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ArchKeeper(开篇):架构守护平台的问题与理念

作者:京东科技 倪新明 在敏捷开发环境下,系统通过迭代增量的交付价值,系统架构也是如此。团队不可能在项目之初就建立完美的系统架构,系统架构应该随着系统迭代不断演进。架构演进和架构腐化是看待架构的不同视角:架构腐化着眼于现状,架构演进侧重于未来架构腐化不可避免,随着时间流转腐化现象必然发生。而我们需要做的是:通过某种方式及早发现和修正 1 面临的问题 把目光从宏观的演进和腐化视角聚焦在更加具体的问题和挑战层面,作为团队负责人或架构师,你是否面临以下问题: •团队已经制定的开发规范很难持续性的落地,并在应用中保持较高的健康状态 •系统制定的架构决策在系统迭代过程中逐渐弱化、打破,甚至随着时间的推移,团队中已经没有人关注决策的落地和遵守情况 •历史的架构决策早已 ”无迹可寻“,更何谈对系统架构演进的追溯 •如何快速的判断当前系统腐化程度或健康情况? •不论是架构升级、系统演进,系统缺失指导性的自动化约束,确保演进方向不会偏离 基于以上的问题,我相信团队都会做过一些实践,不管是流程的强约束,还是系统的自动化,都尝试解决如上所面临的所有或部分问题。典型的方式: •方式一:代码评审(强流程) •方...

DolphinDB 机器学习在物联网行业的应用:实时数据异常率预警

数据异常率预警在工业安全生产中是一项重要工作,对于监控生产过程的稳定性,保障生产数据的有效性,维护生产设备的可靠性具有重要意义。随着大数据技术在生产领域的深入应用,基于机器学习的智能预警已经成为各大生产企业进行生产数据异常率预警的一种有效解决方案。 1. 概要 本教程基于一个典型的物联网企业生产场景,利用 DolphinDB 内置的机器学习框架中的 KNN(K-Nearest Neighbor,最经典和最简单的有监督学习方法之一)算法构建回归模型,对实时数据异常率预警过程进行模拟。 2. 机器学习在物联网中的应用场景 2.1 工业物联网智能运维 随着整个物联网系统数据规模的急剧膨胀,以及服务类型的日趋多样化、复杂化,基于人为指定规则的手工运维和在此基础上加入自动化脚本实现的自动化运维已无法满足大规模的运维需求。 为解决人为指定规则带来的弊端,随着智能时代的到来,智能运维的概念逐渐浮出水面。与人为指定规则不同的是,智能运维强调利用机器学习的算法从海量运维数据中总结规则,打破了人为指定规则的局限性。 简而言之,智能运维在自动化运维的基础上加入了机器学习分析数据的环节,监测系统采集运维日志数...

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