如何开发LAXCUS分布式应用软件(四)

本文介绍Laxcus分布式操作系统中边缘端应用软件的开发方法。边缘端作为终端与云端的中继,适用于处理小型实时计算任务及高安全性需求场景。边缘应用基于TubServlet类开发,需实现isAlive、launch和stop三个抽象方法。

编写边缘应用软件

本文是开发分布式应用软件系列的第4篇,咱们来说说边缘端应用软件开发的一些事,还是先从边缘端的产品定位说起。

在这个系列的第一篇介绍文章已经谈过,边缘端在Laxcus分布式操作系统体系中,属于可选项,它的产品定位主要是做为终端和云端的中继服务存在,同时用来处理一些小型的或者实时的计算工作。比如EJB/CORBA这类传统的CS架构业务,迁移到Laxcus集群环境,就可以部署在边缘端运行。边缘端另外一项功能就是用在高安全级别的应用场景中,这时它就可以起到网关的作用。比如在互联网环境里,终端如果执行云端的应用服务,可以先经过边缘端的识别判断,再上传云端处理,实现对终端屏蔽云端的拓扑环境。当然,如果没有很严格的要求,或者不需要中继处理的工作,终端通常都会直接连接云端,边缘端这时可以被忽略。比如在内部网络环境中,边缘端的作用就大大减化。

在Laxcus分布式操作系统里,边缘端的本质就是一组在后台运行的进程。因为上述这些原因,它即不需要终端漂亮的图形界面,也没有云端强大的分布式存储计算能力,这些特点多少使它有些尴尬。但是也因为这些原因,边缘端相比终端和云端,系统没有给予过多限制,允许开发者拥有了更多自主设计定义的灵活选择。

在Laxcus分布式操作系统的分布体系里,运行边缘应用的是Edge节点,它是一个后台运行的服务器节点。另外,用户如果需要实现可视化的交互操作,也可以把边缘应用部署到图形桌面的Desktop节点,或者控制台的Console节点。

开发边缘端应用软件足够灵活和简单,它只有一个超类:TubServlet,开发者只需要从这个类派生实例,并实现三个抽象方式即可,其它工作全部由开发者自行发挥。边缘应用启动后,会被系统放入后台容器中托管运行,维护管理工作也由系统来处理。

TubServlet是编写所有边缘应用软件的基础类

TubServlet三个抽象方法是:

1. isAlive,判断边缘端应用是否处于活跃状态。

2. launch,启动边缘端应用

3. stop,停止边缘端应用

边缘应用软件启动后,将被放入边缘容器中。停止后,会从边缘容器中移出。启动/停止边缘端应用,可以在图形桌面使用命令操作,也可以通过终端使用RPC来远程执行。isAlive是一个边缘应用提供的激活判断,边缘容器还会结合其它手段,判断边缘应用软件是否正常运行,再决定是否采取进一步的工作。这个工作是循环进行,类似JVM的垃圾回收工作。

TubServlet三个抽象方法

目前与边缘端应用有关的命令有5个,它们分别是:

  1. Run Tub Service,启动边缘应用软件
  2. Stop Tub Service,停止边缘应用软件
  3. Print Tub Service,显示运行中的边缘应用服务。
  4. Show Tub Container,显示边缘应用容器的所有边缘应用,无论是否运行。
  5. Check Tub Listener,检测边缘应用服务器监听地址,通过监听地址,终端能够与边缘应用器实现RPC操作。

如果你在Laxcus桌面上使用边缘服务,这些命令可用桌面帮助查阅。

边缘计算命令

运行边缘计算任务

以上就是开发边缘端应用的大致情况。本篇介绍完毕,下一篇将介绍云端软件的编程和注意事项。Laxcus分布式操作系统绝大部分工作,都在云端处理。

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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