分布式服务架构在气象业务系统中的应用研究

在全球变暖背景下,极端天气气候事件越来越频繁。为加强对气候风险的评估和影响预测,尽可能减少灾害性天气事件带来的损失,我们需要高效开展气象业务工作,并提供精细化、多样化的气象服务。然而,目前气象服务系统的集约化水平较低,并发接入能力不足,导致无法满足人们对气象数据处理和应用的需求。基于此,本文主要依据气象信息服务和人们的实际需求,探讨分布式气象服务架构在气象业务系统中的应用,以供参考。

基于机器学习的故障决策系统设计

针对机器学习(Machine Learning,ML)模型训练困难和数据量大,难以在传统故障决策系统中同步进行训练与诊断问题,提出分布式服务型层次结构的软件体系结构。通过改进软件体系结构,不仅能够实现训练与诊断的完全分离,提高系统实时性,而且能进一步解除不同组件之间的耦合性,更加便于系统维护。提出训练机概念,专门对机器学习模型进行训练,以提高模型训练效率。使用Web Service技术作为系统连接子连接系统构件,为在线决策系统提供服务,能够满足实际应用需求。通过优化软件体系结构,优化系统物理架构,有效提高故障决策系统的适应性和实时性。