AI用于电影后期的案例
基础设施工具助您以更少资源实现更多目标
2024-09-02
众所周知，经济形势是周期性的。在经济不景气的时期，可能无法通过大量资金投入来解决开发团队面临的问题，因此最大化利用已有资源的能力变得尤为重要。
与此同时，你也不希望让团队成员工作过度到精疲力尽的地步，因此添加合适的工具到工作流程中可以帮助团队在不增加压力的情况下提高工作效率。读完本文后，你将了解一些对你的团队可能有帮助的经济实惠的工具。这些工具节省下来的工时甚至可能抵消它们的成本。
哪些工具能满足你的需求？
在基础设施方面，有很多工作需要完成，并且通常每个工作都有多个工具可供选择。充分了解团队的需求，可以让你引入的新工具发挥最大的积极影响。当然，你还需要考虑预算和现有人手的限制，但从需求出发可以确保你的投资不会变成“为解决问题而找问题”。
接下来，我们将介绍一些工具，针对四个常见的基础设施需求。因为查看实际案例中的解决方案是非常有益的，我们还引用了一些案例研究，展示了真实组织如何使用这些工具解决实际问题——包括他们取得的成果。
标准化 API 加速协作
说要在团队间实现 API 设计的一致性是一回事，但确保这种一致性真正发生则是另一回事。幸运的是，有一些开源工具可以帮助执行你选择的 API 风格指南，并检查行业范围内的风格错误，这个过程称为 linting。Stoplight 的 Spectral 就可以帮助完成这两个任务。
更具体地说，将 Spectral 与其他工具结合使用，帮助 PagerDuty 公司使其协作流程更加高效，并确保所有团队都朝着相同的目标努力。由于 Spectral 和其他开源工具的帮助，PagerDuty 能够比以往更快地向客户交付新功能。我们的案例研究提供了有关 PagerDuty 成功的更深入信息。
API 网关提升可扩展性
在面临尽快上市的压力时，扩展性考虑往往不会被优先纳入设计过程。虽然这种方法可以让产品更快上市，但服务器的负担可能会随着用户基础的增长而不成比例地增加。
巴西媒体公司 Globo 拥有多个曾经采用不同 API 管理方法的媒体品牌。这导致了公司内部的碎片化，从而导致系统性能下降。开发团队与 Kong 合作，简化了他们的 API 流程，包括添加 API 网关。Kong 的工具创建了一种更一致的 API 处理方式，并改善了 API 性能。这为团队带来了显著的好处：以前需要三天才能完成的任务现在只需一小时。有关 Globo API 转型的详细信息，请查阅此案例研究。
另一个省力的 API 网关选项是 Tyk，它可以与各种架构一起使用，从传统系统到最前沿的 Kubernetes 部署。Tyk 是一个开源 API 网关，能够每秒处理数万个事务，并且可以与 REST API、GraphQL 等一起使用，延迟极小。例如，欧洲金融服务公司 Modulr 使用 Tyk 的 API 网关服务每周管理数百万次 API 调用，几乎没有任何开销。
数据管理改善客户体验
平台需求高峰何时到来并不总是可预测的。华盛顿州健康保险交换平台在 COVID-19 疫情初期就遇到了这种情况。更复杂的是，他们的许多服务器基础设施元件正接近支持生命周期的终点。
华盛顿健康保险交换平台与 Red Hat 及其他合作伙伴合作，现代化了其服务器基础设施和数据管道。升级的一个关键要素是 Red Hat AMQ，它专注于可靠地将信息传递到各种终端，包括物联网设备。升级完成后，客户和新开发人员的入职变得更加容易，使得交换平台可以更轻松地以更低的成本扩展应用需求。访问此案例研究以获取完整故事。
如果你的团队不需要 Red Hat 提供的所有企业功能，你可能会对 Apache Kafka 感到满意，它实际上是 Red Hat AMQ 的引擎，用于数据管理支持。Kafka 以其高吞吐量、可扩展性和高可用性而广受好评，这些特性在实时应用中尤其有用。由于 Kafka 是开源的，其数据流处理功能等可免费使用。
日志记录加快调试
日志记录是软件开发中最基本的元素之一，但通常也是最大的问题之一。许多日志记录工具似乎都有自己的方法——表面上看，这些方法往往与其他服务使用的日志工具不兼容。然而，日志管理工具近年来越来越受欢迎。
网络旅行平台 ATLIST 的团队与专注于日志记录和监控工具的 Sematext 合作，以更深入地了解他们的应用。当你是像 ATLIST 这样的早期创业公司时，任何对代码及其潜在问题的洞察力都是极其宝贵的。ATLIST 团队发现，有效的日志记录通过让他们更快地改进代码，节省了大量工作。有关更多信息，请查看案例研究。
FluentBit 是市场上另一款强大的日志管理工具。它既可以接收数据，也可以以多种格式发送数据。FluentBit 还提供自动事件标记功能，使过滤和其他任务更高效。
我们之前提到的 Apache Kafka 也是在该领域可以考虑的另一款工具。Apache Kafka 具有强大的日志记录功能以及其他数据管理工具，因此如果你的团队在这些领域有紧迫需求，Kafka 可能是一个一站式解决方案。如果这些功能组合符合你团队的需求，它可以同时解决两个问题，同时减少实施的复杂性。
时间序列数据库帮助团队更快响应
当事件的具体时间是关键信息时，如股票交易或传感器数据监控，时间序列数据库是流行的选择。如果你需要一个时间序列数据库，考虑采用第三方数据库解决方案可能会为团队节省工作量。
零售业务也经常大量使用时间序列数据，亚洲最大的零售公司 Central Group 就是这种情况。Central Group 管理着各种零售店、购物中心、食品店和酒店。与 QuestDB 合作的时间序列数据库解决方案使 Central Group 的团队能够实时查看分析结果，用于触发如自动促销等操作，节省了做出这些选择所需的人力和时间。了解更多信息，请参阅此案例研究。
Graphite 是另一个流行的时间序列数据库解决方案。它最初在旅行公司 Orbitz 开发，现在可以通过开源 Apache 许可证获取。Graphite 的主要卖点是其易于存储指标并以图形格式显示它们的功能。例如，GitHub 使用 Graphite 驱动警报系统，执行容量分析，并使其数据比其他方式更容易被更多团队成员访问。
