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3.2体系结构的设计

SystemHealer的设计遵循了模块化(Modularity)和层次化(HierarchicalDecomposition)的软件

⼯程原则，⽬的在于创建⼀个可扩展和易于维护的系统。模块化确保了系统中的每个模块或组件

都有⼀个明确且单独的职责，这不仅增强了组件的可重⽤性，还提⾼了系统的整体可靠性。通过

层次化的设计，我们将系统分解为多个逻辑层，每层都为其上⼀层提供了抽象化的服务。

参考模型基于典型的机器学习⼯作流程，它包括了以下⼏个关键阶段：数据预处理（其中涉及特

征⼯程、缺失值处理、数据标准化等），模型训练（使⽤各种优化算法和技术进⾏参数调整），

故障诊断（利⽤已训练的模型进⾏预测和分类）以及Web平台交互（提供⽤⼾友好的界⾯来上传

数据、查看结果等）。

为了确保系统的⾼伸缩性、弹性和故障容错性，我们采⽤了微服务架构作为参考架构。在微服务

架构中，每个功能模块都被设计为⼀个独⽴的、松耦合的服务，这些服务之间通过轻量级的通信

协议（如RESTfulAPI或gRPC）进⾏交互。每个微服务可以独⽴地部署、扩展和更新，这⼤⼤提

⾼了系统的敏捷性和可维护性。此外，使⽤容器化技术（如Docker）和容器编排⼯具（如

Kubernetes）可以进⼀步提⾼系统的部署和运⾏效率。

系统架构的分析与设计

构建SystemHealer的系统架构时，我们采⽤了⼀种综合的⽅法论，结合了领域驱动设计

Domain-DrivenDesign,DDD）和微服务架构原则，以确保系统在满⾜⾼效故障诊断的同时，

⼼的设计⽬标是确保每个功能模块或组件都具有单⼀职责原则（SingleResponsibilityPrinciple,

），这样不仅可以保证模块的⾼内聚性，还能降低各模块之间的耦合度。因此，我们设计每

理能⼒。此外，为了确保服务间的隔离性和故障的局部性，我们采⽤了容器化技术（如

ocker），使得每个服务都运⾏在独⽴的容器中。

择微服务架构作为SystemHealer的基础架构，是因为它具有⼀系列的优势：⾸先，它允许独

CI/CD），从⽽加速软件的交付速度。

务之间的⾼效通信，我们采⽤了轻量级的通信协议，如RESTfulAPI和gRPC，同时引

了API⽹关来统⼀管理服务间的请求和响应。此外，为了处理异步事件和确保数据的⼀致性，我

Kafka）。

⽬标实现⽅式所采⽤的战术

1.在进⾏⼤规模的数据处理和机器学习

使⽤队列管理数据处理和模型训练的

模型训练时，系统应确保其他功能（如

请求，确保系统资源的合理利⽤。

数据上传、查询等）的正常运⾏，不被

利⽤缓存技术来存储数据处理和模型

⼤数据处理任务影响。2.⽤⼾提交的数

训练/预测的中间结果，减少重复计

性能据处理和机器学习模型的训练/预测结果

算。使⽤分布式数据处理和计算技

应在⽤⼾可接受的时间范围内返回。3.

术来提⾼系统的处理能⼒和可扩展

在⾼并发的⽹络环境下，系统能够稳定

性。利⽤负载均衡技术来均匀分配

运⾏，满⾜多⽤⼾的数据处理和模型训