چالش های مقیاس پذیری در معماری میکروسرویس ها: دیدگاه DevOps
چگونه معماری های میکروسرویس مقیاس پذیری را امکان پذیر می کنند. معماری‌های میکروسرویس‌ها، معماری‌های توزیع‌شده‌ای هستند که چابکی، انعطاف‌پذیری و مقیاس‌پذیری را در اولویت قرار می‌دهند.
چگونه معماری های میکروسرویس مقیاس پذیری را امکان پذیر می کنند. معماری‌های میکروسرویس‌ها، معماری‌های توزیع‌شده‌ای هستند که چابکی، انعطاف‌پذیری و مقیاس‌پذیری را در اولویت قرار می‌دهند.
میکروسرویس چیست؟. میکروسرویس‌ها (Microservices) یک رویکرد معماری سرویس‌گرا (SOA) برای توسعه نرم افزار هستند. در این رویکرد برنامه‌های کاربردی به عنوان مجموعه‌ای از خدمات مستقل کوچک توسعه می‌یابند ...
آرشیو دسته بندی: معماری مقیاس پذیر و پلتفرمی اشتراک در خبرنامه هوش مصنوعی و تحلیل کسب و کار تحلیل محیط کسب و کار
باید بتواند ترافیک شبکه را بدون ایجاد گلوگاه مدیریت کند. مقیاس پذیری: سوئیچ تجمع باید مقیاس پذیر باشد و به شما امکان می دهد کنترل ها و دستگاه های جدیدی را بدون تأثیر بر عملکرد شبکه اضافه کنید ...
1. جستجوی برداری مقیاس پذیر کارآمد. Quantization با کاهش هزینه محاسبات مقایسه، جستجوی برداری را بهینه می کند. بنابراین، جستجوی برداری به منابع کمتری نیاز دارد و کارایی کلی آن را بهبود می بخشد. 2.
با استفاده از معماری میکروسرویس‌ها، تصاویر و ویدئوها را می‌توان در یک سامانه مقیاس‌پذیر ذخیره‌سازی، به صورت آبجکت ذخیره کرد و از آن طریق، به صورت کاملاً مستقیم بر روی وب یا اپلیکیشن ...
مدلسازی خودکار رگرسیو بصری: تولید تصویر مقیاس‌پذیر. یک الگوی رایج در میان مدل‌های زبان بزرگ اخیر، اجرای یک استراتژی یادگیری خود نظارت است، یک رویکرد ساده و در عین حال مؤثر که نشانه بعدی را ...
مقیاس‌پذیری عمودی، که به آن «Scaling Up» هم گفته می‌شود، شامل افزایش ظرفیت‌های منبع موجود با تقویت اجزای داخلی آن و اضافه کردن توان بیشتر به واحد پردازش هسته‌ای سیستم است.
پردازش داده‌ها: امروزه زبان‌های برنامه‌نویسی مانند پایتون و R، فناوری‌های پیشرو در تجزیه و تحلیل داده‌ها هستند. آنها منبع باز (Open Source) دارند و قادر به ادغام با سیستم کلان داده‌ها و ابزارهای تجسم داده هستند.
در این مقاله به بررسی طراحی مبتنی بر دامنه می‌پردازیم که راهکاری مقیاس‌پذیر برای معماری مایکروسرویس به حساب می‌آید.
نیازهای مهم در ارائه یک معماری شامل: · مقیاس پذیری: سیستم های داده های بزرگ باید مقیاس پذیر باشند، یعنی باید قادر به افزایش و پشتیبانی از مقادیر مختلف داده، پردازش آنها به طور یکنواخت، تخصیص ...
زمان تخمینی مطالعه: 22 دقیقه. میکروسرویس‌ها (Microservices) یک الگوی معماری نرم‌افزاری هستند که در آن برنامه‌ها به صورت سرویس‌های کوچک‌تر و مستقل تقسیم می‌شوند. در این الگو، برنامه اصلی به چندین ...
در این نوشتار به بررسی اجمالی معماری سرورلس در توسعه برنامه‌های مقیاس‌پذیر می پردازیم و مفاهیم اصلی و مزایای آنرا شرح میدهیم.
مرکز پردازش سریع دانشگاه صنعتی ... معماری مقیاس‌پذیر، با دسترس‌پذیری بالا و قابلیت ارتقاء سخت‌افزاری تا بیش از ۲۰ پتافلاپس; معماری یکپارچه جهت استفاده از منابع پردازشی cpu و منابع پردازشی gpu;
هدف این درس، آشنا کردن دانشجویان کارشناسی ارشد و دکترا با الگوها و پارادایم‌های برنامه‌نویسی مقیاس‌پذیر و با کارایی بالا برای ساخت سیستم‌های مقیاس بالا است. این الگوها باید به صورت عملی ...
پردازش داده های بورس همواره یکی از حوزه های جذاب کاربردهای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در سالیان اخیر بوده است. با توجه به حجم بسیار بالای داده های تبادل شده در این صنعت و نیاز به اخذ تصمیمات لحظه ای، نیازمند یک معماری ...
سپس ضرورت وجود معماری برای سیستم‌های پردازش کلان داده از این دید که هر کدام از این سیستم‌ها داتا یک نرم‌افزار هستند بررسی کردیم.در بخش بعدی با توجه اشتراکاتی که این سیستم‌ها در معماری‌شان ...
مثال‌ها. یک سامانه پردازش تراکنش برخط (به انگلیسی: Online Transaction Processing) مقیاس پذیر، سامانه ایست که بتواند با افزایش منابع (مانند پردازنده، فضای ذخیره‌سازی و…)تراکنش‌های بیشتری را پردازش کند و همچنین این ارتقا باید به ...
در دنیای پردازش و محاسبات، مقیاس‌بندی فرآیند افزودن منابع بیشتر به یک سیستم موجود برای مدیریت افزایش تقاضا است. این امر از طریق دو روش قابل دستیابی است: مقیاس‌بندی عمودی(Vertical Scaling) و مقیاس‌بندی افقی(Horizontal Scaling).
بررسی پردازنده های مقیاس پذیر اینتل زئون. خانواده Intel Xeon processor Scalable در پلتفرم Purley یک ریز معماری جدید ویژگی های بیشتر در مقایسه با محصولات قبلی اینتل زئون پردازنده های E5-2600 v4 (microarchitecture قبلی Broadwell) استفاده کرده است.
هدف این رویکرد استفاده از تأخیر کم محاسبات لبه و مزایای پردازش داده های محلی، ارائه یک معماری مقیاس پذیر و انعطاف پذیر است که می تواند نیازهای پویا برنامه های IoT را برآورده کند.
معماری (ساختار) هایی برای دیتابیس های مقیاس پذیر در فضای ابری: کاربردها و ویژگی ها. عنوان انگلیسی. Architectures for Scalable Databases in Cloud – And Application Specifications. صفحات مقاله فارسی. 25.
یادگیری ماشینی در معماری به کاربرد تکنیک‌های هوش مصنوعی (AI) به‌ویژه الگوریتم‌های یادگیری ماشین در حوزه معماری اشاره دارد. این شامل استفاده از رایانه برای تجزیه و تحلیل و یادگیری مقادیر ...
در این دوره با انگولار 9 (NgRx و Firebase و SCSS و Angular Material) اپلیکیشن های مقیاس پذیر و قابل نگهداری می سازید. شما با سازماندهی صحیح کامپوننت های مشترک، استفاده از دیکشنری برای ذخیره مقادیر رایج، پیکربندی احراز هویت، آپلود فایل و ...
معماری‌های گوناگونی از شبکه عصبی پیچشی موجود است که نقش کلیدی در ساخت الگوریتم‌هایی که به «هوش مصنوعی» (Artificial Intelligence) به عنوان یک کل در آینده پیشرو قدرت می‌بخشند و باید قدرت ببخشند دارد.
مقیاس‌پذیری (Scalability) درباره توانایی یک سیستم برای مدیریت امور در صورت افزایش تقاضا روی شبکه‌اش صحبت می‌کند.معمولا یک شبکه بلاکچینی یا در عمل اصلا مقیاس‌پذیر نیست یا برای حجم عظیمی از داده‌ها مقیاس‌پذیری اندک و ...
شاردینگ (Sharding) یکی از راهکارهای بالقوه مقیاس‌پذیری در بلاک چین است که برای افزایش سرعت و ظرفیت شبکه، بار محاسباتی و ذخیره داده را به قسمت‌های کوچک‌تر تقسیم می‌کند. این راهکار به‌رغم چالش ...
1.شیرین کنعانی؛2.دکتر جمال الدین سهیلی؛ ۱۳۹۵، تحلیل مقیاس های انعطاف پذیری در معماری فضاهای آموزشی، چهارمین کنفرانس بین المللی پژوهش های نوین در عمران ، معماری و شهر سازی، https://scholar.conference.ac:443 ...
معماری سرویس‌گرا در دنیای نرم افزار، به یک معماری مورد پذیرش و منطبق با نیازمندیهای جاری این صنعت تبدیل شده است.در دنیای مهندسی داده (طراحی و مدیریت زیرساخت‌های پردازش داده) اما فعلا روال کار غالب، …
معماری اصلی شامل الگوریتم نگاشت کاهش (MapReduce) است که به توزیع بهینه‌ی داده‌ها بر روی گره‌های مختلف سرورها می‌پردازد. ... آپاچی ماهوت قصد فراهم کردن روش‌های یادگیری ماشین مقیاس‌پذیر و تجاری ...