15、云网络与开发者环境:从服务网格到文本编辑工具

云网络与开发者环境:从服务网格到文本编辑工具

1. 服务网格概述

在现代软件应用中,微服务架构的采用日益广泛。这种架构由许多小型、独立的服务协同工作,以提供应用程序的功能,具有更高的灵活性、可重用性和可扩展性。然而,它也带来了一些挑战,尤其是在网络方面,例如如何确保所有服务之间能够相互通信,以及如何保证通信的安全性、可靠性和可观测性。

服务网格模式应运而生,它是一个专门的基础设施层,用于处理服务之间的通信。通常,它以一组轻量级代理的形式实现,与应用服务一起部署。这些代理会拦截应用程序的所有入站和出站流量,并提供以下功能:
- 流量管理 :包括服务发现、负载均衡和容错。
- 安全 :涵盖加密、认证、授权和访问控制。
- 可观测性 :提供应用程序指标、分布式跟踪和日志记录。

服务网格的目标很明确,就是将常见的网络任务从应用程序中分离出来,使应用程序能够专注于核心业务逻辑,而不必担心与连接相关的细节。

虽然服务网格并不局限于 Kubernetes,但如今 Kubernetes 是部署服务网格最流行的平台,两者经常一起使用。

2. 服务网格架构的主要组件

服务网格架构主要由两个组件组成:
|组件|描述|示例|
|----|----|----|
|数据平面|处理实际的服务间通信,以一组轻量级代理(边车代理)的形式与应用服务一起部署,拦截服务的所有流量并实现服务网格功能|Envoy、Cilium、NGINX、HAProxy|
|控制平面|为数据平面提供配置,将

【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。
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