19、AWS CloudFront与混合云基础设施搭建指南

AWS CloudFront与混合云基础设施搭建指南

AWS CloudFront与混合云基础设施搭建指南

1. CloudFront 概述

CloudFront 是一种内容分发网络(CDN),能够将内容快速、高效地分发给全球用户。使用 CloudFront 时,有一个关于文件压缩的选项。如果用户浏览器设置明确请求该文件版本,它会提供相应版本。若文件都非常小,比如简单的无图形和脚本的基于文本的网页,或者你更倾向于在源端进行压缩而非让 CloudFront 处理,那么选择不压缩是合理的。压缩文件的好处显而易见,因为压缩后的文件体积更小,传输速度更快。

2. CloudFront 成本分析
  • 价格类别与地理范围 :你选择的价格类别选项决定了分发的地理范围。将内容存储并从全球每个 CloudFront 边缘位置提供服务显然成本更高,但这种方式在向全球客户分发内容方面更有效。你的决策应考虑大多数用户的位置。如果用户大多集中在相近区域,使用较少的边缘位置是合理的。项目预算在确定有限资金的最佳使用方向时也会起到重要作用。价格类别有三个级别可供选择。
  • 具体成本因素 :运行 CloudFront 分发的成本较为复杂,实际支付费用取决于多种因素。CloudFront 主要根据传输到互联网的数据量收费,费率会根据观看者的地理区域和每月总体流量而变化,流量越大费率越低。请求数量以及使用 HTTP 还是 HTTPS 也会影响成本。
  • 成本估算示例 :使用 AWS 简单月度计算器,对一个相对较小的分发进行估算,该分发将总计 100 GB 的 10 MB 视频传输到广泛的全球区域,每月总
【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分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪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效率,为后续的电能治理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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