11、软件架构风格与设计决策解析

软件架构风格与设计决策解析

1. GGG组件设计与架构选择

在进行GGG组件设计时,图中展示的设计很可能并非最终设计,还需挖掘更多需求,如用户注册方式、支付管理功能等。不过,该示例为进一步迭代设计提供了良好的起点。

在解决GGG问题时,存在多种可能的组件设计方案,但没有一种是绝对正确或唯一的。软件开发中,很少有软件系统只有一种实现方式,每种设计都有不同的权衡。作为架构师,不应执着于寻找唯一的“真正设计”,而应客观评估不同设计决策之间的权衡,并选择权衡结果相对最优的方案。

架构师在完成初始组件设计后,会面临一个重要决策:选择单体架构还是分布式架构。架构量子定义了架构特性的范围,这对该决策有重要影响。

单体架构通常具有单一可部署单元,包含系统在进程中运行的所有功能,一般连接到单个数据库,例如分层单体架构和模块化单体架构。分布式架构则相反,应用由多个在各自生态系统中运行的服务组成,通过网络协议进行通信,具有更细粒度的部署模型,每个服务可能有自己的发布节奏和工程实践。

如果系统能用单一架构量子(即一组架构特性)管理,单体架构有诸多优势;而组件具有不同的架构特性时,如GGG组件分析所示,就需要分布式架构来适应这些差异。例如,VideoStreamer和BidStreamer为竞标者提供拍卖的只读视图,从设计角度看,架构师不愿将只读流与大规模更新混合处理,加上竞标者和拍卖师之间的差异,这些不同特性促使架构师选择分布式架构。利用架构量子分析架构特性的范围和耦合性,能在设计早期确定架构的基本设计特征,这是其优势之一。

2. 架构风格与模式的区别

架构风格和架构模式的区别容易混淆。架构风格描述用户界面和后端源代码的

基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究”,介绍了利用Matlab代码实现配电网可靠性的仿真分析方法。重点采用序贯蒙特卡洛模拟法对配电网进行长时间段的状态抽样统计,通过模拟系统元件的故障修复过程,评估配电网的关键可靠性指标,如系统停电频率、停电持续时间、负荷点可靠性等。该方法能够有效处理复杂网络结构设备时序特性,提升评估精度,适用于含分布式电源、电动汽车等新型负荷接入的现代配电网。文中提供了完整的Matlab实现代码案例分析,便于复现和扩展应用。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及电力行业技术人员,尤其适合从事配电网规划、运行可靠性分析相关工作的人员; 使用场景及目标:①掌握序贯蒙特卡洛模拟法在电力系统可靠性评估中的基本原理实现流程;②学习如何通过Matlab构建配电网仿真模型并进行状态转移模拟;③应用于含新能源接入的复杂配电网可靠性定量评估优化设计; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码逐段调试运行,理解状态抽样、故障判断、修复逻辑及指标统计的具体实现方式,同时可扩展至不同网络结构或加入更多不确定性因素进行深化研究。
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