20、网络部署与系统代理构建及应用可观测性实践

网络部署与系统代理构建及应用可观测性实践

1. 网络设备配置部署原则

在谷歌的 B2 骨干网络中,网络设备配置部署遵循着特定原则,这些原则已应用了十年之久。此前,部署工作依赖脚本,手动编写或生成配置后应用到网络,操作员需实时监控进度并处理可能出现的问题。但随着规模扩大,这种方式暴露出问题,SRE 服务团队因复杂度增长过快而逐渐摒弃类似模式。

网络工程开始转向更正式的系统,将骨干网络的工作执行集中化,这样便于统一监控,也能在紧急情况下集中停止部署。同时,需要对所有部署进行规范化,确保每次都以相同方式执行,并进行相同的自动化检查,减少对人工操作的依赖。

2. 系统代理的引入与优势

2.1 系统代理的作用

以往自动化设备操作,通常通过本地执行应用程序或使用 SSH 远程执行命令。但管理小规模机器集群时,编写一个通过 RPC 连接的服务更为实用。结合之前讨论的 gRPC 服务知识,能以更统一的方式控制机器。系统代理可用于以下方面:
- 安装和运行服务
- 收集机器运行统计信息
- 收集机器库存信息

2.2 系统代理的优势

使用 gRPC 定义一个应用程序编程接口(API),不同操作系统的代理可实现相同的 RPC,从而统一控制机器集群,不受操作系统限制。而且 Go 语言几乎能在任何环境运行,可使用相同语言编写不同代理。

3. 系统代理的设计

3.1 目标与功能考虑

以 Linux 为目标设计系统代理,同时使 API 具有通用性,以便其他操作系统也能使用。可考虑以下功能:
- 使用 system

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用改进。
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