить ваш центр обработки данных в облако, используя Виртуальные машины и Виртуальные сети платформы Microsoft Azure, то выбрать для этого службу Active Directory платформы Microsoft Azure было бы неверным.

Вместо этого, правильнее будет развернуть в облачной виртуальной машине службу Active Directory платформы Windows Server, как было описано выше. Этот интерфейс позволяет приложениям, работающим на любой платформе, получать доступ к объектам каталога и к связям между. Например, авторизованное приложение может использовать этот интерфейс для получения сведений о пользователе, о группах, к которым он принадлежит и другую информацию.

Приложения могут также видеть связи между пользователями их социальный графчто позволяет им работать более интеллектуально. Также этот компонент позволяет приложениям принимать регистрационную информацию от пользователей одного или нескольких доменов Active Directory.