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对业务系统的可扩展性设计思考

对于业务系统本身在架构设计的时候考虑扩展,原来更多的都是谈的IT基础技术架构本身的高可用性和高扩展性。而对于业务系统扩展性,简单来说就是如何灵活的应对需求的变化和扩展,如果减少在处理变更或扩展中代码不断产生的坏味道。 说到扩展性,一般会谈到数据库扩展性和应用扩展性两个方面的内容,当然很多应用的扩展性最终会反馈到数据库本身的扩展性上面来。而对于应用本身的扩展性本身又包括了数据模型的扩展,接口的扩展,业务规则的扩展,流程的扩展几个方面的内容,下面分别对上面内容进行描述。 数据库设计的扩展性 对于数据库设计的扩展性准备谈两个方面,一个是数据库本身的拆分问题,一个是数据库设计方面的内容。数据库拆分重点是解决在非集群架构下如何扩展的问题,数据库设计重点是解决在IT基础设施架构不变情况下扩展和性能提升。 数据库的水平拆分和垂直拆分 对于数据库本身的扩展和性能,一个方面就是采用数据库集群架构,另外一个关键方法就是进行数据库拆分,而数据拆分本身分为垂直拆分和水平拆分。 垂直拆分简单来说就是根据业务域将数据库表拆分到不同的数据库上面,而水平拆分则是指对于同一个数据库表按照用户,组织等其它拆分维度将数据水...

如何在评估机器学习模型时防止数据泄漏

本文讨论了评估模型性能时的数据泄漏问题以及避免数据泄漏的方法。 在模型评估过程中,当训练集的数据进入验证/测试集时,就会发生数据泄漏。这将导致模型对验证/测试集的性能评估存在偏差。让我们用一个使用Scikit-Learn的“波士顿房价”数据集的例子来理解它。数据集没有缺失值,因此随机引入100个缺失值,以便更好地演示数据泄漏。 import numpy as npimport pandas as pdfrom sklearn.datasets import load_bostonfrom sklearn.preprocessing import StandardScalerfrom sklearn.pipeline import Pipelinefrom sklearn.impute import SimpleImputerfrom sklearn.neighbors import KNeighborsRegressorfrom sklearn.model_selection import cross_validate, train_test_splitfrom sklearn.met...

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