22、利用 AWS 服务与 Kinesis 实现数据转换、路由及第三方集成

利用 AWS 服务与 Kinesis 实现数据转换、路由及第三方集成

1. AWS 服务的优势与选择策略

AWS 服务如同构建模块,是一组微服务,能让我们快速构建或原型化应用程序。不过,由于可用服务众多,存在服务功能重叠的情况,这可能导致在选择服务时陷入分析瘫痪。

在云环境中,服务选择有“双向门”和“单向门”之分。“双向门”决策意味着如果选错了服务,可以迅速回头选择其他服务,云环境对此较为宽容。例如,选择一个服务快速进行实验,比无休止地讨论哪个服务更好更明智。而“单向门”决策难以逆转,如购买全新服务器,一旦做出决定就很难更改,所以需要花费大量时间来决策。

2. 企业服务总线(ESB)概念

企业服务总线(ESB)在面向服务的架构(SOA)中实现了相互交互的软件应用之间的通信系统。可以将邮政服务类比为 ESB,我们作为消息生产者和消费者,无需了解邮件分类和路由的内部机制,只需使用邮政 API 指定收件地址并将信件放入邮箱,邮政服务会负责后续的路由和投递。若需要确认收件人是否收到消息,提供自己的地址,邮政服务会在信件送达后发送送达确认。

3. 使用 EventBridge 进行事件路由

EventBridge 是一个无服务器事件总线,可连接应用程序和服务,同时保持它们之间的解耦。虽然 Kinesis 本身可以发送事件,但它无法进行事件路由,而 EventBridge 可以设置路由规则,将事件发送到合适的服务或应用程序进行处理。

以 SmartCity 自行车车队为例,假设某个自行车停靠站出现故障,需要发送解锁码。如果直接将解锁码放入 Kinesis 流,每个站点都需要过滤事件并丢弃非自己的事件,这会

【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴飞行器模拟器的研究展开,重点介绍基于Matlab代码实现的四轴飞行器动力学建模仿真方法。研究构建了考虑非线性特性的飞行器数学模型,涵盖姿态动力学运动学方程,实现了三自由度(滚转、俯仰、偏航)的精确模拟。文中详细阐述了系统建模过程、控制算法设计思路及仿真结果分析,帮助读者深入理解四轴飞行器的飞行动力学特性控制机制;同时,该模拟器可用于算法验证、控制器设计教学实验。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及无人机相关领域的工程技术人员,尤其适合从事飞行器建模、控制算法开发的研究生和初级研究人员。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器非线性动力学特性的学习仿真验证;②作为控制器(如PID、LQR、MPC等)设计测试的仿真平台;③支持无人机控制系统教学科研项目开发,提升对姿态控制系统仿真的理解。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块分析,重点关注动力学方程的推导实现方式,动手运行并调试仿真程序,以加深对飞行器姿态控制过程的理解。同时可扩展为六自由度模型或加入外部干扰以增强仿真真实性。
基于分布式模型预测控制DMPC的多智能体点对点过渡轨迹生成研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制(DMPC)的多智能体点对点过渡轨迹生成研究”展开,重点介绍如何利用DMPC方法实现多智能体系统在复杂环境下的协同轨迹规划控制。文中结合Matlab代码实现,详细阐述了DMPC的基本原理、数学建模过程以及在多智能体系统中的具体应用,涵盖点对点转移、避障处理、状态约束通信拓扑等关键技术环节。研究强调算法的分布式特性,提升系统的可扩展性鲁棒性,适用于多无人机、无人车编队等场景。同时,文档列举了大量相关科研方向代码资源,展示了DMPC在路径规划、协同控制、电力系统、信号处理等多领域的广泛应用。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器人学基础的研究生、科研人员及从事智能系统开发的工程技术人员;熟悉Matlab/Simulink仿真环境,对多智能体协同控制、优化算法有一定兴趣或研究需求的人员。; 使用场景及目标:①用于多智能体系统的轨迹生成协同控制研究,如无人机集群、无人驾驶车队等;②作为DMPC算法学习仿真实践的参考资料,帮助理解分布式优化模型预测控制的结合机制;③支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发中的算法验证性能对比。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注DMPC的优化建模、约束处理信息交互机制;按文档结构逐步学习,同时参考文中提及的路径规划、协同控制等相关案例,加深对分布式控制系统的整体理解。
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