在互聯世界公共基礎結構的新時代，最大和最重要的兩個方面是Java和OpenJDK的誕生和興起。 因此，許多公司將時間和資源投入到構建最先進的技術上，以確保整個行業在未來幾年內在AdoptOpenJDK上擁有豐富的質量，而且免費的OpenJDK二進制文件。

對基于云的應用程序進行Java Web開發的最關鍵方面之一是性能監視和分析。 這一點尤其重要，因為它通常會決定高效和低效率的云服務之間的差異。 事實證明，機器學習和人工智能的使用改變了游戲規則，因為它使公司能夠在其上構建大量的云基礎架構，這些基礎架構還具有不僅具有智能功能而且還具有令人難以置信的輕量級性能監控的功能和工具。 。

它使客戶公司的信息技術團隊可以專注于開發公司的技術堆棧，而不是對應產生的吞吐量水平進行故障排除。 因此，對自動為您進行故障排除和修復的軟件存在巨大的需求。

這個領域遠遠超出了Java的細微差別。 這些應用程序今天發展Swift，尤其是對于Java而言，正在Swift發展，很快將成為所有其他編程語言的常客。

這些漸進式的更改最終導致對AdoptOpenJDK二進制開放源代碼版本的商業支持被采用，該版本是Oracle Java / JDK的直接替代品：J-Clarity。

現在，讓我們深入閱讀有關J-Clarity及其承諾的更多信息。

j清晰度

如上所述，JClarity僅僅是通過機器學習的力量而實施的軟件性能監視，調整和分析工具（主要用于Java）。 J-Clarity的最重要應用是使用人工智能模型對臺式機或云設置中的Java性能問題和危害進行故障排除，無論客戶有何需求。 它不僅顯示了他們的系統功能強大，而且還展示了在生產中進行設置和部署的簡便性。 它主要是跨基礎架構，提供了一種低影響的工具，僅在需要對云或本地系統進行診斷時，才需要幾秒鐘的時間來激活它。

另一個對用戶有重大影響的功能是，他們的機器學習模型始終在服務臺支持和內部人員培訓方面得到訓練有素的專業人員的大力支持。 他們提供建議并快速解決幾乎所有出現在應用程序上的問題。

那么，Azure是如何出現的呢？ 微軟于2019年8月收購了J-Clarity ，以支持其對開源的持續貢獻，同時推動Azure上Java工作負載的性能提升。

跨平臺OpenJDK二進制文件

微軟最近的趨勢是看到使用Java來編寫其商業軟件的人數急劇增加。 現在，它可以進行許多大規模部署，包括Azure HDInsight和每個人都喜歡的Minecraft。 此外，Java看到了客戶公司的激增，這些客戶公司非常熱衷于跟隨Adobe，Daimler和SociétéGénérale等巨頭的腳步，將他們的Java生產工作負荷帶入。

好吧，對于微軟而言，這一切并沒有停止，隨著與公司的強大合作伙伴關系的建立很快，這些公司將帶來其廣泛的環境和應用程序，例如Azul Systems，Pivotal，Red Hat和Oracle。 由于Azure的態度一直對開源非常積極，因為整個云工作負載的50％運行在Linux上，因此Java必然會陷入Azure的長期計劃中。

J-Clarity的團隊是開源冠軍和JVM專家，他們將被證明是Microsoft追求經過優化的Java應用程序的寶貴資產。 這似乎是一個完美的選擇，因為此次收購并沒有帶來任何陌生的氛圍，就像在2018年6月一樣，微軟是AdoptOpenJDK項目的核心贊助商，該項目旨在為Linux和Windows等不同平臺構建OpenJDK二進制文件。

云內存泄漏

云的世界僅由云服務公司所有。

該語句的含義擴展到以下事實：為使用該服務的每個應用程序分配了一塊內存，然后在理想情況下將其釋放以分配給另一個應用程序，這在以下情況下會引起“內存泄漏”的問題：由于某種原因，即使不使用內存，也沒有完成內存的重新分配。 這導致對云的低效使用，并且浪費了資源。

J-Clarity自主開發的應用程序軟件Censum的設計經過精心設計，目的是在開發人員計劃部署其應用程序的任何配置中跟蹤“內存泄漏”，無論該應用程序是云還是本地PC。 該功能可與故障排除應用程序Illuminate診斷引擎一起使用。 兩者都運行在機器學習算法上，因此都是半自動化的。

越來越多的公司，如LinkedIn和星巴克，正在轉向云上的Java。 微軟進駐并收購J-Clarity背后的倫敦人才團隊的明智舉動表明，它并不是在長期競爭最激烈的云服務競賽中獲得銀牌。

微軟的目標不僅是為大規模客戶提供Azure云服務，還將成為開源云開發革命的先驅之一。

翻譯自: https://www.javacodegeeks.com/jclarity-boost-to-java-on-azure.html

總結

以上是生活随笔為你收集整理的jClarity：在Azure上升级到Java的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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