关于OSGI的观察和思考

OSGi在Java企业级应用中的定位
本文探讨了OSGi在Java领域的地位及其适用场景,指出OSGi更适合用于单机且模块化需求高的应用中,而在分布式系统及大规模应用方面则显得不太适用。

国庆假期有点了空闲,得以有时间搞点新东西.

这几天把OSGI好好地考察了一下,因为年初Spring DM Server被SpringSource捐献给Eclipse基金会,最近在spring主页上看到Virgo项目的踪迹,我才后知后觉.

这其实意味着Spring对OSGI进行研究和探索的终结:OSGI还无法成为企业级JAVA的主流 ,曙光尚远,让开源社区去解决吧.

 

 

Spring的blog : http://blog.springsource.com/2010/01/12/dm-server-project-moves-to-eclipse-org/

Theserverside讨论 : http://www.theserverside.com/discussions/thread.tss?thread_id=59183

这里的争论非常多,大部分都对OSGI持否定态度,认为是下一个Corba,EJB1\2,DCE之流,太复杂.IBM的websphere小组来也露了露脸(被后面的人k),jdon的老彭也来贴link :)!

也有一些人在实践OSGI,并持很认可的态度.

公认的是:OSGI的学习曲线非常陡峭!

 

对我来说OSGI这个名词出现已经很久了,原先在99bill工作时,他们已经开始动态模块的探索,在项目拆分上有意识地向这此靠拢.从那时候起我开始注意OSGI能不能实际应用.经过一段时间的阅读和理解,我觉得OSGI有以下特点:

1,动态,通过Activator接口实现LifeCycle管理.

2,模块,通过bundle和独立的classloader实现类隔离,用export,service,share实现模块间共享.

3,依赖,处理类库依赖.

4,管理,提供模块的管理能力.

5,单JVM,这个很重要,却没人提到.

 

我归纳OSGI的作用是:在单个JVM上共存多个能热切换的module,实现application的模块化.

这决定了OSGI适合干什么呢?就是像eclipse这种应用:单机应用,非分布式,内部设计精耕细作,模块化插件化需求迫切,软件生命周期长.

OSGI想要解决的问题其实在各个领域都有解决方案,尤其在互联网行业,目前正处于分布式时代,通过ESB,SOA,http,socket rpc进行系统架构是行之有效的大规模集成方案,模块的粒度是服务器,既能满足扩展性需求,也能满足热插拔模块化(譬如切换JDNI,Queue,DNS,IP...等等),这些层次OSGI无能为力.

OSGI立足于单个JVM,大规模java应用不需要它,小规模开发呢?太繁了!处理多个模块的规划,依赖和启动顺序就需要个架构师.

两头不着落,在目前的时代,OSGI是尴尬的,它注定不是时代风向标,但确实是构建模块化软件体系的指导思想,即便是设计分布式应用也有很强的借鉴意义.

 

今天是抗美援朝战争爆发60周年,我们接着解放思想,

跳出Java的框框,哪里需要什么OSGI,script language才是天然的热插拔王者...呵呵,做网站,还是得php之流.

 

 

基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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