物理部署图

简介: 物理部署图描述系统运行时的硬件配置与软件部署结构,展现节点、构件、物件及连接关系,帮助理解分布式系统的网络架构与运维逻辑,是实现软硬件协同运行的重要视图。

一、什么是物理部署图
部署图描述的是系统运行时的结构,展示了硬件的配置及其软件如何部署到网络结构中。一个系统模型只有一个部署图,部署图通常用来帮助理解分布式系统。
综上所述:物理部署图更多地是以运维的视角描绘运行时的系统的网络与部署结构。
二、为什么要画物理部署图?
一个好的开发人员要懂得一定的运维知识。
物理部署图核心要解决的是:应用工程(软件)怎么和硬件合到一起运行。
三、物理部署图核心元素

  1. 节点(Node)
    节点是存在于运行时的代表计算机资源的物理元素,可以是硬件也可以是运行于计算机上的软件系统:如ECS云服务器实例、或Kubernetes的节点Node。
  2. 构建(Component)
    构件(component)是系统中遵从同一组接口且提供其实现的物理的、可替换的部分。每一个构件能实现一定的功能,为其他构件提供使用接口,方便软件的复用,使用构件最重要的是复用。个人将Kubernetes节点Node中的不同Pod理解为Node节点的不同构件。
  3. 物件(Artifact)
    物件是指软件开发过程中的产物,包括过程模型(用例图等)、源代码、可执行程序(如jar包)等。
  4. 连接(Association)
    节点之间的连线表示系统之间进行交互的通信路径,这个通信路径成为连接,如下一节示例图所示,连接中有网络协议。
  5. 框架(Frame)
    一个或多个节点可以组成一个框架,其中节点也可以包括构建与物件等元素。
相关文章
|
12天前
|
数据采集 人工智能 安全
|
7天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 前端开发
构建AI智能体:七十、小树成林,聚沙成塔:随机森林与大模型的协同进化
随机森林是一种基于决策树的集成学习算法,通过构建多棵决策树并结合它们的预测结果来提高准确性和稳定性。其核心思想包括两个随机性:Bootstrap采样(每棵树使用不同的训练子集)和特征随机选择(每棵树分裂时只考虑部分特征)。这种方法能有效处理大规模高维数据,避免过拟合,并评估特征重要性。随机森林的超参数如树的数量、最大深度等可通过网格搜索优化。该算法兼具强大预测能力和工程化优势,是机器学习中的常用基础模型。
344 164
|
6天前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 机器人
阿里云百炼大模型赋能|打造企业级电话智能体与智能呼叫中心完整方案
畅信达基于阿里云百炼大模型推出MVB2000V5智能呼叫中心方案,融合LLM与MRCP+WebSocket技术,实现语音识别率超95%、低延迟交互。通过电话智能体与座席助手协同,自动化处理80%咨询,降本增效显著,适配金融、电商、医疗等多行业场景。
345 155
|
7天前
|
编解码 人工智能 自然语言处理
⚽阿里云百炼通义万相 2.6 视频生成玩法手册
通义万相Wan 2.6是全球首个支持角色扮演的AI视频生成模型,可基于参考视频形象与音色生成多角色合拍、多镜头叙事的15秒长视频,实现声画同步、智能分镜,适用于影视创作、营销展示等场景。
579 4
|
15天前
|
SQL 自然语言处理 调度
Agent Skills 的一次工程实践
**本文采用 Agent Skills 实现整体智能体**,开发框架采用 AgentScope,模型使用 **qwen3-max**。Agent Skills 是 Anthropic 新推出的一种有别于mcp server的一种开发方式,用于为 AI **引入可共享的专业技能**。经验封装到**可发现、可复用的能力单元**中,每个技能以文件夹形式存在,包含特定任务的指导性说明(SKILL.md 文件)、脚本代码和资源等 。大模型可以根据需要动态加载这些技能,从而扩展自身的功能。目前不少国内外的一些框架也开始支持此种的开发方式,详细介绍如下。
1018 7