19、空间架构与编排驱动的服务导向架构解析

空间架构与编排驱动架构解析及选择建议

空间架构与编排驱动的服务导向架构解析

1. 空间架构的特点与优势

空间架构(Space-based Architecture)具有强大的功能,它允许在基于云的托管环境中通过处理单元和虚拟化中间件部署应用程序,同时将物理数据库和相应数据保留在本地。这种拓扑结构由于异步数据泵和最终一致性模型,支持非常有效的基于云的数据同步。事务处理可以在动态和弹性的基于云的环境中进行,同时在安全的本地环境中保留物理数据管理、报告和数据分析。

2. 复制缓存与分布式缓存

空间架构依赖缓存进行应用程序的事务处理,主要使用复制缓存(Replicated Caching),但分布式缓存(Distributed Caching)也可使用。
- 复制缓存 :每个处理单元都有自己的内存数据网格,使用相同命名缓存的所有处理单元之间会同步这些数据。当任何一个处理单元中的缓存更新时,其他处理单元会自动更新新信息。复制缓存不仅速度极快,还支持高度的容错性,因为没有中央服务器持有缓存,不存在单点故障。然而,某些缓存产品可能需要外部控制器来监控和控制处理单元之间的数据复制,但大多数产品公司正在逐渐摒弃这种模式。
- 分布式缓存 :需要一个外部服务器或服务来保存集中式缓存。处理单元不将数据存储在内部内存中,而是使用专有协议从中央缓存服务器访问数据。分布式缓存支持高度的数据一致性,因为数据都在一个地方,不需要复制。但该模型的性能不如复制缓存,因为必须远程访问缓存数据,增加了系统的整体延迟。此外,分布式缓存的容错性也是一个问题,如果包含数据的缓存服务器出现故障,所有处理单元都无法访问或更新数据。可以通过镜像分布式缓存来缓解容错问题,

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模逼近,提升机械臂运动控制的精度效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿高精度轨迹跟踪控制;④结合RRTB样条完成平滑路径规划优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析神经网络训练,注重理论推导仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程优化策略。
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