【云计算】云主机的亲和性策略(一):快乐旅行团

云主机的亲和性策略》系列,共包含以下文章:

😊 如果您觉得这篇文章有用 ✔️ 的话,请给博主一个一键三连 🚀🚀🚀 吧 (点赞 🧡、关注 💛、收藏 💚)!!!您的支持 💖💖💖 将激励 🔥 博主输出更多优质内容!!!

本文用「旅行团分车」的比喻来解释云主机组如何实现反亲和性策略,保证同一个组的云主机分散在不同宿主机上。

1.场景设定

目标:一个公司组织 30 名员工(类比 30 台云主机)去春游,为了防止一辆大巴车出事故导致全员受伤,公司要求:

  • ✳️ 同一部门的员工必须分散在不同的大巴车上!(这就是反亲和性)

第一步:创建分组规则(云主机组)

  • 公司 HR 宣布:
    • 本次春游采用 安全分散组 规则!每个部门是一个独立小组,组内成员必须坐不同车辆。
    • 这相当于在云平台创建了一个 反亲和性云主机组,策略类型为 Spread

第二步:员工报名加入小组(云主机加入组)

  • 开发部经理:我们开发部 10 人,加入 “安全分散组”!(相当于创建 10 台云主机时指定加入同一个云主机组)
  • 测试部经理:测试部 8 人,也加入这个组!(其他云主机陆续加入同一组)

第三步:调度员分配车辆(云平台调度器)

调度员(类比云平台调度器)手里有:

  • 空闲大巴列表:10 辆车(类比 10 台宿主机),每辆车有 50 个座位(类比宿主机资源)。
  • 分组规则:同一个部门的员工不能在同一辆车上!

分配过程

  • ✅ 开发部第 1 个员工:随便选一辆车(如 1 号车)坐下
  • ✅ 开发部第 2 个员工:调度员检查 1 号车已有开发部的人 → 禁止上车! 只能选其他车(如 2 号车)
  • ✅ 开发部第 3 个员工:1 号车和 2 号车已有开发部成员 → 只能选 3 号车
  • ✅ 测试部第 1 个员工:所有车都无测试部成员 → 可坐任意车(如 1 号车)
  • ✅ 测试部第 2 个员工:1 号车已有测试部的人 → 换 2 号车

最终结果

  • 开发部 10 人 → 分散在 10 辆不同的车上(1人/车)
  • 测试部 8 人 → 分散在 8 辆车上(1人/车)
  • 即使 1 号车抛锚,开发部和测试部各自只损失 1 人!

2.关键角色对应表

春游场景云计算场景作用
员工云主机(VM)需要被调度的个体
大巴车宿主机(物理服务器)承载个体的物理单元
安全分散组反亲和性云主机组声明 “组内成员必须分散” 的规则
调度员云平台调度器根据规则分配位置
车辆抛锚宿主机故障分散部署后,单点故障影响最小化

3.为什么不用其他方法?

  • 1️⃣ 方法一:员工自由选座(无规则)
    • 风险:开发部全员挤上 1 号车 → 车故障则整个部门瘫痪!
    • 类比无策略时云主机扎堆在同一宿主机。
  • 2️⃣ 方法二:贴标签分组(标签选择器)
    • 给每辆车贴标签(如 “红队车 / 蓝队车”),要求员工按标签选车。
    • 问题:员工需自己记住规则,容易出错!(相当于用户需手动管理复杂标签)
  • 3️⃣ 方法三:指定车队(资源池分区)
    • 直接规定:“开发部只能坐 1-5 号车,测试部坐 6-10 号车”。
    • 缺点:如果开发部只有 2 人,却占用 5 辆车 → 浪费座位!(类比资源碎片化)

4.云主机组的核心优势

  • 用户省心:只需说 “加入反亲和组”,不用关心底层宿主机在哪。
  • 调度高效:调度员(云平台)自动执行分散逻辑,避免人为错误。
  • 故障隔离:单台宿主机宕机时,组内其他云主机不受影响(如同部门员工在其他车上安然无恙)。

5.现实中的技术彩蛋

  • 如果车辆不够怎么办?
    • → 调度员会拒绝最后几名员工上车:“当前没有符合规则的空车!”(云主机创建失败报错)
  • 能否有人不守规则?
    • → 调度员严格执行规则(硬性反亲和性),但也可设置 “尽量遵守,实在不行挤一挤” 模式(软性反亲和性)。

🚀 总结:云主机组 💻 就像给虚拟机分配 “分散座位” 的智能旅行团规则 🚌,通过 组策略绑定 + 自动化调度,在底层物理故障时保护你的业务不瘫痪!

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

大数据与AI实验室

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值