38、存储区域网络与共享数据集群应用实践

存储区域网络与共享数据集群应用实践

1. SAN 管理器高可用性与兼容性问题

1.1 SAN 管理器高可用性

SAN 管理器服务器通常以单实例运行,这可能成为单点故障,导致 SAN 管理服务中断。为了实现高可用性,可以将其置于集群应用管理器的控制之下。

SAN 管理器服务器存在两个资源依赖:
- 主机 IP 地址和网络
- 共享数据库

安排此类服务组是标准操作,类似于 NFS 故障转移的示例。

1.2 SAN 组件兼容性问题

在构建存储区域网络(SAN)时,将不同供应商的组件拼凑在一起并期望其立即正常工作是不够的。以下是两个兼容性问题的示例:
| 示例 | 问题描述 | 解决方案 |
| — | — | — |
| 示例 1 | 使用 Qlogic QLA2200 主机总线适配器的服务器无法对 McDATA FC 交换机进行分区,而 Emulex 或 JNI 卡则可以。SAL 远程探索器由于 McDATA 交换机使用专有 API 进行分区,也无法执行分区操作。 | 在服务器上安装 Emulex 或 JNI 卡 |
| 示例 2 | Compaq 阵列可由运行在配备 Emulex HBA 的 Compaq 计算机上的 Compaq Command Scriptor (CCS) 程序进行配置。但 SAN 管理器的 HBA 探索器需要 Emulex HBA 作为全端口驱动程序工作,而 CCS 要求其作为迷你端口驱动程序工作。 | 将服务器迁移到不运行 CCS 的主机,或者在 Emulex HBA 以全端口模式工作的另一台主机上运行 SAL 远程程序 |

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习启发因子优化,实现路径的动态调整多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型MATLAB实践,建议读者在理解ACOMLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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