19、服务性能、复用性、兼容性及SOA安全全解析

服务性能、复用性、兼容性及SOA安全全解析

在当今的分布式系统中,服务的性能、复用性、兼容性以及安全性都是至关重要的方面。下面将详细探讨这些关键领域。

服务性能与复用性

服务的性能,尤其是运行时间,是一个不容忽视的问题。从专有远程数据访问转向服务可能会对运行时间产生显著影响。

调用约束

性能难以预测,往往需要实际测量,但测量需要软件就位并投入使用。在开发为两个不同消费者提供服务时,可能在开发后期因性能问题需将新服务拆分为两个服务,而在分布式系统开发后期添加新服务本身也会带来问题。

为避免这种开销,引入了“调用约束”的概念。在设计新服务时,会为其添加一个名为 callConstraints 的字符串属性。当运行时发现问题且无法在服务接口中修复时,提供者和消费者可以就该属性中传递的特殊标志达成一致,以处理特殊情况或进行优化。不过,这只是一种临时解决方案,可争取时间在未来版本中修复问题。

例如,引入 skipContractData specialOptimizationForSystemX 等标志,有助于表明这是一个例外或临时解决方案,并便于在提供者和消费者的源代码中找到相应代码。

但引入特殊符号让每个消费者指定所需数据的方法并不可取,因为这会带来过多灵活性,需要验证参数格式、解析和处理属性,增加维护复杂性,也会给编排引擎带来困难。

一般来说,服务或服务操作不应过于通用,应执行一个具体的业务功能。当服务变得过于通用且无业务需求时,就达到了粗粒度的极限。

定制化服务 <
内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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