4、云应用设计的多维度考量与实践

云应用设计的多维度考量与实践

在云环境中进行应用设计时,需要考虑多个关键方面,以确保应用的可靠性、性能和成本效益。以下将详细介绍云应用设计的几个重要维度。

1. 故障设计

在云架构设计中,应假设各种故障可能发生,如硬件故障、云数据中心停电、数据库故障或性能下降、交易数量超出预期等。在自动扩展环境中,节点可能因负载恢复正常而关闭,也可能被云平台重启,还可能出现意外的应用程序故障。设计目标是优雅地处理这些错误情况,尽量减少对用户体验的影响。
- 减少人工干预 :优先使用云平台提供的服务来实施策略,以减少故障发生的可能性或实现自动恢复。例如,可以使用 AWS CloudFormation 在 Amazon EC2 实例上安装、配置和启动应用程序。AWS CloudFormation 包含一组基于 cloud - init 的辅助脚本,可以从 AWS CloudFormation 模板中调用这些脚本来自动执行应用程序的安装、配置和更新。
- 关键设计原则
- 避免存储应用状态 :不要在服务器上存储应用程序状态,因为服务器故障或扩展时可能会丢失这些状态。会话不应存储在本地文件系统中。
- 集中式日志记录 :日志应记录到集中位置,如数据库或第三方日志服务。临时存储信息可选择云平台的可靠队列服务。日志记录应包含云特定信息,如实例 ID、区域、可用区、租户 ID 等,还可包含应用特定的调用序列以帮助追踪问题。同时,使用工具查看、搜索和过滤日志记录。
- 重试逻辑 :请求在到达服务

【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴飞行器模拟器的研究展开,重点介绍了基于Matlab的建模仿真方法。通过对四轴飞行器的动力学特性进行分析,构建了非线性状态空间模型,并实现了姿态位置的动态模拟。研究涵盖了飞行器运动方程的建立、控制系统设计及数值仿真验证等环节,突出非线性系统的精确建模仿真优势,有助于深入理解飞行器在复杂工况下的行为特征。此外,文中还提到了多种配套技术如PID控制、状态估计路径规划等,展示了Matlab在航空航天仿真中的综合应用能力。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及从事无人机系统开发的工程技术人员,尤其适合研究生及以上层次的研究者。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器控制系统的设计验证,支持算法快速原型开发;②作为教学工具帮助理解非线性动力学系统建模仿真过程;③支撑科研项目中对飞行器姿态控制、轨迹跟踪等问题的深入研究; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注动力学建模控制模块的实现细节,同时可延伸学习文档中提及的PID控制、状态估计等相关技术内容,以全面提升系统仿真分析能力。
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