15、API 部署与发布:策略与实践

API 部署与发布:策略与实践

1. 部署与发布的区别

在 API 系统的运营中,理解部署和发布的区别至关重要。部署是将一个特性完整地带入生产环境,此时系统中已经有了一个正在运行的进程,但新特性并未被激活,也不会通过与生产系统的交互来执行。而发布则是以可控的方式激活新特性,这样可以控制引入新特性所带来的风险。

Thoughtworks Technology Radar 对部署和发布的区别给出了很好的解释:在许多组织中,实现持续交付仍然是一个挑战,因此强调一些有用的技术,如将部署与发布解耦,就显得尤为重要。当提及对应用程序组件或基础设施进行更改的部署行为时,应严格使用“部署”这个术语;而当特性更改向最终用户发布并产生业务影响时,则应使用“发布”这个术语。通过使用特性开关和灰度发布等技术,我们可以更频繁地将更改部署到生产系统,而无需立即发布特性。更频繁的部署可以降低与更改相关的风险,同时业务利益相关者可以控制何时将特性发布给最终用户。

向基于 API 的架构转型的一个优势是,其解耦的特性使团队能够快速发布更改。为了实现这一优势,必须确保系统之间的耦合度保持较低水平,并将发布失败的风险降至最低。

2. 案例研究:特性标记

以遗留会议系统为例,可以通过特性标记来有效分离代码部署和发布。特性标记通常存储在运行应用程序之外的配置存储中,允许代码在特性关闭的状态下进行部署。当团队或产品所有者准备启用该特性时,可以将其打开,使应用程序执行不同的代码分支。其粒度可以是针对每个用户,也可以更粗略地全局启用特定选项。

以下是来自流行的 Java 特性标记工具 LaunchDarkly 的示例伪代码:


                
下载前可以先看下教程 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 在网页构建过程中,表单(Form)扮演着用户网站之间沟通的关键角色,其主要功能在于汇集用户的各类输入信息。 JavaScript作为网页开发的核心技术,提供了多样化的API和函数来操作表单组件,诸如input和select等元素。 本专题将详细研究如何借助原生JavaScript对form表单进行视觉优化,并对input输入框select下拉框进行功能增强。 一、表单基础1. 表单组件:在HTML语言中,<form>标签用于构建一个表单,该标签内部可以容纳多种表单组件,包括<input>(输入框)、<select>(下拉框)、<textarea>(多行文本输入区域)等。 2. 表单参数:诸如action(表单提交的地址)、method(表单提交的协议,为GET或POST)等属性,它们决定了表单的行为特性。 3. 表单行为:诸如onsubmit(表单提交时触发的动作)、onchange(表单元素值变更时触发的动作)等事件,能够通过JavaScript进行响应式处理。 二、input元素视觉优化1. CSS定制:通过设定input元素的CSS属性,例如border(边框)、background-color(背景色)、padding(内边距)、font-size(字体大小)等,能够调整其视觉表现。 2. placeholder特性:提供预填的提示文字,以帮助用户明确输入框的预期用途。 3. 图标集成:借助:before和:after伪元素或者额外的HTML组件结合CSS定位技术,可以在输入框中嵌入图标,从而增强视觉吸引力。 三、select下拉框视觉优化1. 复选功能:通过设置multiple属性...
【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理优化策略”展开研究,重点探讨了如何利用深度强化学习技术对微能源系统进行高效的能量管理优化调度。文中结合Python代码实现,复现了EI级别研究成果,涵盖了微电网中分布式能源、储能系统及负荷的协调优化问题,通过构建合理的奖励函数状态空间模型,实现对复杂能源系统的智能决策支持。研究体现了深度强化学习在应对不确定性可再生能源出力、负荷波动等挑战中的优势,提升了系统运行的经济性稳定性。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习背景,从事能源系统优化、智能电网、强化学习应用等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于微能源网的能量调度优化控制,提升系统能效经济效益;②为深度强化学习在能源管理领域的落地提供可复现的技术路径代码参考;③服务于学术研究论文复现,特别是EI/SCI级别高水平论文的仿真实验部分。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,深入理解深度强化学习算法在能源系统建模中的具体应用,重点关注状态设计、动作空间定义奖励函数构造等关键环节,并可进一步扩展至多智能体强化学习或其他优化算法的融合研究。
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