eSage UniSphere的自述:我在海南挺好的!

eSageUniSphere, 一款服务器虚拟化软件,自2015年起在海南康芝药业数据中心运行良好,解决了硬件老旧、资源利用不均等问题,实现了IT架构的智能化管理和灵活性,提升了资源利用率,降低了成本。

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我在海南挺好的!
—eSage UniSphere

朋友们,我叫eSage UniSphere,又名服务器虚拟化软件。从2015年我到海南康芝药业股份有限公司数据中心安家到现在,已整整4年时间了。在这1000多个日子里,我运行一直很好,没有出现过头疼脑热、卧床休息或不工作的现象。在猪年夏季已到之际,真诚地向牵挂我的各界朋友们报声平安:我在海南挺好的。
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我出身于云计算知名厂商——北京易思捷信息技术有限公司。我有一群孪生兄弟,他们的名字分别叫桌面云平台UniView,云操作系统eCos,分布式云存储系统UniStor和超融合平台UniCube。几年来,为响应国家“互联网+”的号召,我和我的兄弟们依依惜别,先后落户到全国各地。有的在军队军工领域里安了家,有的在一流高校中大显身手,还有的在建设银行等金融界或政企部门找到了用武之地。而我则告别北京,来到了地处中国最南端的琼州——海南省。

01新家介绍
我的新家——康芝药业股份有限公司位于海南省海口市国家高新技术产业开发区,依靠“做医药精品、做专业市场”的经营策略实现了高速发展,荣获了“海口市创新型企业”、“全国百佳企业”等一系列称号,并于2010年6月成功上市。
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02我为何来到海南
实话实说,康芝药业非常重视信息化建设,先后数次购买设备提升数据中心赋能。为实现“国内最具影响力的儿童用药专业生产基地”的发展战略,海南药业开发了多种业务,原数据中心却成了瓶颈障碍:
其一:硬件配备不足。虽然不断增添设备,但仍有50%的服务器严重老化,无法满足生产需求。
其二:资源利用不均。老服务器系统均属核心业务,而硬件配置低,服务器负载沉重。新服务器硬件配置虽然高,但运行的业务很简单,冗余资源未能有效利用,多款存储设备缺少统一的平台进行整合。
其三:空间几近饱和。信息系统机房随着设备逐年增加,空间变得非常狭小,几乎近于满载状态。
其四:交付要求较高。数据中心承载股市直播、远程营销、安全监控、行政办公、图书借阅等30多个系统,未来10年内各类系统将增至100余个,业务增长对系统的交付效率提出了更高要求。在此情况下,康芝药业决定尽快上云!
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03我所创造的价值
康芝药业经过多方对比和筛选,最终还是相中了我。我被安装到康芝药业数据中心后,原本部署在物理架构上的应用迁移到虚拟化的环境中运行,彻底改变了传统部署架构,并通过我实现了IT架构管理的智能化和灵活性。在迁移过程中,管理人员未直接实施物理服务器到虚拟服务器的迁移,而是在虚拟平台上构建新的服务器,重新部署该应用,然后再迁移数据。这样做,使原来的系统暂时得以保留,假如我运行后出现了问题,可随时切换到原来的平台,待问题解决后再进行虚拟化迁移。迁移到虚拟化平台之后,还启用了灾备方案。从2015年到现在,我在新家康芝药业运行整整4年了,各方面的表现都挺好的!同时我还为新家创造了三大收益:
其一
一是高冗余的灾备能力。我UniSphere在运行中,由于每台服务器都是HA的成员,任何一台物理服务器硬件故障都不会影响业务的正常进行,通过我自身的HA功能,保证所有服务器都具备在线备份能力,保障了数据安全和可靠性,实现365×24小时的安全运行。
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其二
二是运维管理灵活高效。我UniSphere具有中文Web页面,实现了从原来的纵向分割、多线管理到横向统一分层管理的转变。超级管理员进行资源分配后,二级管理员专注于局部项目计算能力的资源分配,软件人员专注于业务逻辑服务器。资源利用更加合理,因为逻辑服务器分配计算能力的工作都可自动化完成,数据中心的响应能力成倍提升。
其三
三是提升了资源利用效率,降低了成本。我UniSphere具备很强的兼容性,实现了多项操作系统的硬件共用,大大缩减了服务器购买量,降低了成本。同时我UniSphere还提升了存储的共享性,存储资源利用更充分,服务器、存储的大幅减少,不仅节省了机房空间,而且实现了小投入大产出。
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标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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