19、Serverless Cassandra with DataStax Astra DB:云原生数据库新方案

Serverless Cassandra with DataStax Astra DB:云原生数据库新方案

1. 云服务发展趋势与数据库即服务(DBaaS)

自21世纪初云计算出现以来,公共云提供商和基础设施供应商不断将架构栈的各个层面作为服务进行商品化。这一趋势始于将计算、网络和存储作为基础设施即服务(IaaS)提供,随后发展到平台即服务(PaaS)、软件即服务(SaaS)和函数即服务(FaaS,有时与无服务器概念混淆)。

其中,数据库即服务(DBaaS)的出现与我们的探讨密切相关。DBaaS主要包括以下几类:
- 传统数据库云托管服务 :如亚马逊关系数据库服务(RDS)和PlanetScale。
- 仅作为云服务提供的云数据库 :像谷歌BigTable、亚马逊Dynamo和Snowflake。
- 可在本地运行的托管NoSQL或NewSQL数据库 :例如MongoDB Atlas、DataStax Astra DB、TiDB和Cockroach DB。

近年来,许多DBaaS服务提供商开始迁移到Kubernetes上,以实现自动化操作、更高效地管理计算资源,并使解决方案在不同云环境中具有可移植性。DataStax就是提供Cassandra作为服务的供应商之一。不过,传统Cassandra集群在云环境中的架构存在一些问题。

2. 传统Cassandra架构的局限性

传统Cassandra架构在Kubernetes中运行时,尽管有一些变通方法,如使用边车收集指标和日志,或使用StatefulSe

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神经网络与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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