异构系统中API中台的衍生

本文探讨了API中台在同构和异构系统中的应用,阐述了其在屏蔽接口复杂性、简化代码维护方面的优势。通过API中台,可以将不同服务的请求统一处理,解决跨语言调用的难题。同时,也指出了使用API中台需要考虑的权限、幂等性和重复刷新等问题,以确保系统的稳定性和安全性。

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目录

前言

一、同构系统

二、异构系统

三、API中台作用

1.屏蔽外部接口复杂性

2.方便系统的开发维护

四、使用API中台需要考虑的问题

1.权限问题

2.接口幂等性问题

3.重复刷新问题

总结


前言

本文可以帮助你了解到到API中台的概念以及存在的原因。


一、同构系统

系统中各个服务都是使用同一种编程语言开发。像Spring Cloud、Dubbo等框架都支持使用。

二、异构系统

系统中各个组件服务是使用不同种编程语言开发的系统。

来举一个栗子,证明为啥会需要API中台。看图说话。

这是我们模拟的一个场景,这种情况下,多个Java服务通过httpClient方式请求远程跨语言接口。

缺点就是维护性特别差

这里我们的解决思路就是:“没有什么是加一层解决不了的”

 通过添加API中台系统,可以方便我们做代码维护。至于API中台,我们可以给它加到SpringCloud项目中使用feign、RestTemplate+Ribbon方式调用,或用Dubbo框架完成调用都行,重点因为这里是同构系统,所以调用方式多样。

三、API中台作用

1.屏蔽外部接口复杂性

        API中台会对不同服务发起的请求做解析,再以统一的格式请求到远程跨语言的服务接口,做了化繁为简的操作。

e.g :
A,B,C 三个服务都需要调用远程跨语言服务接口,那么三个服务的接口由于都是提前写好的,再去修改各个服务的请求方式显然是不合适的,所以此时我们通过API中台对不同请求方式的请求做解析,再以统一格式请求到远程跨语言服务接口即可。

2.方便代码维护

        参见异构系统中的内容

四、使用API中台需要考虑的问题

1.权限问题

2.接口幂等性问题

        接口幂等性:传入数据一致,得到结果一致

3.重复刷新问题


总结

以上是关于同构,异构系统以及API中台的的一个简单认识,主要了解思路,根据具体业务场景设计更加合理的解决方案即可。

<think>好的,用户现在的问题是“如何将AI集成到现有系统中”,而之前他询问的是作为储能行业的EMS软件工程师在AI趋势下的建议。现在他可能想更具体地了解实际操作步骤,而不仅仅是战略层面的建议。需要明确用户当前的系统架构、技术栈以及他们已经具备的AI能力,但可能用户没有提供这些细节,所以回答需要保持通用性,同时结合之前的储能EMS背景。 首先,用户可能希望得到一个结构化的方法,将AI整合到现有的系统中,同时避免重大中断。需要涵盖评估、数据准备、模型选择、集成方法、测试部署、监控维护以及合规等方面。结合之前的建议,比如强化AI核心技术能力、数据驱动开发等,这里需要具体化到集成步骤。 用户可能关心如何在不影响现有系统稳定性的情况下逐步引入AI,比如通过微服务或API的方式。同时,储能行业可能对实时性、可靠性和安全性有较高要求,这些需要考虑进去。例如,在集成时可能需要边缘计算来降低延迟,或者使用混合模型(物理模型+AI)来提高可解释性和可靠性。 另外,用户可能对数据处理和特征工程有疑问,特别是在多源异构数据(如SCADA、BMS)的情况下如何有效整合。需要强调数据治理的重要性,以及特征工程在储能领域的具体应用,比如SOC/SOH的衍生指标。 还需要考虑用户的技术背景,作为软件工程师,他们可能更熟悉系统架构和接口开发,但对机器学习模型的部署和运维可能不太熟悉,因此需要提供具体的工具和框架建议,比如TensorFlow Serving、Kubernetes等。 最后,用户可能希望了解实际案例或示例,比如在储能系统中使用LSTM进行预测,或者用强化学习优化调度,这些可以增强建议的可操作性。同时,合规性和标准(如IEC 61850)也是集成时需要关注的,特别是在涉及电网交互时。</think>将AI集成到现有系统需要系统性规划,既要确保现有业务稳定性,又要实现智能化升级。以下是分阶段落地的技术路径和关键实践方法: --- ### 一、**系统现状评估与目标定义** 1. **明确集成目标** - 确定AI解决的问题类型(预测/优化/控制/检测) - 示例: - 储能EMS中:用AI优化电池充放电策略(降低成本10%+) - 设备运维中:用异常检测减少故障停机时间 2. **评估技术可行性** - 数据维度:检查数据质量(完整性、采样频率)、接口兼容性(BMS/SCADA协议) - 算力维度:评估边缘设备(如PLC)是否支持TensorRT等推理加速框架 --- ### 二、**渐进式集成架构设计** #### 方案1:**微服务化AI模块** - 在现有系统外构建独立AI服务,通过API/RPC调用 - **优势**:避免侵入核心业务代码,适合初期验证 - **案例**: ```python # Flask实现的充放电策略API @app.route('/predict', methods=['POST']) def predict(): data = request.json['bms_data'] prediction = model.predict(preprocess(data)) return jsonify({"soc_opt": prediction[0]}) ``` #### 方案2:**嵌入式AI引擎** - 将轻量化模型(如TensorFlow Lite)直接嵌入控制器 - **关键技术**: - 模型量化(FP16/INT8)降低计算开销 - 使用ONNX统一格式跨平台部署 #### 方案3:**混合规则-AI系统** - 传统规则系统与AI协同决策 - **示例**: ```mermaid graph LR A[实时电价数据] --> B{规则判断} B -->|电价差>阈值| C[AI优化模块] B -->|电价差≤阈值| D[规则库决策] C --> E[最终调度指令] D --> E ``` --- ### 三、**关键实施步骤** 1. **数据管道重构** - 构建面向AI的数据湖: - 结构化数据:通过OPC UA/MQTT对接BMS - 非结构化数据:用Apache NiFi处理日志/图像流 - 开发特征工程流水线: - 针对储能场景构造时序特征(如SOC波动率、充放电循环频次) 2. **模型开发与测试** - **离线训练环境**: - 使用PySpark处理历史数据(10万+电池循环记录) - 用Optuna自动优化LSTM超参数 - **影子模式测试**: - 让AI模型与现有系统并行运行,对比决策差异(如充放电指令吻合度) 3. **持续集成/交付(CI/CD)** - 构建MLOps流水线: ```mermaid graph TB A[数据版本管理-DVC] --> B[模型训练-Kubeflow] B --> C[模型注册-MLflow] C --> D[AB测试-Flyte] D --> E[边缘部署-TensorFlow Serving] ``` --- ### 四、**典型挑战与解决方案** | 挑战场景 | 解决方案 | 储能行业案例 | |---------------------------|-------------------------------------|--------------------------------| | **实时性不足** | 边缘AI芯片(如NVIDIA Jetson)+ 模型蒸馏 | 储能逆变器毫秒级过载预测 | | **数据孤岛** | 联邦学习(FATE框架)+ 差分隐私 | 多园区储能数据联合建模 | | **模型漂移** | 在线学习(River库)+ 概念漂移检测 | 电池老化导致的SOC预测偏差修正 | | **业务解释性差** | LIME可视化 + 决策树代理模型 | 向电网运营商解释调频指令生成逻辑 | --- ### 五、**储能EMS集成参考案例** **项目背景**:某100MW储能电站需提升调频收益 **集成方案**: 1. **数据层**: - 通过IEC 61850协议采集PCS数据,使用TDengine压缩存储 2. **算法层**: - 训练深度强化学习(PPO算法)模型,奖励函数设计: $$ R = \sum_{t}(P_{grid}^t \cdot \Delta price^t) - \lambda \cdot DOD^{2} $$ 3. **部署层**: - 在本地工控机部署TensorRT加速模型,响应延迟<50ms **效果**:调频收益提升23%,电池寿命损耗降低15% --- ### 六、**实施路线图建议** 1. **第一阶段(1-3个月)**:搭建试验性AI沙盒环境,完成数据接口改造 2. **第二阶段(3-6个月)**:在非关键模块(如报表生成)部署AI试点 3. **第三阶段(6-12个月)**:核心业务AI化(如实时调度),建立模型监控体系 4. **长期演进**:构建AI中台,支持多场景模型快速迭代 通过这种渐进式集成策略,既能控制风险,又能持续释放AI价值。重点需关注**数据-算法-系统的三角协同**,特别是在高安全要求的储能场景中,建议优先采用**数字孪生+AI仿真**验证关键决策逻辑。
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