我目前使用NServiceBus和MSMQ进行内部设置。有一个ServiceControl实例,它接收所有错误和审核消息。
现在我正在做一个新的项目,它将使用Azure进行托管,也就是说,我将使用RabbitMQ作为tansport在Azure中托管各种NServiceBusendpoint(可能使用Kubernetes或Service Fabric),我希望Azureendpoint与本地endpoint通信,反之亦然。
我偶然发现了社区驱动的项目NServiceBus。Bridge,它似乎对这种情况很有用。但我有一些不确定性。
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根据我描述的要求,这是一个好方法吗?
托管网桥终结点的最佳位置在哪里,内部部署还是Azure?或者,如果我希望能够在每个方向上发送和发布消息,我是否需要每个位置中的Bridge终结点?
我如何处理错误、审核和控制(例如心跳)消息,因为它们是使用特定的NServiceBus配置(SendFailedMessageTo、AuditProcessedMessageTo和HeartbeatPlugin)设置的,因此似乎无法通过网桥发送?我认为,如果消息可以在我的本地ServiceControl实例中结束,这样我就可以将所有错误/审核数据放在一个地方,从而能够在ServiceInsight中查看完整的消息流,这将是一个最佳选择。
您所看到的是一种混合解决方案。使用NServiceBus。网桥是连接NServiceBusendpoint/特定平台(当它们不在同一传输上时)的有效方法。有一个示例项目演示了RabbitMQ和MSMQ的混合解决方案。
托管网桥endpoint的最佳位置是什么,本地还是Azure?
处理MSMQ时,您希望桥接进程尽可能靠近MSMQendpoint。
我如何处理错误,审计和控制(例如:心跳)消息,
至于错误、审核和心跳消息,它们应该由ServiceControl Transpr适配器处理。这里还有一个RabbitMQ的示例。
似乎所有附带nServicebus的示例项目都设置为发送者和宿主是Web角色和辅助角色(并通过角色切入点托管)。 我需要这样做: Web角色发送消息- 是否可以将本地主机配置为仅使用Azure队列存储(而不是MSMQ)? 我似乎在任何地方都找不到一个记录在案的例子。
译者:cangyunye 作者: Matthew Inkawhich 本教程将介绍如何是seq2seq模型转换为PyTorch可用的前端混合Torch脚本。 我们要转换的模型是来自于聊天机器人教程 Chatbot tutorial. 你可以把这个教程当做Chatbot tutorial的第二篇章,并且部署你的预训练模型,或者你也可以依据本文使用我们采取的预训练模型。就后者而言,你可以从原始的Cha
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我在这里讨论一下文档:https://docs.microsoft.com/en-us/azure/azure-functions/functions-bindings-storage-blob-output?tabs=python 以下是我目前掌握的代码: function.json 初始化。py 如果我理解正确,当一个Blob被添加到容器中时,这个函数应该被触发,并且它可以在同一个容器中保存该