9、微服务架构的挑战与SOA的对比分析

微服务架构的挑战与SOA的对比分析

1. 微服务架构的技术挑战

1.1 不可靠的通信

微服务之间通过网络进行通信,这就导致通信本身不可靠,而且单个微服务也可能会出现故障。为了确保某个微服务的故障不会导致整个系统崩溃,其余的微服务必须对故障进行补偿,让系统能够继续运行。不过,要实现这一目标,可能需要降低服务质量,比如使用默认值或缓存值,或者限制可用功能。

在技术层面,这个问题无法得到彻底解决。例如,使用高可用性的硬件可以提高微服务的可用性,但这会增加成本,而且并非完全可靠的解决方案,在某些方面甚至可能增加风险。如果高可用性硬件下的微服务仍然出现故障,并且故障在整个系统中传播,就会导致系统完全崩溃。因此,即使是高可用性的微服务出现故障,其他微服务也应该具备补偿能力。

此外,技术问题和业务领域问题之间的界限也变得模糊。以自动取款机(ATM)为例,当ATM无法获取客户的账户余额时,有两种处理方式:一是拒绝客户取款,这种方式虽然安全,但会让客户感到不满并减少收入;二是直接支付一定限额的款项。选择哪种方式是一个业务决策,需要权衡是保守行事,放弃部分收入并惹恼客户,还是承担一定风险,可能多支付款项。

1.2 技术多元化

微服务的技术选择具有很大的自由度,这可能导致一个项目中使用多种不同的技术。微服务之间不需要共享相同的技术,但缺乏通用技术会使整个系统的复杂性不断增加。每个团队只掌握自己微服务所使用的技术,然而大量的技术和方法会使系统变得极其复杂,以至于单个开发人员或团队无法全面理解整个系统。

通常情况下,每个团队只需要理解自己负责的微服务,不需要对整个系统有全面的了解。但当需要从某个特定角度(如运维)审视整

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值