25、使用参考架构进行物联网系统设计与评估

使用参考架构进行物联网系统设计与评估

1. 物联网架构设计考量
1.1 互操作性

互操作性使软件系统能够与其他软件系统协同工作。在物联网系统中,事物和服务的互操作性对于促进它们的组合和供应至关重要。从基础设施角度看,用于托管物联网系统服务的基础设施的互操作性也很关键。例如,若使用异构的IaaS云基础设施来托管服务,其托管构成物联网系统的物联网子系统的能力就很重要,这样才能选择符合安全和可靠性约束的合适IaaS云。

为支持互操作性,可在物联网子系统架构和相应的物联网系统架构中采用多种架构策略:
- 代理和服务门面可隐藏子系统在IaaS云之间部署和迁移的内部细节。
- 将与物联网服务语义相关的信息自动转换为服务语法,可促进服务的互操作性。
- 采用分层架构方法有助于划分物联网子系统的服务,并在联合云的相似层之间提供互操作性。
- 采用将任务委派给最优服务配置并动态分配托管IaaS云资源的策略,可促进实现互操作性的过程。

1.2 具体架构设计

架构设计过程指导软件架构的分析和设计。物联网系统的架构分析和设计过程需要考虑特定领域的所有可能事物和服务。由于物联网系统旨在提供物联网子系统(事物和服务)的可重用性和适应性,设计过程应侧重于提供标准化。实现标准化系统设计的起点是使用通用的可重用架构模板(即参考架构RA)来分析物联网子系统的设计。

物联网架构设计主要有两个阶段:
1. 选择合适的参考架构 :选择RA作为标准化工具包,用于具体物联网子系统架构的分析和设计时,首先要分析领域的基本质量要求。确定基本质量要求后,需分析所有候选RA: <

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
本系统采用微信小程序作为前端交互界面,结合Spring BootVue.js框架实现后端服务及管理后台的构建,形成一套完整的电子商务解决方案。该系统架构支持单一商户独立运营,亦兼容多商户入驻的平台模式,具备高度的灵活性扩展性。 在技术实现上,后端以Java语言为核心,依托Spring Boot框架提供稳定的业务逻辑处理数据接口服务;管理后台采用Vue.js进行开发,实现了直观高效的操作界面;前端微信小程序则为用户提供了便捷的移动端购物体验。整套系统各模块间紧密协作,功能链路完整闭环,已通过严格测试优化,符合商业应用的标准要求。 系统设计注重业务场景的全面覆盖,不仅包含商品展示、交易流程、订单处理等核心电商功能,还集成了会员管理、营销工具、数据统计等辅助模块,能够满足不同规模商户的日常运营需求。其多店铺支持机制允许平台方对入驻商户进行统一管理,同时保障各店铺在品牌展示、商品销售及客户服务方面的独立运作空间。 该解决方案强调代码结构的规范性可维护性,遵循企业级开发标准,确保了系统的长期稳定运行后续功能迭代的可行性。整体而言,这是一套技术选型成熟、架构清晰、功能完备且可直接投入商用的电商平台系统。 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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