Fiche technique | |
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Type de produit : | Cadre d'application |
Langage de programmation : | Lua/C++ |
Auteur : | Social Science Research Council (SSRC) |
Date de publication : | 2017 à maintenant |
Site Web : | http://www.savarese.com/software/wispers/ |
Introduction
Le Ssrc Web Wispers (ou SSRC Web-WiSPerS) est un cadre d'application développé par le Social Science Research Council (SSRC), spécifiquement conçu pour soutenir les recherches en sciences sociales par le biais de systèmes d'enquête en ligne. "WiSPerS" signifie Web-based Survey and Interview Processing System, un acronyme traduisant bien son but principal : faciliter la collecte de données qualitatives et quantitatives via des enquêtes et interviews en ligne.
Le cadre d'application Ssrc Web Wispers vous permet de créer rapidement des applications Web évolutives à déployer sur un unité d'allocation ou un réseau étendu. Dans le langage de programmation actuel, Web Wispers permet un infonuagique de petite à moyenne échelle (jusqu'à 128 noeuds), répondant aux besoins de la plupart des applications Web d'entreprise et destinées au public. Appelez-le un cadre de développement de micro-infonuagique si vous voulez. En utilisant C++ pour les performances ou Lua pour un développement rapide, Web Wispers facilite la programmation d'applications populaires telles que les wikis, les forums Web, les blogs et la messagerie instantanée basée sur le Web tout en intégrant des capacités de tolérance aux pannes et de mise à l'échelle dès le départ.
Le Ssrc Web Wispers simplifie la programmation en encourageant l'utilisation de processus pilotés par événements d'entrée/sortie mono-processus léger. Bien qu'il soit possible d'écrire des services multi-processus léger avec Ssrc Web Wispers, vous produirez des applications plus robustes et plus flexibles en utilisant le processus comme unité de parallélisme au lieu du processus léger. Les processus peuvent être répartis sur plusieurs noeuds d'un unité d'allocation ou d'un réseau étendu, contrairement aux processus léger. Si votre charge de travail et/ou vos données dépassent la capacité d'un seul processus, vous pouvez partitionner la charge de travail et/ou les données entre plusieurs processus.