2、云原生开发:Cloud Run 与无服务器应用的优势

云原生开发:Cloud Run 与无服务器应用的优势

1. Cloud Run 简介

Cloud Run 是 Google Cloud 上的一个平台,它能让开发者构建可扩展且可靠的基于 Web 的应用程序。借助 Cloud Run,开发者只需专注于编写代码,然后将其推送,平台就能自动完成应用的部署、运行和扩展。

公共云为开发者和企业提供了将物理服务器和数据中心转变为虚拟形式的机会,大大缩短了前置时间,并将对物理服务器和数据中心的大量前期投资转化为持续的运营费用。不过,虚拟机和虚拟网络仍是相对底层的抽象概念。而 Cloud Run 则在实际服务器基础设施之上提供了更高级别的抽象,使开发者能够专注于代码而非基础设施。

使用 Cloud Run 提供的高级抽象并不意味着开发者会永远被绑定在 Google Cloud 上。一方面,Cloud Run 要求应用程序打包在容器中,这是一种可移植的部署和运行应用的方式。如果容器能在 Cloud Run 上运行,那么也可以使用 Docker 在自己的服务器上运行。另一方面,Cloud Run 平台基于开放的 Knative 规范,这意味着可以轻松地将应用程序迁移到其他供应商或自己的硬件上。

2. 无服务器应用

无服务器应用通常指的是基于 Web 的应用程序,它们通过 HTTPS 接收请求(或事件)并做出响应。这类应用包括使用 Web 浏览器交互的网站以及可进行编程调用的 API,同时也可以利用 Cloud Run 构建事件处理管道和工作流自动化。

“无服务器”是一个抽象且含义丰富的术语,不同的人对其有不同的理解。一般来说,无服务器具有以下几个特点:
-

【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。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
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