13、云服务就绪性测试全解析

最新推荐文章于 2025-11-01 15:37:32 发布
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分类专栏： 探索地球科学中的云计算应用 文章标签： 云服务测试 地球科学应用 并发强度测试
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云服务就绪性测试全解析

1. 引言

云服务的蓬勃发展为地球科学应用提供了多种选择。将应用迁移到云服务的决策部分取决于服务的就绪性。我们可以通过GEOSS Clearinghouse（CLH）、Climate@Home和沙尘暴预报这三个地球科学应用来测试不同云服务（如NASA Nebula、Windows Azure和Amazon Elastic Cloud Computing（EC2））的就绪性，并将云托管应用的测试结果与传统集群进行比较。

2. 测试环境

2.1 网络

测试在位于不同地理位置的云服务上进行，这些服务通过National LamdaRail连接。对每个计算服务的性能进行端到端测试，使用Clearinghouse测试并发强度，通过发出不同数量的并发请求到运行在每个计算服务上的Clearinghouse。同时，还使用计算密集型的Climate@Home和沙尘暴预报模型对云服务进行测试。各计算服务的地理位置如下表所示：
| 计算服务 | 地理位置 | 云服务类型 | 托管组织 |
| — | — | — | — |
| EC2 | Reston, VA | IaaS | Amazon |
| Azure | Chicago, IL | PaaS | Microsoft |
| Nebula | Ames, CA | IaaS | NASA |
| 本地集群 | Fairfax, VA | 传统集群 | George Mason University (GMU) |

2.2 计算服务配置

计算服务实例根据可用的硬件配置进行配置，具体配置如下表

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【动静障碍物】基于JPS算法（改进A）全局路径规划与DWA动态窗口局部避障的机器人自主导航混合控制算法（Matlab代码实现）
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【动静障碍物】基于JPS算法（改进A）全局路径规划与DWA动态窗口局部避障的机器人自主导航混合控制算法（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了一种结合改进A*算法的JPS（跳跃点搜索）全局路径规划与DWA（动态窗口法）局部避障的混合控制算法，用于机器人在动静态障碍物环境下的自主导航。该算法通过JPS优化全局路径搜索效率，提升路径规划速度，并结合DWA实现实时动态避障，增强了机器人在复杂动态环境中的适应性和安全性。整个系统在Matlab平台上进行了代码实现与仿真验证，展示了良好的路径规划效果与避障性能。; 适合人群：具备一定机器人学、自动控制或路径规划基础知识的研究生、科研人员及从事智能机器人开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于移动机器人在静态与动态障碍共存环境中的自主导航任务；②为研究高效全局规划与实时局部避障的融合策略提供技术参考与实现案例；③支持Matlab仿真环境下的算法验证与优化。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解JPS与DWA的集成逻辑，重点关注算法在路径最优性、计算效率与避障实时性之间的平衡设计，可进一步扩展至多机器人系统或复杂地形场景的应用研究。
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