2、分布式追踪:应对云原生应用可观测性挑战

分布式追踪:应对云原生应用可观测性挑战

1. 云原生应用与微服务架构

在过去十年里,现代互联网规模的应用构建方式发生了显著转变。云计算(基础设施即服务)和容器化技术(因 Docker 而普及)催生了一种新的分布式系统设计,即微服务(及其后续演变形式 FaaS)。像 Twitter 和 Netflix 这样的成功公司,借助微服务构建了高度可扩展、高效且可靠的系统,并能更快地为客户提供更多功能。

微服务架构虽没有官方定义,但业界已形成一定共识。Martin Fowler 认为微服务架构具有以下共同特征:
1. 通过(微)服务进行组件化 :复杂应用的功能组件化通过服务(即微服务)实现,这些微服务是通过网络通信的独立进程。它们提供细粒度接口,规模小,可自主开发和独立部署。
2. 智能端点和哑管道 :服务间通信采用与技术无关的协议,如 HTTP 和 REST,而非企业服务总线(ESB)等智能机制。
3. 围绕业务能力组织 :以业务功能(如“用户资料服务”或“订单履行服务”)而非技术来组织服务。开发过程将服务视为不断演进的产品,而非交付后即完成的项目。
4. 去中心化治理 :允许不同微服务使用不同的技术栈实现。
5. 去中心化数据管理 :服务之间在概念数据模型和数据存储技术的决策上相互独立。
6. 基础设施自动化 :利用自动化测试、持续集成和持续部署等自动化流程来构建、发布和部署服务。
7. 容错设计

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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