18、云服务中的数据管理与网络流量路由

云服务中的数据管理与网络流量路由

1. Cosmos DB 助力全球数据库应用

Cosmos DB 在底层做了很多工作来实现数据的分布式存储,让应用程序能在最合适的位置进行读写操作。我们无需过多担心其具体实现方式和时间,只需专注于应用程序的开发,借助 Cosmos DB 等 Azure 服务来实现全球规模的云计算功能。

下面是部署一个使用 Cosmos DB 的 Web 应用的详细步骤:
1. 创建 Web 应用 :在 Azure 门户中创建一个 Web 应用。
2. 选择运行时 :由于披萨店不再是简单的 HTML 页面,选择在 Linux 上运行的 Node LTS 作为运行时。
3. 创建部署源 :当 Web 应用准备好后,创建一个部署源(本地 Git 仓库)。具体步骤可参考之前的相关操作。
4. 获取示例代码 :打开 Cloud Shell,若之前未从 GitHub 获取 Azure 示例代码,可使用以下命令获取:

git clone https://github.com/fouldsy/azure-mol-samples-2nd-ed.git
  1. 切换目录 :切换到包含 Cosmos DB Web 应用示例的目录:
cd ~/azu
基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究”,介绍了利用Matlab代码实现配电网可靠性的仿真分析方法。重点采用序贯蒙特卡洛模拟法对配电网进行长时间段的状态抽样统计,通过模拟系统元件的故障修复过程,评估配电网的关键可靠性指标,如系统停电频率、停电持续时间、负荷点可靠性等。该方法能够有效处理复杂网络结构设备时序特性,提升评估精度,适用于含分布式电源、电动汽车等新型负荷接入的现代配电网。文中提供了完整的Matlab实现代码案例分析,便于复现和扩展应用。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及电力行业技术人员,尤其适合从事配电网规划、运行可靠性分析相关工作的人员; 使用场景及目标:①掌握序贯蒙特卡洛模拟法在电力系统可靠性评估中的基本原理实现流程;②学习如何通过Matlab构建配电网仿真模型并进行状态转移模拟;③应用于含新能源接入的复杂配电网可靠性定量评估优化设计; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码逐段调试运行,理解状态抽样、故障判断、修复逻辑及指标统计的具体实现方式,同时可扩展至不同网络结构或加入更多不确定性因素进行深化研究。
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