45、构建高可扩展性和高可用性系统的全面指南

构建高可扩展性和高可用性系统的全面指南

1. 系统监控的重要性

系统监控绝非枯燥之事。若追求 99.999% 的可用性,就不能对任何事掉以轻心,要监控一切,并定期手动和自动审查警报、日志和指标。因为你永远不知道自己或工具会发现什么问题,而这些问题往往会在你最意想不到的时候出现。

不能因为在功能、进程、应用程序和节点层面隔离了故障,就认为允许进程崩溃是可以接受的。“让它崩溃”的方法能提供简化编程模型以减少崩溃,但要确保能及时察觉故障并尽快修复,要在用户察觉之前有足够的反应时间。

此外,不要浪费时间大海捞针,要掌握所有数据,以便在异常出现时证明自己的清白(或承认问题)。

2. 设计可扩展和高可用系统的步骤

设计可扩展和高可用的系统,可遵循以下 10 个简单步骤:
1. 将系统功能拆分为可管理的独立节点。
2. 选择分布式架构模式。
3. 选择节点、节点族和集群之间通信使用的网络协议。
4. 定义节点接口、状态和数据模型。
5. 为节点中的每个接口函数选择重试策略。
6. 考虑重试策略的需求,为所有数据和状态选择在节点族、集群和类型之间的共享策略。
7. 设计系统蓝图,考虑节点比例以实现扩展和收缩。
8. 确定应用背压和负载调节的位置。
9. 定义操作、管理和维护(OAM)方法,确定系统和业务警报、日志和指标。
10. 确定应用支持自动化的位置。

当所有这些部分都到位并运行后,随着需求的演变,不断重新审视权衡和假设。根据需要增加更多的弹性和可见性,找出每次停机的原因,并在监控系统中设置预警信号,同时在软件和基础设施中增强弹性

【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略”展开研究,重点利用深度Q网络(DQN)等深度强化学习算法对微能源网中的能量调度进行建模与优化,旨在应对可再生能源出力波动、负荷变化及运行成本等问题。文中结合Python代码实现,构建了包含光伏、储能、负荷等元素的微能源网模型,通过强化学习智能体动态决策能量分配策略,实现经济性、稳定性能效的多重优化目标,并可能与其他优化算法进行对比分析以验证有效性。研究属于电力系统与人工智能交叉领域,具有较强的工程应用背景学术参考价值。; 适合人群:具备一定Python编程基础机器学习基础知识,从事电力系统、能源互联网、智能优化等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何将深度强化学习应用于微能源网的能量管理;②掌握DQN等算法在实际能源系统调度中的建模与实现方法;③为相关课题研究或项目开发提供代码参考技术思路。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,理解环境建模、状态空间、动作空间及奖励函数的设计逻辑,同时可扩展学习其他强化学习算法在能源系统中的应用。
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