网络成云计算发展的关键

       在2012年,大家都专注于通过数据中心内部操作来启用云计算。在我们进入2013年之后,企业IT将需要考虑连接数据中心的网络,特别是考虑应该如何调整这些跨数据中心网络来支持新的云计算用例和相关的网络要求(带宽可扩展性、低延迟性、安全性、虚拟化和自动化)

        这样做主要有几个原因。首先,企业IT部门都非常积极地在提高效率。企业已经从其网络产生了效率,首先是通过数据中心整合,然后是虚拟化。根据一些研究显示,云计算将帮助企业节省高达25%IT服务基础设施和硬件费用。而同时,网络也是主要推动者,云服务供应商可以使用网络来运行多个数据中心作为虚拟数据中心的共享池。我们通过自己的研究发现,这可以帮助降低35%的总体云数据中心资源。

        其次,在很多企业,云计算服务的使用仍然处于起步阶段,并且,现在位于服务供应商云计算环境中的云计算软件和基础设施即服务(IaaS)应用程序通常被锁在半专有架构后面。随着云计算部署变得更加复杂,IT将需要部署更加开放式的架构,同时为API和管理工具制定标准。通过这样做之后,企业将能够联合私有数据中心与多个供应商的云计算数据中心,从而实现更高的工作负载移动性和部署全新应用程序的能力。而这将需要一个更好的网络来有效地运行。

       现在企业是如何使用云计算的?

        目前企业通常使用云计算基础设施来通过低速的IP网络将存储备份到云计算数据中心,缓慢地移动数据,因为网络允许跨越多层IP网络架构从用户到机器的南北传输流。

        在未来,面对大规模存储,企业可能会想要充分利用较低成本云计算存储的优势。企业将需要有这样一个网络,即当数据需要移动时,网络可以动态地响应TB级数据移动,而不存在瓶颈问题、安全漏洞或者丢弃数据包等问题。这将需要数据中心内(越来越多的是数据中心之间)从机器到机器的东西传输流,这种流量将有更严格的服务质量要求。

       在不久的将来,我们将看到,存储同步、跨数据中心存储虚拟化和虚拟机迁移等应用将推动更多的东西数据工作负载。这意味着云计算网络需要从性能方面进行设计,以满足流量变化的需求和未来高强度的挑战。例如,数据中心间更平的0/1/2层网络能够提供更好的可扩展性、低延迟性和更准确的性能。通过这个架构,即使面对最重的负荷,网络也不会成为一个瓶颈,并且它能够提供成本最低的每比特吞吐量。

        网络是未来云计算使用的关键因素

       随着企业越来越多地开始使用云计算,IT部门将需要想办法来通过智能网络自动化云计算使用情况。软件定义网络(SDN)是实现更大灵活性和更低成本的关键。而基于政策的软件自动化工具将能够推动云计算数据中心之间以及企业和云数据中心之间的工作负载的编排。性能参数的需求变化(例如带宽可扩展性)将通过连接网络控制平面的高水平软件界面来显示,而不是由操作员使用命令行来实现。这种按需性能将体现在应用程序层,以确保对网络和对云计算的调整满足企业要求。为了做到这一点,网络需要成为整个云计算架构的组成部分,它是联结所有部分的关键因素,作为跨数据中心的骨干,提供灵活的应用程序和服务交付。

        跨数据中心网络也需要被虚拟化。虚拟化网络能够以很多不同的方式来分区资源,例如,虚拟电路(EVPL)、虚拟波长(光传送网络OTN)、虚拟交换机(VSI)和虚拟网络(VPN、光虚拟专用网OVPN)等。虚拟化的网络能够提高网络效率,例如协调带宽和拓扑以在某个时间点满足具体应用程序的需求。这避免了聚集所有数据中心网络互连设施来满足峰值的需要,从而降低了成本,因为你不再需要进行不必要的网络设备投资。

        虚拟数据中心架构将提供一个没有围墙的数据中心

       虚拟数据中心架构(即没有围墙的数据中心)能够帮助企业节省开支和提高运营效率。在Ciena等公司,他们为客户提供没有围墙的数据中心架构,以创建一个多数据中心、混合 云计算环境作为数据中心来解决很多工作负载需求和提供无缝的工作流移动。企业将能够从任何地方访问云计算资源,服务供应商将能够跨不同国家、跨不同可编程网络连接和经济规模来提供云计算服务。云计算服务供应商将能够通过更有效地跨多个数据中心分配工作负载来处理不确定的需求和故障转移。这种云计算骨干网络将是提供具有成本效益的可扩展性、安全性和按需服务的关键环节。


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标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集学习方法 为提升模型预测能力,可采用集策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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