9、深入了解基础设施即服务(IaaS):优势、管理与挑战

深入了解基础设施即服务(IaaS):优势、管理与挑战

1. IaaS 计费与计量

IaaS 提供商需要一种一致且可预测的方式来衡量用户对资源的使用情况,这个过程被称为计量。理想情况下,IaaS 提供商应有一个透明的流程来确定用户产生的费用。当多个用户从同一环境访问资源时,IaaS 提供商需要一种准确的方法来衡量资源的实际使用量,以确保每个客户都被正确计费。

以 Amazon EC2 为例,除了基本的按实例收费外,还包括以下费用(费用会根据市场情况波动):
| 费用类型 | 详情 |
| ---- | ---- |
| 存储 | 每千兆字节(GB)数据的持久存储费用约为每小时 0.00015 美元或每月 0.10 美元。 |
| 数据传输 | 每 GB 数据传输费用约为 0.15 美元。如果在计费月内传输大量数据,费用可能降至每 GB 0.05 美元。一些提供商提供免费的入站数据传输或同一提供商内不同实例之间的免费传输。 |
| 可选服务 | 如预留 IP 地址、虚拟专用网络(VPN)、高级监控功能或支持服务等的费用。许多云提供商提供成本计算器,以便组织估算每月的 IaaS 成本。 |

典型的计费选项如下:
- 按需付费 :用户根据实例定价为使用的资源付费。
- 预留定价 :用户根据实例类型预先支付一笔费用,然后按折扣后的每小时使用率计费。对于一些公司来说,这提供了最优惠的价格。
- 试用使用 :一些 IaaS 提供商,如亚马逊,提供免费使用层,允许用户“先试用再购买”。

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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