PodCast:新版本 Rational 软件交付平台如何增强 SOA 中的“A”

三位 IBM Rational 副总裁在本期播客中介绍了 V7 版本的 IBM Rational Software Delivery Platform Desktop 产品的概览,并讨论了 IT 和业务领域的变化如何推动此次更新,以及这些变化对软件开发和交付的实际影响。

In this podcast

In this 20-minute podcast, three Rational® vice presidents give an overview of V7 of the IBM Rational Software Delivery Platform Desktop products, relating it to the product's release in June. They talk about the evolutionary changes in IT and in business that have been the impetus for V7, and look at the practical impact of it all for software development and delivery.

Listen to the podcast (22:59) (Click to listen or right-click "Save as" to download)

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基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
**A Bootiful Podcast: Spring Cloud Data Flow 传奇人物 Ilayaperumal Gopinathan** 在最新一期的 **《A Bootiful Podcast》** 中,Spring 官方播客邀请了 **Ilayaperumal Gopinathan(简称 "Ilaya")** —— Spring Cloud Data Flow 的核心开发者和长期贡献者,深入探讨了 SCDF 的设计理念、发展历程、实际应用场景以及未来方向。 > 🎙️ 播客地址:[https://spring.io/blog/2023/10/05/a-bootiful-podcast-ilayaperumal-gopinathan-on-spring-cloud-data-flow](https://spring.io/blog/2023/10/05/a-bootiful-podcast-ilayaperumal-gopinathan-on-spring-cloud-data-flow) > 🎧 主持人:Josh Long > 👤 嘉宾:Ilayaperumal Gopinathan(Pivotal/Spring 团队资深工程师) --- ### 🔍 谁是 Ilayaperumal Gopinathan? - ✅ **Spring Cloud Data Flow 项目创始人之一** - ✅ 长期主导 SCDF、Skipper 和相关模块的架构设计与开发 - ✅ 在微服务数据管道、流处理、批处理领域有深厚积累 - ✅ 多次在 Spring One、KubeCon 等大会上分享云原生数据集成最佳实践 他被社区亲切地称为 **“SCDF Legend”**,因其对该项目长达十年的技术投入和持续引领而广受尊敬。 --- ### 🎙️ 播客核心内容摘要 #### 1. **Spring Cloud Data Flow 是什么?为什么需要它?** > “我们每天都在生成海量数据——日志、交易记录、传感器信号……但如何将这些数据从源头可靠地传输到目的地,并可监控、可管理、可重用?这就是 SCDF 的使命。” - SCDF 是一个用于构建 **数据集成流水线** 的平台,支持: - 流式处理(Stream Processing):如 Kafka → 处理 → 数据库 - 批处理任务(Batch Jobs):如定时 ETL 作业 - 提供统一界面(UI)、REST API 和 Shell 工具来管理应用生命周期。 #### 2. **SCDF 的核心理念:组合式编程(Composable Architecture)** - 应用被抽象为三种角色: - `Source`(源):产生数据(如 HTTP、Kafka、File) - `Processor`(处理器):转换数据(如过滤、聚合) - `Sink`(汇):消费数据(如数据库、Redis、RabbitMQ) ```bash stream create --name logflow --definition "http | transform | jdbc" ``` - 所有组件均可独立部署、版本化、替换,实现高灵活性。 #### 3. **Skipper:让升级更安全** > “想象你要更新生产环境中的某个流组件,但又不想中断整个流程。” - Skipper 是 SCDF 的“部署引擎”,支持: - 蓝绿部署 - 滚动升级 - 自动回滚机制 - 可跨多个平台运行(Local、Kubernetes、Cloud Foundry) #### 4. **函数即服务(Function as a Service)集成** - SCDF 已深度整合 **Spring Cloud Function**,允许开发者以函数形式编写逻辑并注册为流组件。 - 支持自动推断输入输出类型,无需额外配置绑定。 ```java @Bean public Function<String, String> uppercase() { return value -> value.toUpperCase(); } ``` 只需打包后注册即可使用: ```bash app register --name upper --type processor --uri file:///path/to/function.jar stream create --name caps --definition "http | upper | log" ``` #### 5. **Kubernetes 上的最佳实践** - 推荐使用 Helm Chart 快速部署 SCDF 到 K8s: ```bash helm repo add bitnami https://charts.bitnami.com/bitnami helm install my-scdf bitnami/spring-cloud-dataflow ``` - 使用 Istio Sidecar 注入实现服务网格集成。 - 支持 Pod 标签、节点选择器、资源限制等高级调度策略。 #### 6. **可观测性增强** - 内建与 Prometheus、Grafana 集成,提供: - 流处理延迟 - 消息吞吐量 - 任务执行时长 - 日志可通过 Fluentd 或 Loki 收集分析。 #### 7. **未来的方向:事件驱动 + AI 工作流** > “我们正在探索将 SCDF 与 AI/ML 工作流结合的可能性。” - 支持通过事件触发模型推理任务(如图像识别、文本分类)。 - 构建基于规则引擎的数据路由系统。 - 更强的 DAG(有向无环图)可视化编排能力。 --- ### 💡 经典语录摘选 > 🗣️ “SCDF 不只是一个工具,它是一种思维方式——把数据流动视为一等公民。” > —— Ilayaperumal Gopinathan > 🗣️ “我们不希望用户写一堆胶水代码去连接 Kafka 和数据库。我们要让他们专注于业务逻辑。” > —— Josh Long --- ### 📺 观看建议 如果你从事以下工作,强烈推荐收听本期播客: - 构建实时数据管道(如日志采集、IoT 数据处理) - 实现 ETL 批处理任务自动化 - 在 Kubernetes 上运行微服务架构 - 探索函数式编程与事件驱动架构 🎧 收听方式: - Spotify: [链接](https://open.spotify.com/show/...) - Apple Podcasts: [链接](https://podcasts.apple.com/us/podcast/bootiful-podcast/id1491294157) - 直接播放 MP3: [官网提供下载](https://spring.io/blog) ---
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