16、K8ssandra:数据管理与监控的综合解决方案

K8ssandra:数据管理与监控的综合解决方案

1. Cass Operator 功能介绍

Cass Operator 为部署和管理 Cassandra 集群提供了多项实用功能,具体如下:
- 拓扑管理 :利用 Kubernetes 亲和性原则,管理 Cassandra 节点(Pods)在 Kubernetes 工作节点上的放置,以最大化数据可用性。
- 缩容操作 :如同扩容时逐个添加节点,缩容时也逐个管理节点移除。
- 节点替换 :若 Cassandra 节点因崩溃或所在工作节点故障而丢失,Cass Operator 借助 StatefulSet 替换节点,并将新节点绑定到相应的持久卷声明。
- 镜像升级 :利用 StatefulSet 的功能,对 Cassandra Pods 使用的镜像进行滚动升级。
- 种子节点管理 :依据 Cassandra 每个机架一个种子节点、每个数据中心至少三个种子节点的建议,创建 Kubernetes 服务以暴露每个数据中心的种子节点。

2. Stargate APIs 提升开发效率

2.1 数据访问抽象的演变

在软件开发中,对直接数据库访问进行抽象的理念由来已久。早期在单体客户端 - 服务器应用中,常使用存储过程、对象关系映射工具(如 Hibernate)或数据访问对象(DAOs)模式来隔离数据访问和复杂查询逻辑。随着软件行业向面向服务架构(SOA)和微服务发展,类似的数据访问抽象模式也随之出现

【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。
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