spring cloud zuul

zuul的简介:
zuul在spring cloud中以提供网关服务的形式存在,它是前端通向后端的大门,
其使用了一系列不同类型的过滤器,以将功能应用到服务中,其可以实现:
    身份验证和安全性——识别每个资源的身份验证需求并拒绝不满足这些需求的请求。
    洞察和监控——在边缘跟踪有意义的数据和统计数据,以便为我们提供准确的生产视图。
    动态路由——根据需要动态地将请求路由到不同的后端集群。
    压力测试——逐步增加集群的流量,以评估性能。
    减少负载——为每种类型的请求分配容量,并删除超过限制的请求。
    静态响应处理——直接在边缘构建一些响应,而不是将它们转发到内部集群
    多区域弹性——跨AWS区域路由请求,以使我们的ELB使用多样化,并使我们的优势更接近我们的成员 
其中边缘指的就是zuul
zuul的原理图

 

Inbound Filters:路由到origin之前执行,可用于身份验证,路由和装饰请求
Endpoint Filters:用于返回静态响应,否则内置ProxyEndpoint过滤器会将请求路由到origin
Outbound Filters:从origin获取响应之后执行,可用于度量,装饰用户响应和自定义头
zuul的应用:
zuul的高可用的实现
    将多个zuul节点注册到eureka服务就可以实现zuul服务的高可用
    在微服务的内部,a服务可以调用zuul服务,然后通过zuul服务转发到b服务
nginx可以与zuul搭配使用,nginx暴露url,将请求转发到多个zuul,并实现负载均衡 

        

内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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