10、AWS RDS数据库部署与扩展全解析

AWS RDS数据库部署与扩展全解析

1. Multi - AZ部署

当应用依赖于单个RDS数据库实例时,这自然会成为应用的单点故障。若该可用区或实例出现故障,可能导致整个应用栈的全局故障。为解决此问题,可使用Multi - AZ部署。

启用Multi - AZ部署时,RDS会自动在另一个可用区配置一个备用数据库,并通过同步过程将数据复制到备用实例。每次在数据库上执行写入或提交操作时,在事务完成前,该操作也会在备用数据库上执行。

不过,与单可用区部署相比,这会导致延迟略有增加。如果应用每秒需要进行数千次数据库写入操作,这种延迟差异可能会很明显,这也意味着应用会有一定的性能成本。而且,Multi - AZ部署更昂贵,因为实际上是在双倍使用资源。

以下是Multi - AZ部署的优缺点对比:
| 优点 | 缺点 |
| ---- | ---- |
| 无需手动启动数据库备份副本应对故障 | 写入速度略有降低 |
| 有随时可用的最新备份副本 | 成本更高 |

是否采用Multi - AZ部署需要进行成本效益分析。如果应用数据库架构简单、查询简单,且用户不太可能一次执行大量写入操作,那么延迟差异可能不明显。Multi - AZ部署的性能成本取决于应用的性质、预计用户基数大小和行为。

2. 读取副本

预计数据库操作以读取为主,如果数据库的读取操作量过大(如MySQL中的SELECT查询)导致数据库出现瓶颈,将对整个应用产生连锁反应。此时,可以将部分工作卸载到读取副本。

可以创建最多五个这种类型的RDS实例,指定主数据库,并选择读取副本的区域和可用

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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