“论SOA在企业集成架构设计中的应用”必过范文,突击2024软考高项论文

简介: SOA架构,即面向服务的架构,它将系统中的所有功能都拆分为一个个独立的服务单元。这些服务通过相互间的沟通与配合,共同完成了整体业务逻辑的运作。在SOA架构中有几个核心概念:服务提供者、服务使用者、服务注册中心、服务规范、服务合同,这些概念清晰地阐述了服务应如何被提

论文部分

摘要

2023年03月,我参与了某艺术品公司线上拍卖管理平台的研发。该项目的目标是建立一个互联网在线拍卖平台,用户可以通过手机或PC浏览器进入拍卖平台,对喜欢的拍品进行参拍出价。平台提供了在线支付、在线出价、保证金管理、拍品管理、直播间管理等系统模块。由于该平台的主要用户来自于C端,并且具有高流量、高并发等特点,我选择了SOA架构作为该系统的软件体系结构。在该项目中我担任系统架构设计师角色,全程参与了系统的分析规划和设计工作。

本文以线上拍卖管理平台为例,详细论述了SOA在企业集成架构设计中的具体应用,在SOA架构中,服务提供者的作用是提供设计、描述、定义和发布服务;服务注册中心的作用是确保系统各模块与服务之间既相互独立又松散耦合;而服务请求者则利用WebService技术来调用所需服务。这些应用技术的融合,不仅实现了服务资源的有效共享和系统间的无缝互操作,还显著提升了系统的性能、灵活性和拓展性。在我的带领下,项目实施的非常顺利,于2023年8月成功上线运行,并获得公司各级部门领导的一致好评。

传统的拍卖方式都是在线下进行拍卖,参拍人员通过举牌的方式进行加价,主持人通过落锤进行定价。但是随着互联网的发展这种传统的拍卖方式也存在极大的弊端。首先是不能随时随地开展拍卖,其次是极高场地和现场人工成本,再一个就是参拍成本过高,需要缴纳高额的保证金。但是如果将传统的拍卖业务放到互联网上,让用户通过手机或者PC浏览器进入拍卖平台将不会出现上述的这些问题。

正文部分

2023年03月公司决定启动线上拍卖平台项目。线上拍卖平台提供两大块功能,首先是C端拍卖平台管理,用户可以通过手机或者PC浏览器进入拍卖平台,只需要缴纳极低的保证金便可以随时随地的进行出价参拍,并且用户可以在同一时间同一地点进入不同的拍卖会场进行出价参拍。其次是后台的拍品、拍卖会和订单管理,管理员可以创建拍卖会、维护拍卖会的拍品、管理每一场拍卖会的订单数据。

我作为公司的核心技术成员之一,主持并参与了项目计划的制定、需求分析、技术方案设计、核心代码编写、协调测试等阶段的工作。由于在线拍卖系统对灵活性性、可用性、扩展性要求很高,我选择了SOA架构作为该系统的软件体系结构,接下来我会详细的介绍SOA在企业集成架构设计中的使用过程。

SOA架构,即面向服务的架构,它将系统中的所有功能都拆分为一个个独立的服务单元。这些服务通过相互间的沟通与配合,共同完成了整体业务逻辑的运作。在SOA架构中有几个核心概念:服务提供者、服务使用者、服务注册中心、服务规范、服务合同,这些概念清晰地阐述了服务应如何被提供与使用。

此处应有2000字,此处应有2000字,此处应有2000字

阅读原文:https://mp.weixin.qq.com/s/jMZ3JqGw9BhjpxSFHrhnOA

阅读原文:https://mp.weixin.qq.com/s/jMZ3JqGw9BhjpxSFHrhnOA

阅读原文:https://mp.weixin.qq.com/s/jMZ3JqGw9BhjpxSFHrhnOA

推荐&背诵范文

每年软考高项论文都是四选一,即从四道命题中选择一道自己最合适的,如果自己技术水平比较有限,不妨多读、多背几种类型的命题范文,万一它就碰上了呢。点击下方链接,直达命题论文。

1、软考范文(模板)必“背”合集,【系统架构设计师】

2、“论层次式架构在系统中的应用”必过范文,突击2024软考高项论文

3、“论软件系统架构评估”必过范文,突击2024软考高项论文

4、“论SOA在企业集成架构设计中的应用”必过范文,突击2024软考高项论文

5、“论软件的可靠性评价”必过范文,突击2024软考高项论文

6、“论软件系统建模方法”必过范文,突击2024软考高项论文

7、“论软件架构风格”必过范文,突击2024软考高项论文

8、“论云原生架构及其应用”必过范文,突击2024软考高项论文

9、“论边缘计算及应用”必过范文,突击2024软考高项论文

相关文章
|
5月前
|
算法 关系型数据库 文件存储
ProxylessNAS:直接在目标任务和硬件上进行神经架构搜索——论文解读
ProxylessNAS是一种直接在目标任务和硬件上进行神经架构搜索的方法,有效降低了传统NAS的计算成本。通过路径二值化和两路径采样策略,减少内存占用并提升搜索效率。相比代理任务方法,ProxylessNAS在ImageNet等大规模任务中展现出更优性能,兼顾准确率与延迟,支持针对不同硬件(如GPU、CPU、移动端)定制高效网络架构。
341 126
ProxylessNAS:直接在目标任务和硬件上进行神经架构搜索——论文解读
|
5月前
|
机器学习/深度学习 算法 物联网
面向能效和低延迟的语音控制智能家居:离线语音识别与物联网集成方案——论文阅读
本文提出一种面向能效与低延迟的离线语音控制智能家居方案,通过将关键词识别(KWS)集成至终端设备,结合去中心化Mesh网络与CoAP协议,实现本地化语音处理。相较云端方案,系统能耗降低98%,延迟减少75%以上,显著提升响应速度与能源效率,为绿色智能家居提供可行路径。(236字)
425 17
面向能效和低延迟的语音控制智能家居:离线语音识别与物联网集成方案——论文阅读
|
4月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 缓存
面向边缘通用智能的多大语言模型系统:架构、信任与编排——论文阅读
本文提出面向边缘通用智能的多大语言模型(Multi-LLM)系统,通过协同架构、信任机制与动态编排,突破传统边缘AI的局限。融合合作、竞争与集成三种范式,结合模型压缩、分布式推理与上下文优化技术,实现高效、可靠、低延迟的边缘智能,推动复杂场景下的泛化与自主决策能力。
395 3
面向边缘通用智能的多大语言模型系统:架构、信任与编排——论文阅读
|
4月前
|
运维 Prometheus 监控
别再“亡羊补牢”了!——聊聊如何优化企业的IT运维监控架构
别再“亡羊补牢”了!——聊聊如何优化企业的IT运维监控架构
201 8
|
5月前
|
数据采集 机器学习/深度学习 搜索推荐
MIT新论文:数据即上限,扩散模型的关键能力来自图像统计规律,而非复杂架构
MIT与丰田研究院研究发现,扩散模型的“局部性”并非源于网络架构的精巧设计,而是自然图像统计规律的产物。通过线性模型仅学习像素相关性,即可复现U-Net般的局部敏感模式,揭示数据本身蕴含生成“魔法”。
245 3
MIT新论文:数据即上限,扩散模型的关键能力来自图像统计规律,而非复杂架构
|
4月前
|
人工智能 JavaScript 前端开发
GenSX (不一样的AI应用框架)架构学习指南
GenSX 是一个基于 TypeScript 的函数式 AI 工作流框架,以“函数组合替代图编排”为核心理念。它通过纯函数组件、自动追踪与断点恢复等特性,让开发者用自然代码构建可追溯、易测试的 LLM 应用。支持多模型集成与插件化扩展,兼具灵活性与工程化优势。
350 6
|
5月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 资源调度
MicroNAS:面向MCU的零样本神经架构搜索——论文阅读
MicroNAS是一种专为微控制器单元(MCU)设计的零样本神经架构搜索(NAS)框架,无需训练即可通过理论驱动的性能指标评估网络架构。相比传统NAS方法,其搜索效率提升高达1104倍,同时兼顾精度与硬件效率,适用于边缘计算场景。该框架结合神经切线核(NTK)条件数、线性区域计数及硬件感知延迟模型,实现快速、高效的架构搜索,为资源受限设备上的AI部署提供了新思路。
312 2
MicroNAS:面向MCU的零样本神经架构搜索——论文阅读
|
5月前
|
人工智能 Cloud Native 中间件
划重点|云栖大会「AI 原生应用架构论坛」看点梳理
本场论坛将系统性阐述 AI 原生应用架构的新范式、演进趋势与技术突破,并分享来自真实生产环境下的一线实践经验与思考。
|
5月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 vr&ar
H4H:面向AR/VR应用的NPU-CIM异构系统混合卷积-Transformer架构搜索——论文阅读
H4H是一种面向AR/VR应用的混合卷积-Transformer架构,基于NPU-CIM异构系统,通过神经架构搜索实现高效模型设计。该架构结合卷积神经网络(CNN)的局部特征提取与视觉Transformer(ViT)的全局信息处理能力,提升模型性能与效率。通过两阶段增量训练策略,缓解混合模型训练中的梯度冲突问题,并利用异构计算资源优化推理延迟与能耗。实验表明,H4H在相同准确率下显著降低延迟和功耗,为AR/VR设备上的边缘AI推理提供了高效解决方案。
698 0
|
4月前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 算法
48_动态架构模型:NAS在LLM中的应用
大型语言模型(LLM)在自然语言处理领域的突破性进展,很大程度上归功于其庞大的参数量和复杂的网络架构。然而,随着模型规模的不断增长,计算资源消耗、推理延迟和部署成本等问题日益凸显。如何在保持模型性能的同时,优化模型架构以提高效率,成为2025年大模型研究的核心方向之一。神经架构搜索(Neural Architecture Search, NAS)作为一种自动化的网络设计方法,正在为这一挑战提供创新性解决方案。本文将深入探讨NAS技术如何应用于LLM的架构优化,特别是在层数与维度调整方面的最新进展,并通过代码实现展示简单的NAS实验。

热门文章

最新文章