18、消息中间件与地理信息系统的数据处理与安全分析

消息中间件与地理信息系统的数据处理与安全分析

1. 消息中间件介绍

在消息中间件领域,有两款备受关注的产品:Apache Pulsar和NATS及其扩展NATS Streaming。

1.1 Apache Pulsar

Apache Pulsar具有多种订阅模式:
- 独占模式(Exclusive) :仅允许一个消费者访问订阅。
- 故障转移模式(Failover) :在主消费者出现故障时,会连接到额外的消费者,以确保消息处理的连续性。
- 共享模式(Shared) :多个消费者可以共享一个订阅,消息会被发送给所有消费者。

为了提高主题吞吐量,Pulsar的主题会在多个代理实例之间进行分区。通过随机选择分区或使用轮询的方式,将发布的消息路由到相应的分区。在消息排序方面,Pulsar可以保证每个键分区和每个生产者的消息顺序,但在多消费者、多主题和多生产者的场景下,其扩展性仍受到一定限制。

此外,Pulsar还支持为通过代理传输的消息定义数据模式,并且数据模式可以通过全局模式注册表在服务器端访问。同时,Pulsar内置了一个轻量级但强大的无服务器计算框架Pulsar Functions,可用于构建基于Pulsar的无服务器流原生工作负载。在安全方面,Pulsar实现了可插拔的认证机制,支持基于角色的令牌、基于Kerberos的认证、TLS认证、基于JWT的授权以及Athenz(一个开源的基于角色的访问控制(RBAC)系统)。

1.2 NATS和NATS Streaming

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”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模线性化提供一种结合深度学习现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值