10、云数据中心网络组件的资源分配与交互技术解析

云数据中心网络组件的资源分配与交互技术解析

云数据中心资源配额与服务配置

在云数据中心环境中,租户管理员在项目中使用资源提供服务前,需要设置一些关键配额:
- 安全组数量 :表示项目可使用的安全组数量。虚拟机(VM)的虚拟网卡(vNIC)可绑定到安全组,以过滤VM的进出流量。
- 实例数量 :表示可分配给项目的计算资源数量。

设置好这些配额后,租户管理员就能利用项目中的资源来提供服务,主要包括网络服务和计算服务的配置。

网络服务配置

租户管理员以虚拟路由器(vRouter)为核心服务单元来配置网络服务,具体操作如下:
1. 创建vRouter :当服务单元中的二层网络需要相互通信或访问外部网络时,租户管理员需创建vRouter。操作步骤为:租户管理员通过OpenStack UI向Neutron发送vRouter创建命令,软件定义网络(SDN)控制器查找与OpenStack对应的可用区(AZ),并在对应AZ的 fabric 网络网关上创建虚拟路由转发(VRF)以实现三层隔离。vRouter创建完成后,VXLAN网关会生成一条默认路由,指向外部网络子网创建时添加的网关。
2. 创建网络或子网 :这里的网络指二层网络。租户管理员通过OpenStack UI向Neutron发送创建子网的命令,SDN控制器接收子网创建消息后,获取VLAN ID,查询数据库找到对应的VNI,向VXLAN网关下发VBDIF接口,创建三层VXLAN网关的接口,并将该接口绑定到服务单元对应的VRF。租

内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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