Go言語の応用分野は何ですか?
Go 言語は、バックエンド サービス: 高性能ネットワーク サーバー、データベース アプリケーション、キャッシュ システムなど、さまざまな分野で広く使用されています。分散システム: マイクロサービス アーキテクチャ、メッセージング システム、コンテナ オーケストレーション。クラウド コンピューティング: クラウド ネイティブ アプリケーション、インフラストラクチャ管理、ビッグ データ処理。デスクトップ アプリ: クロスプラットフォーム GUI、CLI、Electron アプリ。機械学習: 数値計算、機械学習フレームワーク、画像処理。
Go 言語の広大な応用分野
はじめに
Go 言語は次のようなもので知られています。高い同時実行性 その効率性とシンプルさで有名で、さまざまな分野で広く使用されています。
バックエンド サービス
Go 言語は、次のような高パフォーマンスのバックエンド サービスの開発に非常に適しています:
- Web サーバー: HTTP 、gRPC、WebSockets
- データベース アプリケーション: MySQL、PostgreSQL、MongoDB
- キャッシュ システム: Redis、Memcached
分散システム
Go 言語に組み込まれた同時実行機能により、次のような分散システムの構築に最適です。
- マイクロサービス アーキテクチャ: 独立したスケーラブルなサービスのデプロイ
- メッセージング システム: Kafka、RabbitMQ、NATS
- コンテナ オーケストレーション: Kubernetes、Docker
クラウド コンピューティング
Go 言語はクラウド コンピューティングで人気の言語であり、次の用途に使用されます。
- クラウド ネイティブ アプリケーション: サーバーレス関数、コンテナ化されたアプリケーション
- インフラストラクチャ管理: クラウド リソース管理、自動タスク
- ビッグ データ処理: MapReduce、ストリーミング
デスクトップ アプリケーション
Go 言語を使用すると、次のようなクロスプラットフォーム デスクトップ アプリケーションを作成できます。
- グラフィカル ユーザー インターフェイス (GUI): Fyne、GoGI
- コマンド ライン インターフェイス (CLI): Cobra、URIs
- クロスプラットフォーム デスクトップ アプリケーション: Electron
##機械学習Go 言語は、次のような機械学習の分野でますます使用されています。
- 数値計算 : NumPy、 SciPy
- 機械学習フレームワーク: TensorFlow、PyTorch
- 画像処理: OpenCV
実践例
- Uber: Go を使用してリアルタイム追跡システムと価格設定エンジンを構築しました。
- Dropbox: いくつかのコア バックエンド サービスを Go で書き直し、パフォーマンスが大幅に向上しました。
- Netflix: Go を使用して、拡張性の高いビデオ ストリーミング プラットフォームを構築しました。
- Ant Financial: Go を使用して、世界最大の分散データベース システムの 1 つを構築しました。
以上がGo言語の応用分野は何ですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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Dockerで画像をインポートするには、リモートリポジトリから事前に構築されたコンテナ画像を取得し、ローカルリポジトリにインポートすることが含まれます。手順には以下が含まれます。画像(Docker Pull)をDocker画像(Docker画像)にリストし、画像をローカルリポジトリ(Dockerインポート)にインポートします

Dockerネットワーク接続を停止するには、次の手順に従ってください。1。ネットワークの名前を決定して停止します。 2。Docker Network Stopコマンドを使用して、ネットワークを停止します。 3.停止ステータスを確認して、ネットワークが停止していることを確認します。

Dockerは、画像バージョンの指定、ミラーリポジトリ、速度制限プル、認証、タグレス画像のプルなど、画像をプルするときに設定をカスタマイズできます。これらの設定は、Docker Pullコマンドとそのオプションを介して実装できます。

Dockerプロセス表示方法:1。DockerCLIコマンド:Docker PS; 2。SystemDCLIコマンド:SystemCTL Status Docker; 3。CLIコマンドを作成するDocker:Docker-Compose PS。 4。プロセスエクスプローラー(Windows); 5。 /procディレクトリ(Linux)。

Dockerリポジトリがハングアップしたら、次のことを行うことができます。ネットワーク接続を確認し、Dockerサービスを再起動します。ローカル画像を使用するか、リポジトリを交換してみてください。独自のリポジトリを作成するか、リポジトリプロバイダーに連絡してください。

Dockerコンテナを終了する方法:Docker Stop<コンテナ名またはID&GTを実行します; Dockerデーモンに停止リクエストを送信するコマンド。デーモンは、制御可能な出口で出口を出るために容器にSigterm信号を送信し、10秒以内に出口を出さない場合、Sigkill信号が送信されて強制的に出口が送られます。

Dockerを使用することにより、さまざまな環境で迅速に展開するためにアプリケーションをポータブル画像にパッケージ化できます。最初に、アプリケーションとその依存関係を含むDocker画像を作成し、次にDockerコンテナを実行します。アプリケーションを展開するには、コンテナのポートを公開します。さらに、バージョン制御、継続的な統合、および監視ツールを使用して、Dockerの展開を強化することをお勧めします。

Docker画像ソースを置き換えるには、Docker構成ファイルを編集し、「レジストリミラー」項目を追加して、使用する画像ソースのURLを指定します。構成ファイルを保存し、Dockerサービスを再起動します。 Docker情報をチェックしたり、画像を引いたりすることにより、画像ソースが更新されていることを確認できます。
