MATLAB Production Server
Integrazione di algoritmi MATLAB in applicazioni web, database ed enterprise
MATLAB Production Server consente di incorporare analisi personalizzate in applicazioni web, database ed enterprise che vengono eseguite su server dedicati o nel cloud. È possibile creare algoritmi in MATLAB, inserirli in un pacchetto utilizzando MATLAB Compiler SDK e poi distribuirli a MATLAB Production Server senza ricodificarli né creare un’infrastruttura personalizzata. Gli utenti potranno quindi avere accesso automaticamente alla versione più recente delle analisi. Quando viene distribuito, ogni algoritmo può comportarsi come una funzione MATLAB o come un gestore di richieste web.
MATLAB Production Server gestisce più versioni di MATLAB Runtime simultaneamente. Di conseguenza, gli algoritmi sviluppati in altre versioni di MATLAB sono integrabili nella propria applicazione. Il server viene eseguito su computer multicore e multiprocessore, garantendo un’elaborazione a bassa latenza di richieste di lavoro simultanee. È possibile distribuire il server su ulteriori nodi di computer per scalare la capacità e fornire ridondanza.
Rilascio in produzione di MATLAB Analytics
Distribuisci facilmente algoritmi analitici creati da esperti del settore direttamente in sistemi di produzione IT senza ricodificarli in un altro linguaggio. Le analisi distribuite sono integrabili in un’ampia varietà di applicazioni enterprise accessibili a un grande numero di utenti, tra cui app web e add-in Excel.
Distribuzione on-premise o sul cloud
MATLAB Production Server è scalabile per gestire simultaneamente più richieste attraverso la sua architettura stateless. È scalabile verticalmente aggiungendo core di processore e memoria, oppure orizzontalmente aggiungendo dei server e un sistema di bilanciamento dei carichi. Le offerte pay-as-you-go sono disponibili su Amazon® Web Services e Microsoft® Azure®.
Sicurezza e crittografia
Il tuo codice MATLAB è criptato in transito e a riposo. Sono disponibili metodi standard di autenticazione e controllo degli accessi basati su certificati e token, specifici del settore, per proteggere la riservatezza dei tuoi algoritmi e dati MATLAB.
Integrazione dati
Incorpora dati da database relazionali, database NoSQL e motori di messaggistica. Trasmetti dati di asset e di serie temporali da sistemi operativi come OSIsoft® PI Asset Framework™ per segnalare anomalie, supportare operazioni di manutenzione predittiva o prevedere la vita utile residua degli asset.
Analisi di streaming
Immetti i dati di telemetria dei sensori e dei dispositivi nelle tue analisi MATLAB utilizzando connettori ai motori di messaggistica e streaming come Azure® IoT Hub, Azure Event Hubs o Apache Kafka.
Gestione e monitoraggio
MATLAB Production Server può essere gestito sia da una dashboard amministrativa basata su web sia dalla riga di comando di un sistema operativo. Esamina le metriche chiave del sistema dalla dashboard per valutare le condizioni del sistema e adottare misure preventive per migliorare i tempi di risposta o evitare colli di bottiglia.
Applicazioni MATLAB
Chiama funzioni distribuite in MATLAB Production Server da qualsiasi applicazione client creata in MATLAB, incluse le app standalone desktop e le app web. Aggiorna le tue funzioni senza ridistribuire l'applicazione client.
Model Context Protocol (MCP)
Metti a disposizione algoritmi e modelli MATLAB personalizzati come strumenti MCP, così che possano essere utilizzati da applicazioni e agenti di chat basati sull’IA.
Risorse di prodotto:
“Grazie a MATLAB, MATLAB Production Server e ai MathWorks Training Services, i membri del nostro team di gestione dei rischi con esperienza nella programmazione condizionale in C++ o Java sono stati in grado di sviluppare un’efficiente libreria di base per l’analisi finanziaria per poi distribuirla come applicazione web, rendendola disponibile ai sistemi di produzione nel nostro ambiente aziendale”.
FAQ su MATLAB Production Server
MATLAB Production Server consente di integrare algoritmi MATLAB e simulazioni Simulink in applicazioni web, database e applicazioni aziendali eseguite su server dedicati o nel cloud, senza dover riscrivere il codice o creare infrastrutture personalizzate.
Crea algoritmi in MATLAB, pacchettizzali utilizzando MATLAB Compiler SDK e copiali sul server oppure caricali direttamente dal desktop.
Sì. MATLAB Production Server gestisce simultaneamente più versioni di MATLAB Runtime, consentendo di integrare nella stessa applicazione algoritmi sviluppati con versioni differenti di MATLAB.
Il server può scalare:
verticalmente, aggiungendo core del processore e memoria;
orizzontalmente, aggiungendo server e un bilanciatore di carico.
Sono disponibili architetture di riferimento basate su macchine virtuali per le piattaforme cloud AWS e Azure. In alternativa, è possibile eseguire MATLAB Production Server in container su qualsiasi cluster Kubernetes o OpenShift, sia on-premises sia nel cloud.
Sono disponibili librerie client per Python, C/C++, .NET e Java, oltre che per un'ampia gamma di applicazioni aziendali, incluse web app, componenti aggiuntivi per Excel e lo stesso MATLAB.
Questo consente l'integrazione con sistemi desktop, web, mobili e aziendali.
È possibile accedere alle analisi tramite API REST oppure tramite gRPC con supporto per Protocol Buffers (protobuf).
Il codice MATLAB viene crittografato sia in transito sia a riposo, mentre meccanismi di autenticazione e controllo degli accessi basati su certificati e token, conformi agli standard del settore, proteggono la riservatezza degli algoritmi e dei dati.
Sì. È possibile elaborare dati di asset e serie temporali provenienti da sistemi operativi quali OSIsoft PI Asset Framework per:
rilevare anomalie;
supportare la manutenzione predittiva;
stimare la vita utile residua degli asset.
È inoltre possibile eseguire analisi su piattaforme di messaggistica in streaming quali Apache Kafka, Azure Event Hubs o Amazon MSK.
Sì. È possibile visualizzare i risultati degli algoritmi MATLAB distribuiti in strumenti di visualizzazione di terze parti quali Tableau, Grafana, Qlik, Spotfire e Power BI, oppure utilizzando librerie JavaScript diffuse come Chart.js.
