分布式查询项目OGSA-DAI能替换容灾么?

探讨了OGSA-DAI项目如何为高并发分布式数据库提供DAO层解决方案,包括SQL语句推送、数据源拆分及结果整合过程。同时讨论了其在容灾模式中的潜在作用与局限性。

    今天偶然在Gao ang同学的博客上看到OGSA-DAI项目,感觉焕然一新,个人觉得是配合未来WEB项目高并发分布式数据库的DAO层解决方案之一。

 

    OGSA-DAI的思想是:“应用整串SQL语句推送给后端的DAO,DAO根据配置的数据源把SQL拆分成为针对不同数据源的子查询,子查询通过DAI数据服务获取查询结果,并对不同数据源返回的结果进行组装,并返回给上层应用”。

 

     流程如下:



  




 
 

 

这个项目不得不触发一些新的想法,毅然记录了下来....

提出问题,这样是不是可以替换目前的容灾模式呢??

 

后来回头想想,虽然应用可以分布式访问多数据库,并且能控制事务以及控制容灾模式,也符合主备双份数据,但是如果数据是存放的文件系统,又怎么办呢?这样说来,好像已经违背了“容灾”的初衷,本来就是要两份数据。

 

 

另外,这种SQL语句拆分推送到后台处理貌似不利于调试,特别是牵涉的后端数据源较多情况,写一个业务要去多个数据源查看执行结果,不搞死程序员??

 

 

 

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。
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