3、流式数据系统的扩展与数据交互模式

流式数据系统的扩展与数据交互模式

1. 服务扩展方式

在系统设计中,服务扩展是一个重要的话题。通常有两种常见的扩展方式:垂直扩展和水平扩展。

1.1 垂直扩展

垂直扩展是通过添加资源来增加现有硬件(物理或虚拟)或软件的容量。以餐厅为例,当顾客增多时,餐厅会增加桌子和椅子来容纳更多人,这就是垂直扩展。但餐厅的容纳量最终受限于其空间大小。在计算领域,给服务器添加更多内存、CPU 或硬盘等操作也属于垂直扩展,同样会受到系统最大容量的限制。

1.2 水平扩展

水平扩展则是从另一个角度解决问题,它不是继续给单个服务器添加资源,而是增加服务器的数量。以高速公路为例,原本两车道的公路每小时能处理 2000 辆车,随着周边建筑增多,车流量达到每小时 8000 辆,导致交通拥堵。为缓解这一问题,增加车道,实现了水平扩展,使公路能处理更多交通流量。而且,如果公路能根据交通需求动态扩展(增加车道)和收缩(减少车道),效率会更高。像机场安检处,旅客少时关闭部分安检通道,旅客增多时再打开,这就是一种动态调整。如果使用主要的云服务提供商(如 Google、AWS、Microsoft Azure),可以利用它们的自动扩展功能,即根据服务需求自动添加或移除服务器。

在现代系统设计中,我们的目标是实现水平扩展,但这并不意味着不使用垂直扩展。垂直扩展常被用于确定服务的理想资源配置,然后再进行水平扩展。

下面用表格总结两种扩展方式的特点:
| 扩展方式 | 实现方式 | 优点 | 缺点 |
| ---- | ---- | ---- | ---- |
| 垂直扩展 | 添加现有硬件或软件的资源 | 实现

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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