14、云计算:管理、监控与信息安全解析

云计算:管理、监控与信息安全解析

1. Follow - ME Cloud 概述

公共云服务的主要消费者是众多移动用户设备,他们对实时视频通话和始终连接的社交网络有需求,且要求极低的延迟。然而,这些用户并非静止不动,在优化来自最近数据中心支持的同时,为他们提供基于 IP 的连续服务并非易事。能够根据用户设备的物理移动,将移动用户从一个数据中心平稳迁移到另一个数据中心,且不中断服务,这就是 Follow - ME Cloud(FMC)。

1.1 无 FMC 的问题

如果没有 FMC,用户设备将始终连接到一个数据中心,即便用户移动到其他位置。这可能导致从集中位置提供服务,给中间网络带来不必要的负担,增加带宽需求、网络流量、延迟和额外的处理负载,还会降低最终用户的服务质量(QoS)。FMC 的目标就是避免这些不良影响,减轻延迟问题。

1.2 解决方案

1.2.1 云管理中间件

使用云管理中间件可以在数据中心(DC)站点之间迁移用户服务的部分内容。这些服务需要包含在一组虚拟机中,从一个 DC 的服务器迁移到另一个 DC 的服务器。但通常,除非实时复制资源状态,否则无法跨设施实时迁移虚拟机。

1.2.2 Volley 算法

Volley 是一种迭代优化算法,可将应用程序组件迁移到离用户地理位置更近的地方。如果 DC 的容量发生变化或用户改变物理位置,Volley 会将用户服务迁移到新的 DC。不过,如果这些 DC 使用不同的管理程序,需要额外的时间来转换虚拟机的内存格式;即使使用相同的管理程序,也需要一定时间来传输服务和复制内存状态。

1.2.3 分布式
内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为系统鲁棒性。
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