1、多媒体流云平台:云时代的新趋势

多媒体流云平台:云时代的新趋势

1. 计算行业的新变革

过去几年,计算行业步入后摩尔定律时代,通用处理器(CPU)速度提升放缓。加速器和包含专用集成电路(ASIC)的极端异构系统逐渐流行,如用于视频编码的专用处理器。这种硬件演变与对能提供实时处理和成本效益处理的专用硬件的需求相契合。

同时,无服务器和函数即服务(FaaS)计算范式成为云计算的下一阶段,简化了基于云的编程,使新服务开发更加普及。无服务器范式还带来了真正的按需付费和透明的可扩展性。这些发展为新一代云系统——特定领域云铺平了道路。

特定领域云系统在边缘到云的连续体中运行,利用异构资源和无服务器计算范式,让开发者能快速为应用开发高级服务,专注于解决方案开发。其中,多媒体流云(MSC)平台是本书重点关注的特定领域云平台,相关见解也可用于开发其他特定领域云平台。

2. 多媒体流与云计算的融合

2.1 多媒体流的广泛应用

多媒体流不再局限于传统视频流,如YouTube和Netflix提供的服务。它已成为众多应用的重要组成部分,广泛应用于多边缘到云环境。在智慧城市中,基于视频的基础设施是交通控制、医疗保健、城市规划等众多城市服务的关键。其他常见应用包括在线学习、远程手术、视频会议、网络电视、个人直播、视频监控、电影行业等。

新冠疫情更是推动了多媒体流行业的发展,使其从一种选择变为关键支柱,让未来社会能更好应对不可预见的现象。多媒体行业充满活力和创新,有许多新的多媒体服务不断涌现,如虚拟现实/增强现实(VR/AR)、360°流和全息视频等。目前,这些多媒体流应用占整个互联网流量的75%以上,预计未来将增长至82%。

2.2

内容概要:本文介绍了一种基于蒙特卡洛模拟和拉格朗日优化方法的电动汽车充电站有序充电调度策略,重点针对分时电价机制下的分散式优化问题。通过Matlab代码实现,构建了考虑用户充电需求、电网负荷平衡及电价波动的数学模【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)型,采用拉格朗日乘子法处理约束条件,结合蒙特卡洛方法模拟大量电动汽车的随机充电行为,实现对充电功率和时间的优化分配,旨在降低用户充电成本、平抑电网峰谷差并提升充电站运营效率。该方法体现了智能优化算法在电力系统调度中的实际应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源汽车、智能电网相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究电动汽车有序充电调度策略的设计与仿真;②学习蒙特卡洛模拟与拉格朗日优化在能源系统中的联合应用;③掌握基于分时电价的需求响应优化建模方法;④为微电网、充电站运营管理提供技术支持和决策参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注目标函数构建、约束条件处理及优化求解过程,可尝试调整参数设置以观察不同场景下的调度效果,进一步拓展至多目标优化或多类型负荷协调调度的研究。
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