17、利用 Docker Swarm 编排分布式解决方案

利用 Docker Swarm 编排分布式解决方案

1. 全局服务

全局服务是复制服务的一种替代方案。在某些情况下,你可能希望在集群的每个节点上运行相同的服务,每个服务器上作为单个容器运行。要实现这一点,你可以以全局模式运行服务,Docker 会在每个节点上调度一个任务,任何新加入的节点也会有一个任务被调度。

全局服务对于许多服务使用的组件的高可用性很有用,但仅运行多个实例并不能得到一个集群化的应用程序。例如,nats 消息队列可以跨多个服务器作为集群运行,它可以作为全局服务的一个很好的候选者。不过,要使 nats 作为集群运行,每个实例需要知道其他实例的地址,而这与 Docker 引擎分配的动态虚拟 IP 地址不太兼容。

可以将 Elasticsearch 消息处理程序作为全局服务运行,这样每个节点都会运行一个消息处理程序实例。由于不能更改正在运行的服务的模式,所以首先需要删除原服务:

> docker service rm nerd-dinner-index-handler
nerd-dinner-index-handler

然后,创建一个新的全局服务:

docker service create \
 --mode=global \
 --detach=true \
 --network nd-swarm --endpoint-mode dnsrr \
 --env ELASTICSEARCH_URL=http://elasticsearch:9200 \
 --env MESSAGE
【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测与故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理与特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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