不懂这37个数据中心术语,怎么混数据圈!

本文介绍了现代数据中心中的37个关键技术术语,涵盖了从3DNAND到软件定义的基础设施等各个方面。这些概念对于理解现代数据中心如何运作至关重要。

在今天的IT行业佼佼者中,“现代数据中心”这个概念得到了越来越多的重视。当然,它受到如此多的关注也是理所应当的。云计算,闪存存储,软件网络,容器以及大量的编排和自动化工具相结合形成现代数据中心的基础,这已经成为了数字时代企业的发展需求。


 

在今天的IT行业佼佼者中,“现代数据中心”这个概念得到了越来越多的重视。当然,它受到如此多的关注也是理所应当的。云计算,闪存存储,软件网络,容器以及大量的编排和自动化工具相结合形成现代数据中心的基础,这已经成为了数字时代企业的发展需求。

不过也许最重要的概念应该是数据中心并不一定是一个实际的地点。大多数企业将数据中心视为自己的一种托管设施,或者是像腾讯这样的公共云。一个现代化的数据中心将这一切作为一个单独用来运行应用程序和数字服务的基础设施。

事不宜迟,让我们深入研究一下最重要的现代数据中心术语中37个术语和定义的汇编清单。

3D NAND

下一代非易失性存储器技术(Flash)正在变得越来越主流,并在企业中盛行。它具有能够将更多位打包到与更老的NAND技术相同的尺寸的优点。目前大多数闪存存储仍然是平面的,这就意味着这种存储是二维的。但是,由于光刻技术的限制,将更多的位压入一个闪存NAND单元变得更加困难。芯片制造商正在努力让3D NAND向垂直方向发展。将3D NAND视为多层建筑,将2D NAND视为单层建筑。两者都占有相同数量的房地产面积(X-Y尺寸),但是多层建筑由于其向上扩张的特性从而在同一空间内更有效率。

应用层

在描述计算系统通信功能的概念模型中最接近最终用户的层(传统OSI堆栈中有七层)。这意味着应用层和用户都直接与使用的特定的应用程序进行交互。应用层为终端用户提供对各种共享网络服务的访问,以实现高效的数据流。在虚拟化和集成化的环境中,将应用层从其运行的物理基础中抽象出来变得越来越重要。 它对有编程自己的物理基础需求的应用程序也能提供良好的支持。

特定于应用程序的策略

与单个应用程序特定绑定的策略(通常与现代数据中心中的服务器,存储,网络和安全性等基础架构相关),以及裸机,云,容器等中的数据检索,或虚拟机环境。特定于应用程序的策略支持多租户环境,每个应用程序都可以拥有自己独特的基础架构和SLA。

自动化

自动化是云计算中的一个关键概念。自动化是将云基础架构与虚拟化基础架构区别开来的。它包括按需提供资源的能力,而无需手动和人为干预。自动化通常与编排相结合,以便将服务的能力与IT现有的许多工具集成并完全支持,从而获得对其操作的控制和掌握。例如,软件定义的存储或软件定义网络解决方案可轻松插入数据中心其余部分使用的自动化和编排工具,而无需对特定环境进行定制或修改。

Cloud Foundry

最初由VMware创建的开源云平台即服务(PaaS),现在是Pivotal Software的一部分。它由Cloud Foundry Foundation管理,是开发人员在公共和私有云环境中构建,部署,运行和扩展应用程序的PaaS。该平台利用容器来部署应用程序,使企业能够利用Docker和Kubernetes等项目的创新优势,提高管理生产级应用程序的便捷性和速度。

集群

可以在许多方面被视为单一系统的网络化服务器计算机集合。这个术语的含义可以根据上下文而有所不同。然而,在现代数据中心的背景下,集群是一组服务器和其他作为一个单一的系统,有时进行并行处理的资源。许多集群也是分布式系统。

容器

软件技术提供的一种轻量级和易于移植的方法,用来打包一些应用程序,使其与操作系统和物理基础隔离开来。与虚拟机不同的是,容器不包含整个操作系统,而只共享一台主机的操作系统。容器允许一个应用程序被打包和抽象,从而简化在不同平台的部署过程。常见的例子有Docker和Linux Contains(LXC)。容器经常与微服务联系在一起,一个容器也可指一个数据存储颗粒单元。例如,Amazon S3(简单存储服务)使用术语“水桶”来描述一个数据容器。在特定的SDS解决方案中,构成虚拟磁盘的数据就存储在集群中不同节点上的逻辑容器里。

控制平面

控制平面来源于一个网络术语,一般指与网络的“信令”有关的所有事情。控制平面包发向路由器或者由路由器本地产生。它决定了向哪里通信,它的功能包括系统认证、管理和交换路由表信息。然而,随着软件定于的基础设施的提升,控制平面的定义也扩展至服务器、存储器和安全基础设施。它也指管理配置、安排和监控基础设施的可编程api集合。

DRaaS

作为服务的灾难恢复(DRaas)是由专业供应商提供的、用来防止人为的或者自然的灾难,并作为失效备援的物理或虚拟的基础设施的复制和集合。DRaaS是云计算中一个基础的驱动器,通常是采用混合或多云架构背后的原始动力。

数据层

一个拥有许多定义的术语(包括作为一个营销用语)。然而,在一个现代数据中心的背景下,数据层是一个数据结构,其中包含了所有需要在数字上下文中处理和传递的(例如在一个网页中)给其他相关联的应用程序的所有数据。

数据平面

也被称为转发平面,它根据控制平面逻辑(数据在数据平面上已确定的路径)沿着已经选择好的目的地网络路径转发通信量给下一跳。原本也是一个网络术语,数据平面包含通过路由器自己发送到下一个目的地的数据(包)。数据平面指对所有应用数据的存储、管理、保护和传输的基础设施。

分布式系统

一个用来创造一个单独统一的系统的全自动计算机网络总体集群。在一个分布式系统中,网络计算机协调网络活动和分享资源从而来支持普通的工作负载。分布式系统可以用来最大化性能和可伸缩性,确保容错性,同时使资源保持可取状态。分布式系统的例子有Amazon Dyname,Google MapReduce,Apache Hadoop, 和 the Hedvig Distributed Storage Platform。

Docker

一个开源工程,可以在软件容器中自动部署应用。Docker容器就像其他容器一样,在一个包含所有运行所需内容的完整文件系统中包裹了一系列软件:代码、环境、系统工具、系统库等。Docker经常与容器等同,并且许多人交替使用这个术语。最重要的是,Docker既是一个开源工具集,也是一个公司,它既支持开源技术,也售卖它自己的专有软件。

到这里,你也许需要一些休息和动力。我想第一个对你说你做的真好!你已经完成了三分之一的内容!(内容较多,建议收藏)


Flash

一个在非易失性固态存储芯片用来存储持久数据的存储设备。不像传统磁碟硬盘(例如硬盘驱动器),Flash驱动器没有移动的部分。Flash也不产生噪音,存储和读取数据都更快,延迟低,且比旋转媒介更为可靠和持久。因为技术更为先进,使用flash的花费通常更高。尽管随着生产技术的精进、改进和扩展,生产flash的花费已经逐渐下降。

混合云

一种云计算环境,在这种环境中私有云资源(例如onpremise数据中心)在一个公有云中被管理和利用资源配置。通常应用和数据都通过这个私有或公共云边界来交换,从而创造出了一个独立的逻辑基础或者服务集。

Hyperconverged

一种架构,在一个商品服务器中结合了软件定义下的计算和软件定义下的存储从而形成一个简化的大规模数据中心构建块。Hyoerconverged中的“hyper”来源于“hypervisor”,指方案的服务器虚拟化组件。

Hyperscale

一种软件定义的计算和软件定义的存储规模相互独立的架构。Hyperscale架构具有很好的弹性,因为它将存储容量从计算容量中分离出来。Hyperscale架构支撑着包括谷歌和亚马逊在内的互联网巨头,并且正在越来越多地被其他企业采用从而有效地扩展或联系环境。

IaaS

基础设施服务(IaaS)是一种云计算形式,这种服务通过网络提供虚拟计算资源。它和软件服务以及软件平台一起,被认为是云计算三大主要种类中的一种。这些计算资源通常基于实用计算基础计费(使用时开始计费,按照使用情况付钱)。它是一种服务模型, 它在外包基础上提供虚拟化基础结构以支持组织。其优点包括自动化管理成本、self-serviceability、动态扩展、灵活性和平台虚拟化。

Kubernetes

另一个用作自动部署、扩展和管理集成化应用的流行开源系统。这个名称由谷歌公司提出,它曾经被捐赠给原生云计算基金会(Cloud Native Computing Foundation)。Kubernetes定义了一套构建块集,它统一提供部署、维护和扩展应用程序的机制。Kubernetes 还设计为松散耦合和可扩展, 因此它可以容纳范围更加广泛的工作。

Mesos

全称为Apache Mesos。它是一个开源软件,用来管理计算集群,最初由加州大学伯克利分校研发。Apache Mesos从机器(物理的或虚拟的)中抽象出CPU、内存、存储器和其他计算资源,并且允许容错和弹性分布系统能够有效且轻松地构建和运行。它处于应用层和操作系统之间,在大规模集群环境中部署和管理应用程序非常轻松。它原来是被设计作为管理大规模Hadoop环境的,不过现在已经扩展到可管理其他类型的集群。

微服务(Microservices)

一种开发软件应用程序的方法, 作为一套独立的、小型的、模块化的服务, 其中每个服务运行一个单独的过程, 并通过一个定义良好的轻量级机制进行通信。微服务的主要思想是将一些应用被划分成更小更组合化的元素,从而能更加轻松地构建和维护这些应用。当一个应用的不同组件分离时,我们可以同时对它们进行开发,同时微服务还有另一个优点,那就是恢复更快。组件可以跨多个服务器和数据中心分布;如果一个组件停止运行了,你只需转移到别处的另外一个组件,整个程序就能继续运行。微服务与面向服务的架构有所相似又存在不同,因为在微服务中每个服务都能独立地操作和部署。微服务正在变得越来越流行,这与容器作为一种包装和运行代码地方式的出现密不可分。

多云(Muti-cloud)

由单个组织使用两个或多个公共云计算服务提供商。如果有两个或更多的公有云与私有云一起使用, 则就称为混合云(multi-clouds)。当公共云提供商的硬件、基础结构或软件出现故障时, 多云环境能使数据丢失或停机的风险降到最低。多云方法也可以作为定价策略的一部分, 以控制成本并防止供应商锁定到一个云提供商。这种方法可以通过混合和匹配不同的公共云提供商的最佳技术、解决方案和服务来提高灵活性。

多层(Multi-tier)

一种在多个层之间开发和分配的应用程序类型, 并在逻辑上将不同的应用程序特定的操作层分开。层数因业务和应用程序要求而异, 三层是最常用的。三层是: 演示 (用户界面);应用程序 (核心业务或应用程序逻辑);和数据 (数据的管理)。它也称为 N 层应用程序体系结构, 它提供了一种模型, 开发人员可以在其中创建灵活的可重用应用程序。多层也可以指数据存储。在这种情况下, 多层代表一个跨多个传统存储层的单一存储平台。在这种情况下, 每个层都由应用程序的特定性能和可用性需求来定义。0层或1级通常是性能最高、可用性最高的应用程序 (通常由 all-flash 阵列提供服务), 而3层或4级通常是性能最低、可用性最低的应用程序 (通常由存档或冷存档存储提供服务)。

多工作负载(Multi-workload)

一种分布式计算环境,不同的工作负载(所有这些可能有不同的特性)都获得同样的支持、管理和执行。正如不同用途的自行车有不同的类型一样, 不同的计算工作负载会对底层基础结构提出不同的要求, 无论是桌面负载还是 SAP 系统工作负载。在计算容量、网络需求、数据存储、备份服务、安全需求、网络带宽需求、QoS 度量等方面, 不同的工作负载具有不同的特性。随着公司寻求构建一个单一的、共享的基础结构支持所有工作负载或应用程序需求的云环境, 多工作负载越来越突出。这与传统的、孤立的环境形成了鲜明的对比, 工作负载通常具有定制的基础结构。在多负载云中, 软件定义的技术和特定于应用程序的策略使单个基础结构能够满足不同应用程序集的需要。

多站点复制

能够在不同的站点之间本地复制数据以确保本地性和可用性。站点可以代表私有云数据中心、公共云数据中心、远程办公室或分支办公室。多站点复制可防止任何一个站点成为单点故障。

又到了休息时间!你可以伸一下懒腰,原地运动一下。但是记得回来查看剩余的名词!

节点

在信息技术中广泛运用的一个名词,可以代指在较大的网络中设备或者数据点。像个人电脑、手机或者打印机一类的设备都可被认为节点。在互联网环境中,节点可以是具有IP地址的任何内容。在现代数据中心的环境中,它也可以代指一个服务器计算机。通常, 组成群集或分布式系统的不同计算机称为节点。

NVMe

非易失性存储器标准(NVMe或NVM Express)是一种规范, 允许固态硬盘 (SSD) 在计算机中有效地使用高速PCIe 总线。在广泛的企业和客户系统中, NVMe 的主要思想是提高和更高效的性能和互操作性。主要优点包括减少延迟、每秒增加输入/输出操作 (IOPS) 和更低的功耗。

OpenStack

一个免费的开源软件平台, 用于云计算, 主要用于支持私有或公共云基础设施服务 (IaaS)。该软件平台由相互关联的组件组成, 它们控制着整个数据中心的处理、存储和网络资源的多样化、多供应商硬件池。用户通过基于网页的仪表板、命令行工具或 rest 风格的 API 来管理它。

业务流程层

由编程组成, 用于管理基于云和内部组件的互连和交互。在这一层中, 任务被组合到工作流中, 因此各种 IT 组件和相关资源的调配和管理可以自动与几个工具或管理工具相连, 如Puppet, Chef, Ansible, Salt, Jenkins 等等。传统的数据中心基础结构管理工具 (如 VMware vSphere、Microsoft hyper-v 和 OpenStack) 也被视为业务流程层的一部分。

PCIe

外围组件互连标准(Peripheral Component Interconnect Express)的缩写, 它是将计算机连接到一个或多个外围设备的串行扩展总线标准。使用 PCIe, 数据中心管理可以利用跨服务器板的高速网络, 并连接到服务器机架外部的千兆以太网、RAID 和带宽网络技术。它提供比并行总线 (如 pci 和 pci) 更低的延迟和更高的数据传输速率。

私人云

一种云计算类型, 旨在提供与公共云类似的优势 (包括可伸缩性、灵活性和自助服务), 但专用于单个组织。例如, 一个大型的跨国企业可能会建立自己的私有云, 它模仿公共云提供商提供的服务的特性, 同时向多个公司提供业务。私有云可以部署在全资数据中心设施或托管在外包设施中。因此, 私有云不一定意味着内部部署, 尽管大多数都是以此为前提的。

PaaS

应用程序平台作为服务 (PaaS) 是一种云计算服务, 它提供了一个平台, 允许客户开发、运行和管理应用程序,同时减少构建和维护与开发和启动应用程序相关基础结构的复杂性。PaaS有不同的类型, 包括公共、私人和混合。PaaS 最初打算用于公共云服务的应用程序,现在扩展到包括私有和混合选项。

扩展

用于描述可能应用于存储、网络或应用程序的体系结构类型。通常, 扩展是指在并行系统中添加更多组件以分散工作负载。在大多数情况下, 横向扩展会向扩展系统的每个节点添加更多的控制器。这将实现更高的可伸缩性、性能和弹性。它的含义与放大不同,放大指的是增加系统的容量而不增加更多的控制器。大多数放大系统都是双控制器模型, 这个限制在它的规模、性能和弹性中都有所体现。

软件定义的

在存储、网络和其他信息技术应用中一个日益广泛使用的术语, 它通常指的是在商品硬件上部署软件以提供一种能力的新类产品。传统的或硬件定义的系统将软件与专有硬件组件或设计紧密耦合。软件定义的这个概念抽象出物理资源和自动化操作, 并使基础结构的编程能够满足特定的应用程序和工作负载需要。

拉伸式集群

这是一种部署模型, 其中两个或多个虚拟主机服务器是同一逻辑集群的一部分, 但位于不同的地理位置。在拉伸式集群中, 服务器充当单个系统, 提供高可用性和负载平衡, 尽管它们不在同一设备中。它们的优点是可以使虚拟机从一个物理位置更容易地迁移到另一处, 同时维护与集群中其他服务器的网络连接。

可以参考多层体系结构 (如上所述), 但在存储环境中, 定义了组织的数据的优先级和重要性。例如, 1 层数据是组织或计算环境必须对最关键的应用程序立即进行访问的数据。2层数据通常包括业务关键型应用程序数据, 存储类型将取决于性能和可用性要求。3层数据通常是指备份, 而存档数据通常是4层或更高级别。

UDP

由 Hedvig 构想,通用数据平面 (UDP) 是一个单一的、可编程的数据管理层跨越工作负载、云和层, 利用分布式系统的方法被许多组织所采用。它是一个虚拟化的抽象层, 它允许任何工作负载在任何位置存储和保护其数据。它还通过插入现代业务流程和自动化框架 (如Docker、Kubernetes、Mesos、Microsoft、OpenStack 和 VMware) 大大简化了操作。

<think> 我们首先解决用户的主要问题,分为几个部分: 1. 有数据时如何将数据变量赋值及构建矩阵 2. 理解1:4在矩阵构建中的含义 3. 为何使用矩阵而不是直接处理数据 4. 数据导入矩阵后的操作 5. 网络分析中的中心性、稳健性和热力图的实现方法 我们根据用户提供的引用(主要是关于R和MATLAB)以及用户之前的问题(关于R语言)来回答。注意用户之前的问题是用R语言,所以我们将以R语言为主进行回答。 第一部分:变量赋值及构建矩阵 在R中,我们可以将数据赋值给变量,然后用这些变量构建矩阵。 示例1:直接赋值给变量,然后用变量构建矩阵 ```r # 创建一些变量(向量) var1 <- c(1, 2, 3) var2 <- c(4, 5, 6) var3 <- c(7, 8, 9) # 使用这些变量构建矩阵 # 按行合并 mat <- rbind(var1, var2, var3) # 或者按列合并 mat2 <- cbind(var1, var2, var3) # 也可以使用matrix函数,但需要先将向量组合成一个向量 mat3 <- matrix(c(var1, var2, var3), nrow = 3, byrow = TRUE) ``` 示例2:如果数据已经在一个数据框或列表中,可以转换为矩阵 ```r # 假设有一个数据框 df <- data.frame(var1, var2, var3) mat4 <- as.matrix(df) ``` 第二部分:1:4在矩阵构建中的意义 在R中,1:4表示一个从1到4的整数序列,即c(1,2,3,4)。在构建矩阵时,我们经常用这样的序列来快速生成数据。 例如: ```r mat5 <- matrix(1:4, nrow=2, ncol=2) ``` 这将生成一个2x2的矩阵: [,1] [,2] [1,] 1 3 [2,] 2 4 注意:默认情况下,矩阵是按列填充的。如果想按行填充,可以设置byrow=TRUE。 第三部分:为何使用矩阵而不是直接处理数据? 矩阵运算具有以下优势: 1. 高效性:矩阵运算通常经过优化(如使用BLAS、LAPACK等库),比循环逐元素计算快很多。 2. 简洁性:用矩阵表示线性代数运算和变换更简洁清晰。 3. 数学基础:许多数学方法(如线性回归、主成分分析、网络分析)都是基于矩阵运算的。 4. 多维数据:矩阵可以方便地表示二维数据,并支持各种矩阵操作(转置、求逆、特征值分解等)。 第四部分:数据导入矩阵后的操作 将数据导入矩阵后,常见的操作包括: 1. 矩阵的索引和切片:获取子矩阵 2. 矩阵的运算:加减乘除、矩阵乘法、转置、求逆等 3. 矩阵的统计:计算每行/每列的平均值、和等 4. 矩阵分解:特征分解、奇异值分解等 示例: ```r # 假设有矩阵m m <- matrix(1:9, nrow=3, byrow=TRUE) # 索引:第一行 m[1, ] # 索引:第二列 m[, 2] # 矩阵乘法 m %*% t(m) # 乘以转置 # 求特征值和特征向量 eigen(m) ``` 第五部分:网络分析中的中心性、稳健性和热力图的实现方法 在R中,可以使用igraph包进行网络分析。 1. 中心性(Centrality): - 度中心性(degree):一个节点连接的边的数量 - 接近中心性(closeness):一个节点到其他所有节点的平均最短路径的倒数 - 中介中心性(betweenness):经过该节点的最短路径的数量 2. 稳健性(Robustness): 通常通过随机移除节点或边,然后观察网络连通性的变化来评估。常用指标包括最大连通分量的大小、网络效率等。 3. 热力图(Heatmap): 使用heatmap()函数或ggplot2的geom_tile()可以绘制热力图,展示矩阵数据。 示例代码: ```r # 安装和加载igraph包 # install.packages("igraph") library(igraph) # 创建一个随机网络 g <- sample_gnp(n=10, p=0.3) # 计算中心性 degree_cent <- degree(g) closeness_cent <- closeness(g) betweenness_cent <- betweenness(g) # 绘制网络 plot(g) # 稳健性分析:随机移除节点,观察最大连通分量大小 # 这里简单演示移除一个节点 g_remove <- delete_vertices(g, v=1) # 移除节点1 # 计算最大连通分量的大小 components(g_remove)$csize[1] # 热力图:用之前创建的矩阵m heatmap(m, Rowv=NA, Colv=NA, col=heat.colors(256), scale="none") ``` 注意:稳健性分析通常需要模拟多次移除过程并取平均。 我们将按照上述思路组织答案,并添加引用标识(根据用户提供的引用,但注意用户提供的引用中有MATLAB的,我们在R中操作,所以引用要适当调整)。 由于用户要求使用中文,我们将用中文回答。 另外,用户要求生成相关问题,我们将在最后提出几个相关问题。 开始组织答案: </think> ### 变量赋值与矩阵构建方法 #### 一、数据变量赋值操作 在R语言中,数据赋值有三种核心方法: ```r # 1. 标准赋值符 <- data_vector <- c(1.2, 3.4, 5.6) # 2. 等号赋值 (作用域不同) matrix_data = c(7, 8, 9) # 3. 动态变量名赋值 var_name <- "dynamic_matrix" assign(var_name, diag(3)) # 创建3×3单位矩阵 ``` #### 二、矩阵构建方法 ##### 1. 直接构建(含1:4的含义) ```r # 1:4生成序列[1,2,3,4] basic_matrix <- matrix( 1:4, # 数据源 nrow = 2, # 2行 byrow = TRUE # 按行填充 ) # 输出: # [,1] [,2] # [1,] 1 2 # [2,] 3 4 ``` `1:4`在矩阵中的作用是**生成连续整数序列**,相当于`c(1,2,3,4)`的简写形式,用于快速填充矩阵元素。 ##### 2. 使用变量构建矩阵 ```r col1 <- c(10, 20) col2 <- c(30, 40) var_matrix <- cbind(col1, col2) # 按列合并 # 输出: # col1 col2 # [1,] 10 30 # [2,] 20 40 ``` #### 三、为何使用矩阵而非直接处理数据 矩阵的优势体现在: 1. **计算效率**:矩阵运算比循环快$10^2 \sim 10^3$倍 ```r # 矩阵乘法 vs 循环乘法 A %*% B # 高效矩阵运算 ``` 2. **数学表达**:天然支持线性代数运算(如特征值分解$A = V\Lambda V^{-1}$) 3. **维度管理**:通过`dim()`统一处理高维数据 4. **算法优化**:机器学习算法(如PCA)依赖矩阵运算 #### 四、数据导入矩阵后的操作 ```r # 1. 从CSV导入 data <- read.csv("data.csv") mat_data <- as.matrix(data[, 2:5]) # 选择列构建矩阵 # 2. 基本操作 dim(mat_data) # 查看维度 t(mat_data) # 转置 rowMeans(mat_data) # 行均值 # 3. 矩阵分解 eigen(mat_data) # 特征分解 svd(mat_data) # 奇异值分解 ``` ### 网络分析方法实现 #### 一、中心性计算(使用igraph包) ```r library(igraph) g <- graph_from_adjacency_matrix(mat_data, mode = "undirected") # 度中心性 degree_centrality <- degree(g) # 中介中心性(公式:$C_B(v) = \sum_{s\neq v\neq t} \frac{\sigma_{st}(v)}{\sigma_{st}}$) betweenness(g) # 接近中心性(公式:$C_C(v) = \frac{1}{\sum_{u\neq v}d(u,v)}$) closeness(g) ``` #### 二、稳健性分析 通过随机攻击节点测试网络鲁棒性: ```r robustness_test <- function(graph) { size_original <- max(components(graph)$csize) # 随机移除20%节点 nodes_remove <- sample(V(graph), vcount(graph)*0.2) g_attacked <- delete_vertices(graph, nodes_remove) size_attacked <- max(components(g_attacked)$csize) return(size_attacked / size_original) # 保持率 } # 重复实验1000次 mean(replicate(1000, robustness_test(g))) ``` #### 三、热力图可视化 ```r # 基础热力图 heatmap(mat_data, col = cm.colors(256)) # 高级热力图(ggplot2) library(ggplot2) ggplot(melt(mat_data), aes(Var1, Var2, fill = value)) + geom_tile() + scale_fill_gradient2(low = "blue", high = "red", midpoint = mean(mat_data)) + theme_minimal() ``` ### 关键概念解析 | **术语** | **数学定义** | **R函数** | **应用场景** | |----------|--------------|-----------|--------------| | 中心性 | $C(v) = \frac{1}{\sum_u d(u,v)}$ | `closeness()` | 识别关键节点 | | 稳健性 | $R = \frac{S_{\text{after}}}{S_{\text{before}}}$ | 自定义函数 | 网络抗毁性评估 | | 热力图 | $H_{ij} = f(M_{ij})$ | `heatmap()` | 矩阵数据可视化 | > 通过矩阵运算可显著提升网络分析效率,例如节点中心性计算可转化为矩阵运算$C = (I - \alpha A)^{-1} \cdot \mathbf{1}$[^3]
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