5、Azure 数据库迁移全攻略

Azure 数据库迁移全攻略

在数据库迁移过程中,即使源数据库和应用程序不断更新和变化,也需要保持对数据库文档的更新。除非锁定源代码库并阻止更改,否则应频繁更新数据库文档,以查找新的架构更改和数据馈送。此外,如果系统添加了新用户,数据库系统的性能配置文件可能会发生变化,因此需要新的基线。在整个发现阶段创建的所有文档都应被视为动态文档并加以维护。尽早发现变化是确保其融入计划并成功迁移的关键。

阶段二:着陆区测试与验证

当你清楚了解迁移范围内的数据库架构、数据和代码(即源)后,需要了解它们在新平台(即目标或着陆区)上的表现。这是查看源在目标系统上的事务工作负载行为以识别异常的理想时机。通过多次迭代测试着陆区,能够配置出在性能、功能和成本之间实现最佳平衡的理想 Azure 生产配置。

在此阶段,不仅要识别和记录性能下降情况,还要关注性能提升情况。若性能提升显著,可能意味着着陆区资源配置过度,导致多支付了不必要的费用。

值得注意的是,团队中最好有成员熟悉 Azure 架构良好框架。该框架包含成本优化、卓越运营、性能效率、可靠性和安全性五大原则,将这些原则融入迁移过程有助于创建高质量、稳定且高效的云架构。若不熟悉该框架,可访问 此处 深入学习。

在这个阶段,你应该评估迁移选项,开始在 Azure 中进行试验,并测试可能满足需求的选项。尽管有经验的员工可能对迁移数据库和其他对象有偏好,但对迁移选项应保持开放的心态。

最后,你需要定义并设置测试,以正

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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