8、AWS云应用可扩展性设计与实现指南

AWS云应用可扩展性设计与实现指南

在当今数字化时代,企业和初创公司都希望其应用程序能够高效应对不断变化的业务需求和流量高峰。AWS云提供了丰富的服务和功能,帮助开发者实现应用程序的可扩展性。本文将详细介绍如何在AWS云上设计和实现应用程序的可扩展性,包括定义可扩展性目标、设计可扩展的应用程序架构、利用AWS基础设施服务以及设置自动扩展等方面。

1. 定义可扩展性目标

要实现应用程序的可扩展性,首先需要确保应用程序架构具有可扩展性,以便充分利用AWS云提供的高度可扩展的基础设施服务。应用程序应能根据资源消耗的增加成比例地响应,同时具备操作效率和成本效益。

例如,如果将本地应用程序迁移到云端并垂直扩展实例以满足不断增加的负载,可能会导致成本过高,或者应用程序不断增长的资源需求很快就需要迁移到更大的实例,甚至两者兼而有之。因此,设计应用程序与基础设施协同工作以满足可扩展性要求至关重要。

为了有效地进行设计、实施和运营,应定义一组初始的可扩展性指标,例如每秒要处理的请求数、要支持的平均和峰值并发用户数等。这些指标将帮助建立一个初始基线,以便进行基准测试,还能为开发人员和运营人员设定适当的目标,并有助于迭代优化设计、流程和成本。在大多数情况下,将应用程序拆分为小组件,然后使用AWS基础设施功能对其进行优化,可获得最佳效果。

2. 设计可扩展的应用程序架构

以下是一些常见的设计可扩展应用程序架构的方法:
- 利用AWS服务实现即开即用的可扩展性 :尽可能利用AWS的PaaS服务,以获得可扩展性和可用性的好处,而无需承担相关的管理难题或设计复杂性。例如,可以分别利用RDS或Dyna

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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