6、持久磁盘操作全解析:挂载、编程创建与快照管理

持久磁盘操作全解析:挂载、编程创建与快照管理

1. 动态挂载和卸载持久磁盘到运行中的虚拟机

除了使用持久磁盘启动虚拟机外,我们还可以动态地将持久磁盘挂载到运行中的实例,或从运行中的实例卸载。下面将详细介绍操作步骤。

1.1 创建新的非启动持久磁盘

首先,我们创建一个名为 data-disk 的新非启动持久磁盘,作为数据盘使用。使用以下命令:

$ gcloud compute disks create data-disk --zone us-central1-a

执行上述命令后,输出如下:

Created [https://www.googleapis.com/compute/v1/projects/gce-oreilly/zones/us-central1-a/disks/data-disk].
NAME      ZONE          SIZE_GB TYPE        STATUS
data-disk us-central1-a 500     pd-standard READY

这里需要注意两点:一是未指定源镜像,因为我们不希望该磁盘可启动;二是指定的区域与要挂载磁盘的虚拟机创建时使用的区域相同。

1.2 登录虚拟机并检查文件系统

使用以下命令登录之前创建的 test-vm 实例,并检查其文件系统:

【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、约束处理迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用改进。
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