Zhi-集群开篇

本文探讨了单体架构在快速开发和迭代方面的优势,以及随着业务发展面临的单点故障、高耦合度和并发能力限制等挑战。为了解决这些问题,提出了采用集群、业务拆分和负载均衡等策略,强调了集群在提高系统性能、可用性和可扩展性上的作用,同时指出了在集群环境中需要注意的分布式会话管理和定时任务一致性等问题。

单体架构

单体架构的优势

1.小团队成型即可完成开发-测试-上线
2.迭代周期短,速度快,线上出bug、版本迭代更新,立马从本地更新到线上
3.打包方便,运维省事

单体架构面临的挑战

1.单节点宕机造成所有服务不可用,系统的承载量越发乏力,如果服务器宕机或者卡顿,会造成一定的损失
2.耦合度太高(迭代、测试、部署),系统越复杂,会导致单体的代码越来越臃肿,代码的可读性,可维护性,可扩展性差,新功能迭代,测试人员需要把相关功能都要测试一遍
3.单节点的并发能力有限,用户量增长,流量增加,服务器的并发能力是有限的,跟优化和硬件是有关系的,并发量居高不下,服务器很有可能会导致负载过高而导致崩溃、宕机

解决方式:
第一点:集群、高可用
第二点:业务拆分、分布式或者微服务
第三点:负载均衡来降低服务器的负载压力,分发请求到其他服务器降低压力
一切要围绕业务去搭建架构

集群

集群概念

1.计算机’群体’构成整个系统,多个多台计算机节点构成的
2.这个群体构成一个整体,不能独立存在,内网要通
3.群体提升并发与可用性

使用集群的优势

1.提高系统性能
2.提高系统可用性
3.可扩展性

使用集群的注意点

1.用户会话 使用分布式会话
2.定时任务,所有计算机节点,某一个时刻,都会出现一样的计划任务。 统一做一个定时任务的服务
3.内网互通

深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别与函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理与滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值与真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练与验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解与异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层与正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验与季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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