8、分布式架构:原理、优势与实践案例

分布式架构:原理、优势与实践案例

1. 引言

在应用开发领域,传统的单体应用架构在发展过程中逐渐暴露出诸多问题,如扩展性差、部署困难等。而分布式架构作为一种新兴的架构模式,为解决这些问题提供了有效的途径。它允许应用的各个部分独立开发、部署和运行,从而提高了开发效率和系统的灵活性。

2. 单体应用架构的局限性

2.1 测试与调试困难

单体应用作为一个整体进行构建、部署和运行,虽然单个可执行文件在初期便于测试和调试,因为需要跟踪的组件较少。但随着应用规模的增大,测试变得繁琐,因为一个部分的更改可能需要对整个应用进行重新测试。

2.2 资源需求高

随着单体应用的不断增大,运行它需要更强大的计算机性能。而且,由于应用通常运行在单台计算机上,一旦这台计算机出现故障,整个应用就会停止运行,成为单点故障。

2.3 部署困难

部署单体应用的新版本,即使是模块化的单体应用,也是一个大工程。各个部分不能独立部署,要部署一个部分就必须重新部署整个应用。这意味着开发团队需要协调各个模块的开发进度,确保所有模块同时准备好进行构建和部署。而且,随着单体应用的增大,重新部署变得更加复杂和繁琐,通常需要停机来关闭和卸载旧版本,然后安装和启动新版本。如果重新部署失败,整个应用将无法正常运行,直到恢复成功。

3. 分布式架构的概念与特点

3.1 架构定义

分布式架构将应用构建为一个由多个模块组成的复合应用,每个模块设计为在自己的进程中独立运行。它将模块化单体应用中的模块组织成独立的工作负载,这些工作负载可以在不同的进程中运行,并通过网

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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