10、大规模跨境安全威胁缓解策略解析

大规模跨境安全威胁缓解策略解析

1. RESERVOIR架构概述

如今,商业云基础设施通常不会详细披露其系统的所有组件信息。为了克服这些限制并对这类云基础设施进行研究,我们对RESERVOIR云场景展开评估。

RESERVOIR引入了一个抽象层,用于开发一组高级管理组件,这些组件不依赖于特定环境。它涉及异构物理基础设施的联合。在RESERVOIR中,多个站点(如站点A和站点B)可以共享物理基础设施资源,服务应用程序可在这些资源上执行。

每个站点通过虚拟化层划分为虚拟执行环境(VEEs),这些环境是完全隔离的运行时模块,能抽象资源的物理特性并实现资源共享。虚拟化计算资源、虚拟化层以及所有管理支持组件被称为VEE主机(VEE Host)。服务应用程序是一组为实现共同目标而协同工作的软件组件,每个组件在专用的VEE中执行。VEE根据站点的自动化放置策略,可位于同一站点的相同或不同VEE主机上,甚至不同站点上。服务提供商(SP)和最终用户都不清楚服务应用程序与硬件资源之间的实际映射关系。

RESERVOIR模型将SP(如eBay或Salesforce)与基础设施提供商(IP,如亚马逊、谷歌、Flexiscale等)区分开来。SP了解特定业务需求并提供服务应用程序,但自身没有这些应用程序所需的计算资源,而是从云租赁资源,云为其提供看似无限的计算资源池。

RESERVOIR云在每个站点呈现三个不同的层:
- 服务管理器(SM) :负责通过请求为每个服务组件创建和配置VEE来实例化服务应用程序,这与SP通过共享清单达成一致。
- 虚拟执行环境管理器(VEEM) :负责

【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略”展开研究,重点利用深度Q网络(DQN)等深度强化学习算法对微能源网中的能量调度进行建模与优化,旨在应对可再生能源出力波动、负荷变化及运行成本等问题。文中结合Python代码实现,构建了包含光伏、储能、负荷等元素的微能源网模型,通过强化学习智能体动态决策能量分配策略,实现经济性、稳定性和能效的多重优化目标,并可能与其他优化算法进行对比分析以验证有效性。研究属于电力系统与人工智能交叉领域,具有较强的工程应用背景和学术参考价值。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统、能源互联网、智能优化等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何将深度强化学习应用于微能源网的能量管理;②掌握DQN等算法在实际能源系统调度中的建模与实现方法;③为相关课题研究或项目开发提供代码参考和技术思路。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,理解环境建模、状态空间、动作空间及奖励函数的设计逻辑,同时可扩展学习其他强化学习算法在能源系统中的应用。
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