48、开放网格服务架构与数据网格解析

开放网格服务架构与数据网格解析

1. 数据管理服务的控制与监控

多数数据管理服务需要其他服务或用户进行监控和控制。服务的状态需公布,为实现优化和计费目的,还需保存统计数据,并且服务要能根据请求进行部署或终止。

OGSA提出的服务注册中心和工厂服务可用于此。为收集统计数据,还需额外的监控服务,例如可按照遵循消费者 - 生产者模型的网格监控架构来设置服务。

这些服务对服务和虚拟组织(VO)的维护、日志记录、计费和审计至关重要。安全服务在检测到服务被破坏时,也需有办法关闭该服务,OGSA的生命周期管理机制能很好地解决此问题。

2. 可靠性与容错性

除控制和监控服务外,还需额外服务来提升服务在可靠性和容错性方面的服务质量(QoS)。当出现不可预测的故障,如资源、网格节点、网络突然不可用等情况时,专用服务可按预定方式行动,例如故障转移到其他站点或服务。

在容错方面,所有服务都应使用健壮的协议和机制实现。OGSA虽不强制,但也不阻碍此类协议的使用。

3. 数据网格与OGSA

要提供上述服务的OGSA版本,需采取一些步骤。OGSA引入了几个服务概念,要成为网格服务,必须采用这些概念,必要组件包括工厂、注册中心和句柄映射,还可使用通知和生命周期管理等机制来构建数据网格。

3.1 工厂

工厂对服务的健壮性和可用性有积极影响。若服务失败,高层控制服务可通过调用服务工厂重启服务,工厂本身也可作为智能控制服务。这也是一种便于管理的模式,启动或解散VO时,只需联系特定工厂。

在数据网格中非常重要的事务,可基于工厂功能在高层服务中更轻松地实现。例如复制管理器

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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