1、在 IBM System z 上实现 z/VM 与 Linux 的虚拟化部署与管理

在 IBM System z 上实现 z/VM 与 Linux 的虚拟化部署与管理

在当今的 IT 领域,虚拟化技术正发挥着越来越重要的作用。通过虚拟化,可以在一台物理服务器上创建多个虚拟服务器,从而提高硬件资源的利用率,降低成本。本文将详细介绍如何在 IBM System z 硬件上,借助 z/VM 环境来搭建和管理 Linux 虚拟服务器。

1. 虚拟化概述

虚拟化技术允许在单个物理服务器上运行多个虚拟实例,每个实例都可以看作是一个独立的服务器。在 IBM System z 环境中,z/VM 作为虚拟化管理程序,为 Linux 提供了一个运行的平台。这种架构的优势在于,能够快速部署新的服务器,大大缩短了从决策到实施的时间。

2. 前期规划

在开始部署之前,需要进行详细的规划,以确保顺利实施。
- 资源清单
- 硬件资源 :需要一个 IBM System z 逻辑分区,以及相关的硬件资源,如 CPU、内存、存储等。
- 软件资源 :准备 z/VM 5.4 介质和 Red Hat Enterprise Linux 5.2 发行版。
- 网络资源 :规划好网络配置,包括 IP 地址、子网掩码、网关等。
- z/VM 约定
- 卷标签约定 :为存储卷设置统一的标签,便于管理和识别。
- 备份文件命名约定 :制定备份文件的命名规则,

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模线性化提供一种结合深度学习现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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