用Aurora Serverless构建可扩展成本优化的应用

用Aurora Serverless构建可扩展成本优化的应用

关键字: [Amazon Web Services re:Invent 2024, 亚马逊云科技, Aurora Serverless, Aurora Serverless, Auto-Scaling Capabilities, Multi-Az Functionality, Billing Model, Pay-Per-Use]

导读

Amazon Aurora Serverless代表了数据库管理的一个范式转变,它提供了一种无服务器架构,能够根据应用需求无缝扩展计算和内存资源。在本次会议中,我们将深入探讨Amazon Aurora Serverless v2的架构、新的创新以及使用这种按需、自动扩展的Aurora配置来构建可扩展和成本优化应用程序的最佳实践。

演讲精华

以下是小编为您整理的本次演讲的精华。

在拉斯维加斯这座繁华的城市,年度亚马逊云科技 re:Invent大会汇聚了来自世界各地的技术爱好者和行业领袖。其中一场备受期待的环节是由数据库管理领域的两位专家Anam Jangsha和Nitesh深入探讨Aurora Serverless的世界。

Anam登台,她对开发人员和架构师在为不同工作负载的应用程序配置数据库资源时所面临的挑战提出了独到见解,令现场观众印象深刻。她生动地描绘了这一困境:低估资源需求可能会导致性能下降,而过度配置则会产生不必要的成本。这是一个许多人难以权衡的微妙平衡。

然而,Anam的演讲提供了一种解决方案——Aurora Serverless,这是亚马逊为云端构建的MySQL和PostgreSQL兼容关系型数据库Aurora的一项功能。通过Aurora Serverless,客户可以利用按需和自动扩缩容的配置,允许数据库根据工作负载自动扩大和缩小。这种创新方法确保客户只为所消耗的资源付费,提供了一种经济高效的解决方案。

Anam深入探讨了Aurora Serverless的自动扩

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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