4、单体应用面临的挑战及微服务过渡方案

单体应用面临的挑战及微服务过渡方案

1. 单体应用的挑战

在软件开发领域,单体应用架构面临着诸多挑战,这些挑战不仅影响开发效率,还对业务的发展产生阻碍。

1.1 生产缺陷

对于任何项目管理者来说,无缺陷部署都是梦寐以求的。然而,现实并非如此,每个团队都对有缺陷的部署忧心忡忡。单体应用也不例外,解决生产中的缺陷说起来容易做起来难。如果之前的缺陷尚未解决,情况会变得更加复杂。

1.2 组织协调性

在单体应用中,庞大的代码库并非唯一的挑战。管理这样一个代码库的大型团队也是影响业务和应用发展的问题。团队目标的一致性是组织协调的关键因素。团队成员虽有相同的目标,即每天及时且无缺陷地交付成果,但当前应用的庞大代码库使单体架构对团队成员来说并非舒适的工作模式。由于代码和相关可交付成果相互依赖,团队成员也相互依赖,大家都在匆忙完成工作,无暇互相帮助或尝试新事物,团队缺乏自组织能力。此外,开发团队因功能增强、缺陷修复或模块依赖等原因,交付成果耗时过长,影响了开发的顺利进行。QA 团队依赖开发团队,开发团队出现问题时,QA 团队因缺乏独立的测试环境和构建版本而陷入困境,导致整体交付延迟,客户无法及时获得新功能或修复。

1.3 模块化问题

单体应用中,模块之间缺乏独立性。例如,订单模块的更改会影响库存模块。这不仅导致模块功能无法复用,代码也未分解为可复用的结构化片段,缺乏代码模块的隔离,没有通用代码。随着业务和客户数量的增长,不同地区的客户对应用使用有不同偏好,有的喜欢访问网站,有的则倾向于使用移动应用。但系统结构使得组件无法在网站和移动应用之间共享,推出移动应用变得困难,企业因此失去了部分偏好移动应用的客户。

内容概要: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,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论与递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性与跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证与MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 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)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模与预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计与MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解与应用能力。
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