使用MATLAB生产服务器REDIS缓存快速存储和检索数据
MATLAB Production Server™附带的REDIS高速缓存允许您存储数据。此函数特别适用于:
- 在调用之间存储暂态数据
- 加载执行所需的大型数据文件,例如机器学习模型(.mat)文件
通过一个计算机器剩余使用寿命(RUL)的示例来了解REDIS如何工作。
本视频重点介绍了R2018b中引入的MATLAB Production Server的一个功能:在高速内存缓存中存储持久数据的能力。
MATLAB Production Server请求是无状态的,这意味着每个调用都独立于前一个。有时您需要在调用之间存储数据或状态,而MATLAB Production Server通过利用称为REDIS的高速内存数据库实现此功能。REDIS是随MATLAB生产服务器一起发货的,用于本地安装,而云上的MATLAB生产服务器允许您调用云服务提供商的实现,例如Azure REDIS缓存。
有两种主要的场景,你会想要使用REDIS持久缓存:
- 在调用MATLAB Production Server之间存储暂态数据,如首选项设置,或用于计算移动平均线
- 加载执行所需的大型数据文件,例如包含机器学习模型的.mat文件
下面的示例演示了这两种场景。它使用增量机器学习来预测电机的剩余使用寿命。
机器学习规则算法已经部署到MATLAB Production Server上,算法所需的预测机器学习模型已经存储在REDIS上。
客户端应用程序将电机的当前样本发送到MATLAB生产服务器,同时请求给出这些样本的RUL。RUL算法运行在一个工作进程上,该进程从REDIS加载预测机器学习模型。这发生得非常快,因为REDIS是一个内存数据库。
预测的RUL返回给客户机应用程序。
该模型还使用示例数据进行增量更新,并将其写回REDIS以等待下一次调用。
随着时间推移收集的结果可以绘制在客户机应用程序中的图表上。
让我们看看结果如何。
我们收集了一个马达的数据,一直到它的“剩余使用寿命”结束。“monitorRUL”测试脚本将通过将所有这些样本按顺序发送到MATLAB生产服务器来执行该电机RUL的加速模拟。它还将在检索结果时绘制RUL结果。
这段代码的第6行显示了连接到正在运行的REDIS缓存的语法。第18行和第20行展示了如何使用MATLAB 'put'和'get'函数向缓存写入和读取数据。
现在让我们运行monitorRUL脚本,它将把数据发送到包含部署的RUL算法和存储在REDIS缓存中的相应预测模型的MATLAB Production Server实例。
我们看到,经过大约2500分钟的数据,模型显示电机的剩余使用寿命急剧下降。预测性维护应用程序将使用这些信息来提醒某人安排对特定电机的维护。
要了解有关如何在MATLAB Production Server中使用持久性的更多信息,请访问以下网站:数据缓存基础知识.
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【翻译
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