restful

JavaScript是一种用于添加交互性和动态效果的脚本语言，它是Web开发的另一基础技术。通过JavaScript，北京网站建设可以在Web页面上创建动态效果、验证表单、响应用户事件以及与服务器进行通信等。 1、jQuery jQuery是一个基于JavaScript的库，它简化了JavaScript编程，并提供了一些灵活的功能，如DOM操作、事件处理、动画效果、AJAX通信等

REST即表述性状态传递（英文：Representational State Transfer，简称REST）是Roy Fielding博士在2000年他的博士论文中提出来的一种软件架构风格。它是一种针对网络应用的设计和开发方式，可以降低开发的复杂性，提高系统的可伸缩性。 标准写法:REST全大写；RESTful后面的ful全小写

开源技术爱好者，Docker.Taipei社群共同发起人，momo购物网架构师，曾任微软MVP、台北荣民总医院资讯工程师、玉山银行资讯处专员、宏碁eDC维运工程师，系统维护及开发设计超过16年。曾在多间大学资工系担任Docker容器技术讲师，并翻译审阅多本容器技术书籍。 任职过金融业、医疗业和网购业，接触并撰写过IBM Mainframe大型主机COBOL程式、PL/I程式，Client-Server架构的Lotus Notes，3-tier架构的Web应用程序，到RESTful风格的Web API架构，规划过后端拆解成多个虚拟机或容器的微服务架构，分享这十几年的经验，资讯人员面对微服务架构，应该如何解构，测试微服务和导入新技术

与传统的文件服务器存储不同，目标存储将数据存储为单个目标，每个目标具有唯一标识符（Object ID）和元数据（Metadata），并不像传统的文件存储那样存储在一个文件体系的层次结构中。 下面是目标存储的几个要害特点： 1. 强大的可扩展性： 目标存储能够水平扩展到十分大的规模，支撑数百亿个目标的存储。 3. 数据可靠性： 目标存储一般供给高可用性和可靠性，以确保数据在存储和传输时的安全性

MindSphere是西门子基于云的物联网操作系统。它连接您的产品，工厂，系统和机器，使您能够通过高级分析利用丰富的数据。此外，它还允许您访问越来越多的应用程序和动态开发平台即服务（PaaS）. MindSphere适用于所有流行的Web浏览器

Elasticsearch 是一个分布式、RESTful 风格的搜索和数据分析引擎 国内简称ES，Elasticsearch是用java开发的，底层基于Lucene Lucene是一种全文检索的搜索库，直接使用Lucene还是比较麻烦的，Elasticsearch在Lucene的基础上开发了一个强大的搜索引擎。 大家估计都经常见到ELK这个关键词，他其实代表了Elasticsearch + Logstash + Kibana 三套软件，他们的作用如下： Elasticsearch - 前面简介提到过，解决海量数据搜索问题。 Logstash - 解决数据同步问题，因为我们数据一般存储在Mysql之类的数据库中，需要将数据导入到ES中，Logstash就支持数据同步、数据过滤、转换功能

微服务这种架构风格就是把一组小服务演化成为一个单一的应用的一种方法。每个应用都运行在自己的进程中，并通过轻量级的机制保持通信，就像HTTP这样的API。这些服务要基于业务场景，并使用自动化布署工具进行独立的发布

现在越来越多的网站采取RESTFUL架构，传输的数据多是JSON格式，那么会对传统的安全测试有什么改变呢？ 对于这些JSON数据，也一样可以使用FUZZ的手段进行漏洞挖掘。 之前就在我们公司的一个产品中发现，恶意修改id的值，造成数据处理异常的问题。 嗯，出现一堆文章，但是这种直接 --data 然后加星号的手段有效么？ 不好意思，在服务端直接报错，数据格式不识别的错误

事情是这样的，学校工程实训的课程是 “SOA 和 WebService”，教学用的是 c#，我现在想用 rails 做出一些类似的东西。 感觉都是泪啊，三年前你们就不用的东西，我们现在正在教！ 上述帖子里看到管理员回答的将 Rails 应用设计成 RESTful 的方式提供 WebServices，我不是能太理解，有没有师兄师姐解释清点的，或者告诉我下哪里有简单的例子，谢谢大家！ WebServices 只是一个大的概念，表示通过 Web 的方式对外提供服务。SOAP 或者 REST 都是具体实现的协议或者风格

ElasticSearch是基于全文搜索引擎库Lucene构建的分布式搜索引擎，我们可以直接使用ElasticSearch实现分布式搜索系统的搭建与使用，都知道，Lucene只是一个搜索框架，它提供了搜索引擎操作的基本API，如果要实现一个能够使用的搜索引擎系统，还需要自己基于Lucene的API去实现，工作量很大，而且还需要很好地掌握Lucene的底层实现原理。 ElasticSearch是一个完整的分布式搜索引擎系统，它的一些基本特性包括如下： 全文检索 提供插件机制，可以共享重用插件的功能 分布式文件存储 分布式实时索引和搜索 实时统计分析 可以横向扩展，支持大规模数据的搜索 简单易用的RESTful API 基于Replication实现了数据的高可用特性 与其他系统的集成 支持结构化和非结构化数据 灵活的Schema设计（Mappings） 支持多编程语言客户端 我个人感觉，ElasticSearch尽量屏蔽底层Lucene相关的技术细节，让你根本无从感觉底层Lucene相关的内容，这样你可以省去了了解Lucene 的成本，学习曲线比较平缓，不像Solr，如果想要构造负责的查询（Query），还是要对Lucene有所了解的。另外，在分布