7、云原生应用:架构、开发与实践

云原生应用架构、开发与未来趋势

云原生应用:架构、开发与实践

云原生应用概述

近年来,“云”这个词频繁出现,但很多时候只是一个时髦的术语。大家匆忙获取亚马逊 EC2 实例并部署服务,仅仅是为了宣称“我们上云了”。然而,真正拥抱云远不止在云端部署应用这么简单,它是一场涉及基础设施、开发、部署以及团队协作的革命。

从基础设施角度看,自动化是关键。服务器配置、磁盘空间、内存、网络和资源等一切都需要自动化。在开发方面,要保持软件的小型化,即各个软件模块相互独立,开发团队专注于少数任务,并通过自动化(如构建自动化、测试自动化和部署自动化)快速获取软件故障反馈。若不实现自动化,应用就难以具备弹性、灵活性、恢复能力和容错性。

进入云原生领域意味着改变工作习惯,重新组织和构建公司的 IT 部门。开始云原生应用开发,首先要对现有基础设施进行深入评估,包括集成边界、安全性、遗留系统、设备组件、流程以及业务和运营需求等方面,以找出优缺点。评估结果可能会促使人员培训和组建新团队。

云原生应用需考虑云架构的所有特性。构建云原生应用常用的方法是微服务。微服务和云原生应用的区别在于,微服务可由任何基础设施提供,而云原生应用需考虑云的所有特性以及分布式环境。在云架构中,结合自动化使用微服务具有诸多优势:
- 自动配置 :将基础设施视为代码。
- 自动冗余 :云原生应用天生具备故障恢复能力。
- 自动扩展 :通过持续监控微服务,可适时添加更多节点。

常见的微服务交付方式是使用 Linux 容器。微服务架构和 Linux 容器相互促进。每个微服务都是一个独立单元,拥

【最优潮流】直流最优潮流(OPF)课设(Matlab代码实现)内容概要:本文档主要围绕“直流最优潮流(OPF)课设”的Matlab代码实现展开,属于电力系统优化领域的教学科研实践内容。文档介绍了通过Matlab进行电力系统最优潮流计算的基本原理编程实现方法,重点聚焦于直流最优潮流模型的构建求解过程,适用于课程设计或科研入门实践。文中提及使用YALMIP等优化工具包进行建模,并提供了相关资源下载链接,便于读者复现学习。此外,文档还列举了大量电力系统、智能优化算法、机器学习、路径规划等相关的Matlab仿真案例,体现出其服务于科研仿真辅导的综合性平台性质。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统优化、智能算法应用研究的科研人员。; 使用场景及目标:①掌握直流最优潮流的基本原理Matlab实现方法;②完成课程设计或科研项目中的电力系统优化任务;③借助提供的丰富案例资源,拓展在智能优化、状态估计、微电网调度等方向的研究思路技术手段。; 阅读建议:建议读者结合文档中提供的网盘资源,下载完整代码工具包,边学习理论边动手实践。重点关注YALMIP工具的使用方法,并通过复现文中提到的多个案例,加深对电力系统优化问题建模求解的理解。
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