MATLAB Production Server
MATLAB Production Server позволяет вам встраивать в веб-приложения, базы данных и корпоративные сервисы вашу аналитику, работающую на выделенном сервере или в облаке.
Вы можете разработать в MATLAB алгоритмы, упаковывать их с помощью MATLAB Compiler SDK, а затем разворачивать на MATLAB Production Server без дополнительного написания кода и без необходимости самостоятельной настройки инфраструктуры. При обновлении алгоритмов на сервере пользователи автоматически получат доступ к новейшей версии.
MATLAB Production Server может управлять несколькими версиями библиотеки MATLAB Runtime одновременно, а значит, вы можете разворачивать алгоритмы, созданные в разных версиях MATLAB. Сервер работает на многопроцессорных и многоядерных архитектурах, обеспечивая максимальную производительность и распараллеливание. Вы можете разворачивать сервер на дополнительных машинах для увеличения мощности и обеспечения избыточности.
Развертывание MATLAB-аналитики
Разворачивайте алгоритмы, разработанные непосредственно аналитиками, в сети вашего предприятия без необходимости переписывать их на других языках. Развернутые алгоритмы вы можете встроить в любые корпоративные приложения, обеспечивая широкий доступ к ним ваших сотрудников.
Для аналитиков
После разработки, тестирования и отладки алгоритмов в MATLAB ваши аналитики могут самостоятельно использовать MATLAB Compiler SDK для их упаковки и развертывания на MATLAB Production Server без помощи IT-службы.
Разработчики IT-приложений
IT-разработчики интегрируют развернутую на сервере MATLAB-аналитику в корпоративные приложения с использованием легковесных клиентских библиотек.
Системные администраторы
Системные администраторы могут управлять работой MATLAB Production Server в рамках имеющейся IT-экосистемы. MATLAB Production Server при этом сам управляет выполнением множества MATLAB-алгоритмов, даже если они работают с разными версиями ядра MATLAB Runtime.
Интеграция MATLAB Analytics в корпоративные приложения (англ.)
IT-экосистема (англ.)
MATLAB Compiler SDKМасштабирование внутри компании или в облаке
MATLAB Production Server масштабируется, чтобы эффективно обрабатывать множество параллельных запросов благодаря своей stateless-архитектуре.
Вертикальное масштабирование
Добавляйте серверу больше процессорных ядер и памяти, чтобы он мог одновременно обрабатывать больше запросов или тратил меньше времени на обработку. Ресурсоемкие расчеты могут быть делегированы кластеру, работающему под управлением MATLAB Parallel Server.
Горизонтальное масштабирование
Добавляйте больше машин в кластер, чтобы он справлялся с растущей нагрузкой. Клиентские запросы могут быть направлены на любую машину кластера с помощью сторонних балансировщиков нагрузки. Это позволяет повысить не только производительность, но и отказоустойчивость системы.
Масштабирование в облаке
Используйте облачные платформы для увеличения доступной мощности. MathWorks предоставляет эталонные архитектуры, которые обеспечивают развертывание полностью настроенного MATLAB Production Server на Amazon Web Services (AWS) и Microsoft Azure.
Безопасность и шифрование
MATLAB Production Server использует стандартные протоколы шифрования, аутентификации и контроля доступа для защиты конфиденциальности ваших данных и алгоритмов MATLAB.
Шифрование
Запросы к MATLAB Production Server могут быть зашифрованы протоколами TLS/SSL. Ваш код MATLAB на диске также зашифрован для защиты вашей интеллектуальной собственности.
Аутентификация
Пользователи могут проходить проверку подлинности для доступа к MATLAB Production Server с использованием сертификатов или токенов.
Управление доступом
Используйте аутентификацию для контроля доступа к MATLAB Production Server. При проверке подлинности на основе сертификатов доступ предоставляется на основе имени пользователя в сертификате клиента. При аутентификации с помощью токенов доступ предоставляется на основе членства в соответствующей группе.
Доступ для клиентских приложений
MATLAB-аналитика, развернутая на MATLAB Production Server, доступна для приложений, написанных на разных языках программирования, и через REST API.
Корпоративные приложения
Легкие клиентские библиотеки позволяют вызывать функции MATLAB-аналитики, работающей на MATLAB Production Server, из приложений для настольных компьютеров, серверов, баз данных, написанных на C#, Java, C/C++ или Python.
Мобильные и веб-приложения
Мобильные и веб-приложения, работающие с MATLAB Production Server обычно вызывают функции MATLAB через REST API, передавая данные в формате JSON. API обнаружения сервисов позволяет этим приложениям определять доступные для них функции и их параметры.
Сторонние приложения для визуализации
Визуализируйте результаты расчета развернутой MATLAB-аналитики с помощью вашего любимого инструмента, например, Tableau, Spotfire, Qlik, или Power BI.
Интеграция данных
Используйте данные из реляционных и NoSQL-баз данных и механизмов обмена сообщениями в своей MATLAB-аналитике.
Базы данных
MATLAB Production Server поставляется с Redis, размещаемой в памяти быстрой базой данных, что позволяет хранить данные между вызовами функций. Интерфейс ключ-значение позволяет легко считывать и записывать данные в Redis напрямую из MATLAB-кода. Также вы можете работать с широким перечнем баз данных с помощью Database Toolbox.
Потоки и обмен сообщениями
Используйте в своей MATLAB-аналитике данные с датчиков и устройств, полученные с таких сервисов потоков и сообщений, как Azure IoT Hub, Azure Event Hubs, Apache Kafka.
Операционные данные
Анализируйте потоковые данные об активах и временных рядах из системы OSIsoft PI System Asset Framework. Развернутая MATLAB-аналитика может обрабатывать данные и выделять аномалии, рекомендовать превентивное обслуживание или предсказывать срок службы изделий.
Управление и мониторинг
Управлять MATLAB Production Server можно через веб-интерфейс, либо из командной строки операционной системы, который поддерживает автоматизацию с помощью скриптов.
Управление
Управляйте экземплярами MATLAB Production Server, а также приложениями и настройками с помощью удобной панели управления веб-администрирования.
Мониторинг
Наблюдайте в реальном времени ключевые показатели сервера, такие как загрузка ЦП, использование памяти и пропускную способность, чтобы оценивать работоспособность системы и предпринимать упреждающие действия во избежание проблем.
