使用参考架构在云中运行MATLAB

发布的Arvind Hosagrahara，2018年6月29日

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令人难以置信的增长和基于云的服务的采用使得在MathWorks工作是一个激动人心的时刻，它有着丰富的技术历史，可以给科学计算工作流带来超级动力。

公共和私有云服务的规模和能力使其能够处理日益庞大的计算和模拟工作负载，同时极大地简化了操作方面的工作。当MathWorks用户发现利用云的许多好处时，我们努力支持他们的需求并使他们成功。金宝app

首先，我看到了我们产品在计算规模上的惊人进步。下载188bet金宝搏我们对结果的讨论是在数以百万计的MATLAB和Simulink仿真中进行的。金宝app随着这些系统规模的爆炸式增长，运行这些巨大的模拟工作负载的时间也显著缩短了——当运行适当的工具堆栈时，通常以小时、分钟和秒为顺序。

今年夏天，MathWorks推出了一个一站式登录页来解决这些用例，您可以在//www.tatmou.com/cloud.html．我们对云服务的全面支持可以在这里找到。金宝app这种支持的金宝app形式包括MathWorks云，以及我们对公共云环境的支持，如Amazon Web Services (AWS)、Microsoft Azure和其他云系统。

进一步说，MathWorks发布了一组参考架构，以支持从MATLAB原型到完整的生产质量堆栈的工作流程，这些工作流程可以在云上提供，允许我们的用户将他们的M金宝appATLAB模型放到他们的系统中的生产中。

参考体系结构

术语参考架构指的是详细描述架构的模板解决方案，该架构涉及到遵循当前最佳实践的配置中组成的产品。下载188bet金宝搏考虑到它试图处理的各种用例和场景，它被用作指导方针，通常与完整解决方案的各种其他构建块一起使用。有了这些参考架构，通过自动化配置和配置云基础设施中的许多步骤，就可以很容易地使用MATLAB进行安装和运行。

我过去曾在博客上写过我们的生存之道开放和可扩展的。这些体系结构也不例外，已于发布github.com允许完全透明地了解他们的工作方式和所做的工作-允许用户独立使用他们，或根据他们的需要进行定制。您可以在以下网址找到他们：https://github.com/mathworks-ref-arch

参考体系结构本身可以在不同的抽象级别上定义，所以让我们仔细看看这些模板的一个小样本。

MATLAB®

我们的旗舰产品MATLAB的模板可以在AWS和Azure上找到。在接下来的文章中，为了对这些系统上的用户公平起见，我将交替使用AWS和Azure的术语。(例如:AWS上的云形成模板和Azure资源管理器模板——也就是ARM模板)。

你可以在Amazon Web Services上找到MATLAB的模板:https://github.com/mathworks-ref-arch/matlab-on-aws以及Microsoft Azure上的MATLAB:https://github.com/mathworks-ref-arch/matlab-on-azure

这个参考架构提供了一个在云上运行的VM中的MATLAB实例，并设置了访问它所需的网络和安全性。在图片中，这看起来像:

如果您已经登录到一个有效的云帐户，那么您只需点击几下鼠标就可以启动这些堆栈。

用户可以通过远程桌面客户端连接到已准备好的实例，如果有必要，还可以通过诸如此类的无客户端访问方法noVNC或Apache鳄梨酱™．所有它应该采取的是点击按钮和选择几个配置选项和Viola!MATLAB R2018a (Linux)…在云上。

MATLAB分布式计算服务器

单个MATLAB提供了我们的开发环境，但您的问题可能更大、更复杂，并且需要更多的马力。下一个参考体系结构提供了一个完整的MATLAB分布式计算服务器产品集群。这支持开发工作流来扩展单个MATLAB会话的计算能力当应用到你的问题时，给它更多的咬。金宝app

在图片中，这看起来像:

你可以在微软Azure上找到这个模板:https://github.com/mathworks-ref-arch/mdcs-on-azure亚马逊网络服务:https://github.com/mathworks-ref-arch/mdcs-on-aws

在Azure账户中使用它很简单，只要点击部署或启动按钮，就可以在您选择的集群大小上启动我们最新产品R2018a的集群。

MATLAB生产服务器™

MATLAB中成熟的工作流允许用户探索他们的数据，并开发一个模型或函数。MathWorks Production Server使开发人员能够将这些模型作为可伸缩的服务提供，这些服务可以从任何地方调用。

在图片中，这看起来像:

阅读更多关于在亚马逊网络服务上使用它的信息:https://github.com/mathworks-ref-arch/mps-on-aws或在微软Azure上:https://github.com/mathworks-ref-arch/mps-on-azure

过去我也写过例子将一个MATLAB模型从原型快速地投入生产，而不需要昂贵的低效率。其中许多例子都是由我们在云上的软件堆栈驱动的。从更广泛的角度来看，该堆栈使MATLAB技术能够与解决方案的其余部分很好地工作，并根据企业的需求进行扩展。

与其他解决方案集成金宝搏官方网站

MathWorks产下载188bet金宝搏品在独立的工作流以及需要作为更大的解决方案堆栈的一部分运行的实例中都能发挥良好的作用。还有其他参考体系结构可用于将这些MathWorks堆栈连接到产品，如TIBCO Spotfire®．所有这一切的最终目标是为您，读者，在您选择的云环境上方便地访问我们的产品。下载188bet金宝搏

把这些都放在一起，打造出真实的东西

上面的构建块现在可以组合成更丰富的完整解决方案。例如，下面是MathWorks供电的分析平台的体系结构，解决了流式分析和批量分析来自连接金宝搏官方网站车辆集合的数据的需求。有几种方法可以使用托管服务构建这样的系统例如ThingSpeak或者作为自定义应用程序特定平台中的服务。