Я пытаюсь создать микросервис на основе F # + Suave, который принимает запрос и использует несколько матриц и поисковых таблиц для вычисления ответа. Служба должна работать в контейнере докеров на Linux (моно позже CoreCLR).Вложение данных в службу F # (микро)
Эти матрицы и таблицы поиска имеют от 1000 до 1 миллиона элементов (обычно плавает) и генерируются в автономном режиме с помощью различных ноутбуков IPython (Pandas DataFrames).
Возможно ли внедрить эти матрицы в двоичный формат в службе, и если да, то какова была бы лучшая практика (ы) для этого?
До сих пор я смотрел на resgen, но, похоже, сосредоточен в основном на проблемах локализации. Я также думаю об экспорте Pandas DataFrame в CSV, а затем создаю скрипт для преобразования этих данных в двоичные данные. Но как бы встроить эти двоичные файлы в свою службу F #/Suave? Или есть лучший подход?
Вы рассматривали их как встроенный ресурс? – Lawrence
если с этим вы имеете в виду resgen, то да, я сделал. –