66、网格计算环境(GCE)概述

网格计算环境(GCE)概述

1. GCE简介

网格计算环境(GCE)通常支持某种聚合,尽管在相关论文中未着重强调,但它是隐含存在的。除特定功能外,GCE通常意味着一种特定的网格计算模型,该模型反映在GCE架构以及呈现给用户的网格视图中。例如,应用程序的对象模型很流行,GCE会将这种对象视图反映在呈现给用户的网格视图中。GCE的编程模型通常是对较大对象进行编程,可将程序和硬件资源描述为对象,而不一定改变应用程序中使用的软件模型。

2. 构建GCE系统的技术
  • Globus相关工具包 :Globus Toolkit是最广泛使用的网格中间件系统,但对构建GCE的直接支持有限。Java、CORBA、Python和Perl Commodity Grid接口为其提供了构建完整GCE的基本构建块。Grid Portal Development Toolkit(GPDK)是一套适用于基于Java的GCE环境的JavaBeans,与Commodity Grid(COG)Kits共同构成了使用Globus环境进行基本网格服务的GCE构建框架。一些问题解决环境(PSEs)基于Java Commodity Grid Kit构建,部分门户则直接基于Perl Commodity Grid Kit构建。
  • 通知/事件服务 :当前的网格架构越来越依赖基于消息的中间件,特别是对于Web服务。相关研究设计并原型化了可能的网格事件或消息支持。Narada Brokering系统利用对等技术为广域消息路由提供框架,在GCE跨越用户环境和目标网格的信任边界时极为重要。
内容概要:本文介绍了基于Koopman算子理论的模型预测控制(MPC)方法,用于非线性受控动力系统的状态估计与预测。通过将非线性系统近似为线性系统,利用数据驱动的方式构建Koopman观测器,实现对系统动态行为的有效建模与预测,并结合Matlab代码实现具体仿真案例,展示了该方法在处理复杂非线性系统中的可行性与优势。文中强调了状态估计在控制系统中的关键作用,特别是面对不确定性因素时,Koopman-MPC框架能够提供更为精确的预测性能。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研【状态估计】非线性受控动力系统的线性预测器——Koopman模型预测MPC(Matlab代码实现)究生、科研人员及从事自动化、电气工程、机械电子等相关领域的工程师;熟悉非线性系统建模与控制、对先进控制算法如MPC、状态估计感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于非线性系统的建模与预测控制设计,如机器人、航空航天、能源系统等领域;②用于提升含不确定性因素的动力系统状态估计精度;③为研究数据驱动型控制方法提供可复现的Matlab实现方案,促进理论与实际结合。; 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Koopman算子的构造、观测器设计及MPC优化求解部分,同时可参考文中提及的其他相关技术(如卡尔曼滤波、深度学习等)进行横向对比研究,以深化对该方法优势与局限性的认识。
03-31
<think>好的,用户想了解Google Compute Engine (GCE)概述及使用方法。首先,我需要从提供的引用资料中提取相关信息,并组织成结构清晰的回答。 首先,根据引用[3],GCE属于IaaS,提供虚拟机实例,用户需要预先配置资源,按使用付费。引用[4]提到应用开发,但这里主要是说明GCE属于不同的服务类型。引用[1]和[2]提到了Apache Cloudstack GCE Stack和compute-image-packages,可能与GCE的兼容性相关,但用户可能需要核心概念。引用[5]指出Kubernetes可以运行在GCE上,这可能涉及应用部署。 概述部分应包括GCE的定义、核心特性,比如虚拟机管理、网络、存储、计费模式。使用方法需要步骤,如创建实例、配置网络、部署应用,可能引用到安装和使用Apache Cloudstack GCE Stack的步骤,但要注意区分用户是否需要原生GCE操作。此外,应用场景和注意事项也很重要,比如自动扩展、计费优化。 需要确保回答符合格式要求,使用中文,行内公式用$...$,独立公式用$$...$$,不过可能这里数学公式较少,但要注意LaTeX正确。生成相关问题时要围绕GCE展开,比如计费、优化、与其他服务对比等。 最后检查引用标注,确保每个引用末尾正确标记,例如[^3]对应资源预配置的计费模式。可能引用[2]中的compute-image-packages用于镜像管理,需在相关部分提及。同时,确保回答结构清晰,分点说明,帮助用户逐步理解。</think>### Google Compute Engine (GCE) 概述及使用方法 #### 一、GCE 概述 Google Compute Engine(GCE)是 Google Cloud Platform(GCP)提供的**基础设施即服务(IaaS)**,允许用户通过虚拟机实例(VM)运行工作负载。其核心特性包括: 1. **弹性计算资源**:用户可按需创建、调整或删除虚拟机实例,支持多种操作系统和自定义镜像。 2. **网络与存储**:提供虚拟私有云(VPC)、负载均衡、SSD/HDD 存储选项,以及对象存储服务。 3. **计费模式**:采用按需付费模式,资源预配置后即开始计费,即使未实际使用也会产生费用。 #### 二、GCE 使用方法 1. **创建虚拟机实例** - 通过 GCP 控制台或 `gcloud` 命令行工具选择实例配置(CPU、内存、区域)。 - 示例命令: ```bash gcloud compute instances create my-instance --machine-type=n1-standard-1 --zone=us-central1-a ``` 2. **配置网络与存储** - 设置防火墙规则、静态 IP 或负载均衡器。 - 挂载持久化磁盘或使用临时存储。 3. **部署应用** - 支持多种开发语言(如 Python、Java、Go)[^4]。 - 结合 Kubernetes 实现容器化部署[^5]。 4. **镜像管理** - 使用预构建的公共镜像(如 `compute-image-packages`[^2])或自定义镜像。 #### 三、典型应用场景 1. **Web 服务托管**:通过负载均衡实现高可用架构。 2. **大数据处理**:临时创建实例集群进行分布式计算。 3. **混合云集成**:通过 Apache Cloudstack GCE Stack 兼容 Google Compute Engine API[^1]。 #### 四、注意事项 - **成本优化**:利用抢占式实例或自动扩缩组降低费用。 - **安全性**:配置 IAM 权限和网络访问控制。 --- ###
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