10、甲骨文数据库设备网络部署与监控全解析

甲骨文数据库设备网络部署与监控解析

甲骨文数据库设备网络部署与监控全解析

1. 网络连接与配置

在部署甲骨文数据库设备(ODA)时,网络连接和配置是关键的一环。首先,设置海报中概述的过程看似简单,但由于部分颜色相近,在连接时需要特别注意色调,避免数据中心人员因颜色问题出错。可以安排团队中的专人负责这些连接工作。

ODA启动指南和ODA用户指南中包含了更详细的服务器节点与存储单元之间连接的文档,其中的图表比设置海报更详细、易读。

为验证内部连接,在配置公共网络之前,建议运行以下命令验证布线:

# /opt/oracle/oak/bin/oakcli validate -c storagetopology

除了连接ODA组件所需的内部布线,还需完成外部布线,包括ODA与数据中心网络的连接,如公共网络、私有网络和ILOM连接。若连接采用绑定方式,每个服务器节点将有两条公共电缆连接、两条私有网络连接和一条ILOM连接,两个ODA服务器节点总共需要十条网络电缆。必要时,可重新配置连接以部署更多网络,相关修改网络接口的程序可参考多个Oracle支持MOS笔记,如1422563.1、1436335.1和1442113.1,以及Oracle Linux管理手册。

2. 应用ILOM IP地址并配置ODA公共网络

为ODA网络接口分配IP地址有多种选择,相关信息可在Oracle部署文档中找到,如设置海报、启动指南、裸机部署的MOS笔记1373617.1或虚拟部署的MOS笔记1520579.1。

设置ILOM以添加IP地址的过程与在Oracle Solari

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究改进中。
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