11、联邦云网络架构的安全需求解析

联邦云网络架构的安全需求解析

1. BEACON项目概述

BEACON项目具有双重主要目标:一是研究和开发联合云网络资源的技术;二是定义一个云管理层,以实现联邦云应用的高效安全部署。

BEACON联邦架构主要有三个组件:
- 服务管理器 :负责分布式联邦服务的实例化,每个服务组件通常根据特定的服务清单部署在虚拟机(VM)中。
- 云管理器 :负责将VM放置到物理主机上。它通过云接口接收服务管理器的请求,以创建和管理VM,并根据给定的约束条件找到这些VM的最佳放置位置。云管理器可以自由地在联邦内的任何地方放置和移动VM。
- 网络管理器 :负责分配网络资源,以管理跨地理分布站点的联邦云虚拟覆盖网络。

不同云提供商可能使用不同的中间件,如一个使用OpenNebula,另一个使用OpenStack,但网络管理器都使用Open Virtual Network(OVN)技术,通过不同的软件定义网络(SDN)覆盖网络来管理网络资源和通信。

下面是BEACON联邦架构的简单示意:

graph LR
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px

    A[服务管理器]:::process --> B[云管理器]:::process
    A --> C[网络管理器]:::process
    B --> D[物理主机 1]:::process
【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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