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Anwendung von C++ und Python im Cloud Computing

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2024-06-02 22:18:00992Durchsuche

C++ und Python haben ihre eigenen Vorteile im Cloud Computing: C++ ist für seine hohe Leistung und einfache Steuerung bekannt und wird häufig im Hochleistungsrechnen, bei serverseitigen Anwendungen und in der Spieleentwicklung eingesetzt. Python ist für seine einfache Handhabung bekannt Verwendung, umfangreiche Bibliotheken und umfassende Community-Unterstützung. Bekannt und häufig verwendet in den Bereichen Datenwissenschaft, maschinelles Lernen, Webentwicklung und Skriptautomatisierung.

Anwendung von C++ und Python im Cloud Computing

C++ und Python im Cloud Computing

Cloud Computing ist aufgrund seiner Skalierbarkeit, geringen Kosten und Agilität zu einem unverzichtbaren Werkzeug für moderne Unternehmen geworden. C++ und Python, zwei beliebte Programmiersprachen, spielen im Bereich Cloud Computing eine wichtige Rolle. In diesem Artikel wird die Anwendung beider Sprachen im Cloud Computing untersucht und praktische Beispiele zur Veranschaulichung ihrer Vorteile bereitgestellt.

Anwendungen von C++

C++ ist für seine hohe Leistung und Low-Level-Steuerung bekannt. Es wird häufig im Cloud Computing eingesetzt, insbesondere in den folgenden Bereichen:

  • High Performance Computing (HPC): Mit C++ können hochparallele und effiziente HPC-Anwendungen wie wissenschaftliche Modelle und Finanzsimulationen erstellt werden.
  • Serverseitige Anwendungen: C++ wird verwendet, um serverseitige Anwendungen mit hohem Durchsatz und geringer Latenz zu erstellen, wie z. B. Webserver und Datenbanksysteme.
  • Spieleentwicklung: C++ ist eine beliebte Wahl für die Spieleentwicklung, da es Low-Level-Zugriff auf die Hardware und die zugrunde liegenden Systeme bietet.

Praktischer Fall: Ausführen von C++-HPC-Anwendungen auf Azure Virtual Machines

Verwenden Sie Visual Studio, um eine C++-HPC-Anwendung zu erstellen und sie auf einer virtuellen Azure-Maschine bereitzustellen. Die Anwendung nutzt zur Parallelisierung die OpenMPI-Bibliothek.

#include <mpi.h>
int main(int argc, char **argv) {
  // 初始化 MPI 库
  MPI_Init(&argc, &argv);
  // 获取 MPI 进程数和进程 ID
  int num_procs, rank;
  MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &num_procs);
  MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &rank);
  // 执行并行计算
  // ...
  // 结束 MPI 库
  MPI_Finalize();
  return 0;
}

Python verwenden

Python ist bekannt für seine Benutzerfreundlichkeit, seine umfangreichen Bibliotheken und seinen umfangreichen Community-Support. Es wird im Cloud Computing häufig in den folgenden Bereichen eingesetzt:

  • Datenwissenschaft und maschinelles Lernen: Python bietet eine breite Palette von Bibliotheken für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen wie NumPy, Pandas und scikit-learn.
  • Webentwicklung: Mit Python können Webanwendungen und APIs mithilfe von Frameworks wie Django und Flask entwickelt werden.
  • Skriptautomatisierung: Python wird häufig zur Automatisierung von Cloud-Verwaltungsaufgaben wie der Bereitstellung von Anwendungen und der Überwachung der Infrastruktur verwendet.

Praktischer Fall: Bereitstellen eines Modells für maschinelles Lernen auf AWS Lambda mit Python

Verwenden Sie scikit-learn, um ein Modell für maschinelles Lernen zu erstellen, und verwenden Sie eine Lambda-Funktion, um das Modell für AWS Lambda bereitzustellen.

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# ... 训练模型 ...
lambda_handler = lambda event, context: {
    "body": str(model.predict(np.array(event["body"]))[0])
}

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