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防微杜渐，向扁鹊学习治理代码
对于代码的治理必须马上提上议程，彼时心中千头万绪却不知该从何做起。这时“疾在腠理，汤熨之所及也，今在骨髓，臣是以无请也。“的词句映入脑海。 另外感觉自己不会犯错，写出 if (a = 1) 这样的代码。 但多年以前我在百度工作期间，我就曾写下了这样的代码。 但有时候不太现实，因为我们也会依赖到外部代码，开启-Werror导致外部库的代码编译不过，我们可能不能直接修改它们的代码。 遵守代码的规范是维护了一个每个代码开发者的认知协议，不规范的代码破坏了这一协议，使得代码变成屎山，如果不能对老代码面面俱到则极易踩坑！就好比大家都认为靠右行驶，但是突然迎面出现一个逆行，酿成车祸。 有些公司是mono repo的代码仓库管理模式，即很多服务/模块的代码不是在单独的git上管理，而是在同一个git上，通过不同的二三级目录来存储不同模块的代码。
55320编辑于 2023-10-01 - 来自专栏希里安
微服务治理？容器治理？
可识别英语、俄语、中文等语言，感兴趣的可以看下--[Translumo](https://github.com/Danily07/Translumo) 微服务和容器治理 微服务治理和容器治理都是与分布式应用程序和容器化部署相关的领域 微服务治理（Microservices Governance）： 微服务治理是管理和维护微服务架构中的各个微服务组件的一系列策略、实践和工具。 自动化： 自动化是微服务治理的核心，包括自动部署、自动伸缩和自动化测试等。 容器治理（Container Orchestration）： 容器治理是管理容器化应用程序的一系列策略和工具。 容器治理实例 容器治理是确保容器化应用程序在分布式环境中可靠运行的一组实践和工具。 容器治理： 安全性容器治理可以管理访问控制、证书管理和数据加密，以确保数据的保密性和完整性。
1.2K40编辑于 2023-10-30 - 来自专栏实时流式计算
【译文】数据治理与BI治理
几十年来，数据治理一直是企业关注的焦点，并随着企业数据量的急剧增长，数据治理的重要性日益凸显。然而，大规模的有效BI治理一直是一个难以实现的目标，因为它需要比传统数据治理更广泛的关注点。 毕竟，如果给用户的交付物不一致，或者缺乏适当的上下文以确保业务用户正确地理解数据，那么所谓高质量、精心治理的数据又有什么价值呢？ 有效的BI治理要求组织为数据和分析的治理建立流程。 BI门户的关键治理角色体现在以下两个场景：独立的BI治理平台，或与数据目录协同工作。 什么是数据治理？ 数据治理是一组确保有效管理和利用数据的过程和技术的集合。 组织中的分析师和数据管理员使用数据治理工具来执行公司治理政策，来促进数据的正确使用。 应用这些工具进行数据治理需要大量的持续投资，因此许多组织希望从这些投资中获得可观的投资回报。 什么是BI治理？
1.5K40编辑于 2023-03-24 - 来自专栏超级架构师
【架构治理】在代码存储库中记录软件架构
带有 Markdown 的架构文档 与代码一起管理软件的架构设计和设计决策将为项目提供极大的便利。当我们的设计与代码一起保存在配置管理环境中时，我们可以一起进行设计变更和代码变更。 当新工程师开始项目并将代码拉到他的计算机上时，他有机会看到系统的架构。 准备 Markdown 文档 IDE 您可以使用 Visual Studio Code 和类似的 IDE 与您的代码一起准备 markdown 文档。 结论 建议使用 Arch 42 模板以 Markdown 格式准备软件架构文档，并在代码中包含 Git 结构中的 C4 模型和 UML 图。
2.3K20编辑于 2022-04-12 - 来自专栏橙子架构杂谈
【服务治理】服务治理漫谈
【服务治理】服务治理漫谈 0. 这能给我们后续无论是业务应用还是基础技术领域的服务治理提供一些参考。 1. 什么是服务治理 在一切的最开始，我们先来问自己一个问题，什么叫做服务治理？ 这在现实的工作场景中，给服务治理的运维难度抬升了几个量级，服务治理团队不得不被迫面对多个版本并存的架构代码，以及推行一个版本可能需要半年以上的噩梦。 我们需要什么样的服务治理 我们了解了什么是服务治理、服务治理是怎么演变发展的，这时候，我们不禁会想，我也要做服务治理！但是，请先停一下，请先问一下自己，我们需要什么样的服务治理？ 但，服务治理上，如何才能实现更高效的自动化呢？我认为： 自动化是治理的高级形态，而标准化是规模化治理的前提。
4K31编辑于 2021-12-06 - 来自专栏FreeBuf
观点 | 数据治理与数据安全治理思考
数据治理 数据治理（Data Governance）是组织中涉及数据使用的一整套管理行为，包括数据治理计划、监控、实施。 从这8个能力域来看与数据治理需要的工具类似，因此我们在某一个层面上，可以DCMM为标准来进行数据治理的工作开展，或者认同DCMM作为现阶段数据治理的指导，不必深究数据治理与数据管理的差异化。 （数据安全复合治理与时间白皮书） 不同之处 →视角不同 数据治理的视角： 数据治理指利用数据驱动业务，实现企业增值。数据治理的智能化程度，决定了企业数字化转型的加速度。 而数据安全治理是数据治理的一个过程，是企业数字化转型进行数据治理中必经阶段，数据安全治理是否可以独立实施还有待详细讨论，数据安全治理是以保护数据的生命周期安全，需要的一系列管理和技术支撑，是数据安全领域数据 在现阶段多数中小企业数据中台或数据治理仍在建设中的情形下，根据数据治理的侧重点不同，在数据治理过程中实施数据安全治理的比重或阶段各不相同，甚至不包含数据安全治理。
2.3K30编辑于 2023-03-30 - 来自专栏全栈程序员必看
服务治理
服务治理可以说是微服务架构中最为核心和基础的模块，它主要用来实现各个微服务实例的自动化注册和发现。 中 istio 谷歌、IBM、Lyft 是 少 Ps：Spring Cloud Eureka是Spring Cloud Netflix 微服务套件的一部分，主要负责完成微服务架构中的服务治理功能 除了这3个核心动作之外，其它的辅助操作还有统计上报、鉴权等等，这也是我们搭建一个服务治理框架需要实现的功能。从MVP的角度来说，注册、订阅、变更下发是最基础的核心功能。 服务治理的扩展 在企业中，我们可以针对服务治理做更多的扩展。比如： 1.基于版本号的服务管理，可以用于灰度发布。 2.请求的复制回放，用于模拟真实的流量进行压测。
1.2K30编辑于 2022-08-04 - 来自专栏韩锋频道
浅析”IT治理“
正因为如此，才引入了"IT治理"这个概念。从定义上讲，IT治理，是指设计并实施信息化过程中，各方利益最大化的制度安排。 3 IT治理、企业治理、IT管理的关系 这是三个很容易混淆的概念，只有理清三者关系，才能有效推动治理落地。 【IT治理】 IT治理，主要关注企业的IT投资是否与战略目标相一致，从而构筑必要的核心竞争力。IT治理要能体现未来信息技术与未来企业组织的战略集成。 IT治理实践 1 前提条件 明确目标 IT治理活动与企业治理过程相结合，并有企业领导的参与。IT治理专注于企业目标和战略，使用技术提高业务水平，并满足业务需求的足够可用的资源和能力。 治理流程 IT治理流程是保证企业的相关部门采用合理的步骤进行IT治理活动。制订相关流程和规范并有效实施。它应是根据企业需求出发并落实责任到人。
4.1K40发布于 2019-06-06 - 来自专栏Lansonli技术博客
数据治理（一）：为什么要数据治理
为什么要数据治理在大数据各个企业数据积累过程中，很多公司都注重了数据的“量”，很少有公司关注数据的“质”，仿佛只要有了海量的数据就可以解决所有问题。 要解决以上各种问题，只有通过数据治理才能够对不同的架构、跨不同业务领域平台提供一致的、可用的、安全的数据对象，真正的挖掘出企业的数据价值，来支撑经营管理，推动业务创新，从而为企业提供商业的竞争能力。 图片那么什么是数据治理？由于切入视角和侧重点不同，业界给出的数据治理定义已经不下几十种，到目前为止还未形成一个统一标准的定义。 数据治理（Data Governance）指的是数据从零散没有规律变为统一规划的数据、从具有很少甚至于没有组织和流程的治理到企业范围内的综合数据治理、从处理数据时的混乱状态到数据井井有条的一个过程。 数据治理是一种数据管理的概念，能够确保数据的全生命周期存在高数据质量的能力，其最终目标是提升数据的价值。
1.5K41编辑于 2022-08-20 - 来自专栏速入大数据
数据治理之道：用代码撑起数据质量的保护伞
数据治理之道：用代码撑起数据质量的保护伞在大数据时代，数据就是资源，质量就是生命。若数据质量不过关，再好的分析模型也会像沙滩上的城堡，一触即溃。那么，如何确保数据质量？有效的数据治理策略便成了关键。 本文将从四个方面展开探讨：数据标准化、数据清洗、数据验证及数据监控，并配合代码示例，助您一览这些基本策略的实际操作。一、数据标准化：让规则说话数据来自不同的系统，格式、命名可能天差地别。 保留数字 return re.sub(r'\D', '', phone)df['标准化电话号码'] = df['电话号码'].apply(standardize_phone)print(df)上述代码将不同格式的电话号码标准化 结语数据治理是一场持久战，数据标准化、清洗、验证和监控是必不可少的基本策略。这些方法看似简单，但贵在坚持和落实。正如盖一座高楼大厦，地基的质量决定了高度。希望这些策略能为您的数据治理实践提供启发。 数据治理的路上，你准备好了吗？
26010编辑于 2025-03-07 微服务治理-云原生下的IT治理和传统SOA治理方法融合
微服务治理框架 对于微服务治理在前面已经谈到了实际上包括了微服务模块本身和微服务API接口治理两个方面的内容，而不能简单理解为API接口的治理。 因此微服务治理应该进一步融入IT治理和SOA治理两个部分的内容。 从这个里面也可以看到微服务治理平台或开发框架实际上仅仅占了微服务治理的一部分内容，而不是全部。 微服务治理概括来说，实际上关键包括两个部分。 所以你会看到如果你的限流策略要变化，往往并没有那么容易，涉及到代码或配置文件的修改才能够完成。 在多个微服务共享一个数据库实例的时候，微服务本身没有做到完全解耦，但是也可以实现代码层解耦。
25200编辑于 2025-06-24- 来自专栏嘉为动态
CMDB数据治理-从治理策略到工具落地
数据治理的基本策略是什么 当我们已经认识到当前CMDB存在着数据质量问题，准备进行治理时，切不可“头痛医头脚痛医脚”，我们要先从本质上认真思考治理的数据对象才好决定相应的治理策略。 思考的维度有很多种，本文将从数据的录入方式这个相对通用的维度出发来思考治理策略。 1）自动录入 对于“自动录入”的数据，其实治理策略是清晰的：保证采集源端数据的准确性。 落到现实情况中，一般可细分为两种： 2）人工录入 对于“人工录入”的数据，治理策略将会复杂很多，“对人的管理一定都是最难的”，如果人不重视，职责不清，认识不足，对于这类数据的治理将无从谈起。 ，这才是数据治理的真正闭环，也是治理价值的最终体现。 数据治理的产品实践方法 嘉为蓝鲸配置管理中心产品V5.0版本已集成数据治理能力，遵循“自上而下，责权清晰，数据说话，闭环保障”的数据治理理念，提供开箱即用的数据治理能力，可时刻感知CMDB数据质量和质量变化趋势
1.3K40编辑于 2023-02-22 - 来自专栏超级架构师
【数据治理】什么是数据治理模型？
了解数据治理和数据治理模型，这些关键要素通常包含在政策、收益、风险和最佳实践中。 数据治理是识别组织的关键数据并确保数据质量和数据安全的过程。它还涉及从公司数据中提取价值以提高业务绩效。 这提出了对数据治理的需求。 什么是数据治理模型？ 数据治理模型是一个框架，它概述了数据创建、数据存储和维护以及数据处置的流程和系统。 不是每个组织都使用单一的数据治理模型，而是有几种类型的数据治理模型。模型因创建和使用数据的人员而异。 具有去中心化执行的集中式数据治理模型 - 在具有去中心化执行的集中式数据治理模型中，有一个集中式数据治理实体负责定义数据治理框架和策略，各个业务部门负责创建和维护其部分主要的数据。 数据治理模型定义了主数据管理职责的基本结构，而数据治理策略定义了管理数据的人员、流程和技术。 数据治理政策中的关键要素 数据治理策略概述了如何管理和控制组织的数据。
1.6K20编辑于 2022-05-18 - 来自专栏Lansonli技术博客
数据治理（二）：数据治理功能方面
数据治理功能方面图片 数据规模大并且成熟企业中数据治理通常包含以下几个功能方面： 数据治理包括主数据管理、元数据管理、数据标准管理、数据质量管理、数据集成管理、数据资产管理、数据安全管理、 六、数据资产管理 数据资产管理就是汇总、存储所有参与数据治理平台的各个系统的数据资产，确保数据资产的一致性和完整性，让管理者可以一目了然的了解到所有资产，提供决策依据，提升数据资产的价值。 企业有些数据非常重要且敏感，这些数据大部分集中在应用系统中，例如银行系统中客户的联络信息、资产信息等，如果不慎泄露，不仅给客户带来损失，也会给银行带来不利的声誉影响，因此数据安全在数据管理和治理过程中是相当重要的 以上几个方面相辅相成，每个公司根据每个公司的数据规模不同建设的数据治理方面不同，其中以上几个方面中数据治理基础方面有数据集成管理、数据质量管理，元数据管理，数据安全管理。 实施有效的数据治理可以确保企业数据符合重要的数据法规，数据标准化可以提高数据的透明度，降低使用数据的成本，提高运营效率，数据治理是所有数据应用的根基，数据治理的好坏直接影响数据应用的价值，通过数据治理可以给企业提供更直观
1.8K51编辑于 2022-08-07 - 来自专栏深入浅出区块链技术
探究Compound治理及构建治理界面
治理界面 Compound 治理代码示例 治理界面必须在区块链之间进行读写，我们将逐步介绍一些基本的JavaScript代码示例，以实现这两种功能。 ]代码库中提供了以下示例完整代码。 代码示例使用以下提案数据创建一个JSON对象数组。 [15] 该代码依赖于启用了Web3的浏览器。 委托投票 对提案进行投票 Compound治理最激动人心的部分是在更改协议的提案中投下你的一票。委托者可以为每个有效的提案投反对票或赞成票。 以下代码示例展示了投票用户界面的功能。
1.6K31发布于 2020-10-23 系统质量治理
而在应用架构中，质量治理还是非常重要的一块儿。无论是日常工作，还是面试，亦或者是同行沟通，应用架构的质量治理都是常客。举个例子，日常开发中，我们经常需要评估程序的性能，并为性能优化做出努力。 RT、出错率 流业务：吞吐量、处理窗口、滞后时间 系统：CPU、内存、存储、网络 b.解决方案 思想： 简化： 业务：精简流程 架构：减少不必要的服务调用与依赖、减少不必要的架构层次抽象 编码：减少代码块内容 fastJson漏、或者乌云网的一些case） 数据库安全： SQL注入 推理攻击（对在线教育网站用户的手机号猜测，应该算是推理攻击的一种） Web应用安全： XSS跨站点脚本攻击：严格区分用书提交的数据&网页代码 SQL CDC技术 Y轴（功能拆分）： 应用： 设计：服务拆分、界限上下文交互（DDD、主链路设计） 运行：服务发现、服务治理、负载均衡、服务追踪（参考Spring Cloud服务治理等） 数据： 三、流程 质量治理涉及的流程，可以参照集团的安全生产（如《安全生产指南》）。
28210编辑于 2025-08-26- 来自专栏腾讯云中间件的专栏
TSF微服务治理实战系列（一）——治理蓝图
系统调研 在开展服务治理工作之前，要对系统的必要信息充分了解，需要从一线最了解的同学那里汇总，如下表示例所示： 调研事项 调研内容 业务简介 简单介绍业务的功能和业务逻辑 应用架构 通过应用架构图阐述代码 项目管理条线需要依次确认服务治理阶段及阶段目标，将服务治理划分为各专项小组并确立接口人和汇报方式，制定从开发、测试、投产保障、运维监控到培训赋能的服务治理落地计划，确保服务治理的功能真正能在企业中用起来 技术条线除了完成服务治理上线所需的代码改动和发布，还需要逐步完善《服务治理FAQ》《服务治理规范手册》等一系列知识沉淀，与《服务治理待办清单》共同形成迭代闭环，使得服务治理建设可持续优化。 TSF服务治理蓝图 在完成了前期的准备工作之后，需要先简单介绍一下TSF服务治理的蓝图，以便能对服务治理有个大致全面的概览。 2：语言框架兼容 由于使用了不同的语言、开发框架、通讯协议，就需要不同版本的SDK、不同形态的框架对接代码、不同的调用方式，这种凌乱的形式给整个研发团队带来了巨大的负担。
1.9K21编辑于 2022-08-26 - 来自专栏大数据成神之路
所谓数据治理
可以说在业界，大家都为如何做好数据治理而感到困惑。 笔者涉猎大数据治理领域有6年多的时间，负责过政府、军工、航空、大中型制造企业的数据治理项目。 一方面治理推广工作没人做，流程能否坚持执行得不到保障。另一方面没有相关的数据治理培训，导致大家对数据治理的工作不重视，认为与我无关，从而导致整个数据治理项目注定会失败。 业务元数据：业务指标、业务代码、业务术语等。 管理元数据：数据所有者、数据质量定责、数据安全等级等。 元数据采集是指获取数据生命周期中的元数据，对元数据进行组织，然后将元数据写入数据库中的过程。 要获取到元数据，需要采取多种方式，在采集方式上，使用包括数据库直连、接口、日志文件等技术手段，对结构化数据的数据字典、非结构化数据的元数据信息、业务指标、代码、数据加工过程等元数据信息进行自动化和手动采集 企业的数据标准来源非常丰富，有外部的监管要求，行业的通用标准，同时也必须考虑到企业内部数据的实际情况，梳理其中的业务指标、数据项、代码等，将以上的所有的来源都纳入数据标准是没有必要的，数据标准的范围应该主要集中在企业业务最核心的数据部分
1.1K30发布于 2021-06-01 - 来自专栏灰子学技术
流量治理开篇
本篇文章是笔者流量治理的第一篇文章，笔者希望在这里系统的讲解下这些年以来对流量和流量治理的理解，希望对读者有所帮助，也希望读者能够及时指正文章中笔者理解不对的地方。 本篇文章笔者会从下面几点来介绍流量治理。 问题一:流量治理是什么？ 问题二:为什么需要流量治理？ 问题三:如何进行流量治理？ 一、流量治理是什么 流量治理:顾名思义流量治理就是针对流量就行治理，这里面有两个关键字，流量和治理。 2.有限性，有限性分两方面，一方面是代码逻辑场景的有限性，它不会穷举所有的场景并加以实现，因为如此一来实现成本太高；一方面是资源的有限性，包括cpu、mem、网络io等等，对于一个服务来说，我们不可能无限制的去扩充它的资源 三、如何流量治理 笔者根据对流量治理的程度将流量治理划分成了三个层级去治理: 层级一:提供稳定和准确的流量转发功能。
1.1K21编辑于 2022-12-03 - 来自专栏路遥的专栏
有效治理 BadTokenException
7000976804634689573 image.png 线上出现了如上的 crash，第一解决反应是在 show dialog 之前做个 isFinish 和 isDestroyed 判断，当我翻开代码正要解决时 activity.isDestroed()){ new Dialog().show() } } }) } 复制代码 ，后面给出示例代码，一顿操作猛如虎，发现是可以通过反射拿到 Message 的，然后接下来就可以通过递归遍历 Message next，取出所有的 Message。 解决方法2 业务代码是在请求网络成功的时候进行的 dialog 展示，这时候又有人问了，这是在子线程，怎么能 show dialog 呢？ post() 总结 大部分场景都能通过 isFinish 和 isDestroyed 判断来解决，但对于主线程做耗时任务导致 destroy message 没有被正确处理情况，还是得回归到应用稳定性治理层面
73920发布于 2021-09-22
腾讯云开发者
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