36、虚拟机器数据保护与恢复全解析

虚拟机器数据保护与恢复全解析

在云计算环境中,虚拟机器的数据保护和恢复至关重要。以下将详细介绍多种数据保护和恢复的方法及操作步骤。

备份方案选择

有多种备份方案可供选择:
- 使用运行在 Azure 中的 System Center Data Protection Manager (DPM) 或 Microsoft Azure Backup Server (MABS),然后通过 Azure Backup 将 DPM/MABS 服务器备份到恢复服务保管库。
- 利用 Azure 市场上的第三方备份解决方案,如 Commvault、Veeam 等。

虚拟机器快照

虚拟机器快照可作为时间点备份或用于排查 VM 问题。快照类型分为完整快照(Full)和增量快照(Incremental),存储类型有 Standard HDD、Premium SSD 和 Zone - Redundant,其中 Standard HDD 和 Premium SSD 使用 LRS 冗余。创建快照时,可通过 Azure 门户、Azure PowerShell 或 CLI 进行操作,只需提供快照名称、源磁盘和层级,还能指定存储类型、网络和加密。创建好快照后,可从快照创建新磁盘。

Azure Backup

Azure Backup 为部署在 Azure 中的虚拟机器以及本地服务器(借助 MABS)提供可靠的备份解决方案,备份数据存储在恢复服务保管库中。

架构与流程
  1. 扩展配置 :每个 Azure VM 内部都有 Microsoft 提供的
基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制”展开,采用Matlab代码实现相关算法,属于顶级EI期刊的复现研究成果。文中重点研究了分布式模型预测控制(DMPC)在多无人机系统中的一致性控制问题,通过构建固定翼无人机的动力学模型,结合分布式协同控制策略,实现多无人机在复杂环境下的轨迹一致性和稳定协同飞行。研究涵盖了控制算法设计、系统建模、优化求解及仿真验证过程,并提供了完整的Matlab代码支持,便于读者复现实验结果。; 适合人群:具备自动控制、无人机系统或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及自动化、航空航天领域的研发工程师;熟悉Matlab编程和基本控制理论者更佳; 使用场景及目标:①用于多无人机协同控制系统的算法研究仿真验证;②支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发;③掌握分布式模型预测控制在实际系统中的应用方法,提升对多智能体协同控制的理解实践能力; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注DMPC算法的构建流程、约束处理方式及一致性协议的设计逻辑,同时可拓展学习文中提及的路径规划、编队控制等相关技术,以深化对无人机集群控制的整体认知。
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