Uploadcare如何构建每天处理350M文件API请求的服务堆栈

Uploadcare通过基于Python的微服务架构,利用AWS构建了处理350M文件API请求的无限可扩展服务。主要技术包括Django、Celery、Amazon S3、Amazon DynamoDB、PostgreSQL、Tornado和aiohttp等,实现了文件上传、存储、处理、缓存和交付。前端使用React,借助Node.js和JSON API与后端通信。

  Uploadcare是一种文件基础设施即服务解决方案。我们为处理文件提供预制构建,为管理复杂技术提供简单的控件。这些控件包括widget,Upload API,REST API和CDN API。这些API每天一共要处理350M的请求。

  只需几行代码即可上传,存储,处理,缓存和交付文件。我们支持Dropbox,Facebook和许多其他外部来源上传。我们还允许用户将文件直接上传到他们的存储空间中。


  是的,你可以自己处理文件,你可以搭建基本的系统并运行地很快。但是存储怎么样?正常运作吗? 是否有清晰友好的用户界面? 能否快速交付到偏远地区? 我们分析了大多数用例,发现投资开发自己的文件基础设施是没有意义的。

  设置Uploadcare很快,解决了用户通常在处理大文件和批量文件时遇到的许多问题。此外,用户不再需要在每个浏览器中测试系统并维护基础设施。

  ploadcare利用AWS构建了无限可扩展的基础设施。建立在AWS之上,每天可以处理350M的文件上传,操作和交付请求。在2011年开始时,AWS唯一的云替代方案是Google App Engine,我们不想构建相当复杂的解决方案。我们也不想购买任何硬件或使用合作点。

  我们的堆栈处理接收文件,与外部文件源通信,管理文件存储,管理用户和文件数据,处理文件,文件缓存和分发以及管理用户界面仪表板。

  从一开始,我们基于微服务架构构建了Uploadcare。

  这些是我们在堆栈的每一层面临的挑战。

  后端

  Uploadcare的核心是运行在Python上。在佛罗伦萨的Europython 2011会议真正启

【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与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,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与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与效率,为后续的电能治理与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的实现过程与特征提取步骤,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。
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