32、云资源管理与安全防护全解析

云资源管理与安全防护全解析

1. 云资源负载均衡与全球交换

在云资源管理中,为避免网关干扰真实用户,采用了模拟VM管理器来实例化虚拟虚拟机(VM)。模拟主机的数量受每个站点核心数量的限制,并且在各个站点之间配置了均衡的工作负载,确保请求的最大VM数量不超过任何站点的核心数量。

以Grid’5000系统为例,在四网关场景下,其负载特性如图所示。不同颜色的条形图代表了不同类型的负载:
- 蓝绿色条形图:表示每个网格站点的负载。
- 品红色条形图:显示网关相互重定向请求时的负载。
- 绿色条形图:对应每个网关从其他网关接受的负载量。
- 棕色条形图:代表被重定向的负载量。

结果表明,负载策略能够在九个站点之间实现负载均衡。像Rennes这样负载较重的站点,通过与其他网关进行对等连接,将大量负载重定向到其他站点,从而受益。

为了支持全球范围内大量的应用服务消费者,云基础设施提供商(IaaS提供商)在多个地理位置建立了数据中心,以提供冗余并确保在站点故障时的可靠性。例如,亚马逊在美国(东海岸和西海岸)和欧洲都设有数据中心。然而,目前亚马逊要求其云客户(SaaS提供商)预先指定应用服务的托管位置,且未提供跨多个地理分布数据中心无缝自动扩展托管服务的机制。

这种方式存在诸多不足:
1. 云客户难以提前确定服务的最佳托管位置,因为他们可能不清楚服务消费者的来源。
2. SaaS提供商可能无法满足来自多个地理位置的服务消费者的QoS期望。

因此,需要构建云提供商数据中心的无缝联合机制,支持应用在多个域之间的动态扩展,以满足云客户的QoS目标。墨尔本小组提出的InterCloud架

【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,以面掌握该方法的核心技术要点。
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