14、基础设施扩展:提升性能与降低成本方案

基础设施扩展:提升性能与降低成本方案

在当今数字化时代,随着业务的发展,应用程序需要应对越来越多的用户访问。如何扩展基础设施以提升性能、降低成本,成为了开发者和架构师们必须面对的重要问题。本文将介绍一系列基于 AWS 服务的解决方案,帮助你优化应用程序的性能和可扩展性。

1. 提升性能与节省成本

新的架构设计通常能让服务扩展到支持数十万用户。接下来,我们需要考虑如何提升性能和降低成本。使用 AWS 的一个重要原因是其丰富的托管服务,这些服务可以与应用程序结合使用。有些服务针对特定需求,如 Elastic Transcoder 用于图像转码,SES 用于可靠的邮件发送;而有些服务则更为通用。

之前我们提到通过增加计算资源来处理更多流量,如在平均 CPU 利用率升高时增加 EC2 实例、使用更大的实例或为数据层添加更多读副本。这种方法初期容易实现且效果良好,但随着时间推移,成本会逐渐增加。我们可以通过缓存层重用之前计算的数据,来改善这种情况,让应用程序更高效地运行。AWS 的 ElastiCache 服务在这种情况下就非常有用。

2. ElastiCache

ElastiCache 是一个托管服务,可用于创建内存中的键值存储。简单来说,你需要创建一个集群,然后更新应用程序以使用它。以下是一个示例,假设我们有一个电话簿应用程序,每次要获取企业地址时,通常需要访问数据库。对于银行或邮局等热门企业,相同的查询可能会频繁执行。我们可以更新应用程序逻辑,先检查缓存:

Sub get_address(name)
  address = cache.get(name, "addre
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)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍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的理论Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法仿真方法拓展自身研究思路。
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