3、云应用设计:架构师视角

云应用设计:架构师视角

1. 云数据库多租户设计

1.1 共享数据库与共享架构

采用共享数据库和共享架构的方式,成本可降至最低,但应用的复杂度会大幅提高。这种模式适合对成本敏感的客户。不过,恢复客户数据较为复杂,因为需要恢复属于特定租户的特定行,此操作可能会影响使用该共享数据库的其他租户。

1.2 多租户设计的关键因素

在云架构中设计多租户时,主要需考虑安全性、可扩展性和伸缩性。此外,从 DevOps 的角度来看,多租户会带来额外的复杂性,我们需要确保能够有效管理升级、排查故障、维护高服务水平和运营效率。

1.3 数据安全

数据安全需考虑两个层面:租户级别(通常是一个组织)和最终用户级别(租户的成员或员工)。
- 租户级安全 :为实现安全模型,需在租户级别创建数据库访问账户,该账户可使用 ACL 指定特定租户可访问的数据库对象。同时,可使用安全令牌服务实现租户级别的访问控制。
- 应用级安全 :在应用层面,可防止用户访问他们无权访问的数据。若数据库表在租户间共享,则需按租户过滤数据访问。可通过在每条记录中添加存储租户 ID 的列来实现,典型的 SQL 语句会包含基于租户 ID 等于用户账户安全 ID 的 where 子句。
- 数据加密 :除数据库级安全外,组织政策或法规要求可能强制对静态数据进行加密。云服务提供商和第三方供应商提供多种加密选项,从客户端手动实现到全自动解决方案。加密敏感数据字段是良好实践,但要注意避免对索引列进行加密,以免导致全表扫描,影响性能。应仔

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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