8、精益云容量管理策略解析

精益云容量管理策略解析

1. 应用服务提供商的精益策略

1.1 核心策略要点

应用服务提供商若想实现精益管理,可采取以下几种策略:
- 频繁的小容量管理请求 :通过频繁发起较小的资源容量管理请求,能够使在线应用容量紧密跟随需求变化。
- 终端用户自动化与自助服务 :采用应用生命周期自动化以及终端用户自助服务,可让应用容量灵活伸缩,同时将对应用服务提供商人员配置计划的影响降至最低。理想情况下,应用服务提供商的运营、管理、维护和供应(OAM&P)工作量主要取决于应用实例的数量,而非用户数量。例如,当服务提供商安排人员监控和操作几个地理上分散的应用实例后,随着这些实例服务的用户数量从 200 增长到 2000、20000 甚至 200000,管理工作量的增长将较为平缓。
- 智能用户工作负载放置 :这一策略能使应用服务提供商在满足基础设施需求管理请求的前提下,平衡用户服务质量和组织总成本。具体涉及用户工作负载放置和应用性能管理两个方面。

1.2 用户工作负载放置

用户工作负载放置是指决定由哪个应用实例来满足特定用户的服务请求。该策略由应用服务提供商制定,但可通过 DNS 或 SDN 等网络或基础设施机制来实施。其决策通常受以下因素影响:
|影响因素|具体说明|
| ---- | ---- |
|应用实例可用性|避免将用户工作负载导向因计划内或计划外服务中断而不可用的应用实例。|
|备用在线应用容量|不能将用户工作负载导向备用在线容量不足的应用实例,以确保新用户和现有用户

【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与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,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与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与效率,为后续的电能治理与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的实现过程与特征提取步骤,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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