Apache APISIX 3.2.0 LTS 正式发布

APISIX 3.2.0 LTS 版本发布,作为3.x系列的第一个长期支持版,带来了四层服务发现、RESTful请求转GraphQL、自定义日志格式等新特性。此外,新插件如请求体/响应体转换,优化和小功能改进,进一步增强了其作为API网关的能力。API7.ai是APISIX的主要贡献者和维护者。

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APISIX 3.2.0 是 3.0 大版本以来的第一个 LTS 版本。此次发版,是 3.x 时代更替 2.x 时代的一大里程碑。从此之后,新的一系列 patch 版本将会在 3.2 的基础上发布。本次发布一如往常一样带来了许多新的插件和特性,为 APISIX 的使用者带来不一样的新玩法。

原文链接

新特性:四层上的服务发现

只有少数网关支持服务发现,APISIX 就是其中之一。在 3.2.0 版本中,APISIX 把原来七层上的服务发现的功能也做到了四层上。这样一来,将 APISIX 作为 TCP/UDP 代理时也能享受到服务发现带来的便利性。和在七层上的服务发现一样,要想用上服务发现,我们需要先在 config.yaml 中配置服务发现服务器的地址:

discovery:
  nacos:
    host:
      - "http://192.168.33.1:8848"

然后在具体的 upstream 上配置 discovery_typeservice_name

$ curl http://127.0.0.1:9180/apisix/admin/stream_routes/1 -H 'X-API-KEY: edd1c9f034335f136f87ad84b625c8f1' -X PUT -i -d '
{
    "remote_addr": "127.0.0.1",
    "upstream": {
        "scheme": "tcp",
        "discovery_type": "nacos",
        "service_name": "APISIX-NACOS",
        "type": "roundrobin"
    }
}'

这样访问 stream_routes 时,上游的节点会从 Nacos 的 APISIX-NACOS 服务中获取。

新插件:RESTful 请求转 GraphQL

在 3.2 版本中,APISIX 新增了一个能将 RESTful 请求转成 GraphQL 的插件。假如你有这样的 GraphQL 查询语句:

query($name: String!, $githubAccount: String!) {
  persons(filter: { name: $name, githubAccount: $githubAccount }) {
    id
    name
    blog
    githubAccount
    talks {
      id
      title
    }
  }
}

其中 $name$githubAccount</

内容概要:本文档详细介绍了如何使用MATLAB实现粒子群优化算法(PSO)优化极限学习机(ELM)进行时间序列预测的项目实例。项目背景指出,PSO通过模拟鸟群觅食行为进行全局优化,ELM则以其快速训和强泛化能力著称,但对初始参数敏感。结合两者,PSO-ELM模型能显著提升时间序列预测的准确性。项目目标包括提高预测精度、降低训时间、处理复杂非线性问题、增强模型稳定性和鲁棒性,并推动智能化预测技术的发展。面对数据质量问题、参数优化困难、计算资源消耗、模型过拟合及非线性特征等挑战,项目采取了数据预处理、PSO优化、并行计算、交叉验证等解决方案。项目特点在于高效的优化策略、快速的训过程、强大的非线性拟合能力和广泛的适用性。; 适合人群:对时间序列预测感兴趣的研究人员、数据科学家以及有一定编程基础并希望深入了解机器学习优化算法的工程师。; 使用场景及目标:①金融市场预测,如股票走势预测;②气象预报,提高天气预测的准确性;③交通流量预测,优化交通管理;④能源需求预测,确保能源供应稳定;⑤医疗健康预测,辅助公共卫生决策。; 其他说明:文档提供了详细的模型架构描述和MATLAB代码示例,涵盖数据预处理、PSO优化、ELM训及模型评估等关键步骤,帮助读者全面理解和实践PSO-ELM模型。
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