15、系统风险降低与云架构搭建指南

系统风险降低与云架构搭建指南

1. 系统风险降低技术

1.1 幂等接口的优势

当命令未能成功传达至设备时,若使用非幂等接口,驾驶员需采用复杂且易出错的流程来确定车辆当前速度,并决定是否重新发出“加速”命令。而使用幂等接口,驾驶员可执行更简单、出错概率更低的操作。

1.2 冗余改进的复杂性

某些看似有用的冗余改进措施,实际上可能会增加系统的复杂性,带来更多危害。例如:
- 并行系统实现 :构建系统的并行实现,虽能在一个系统故障时使用另一个系统实现必要功能,但对于大多数应用而言往往过度,会增加系统复杂性和风险。
- 过度拆分的微服务架构 :微服务架构可提高应用质量、降低风险,但过度分解会导致应用整体复杂性增加,进而增加风险。

1.3 理解组件独立性

多个利用共享功能或组件的组件可能看似独立,但实际上都依赖于一个公共组件。若这些共享组件较小或不为人知,可能会给系统引入单点故障。例如,一个运行在五台独立服务器上的应用,若这五台服务器实际上是运行在同一硬件服务器上的虚拟服务器,或者都在同一个机架中,那么当机架电源故障或共享硬件服务器故障时,这些“独立服务器”可能并不像预期的那样独立。

1.4 管理安全

在软件系统中,恶意行为者一直是个问题。随着Web应用变得更大、更复杂,存储和处理的数据及流量增多,数据的价值也更高,试图破坏应用的恶意行为者数量大幅增加。他们的目的可能是获取高度敏感的私人数据,或者使大型应用瘫痪。因此,在应用的风险分析、缓解以及开发过程中,应将安全方面纳入考虑。 <

内容概要:本文详细介绍了一个基于Java和Vue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计实现。系统采用联邦学习架构,使用户数据在本地完成模型训练,仅上传加密后的模型参数或梯度,通过中心服务器进行联邦平均聚合,从而实现数据隐私保护协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构设计,包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块,并结合差分隐私同态加密等技术强化安全性。同时,系统通过Vue前端实现用户行为采集个性化推荐展示,Java后端支撑高并发服务日志处理,形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例,如特征提取、模型聚合、加密上传等,增强了项目的可实施性工程参考价值。 适合人群:具备一定Java和Vue开发基础,熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术,从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标:①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法;②掌握隐私保护机制(如加密传输、差分隐私)模型聚合技术的集成;③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型;④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议:建议结合代码示例深入理解联邦学习流程,重点关注本地训练全局聚合的协同逻辑,同时可基于项目架构进行算法替换功能扩展,适用于科研验证工业级系统原型开发。
源码来自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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