39、编排即服务(OaaS)基础设施与FAST平台:企业应用新方案

编排即服务(OaaS)基础设施与FAST平台:企业应用新方案

在当今数字化的商业环境中,企业对于高效、灵活的应用集成和服务编排有着迫切的需求。编排即服务(OaaS)范式以及相关的FAST平台为企业提供了创新的解决方案,下面我们来详细了解一下。

1. OaaS基础设施的安全与隐私保障

工作流服务的热部署对安全策略的热部署提出了要求。通过向BIS - Grid部署包中的策略决策点(PDP)添加新规则,实现了XACML策略的热部署。不过,添加新策略也存在被滥用的风险,比如添加影响其他服务的策略。因此,对新插入的XACML规则的自由度进行了限制,规则必须仅限于新创建的工作流服务,否则策略部署将失败。

在认证和授权之后,隐私问题也需要考虑。当多家公司使用同一OaaS基础设施时,必须确保只有授权用户才能查看已部署的工作流或当前正在运行的工作流。这里的授权不仅意味着用户要有部署工作流的权限,系统在信息检索操作时还必须区分用户所属的机构甚至部门,这同样适用于正在运行的工作流实例。

为了在发现操作中过滤信息,我们在实例中存储了关于创建者的丰富信息。例如,工作流管理服务的实例会存储创建者的唯一名称、所属机构和业务角色。当其他人搜索所有已部署的工作流时,BIS - Grid引擎只会显示与搜索者所属机构和业务角色匹配的工作流,搜索者提供的已签名SAML断言中必须包含这两个信息。类似的过滤机制也保证了搜索工作流服务实例时的隐私性,其他信息则依赖WSRF实例,并通过XACML策略进行保护。

2. OaaS的应用场景

我们在两个由工业项目合作伙伴CeWe Color和KIESELSTEIN Group推动的业务场景中评估了OaaS方法。CeWe

深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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