14、基础设施扩展:提升性能与节省成本的全面指南

基础设施扩展:提升性能与节省成本的全面指南

在当今数字化的时代,随着业务的发展和用户数量的增长,如何扩展基础设施以满足不断增加的流量需求,同时提高性能和降低成本,成为了众多开发者和企业面临的重要挑战。本文将深入探讨一系列实用的技术和策略,帮助你应对这些挑战。

1. 提升性能与节省成本

当新的架构设计能够将服务扩展到数十万用户时,下一步自然是考虑如何提升性能和降低成本。AWS 提供了大量的托管服务,这些服务可以与你的应用程序结合使用,满足各种特定需求。例如,如果你需要进行大量的图像转码,可以考虑使用 Elastic Transcoder;若需要可靠的邮件发送系统,则可以选择 SES。

在之前的方案中,我们通过增加计算资源来处理更多流量,如在平均 CPU 利用率升高时添加更多 EC2 实例、使用更大的实例或为数据层添加更多只读副本。这种方法虽然易于实现且初期效果良好,但随着时间推移,成本会逐渐增加。此时,我们可以通过缓存层复用之前计算的数据,从而改善这种情况,让应用程序更高效地运行。AWS 的 ElastiCache 服务在这种场景下就非常实用。

2. ElastiCache 的应用

ElastiCache 是一项托管服务,可用于创建内存中的键值存储。使用时,你只需创建一个集群,然后更新应用程序以使用它,更改过程相对简单。

以电话簿应用程序为例,当我们需要检索企业地址时,通常会访问数据库获取信息。对于银行或邮局等热门企业,相同的查询可能会频繁执行。我们可以更新应用程序逻辑,先检查缓存,如果信息未缓存,则从数据库中检索并将结果存入缓存:

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考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度【考虑碳交易机制】(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度”展开,重点研究在碳交易机制下如何实现综合能源系统的低碳化经济性协同优化。通过构建包含风电、光伏、储能、柔性负荷等多种能源形式的系统模型,结合碳交易成本能源调度成本,提出优化调度策略,以降低碳排放并提升系统运行经济性。文中采用Matlab进行仿真代码实现,验证了所提模型在平衡能源供需、平抑可再生能源波动、引导柔性负荷参调度等方面的有效性,为低碳能源系统的设计运行提供了技术支撑。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统背景,熟悉Matlab编程,从事能源优化、低碳调度、综合能源系统等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究碳交易机制对综合能源系统调度决策的影响;②实现柔性负荷在削峰填谷、促进可再生能源消纳中的作用;③掌握基于Matlab的能源系统建模优化求解方法;④为实际综合能源项目提供低碳经济调度方案参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解模型构建求解过程,重点关注目标函数设计、约束条件设置及碳交易成本的量化方式,可进一步扩展至多能互补、需求响应等场景进行二次开发仿真验证。
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