6、云环境下微服务部署选项对比及新冠疫情可视化应用

云环境下微服务部署选项对比及新冠疫情可视化应用

1. 微服务部署相关研究

在云环境中部署微服务有多种方式,不同方式在成本、性能等方面存在差异。

有研究使用 AWS Lambda 进行云服务部署,通过一个简单案例研究发现,使用微服务最多可降低 13.42% 的基础设施成本,而使用像 AWS Lambda 这样专门用于更细粒度部署微服务的无服务器服务,公司的基础设施成本最多可降低 77.08%。

还有研究对比了在云中部署微服务的主要选项:容器和函数。从可扩展性、可靠性、成本和延迟等方面进行性能比较,发现容器化部署策略和函数使用都不能满足所有场景。例如,对于长时间运行的服务,容器化部署策略成本更低;而对于响应可能较大的微服务,由于函数在扩展方面的灵活性,使用 FaaS 更合适。当负载由常规流量模式组成时,基于容器的部署仍然更具成本效益。

另外一项研究分析了基于容器的虚拟化技术在云中的性能,通过在 Docker 和 Flockport (LXC) 中进行实验,以 CPU、内存和 I/O 设备的使用作为性能指标。实验表明,Docker 或 Flockport 在内存或 CPU 利用率方面开销较低,但 I/O 和操作系统交互会产生较高开销,因此 I/O 操作较多的应用在使用这些技术时会有更多劣势。

2. 案例研究

为了选择最适合代表微服务应用的基准,研究人员对比了 Acme Air、Socks Shop 和 Music Store 三个基准。从架构方面和通用性,如明确的拓扑视图、易于访问、持续集成支持和自动部署等方面进行评估。最终得出 Socks Shop 是一个文档完善、基于知名 DevOps 技术清晰设计实现的基准,并且支持

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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