AA级期货采用ZStack ZSphere虚拟化替代VMware实现多机房部署

作为对稳定性、安全性和性能皆有较高要求的行业,金融行业今年也开始在VMware虚拟化重度应用场景中采用国产虚拟化实现平滑替代,一方面,源于国产化需求信创改造需要进一步深入,另一方面,VMware产品在今年全面走向订阅也催生了主动替代VMware的需求。

上海某期货公司是国内首批获得金融期货全面结算业务资格的期货公司,并在中国期货业协会分类中获得AA级评价。为了保障系统的先进性、可靠性、实用性,可扩展性,并保证相同的虚拟化操作使用体验,该AA级期货公司决定从金融核心交易结算测试业务开始逐步从实现VMware替代。

云轴科技ZStack ZSphere以其零障碍虚拟化体验、高稳定特性以及本土化优势,赢得了该AA级期货公司的青睐,不仅替代现有VMware ZSphere虚拟化,也包括部分第三方虚拟化产品。此外,ZStack还协助用户对业务进行平滑无感V2V迁移,实现了ZStack ZSphere虚拟化在该期货公司的多机房部署。

期货公司实现各项益处

先进性可扩展性:针对AA级期货公司要求的先进性和可扩展性需求,ZStack ZSphere虚拟化与ZStack Cloud共享同一引擎,协助用户实现从VMware纳管、虚拟化替代,再升级到云的循序渐进式信创改造,确保用户软件基础设施的先进性。不仅如此,ZStack ZSphere虚拟可自由灵活升级拓展,支持对接ZStack CMP多云管理功能以及ZStack Zaku容器云平台,向下无缝对接ZStack分布式存储,为用户构建新一代云基础设施提供保障。

零障碍使用体验:

内容概要:本书《Deep Reinforcement Learning with Guaranteed Performance》探讨了基于李雅普诺夫方法的深度强化学习及其在非线性系统最优控制中的应用。书中提出了一种近似最优自适应控制方法,结合泰勒展开、神经网络、估计器设计及滑模控制思想,解决了不同场景下的跟踪控制问题。该方法不仅保证了性能指标的渐近收敛,还确保了跟踪误差的渐近收敛至零。此外,书中还涉及了执行器饱和、冗余解析等问题,并提出了新的冗余解析方法,验证了所提方法的有效性和优越性。 适合人群:研究生及以上学历的研究人员,特别是从事自适应/最优控制、机器人学和动态神经网络领域的学术界和工业界研究人员。 使用场景及目标:①研究非线性系统的最优控制问题,特别是在存在输入约束和系统动力学的情况下;②解决带有参数不确定性的线性和非线性系统的跟踪控制问题;③探索基于李雅普诺夫方法的深度强化学习在非线性系统控制中的应用;④设计和验证针对冗余机械臂的新型冗余解析方法。 其他说明:本书分为七章,每章内容相对独立,便于读者理解。书中不仅提供了理论分析,还通过实际应用(如欠驱动船舶、冗余机械臂)验证了所提方法的有效性。此外,作者鼓励读者通过仿真和实验进一步验证书中提出的理论和技术。
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