30、云计算中的现货定价综合剖析

云计算中的现货定价综合剖析

1. 云计算现货市场概述

云计算的广泛应用使得现货市场成为降低用户成本的重要途径。用户若想采用云计算现货市场,就需要深入探索并优化该市场,以维持成本比率,从而更顺利地采用云技术。

2. 亚马逊现货实例定价机制
2.1 亚马逊现货实例定价原理

亚马逊网络服务(AWS)通过亚马逊弹性计算云(EC2)现货实例,以基于供需的竞价机制提供经济高效的闲置计算能力访问途径。现货实例适用于可暂停或能容忍中断的工作负载,如数据分析、批量处理和测试等。

用户设定最高出价,若当前现货价格低于出价,实例即可启动。但如果现货价格超过最高出价,实例可能会被终止,因此用户需要为此做好规划。AWS 采用的现货实例定价机制是动态的,基于拍卖模型根据供需进行调整。为帮助用户确定最佳出价,AWS 会公布每种实例类型和区域的当前现货价格。

现货价格会因多种因素大幅波动,包括一天中的时间、一周中的日期和需求等。与按需定价相比,使用现货实例可为用户节省 50 - 90% 的成本,但用户需要仔细评估风险和权衡,例如实例中断的可能性以及对可扩展和容错架构的需求。当现货实例即将中断时,AWS 会给用户 2 分钟的警告时间来保存工作和未保存的数据,而谷歌云平台则提供 30 秒的警告。

总体而言,现货实例定价机制为用户提供了一种创新且经济高效的方式来访问 EC2 计算能力,有助于降低工作负载运行成本并优化 AWS 支出。

2.2 亚马逊现货定价机制流程

要获取亚马逊 EC2 现货实例,用户必须提供实例规格,如“实例类型、可用区、实例数量和最高出价”。当用户的出价超过当前现货价格时,实例将可供使用

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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