9-部署图

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#应用服务器 #IIS #嵌入式 #数据结构 #网络应用

本文介绍了部署图的基本概念，包括节点、连接及其属性，并详细解释了如何阅读和绘制部署图。通过具体案例，展示了如何利用部署图来描述系统的物理结构。

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•如何阅读部署图

阅读基本部署图

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上图解释

BS客户端支持IE6亿傻姑娘和FF1.5以上版本，通过Http请求

CS客户端是Windows系统，需要按.net1.1， sw.exe 是客户端程序，通过WebService与服务器通信

服务器是IIS，.Net 1.1 各个组件之间相互依赖，通过ADO.Net 访问数据库

数据库为 Oracle 9i

 

部署图的主要元素

•节点：它代表一个运行时的计算资源（一台实体设备），例如一台计算机、一个工作站等其它设备

•节点的概念和构件有许多相同之处，例如二者有多名称，都可以参与依赖、泛化和关联关系，都可以被嵌套，都可以有实例，都可以参与交互。

但它们之间也存在明显的区别：构件是参与系统执行的事物，而节点是执行构件的事物；构件表示逻辑元素的物理打包，而节点表示构件的物理部署

•本图中建模了四个节点：B/S客户端、C/S客户端、IIS服务器和数据库服务器

•连接：节点之间最常见的关系就是关联关系（用一根实线表示）。为了更好地表示两个节点之间的关系，我们可以通过“约束”来对连接进行描述。

源节点

目标节点

约束（描述）

含义

B/S客户端

IIS服务器

{HTTP+Network}

网络连接，使用HTTP协议

C/S客户端

IIS服务器

{HTTP+SOAP+Network}

网连接，通过Web Service访问服务

IIS服务器

数据库服务器

{ADO.NET}

.NET提供的数据库访问解决方案

部署图的补充元素

•处理器（《process》）：具有处理能力的节点，即可以执行构件

•设备（《device》）：没有处理能力的节点，至少是不关心其处理能力的节点。例如打印机、IC卡读写器，如果我们的系统不考虑它们内部的芯片，就可建模为设备

•节点属性和操作：可以为一个节点提供处理器速度、内存容量、网卡数量等属性，可以为其提供启动、关机等操作

•自定义构造型图标

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•如何绘制部署图

确定所需的节点和节点间的连接关系

•IC卡读卡器：提供给员工刷卡用，它将收集刷卡的时间信息，传给应用系统，并存入数据库中

•应用服务器：用来负责从IC卡读卡器中收集信息，并对管理人员提供员工设置、考勤查询等功能

•数据库服务器：用来存储考勤数据，由于该系统比较小，因此在物理上可以与应用服务器合并

•客户端软件：提供给管理人员使用，连接应用服务器，完成相应操作

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根据实现描述节点

•客户端：需使用Windows操作系统，安装客户端软件（假设名为KaoQing.exe）

•服务器：包含一个用Delphi开发的服务端软件（设为KqServer.exe），它需要与Access数据库交互（设为KaoQing.mdb），并且需要通过IC卡读卡器的驱动程序（假设名为cardReader.dll）来实现与IC卡读卡器通信

•IC卡读写器：对于本系统而言，它是不执行构件的设备，不过为了方便员工，安装了3个。

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•部署图应用说明

•部署图是一种分两阶段演化的，最初的部署图是在设计时，作为确定最终硬件构架过程的一部分而创建的，然后逐步地对它进行精化，从而得到一个或多个实例形式的部署图

•设计阶段：焦点聚焦于节点或节点实例，以及它们之间的连接

•实现阶段：焦点聚集于将物理构件分配给节点

嵌入式系统建模

•识别对于你的系统而言唯一的设备和节点；重点在于对处理器和设备之间的关系建模；可以考虑对处事器和设备采用更直观的图标

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客户机/服务器和分布式系统建模

•当你开发的软件要运行在多台计算机上时，就必须决定如何将软件构件以合理的方式部署在各个节点。其中客户机/服务器结构就是一种典型的分布式系统模型，它包含三层B/S结构、两层C/S结构

•除了客户机/服务器模型之外，对于大型分布式系统可能还包括负载均衡、集群等部署结构，部署图的引入都能够良好地对其进行表述

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•本章小结

 

 

 

 

•首先结合一个“客户机/服务器系统”的例子说明了部署图中节点、连接以及节点中包含的元素的概念，并总结了部署图的阅读技巧

•分别举例说明了部署图中处理器与设备、属性与操作以及自定义构造型图标等补充元素

•结合一个“IC卡考勤系统”的例子，说明了如何分两步绘制一张体现系统物理结构的部署图

•引申出了部署图的应用领域，并举例说明了除客户机/服务器系统之外的嵌入式系统建模方法

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部署GLM-4.1V-9B-Thinking
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GLM-4.1V-9B-Thinking 模型在视频理解任务中，相比其他模型有哪些独特优势？ 3. 部署后，如何评估 GLM-4.1V-9B-Thinking 模型的准确性和性能？ 4. 该模型是否支持 fine-tuning 以适应特定应用场景？ 5. 在云环境中部署 GLM-4.1V-9B-Thinking 的最佳实践是什么？ [^1]: 此外，智谱还推出了轻量版的GLM-4.1V-9B-Thinking模型，该模型在保持高效部署的同时，实现了卓越的性能。GLM-4.1V-9B-Thinking在28项权威评测中表现出色，达成23项最佳成绩，展示了其在图文理解、数学与科学推理、视频理解等多个任务中的强大能力。 [^2]: 智谱开源GLM-4.1V-Thinking？10亿国资入局，小模型性能炸上天！。轻量版GLM-4.1V-9B-Thinking 参数仅10B级别，却在MMStar、MMMU-Pro等28项权威评测中，23项达到10B级模型最佳成绩，其中18项持平或超越72B的Qwen-2.5-VL，刷新小体积模型性能上限。 [^3]: 9B模型挑战72B？智谱新开源GLM-4.1V-Thinking深度评测：本地视觉Agent的春天来了。面对这个对人类观众都极不友好的视频，GLM-4.1V-Thinking的表现堪称“意外之喜”。它不仅准确地捕捉了视频中的每一个关键操作步骤，还对这些操作的目的和效果进行了详细的分析和总结。作为一个仅有9B参数量的模型，能够如此深入地理解一个无声的、复杂的动态交互过程，充分证明了其在AI视频理解能力上的重大突破。这让我们看到了在本地设备上进行实时视频分析的可能性，无论是会议纪要整理，还是操作教程生成，都将变得触手可及。 [^4]: GLM-4-Voice-9B本地部署的完整指南。注意：需科学访问ModelScope仓库 2. 目录结构示例 /GLM-4-Voice ├── models/ │ ├── glm-4-voice-9b/ # 主模型 │ ├── tokenizer/ # 分词器 │ └── decoder/ # 音频解码器 ├── model_server.py # 服务入口 └── web_demo.py # Gradio界面 三、服务部署 1. 启动推理服务 python model_server.py \ --model-path models/glm-4-voice-9b \ --port 10000 \ --dtype bfloat16 \ --device cuda:0 \ --max-streams 8 # 多线程优化。 [^5]: 服了GLM-4.1V-Thinking！这些问题它竟然全答对了？。因为同步发了paper，最后再过一下论文的细节。 paper: https://arxiv.org/abs/2507.01006 Github：https://github.com/THUDM/GLM-4.1V-Thinking HF：https://huggingface.co/collections/THUDM/glm-41v-thinking-6862bbfc44593a8601c2578d 魔搭体验链接：https://modelscope.cn/studios/ZhipuAI/GLM-4.1V-9B-Thinking-Demo。
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