27、未来绿色移动云计算的资源管理

未来绿色移动云计算的资源管理

1. 引言

移动云计算的出现是为了满足移动设备对外部处理能力的需求。手机、智能手表和其他可穿戴设备会产生大量数据,且常常需要对这些数据进行处理。然而,移动设备的内部处理能力可能无法满足对时间敏感的任务需求,还可能迅速耗尽电池电量。将计算任务从移动设备上传到移动云计算,能够在节省移动设备电池的同时,更快地完成任务处理。随着移动设备数量的持续增长,对移动云计算的需求也日益增加,这就要求扩展移动云计算基础设施。

但云基础设施消耗大量能源,这对二氧化碳排放量产生了负面影响。因此,绿色云计算已成为解决这一问题的重要研究课题。目前有许多研究致力于通过开发能源感知资源管理模块和有效的架构来优化云计算中的能源消耗。

资源分配是云计算的重要组成部分,其主要工作是在主机上调度任务,并监督正在运行的任务和资源。资源管理的目标是提供尽可能高的服务质量,即任务应能成功处理,且处理时间合理。在移动云计算环境中,为实现最佳服务质量,资源管理模块还需考虑移动设备可能随时间改变位置这一因素。

资源管理的另一个目标是提高底层云计算基础设施的资源利用率。这意味着要有效地将任务组合在一起,使空闲处理资源数量最少,同时避免主机过载。这通常通过有效的初始任务放置策略和运行时的任务迁移来实现。例如,一段时间后若除一个任务外其他任务都已完成,可将最后运行的任务迁移到另一个更繁忙的主机上,从而关闭未充分利用的主机。有许多方法可用于更有效的资源管理,包括进化算法和机器学习算法,用于预测未来的工作负载。

接下来将概述资源分配技术的最新研究,介绍在移动云环境中实现资源分配的虚拟化技术及其相关挑战,探讨集中式和雾计算环境中的资源管理,重点关注能源消耗优化和服务质量,还

基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究”,介绍了利用Matlab代码实现配电网可靠性的仿真分析方法。重点采用序贯蒙特卡洛模拟法对配电网进行长时间段的状态抽样与统计,通过模拟系统元件的故障与修复过程,评估配电网的关键可靠性指标,如系统停电频率、停电持续时间、负荷点可靠性等。该方法能够有效处理复杂网络结构与设备时序特性,提升评估精度,适用于含分布式电源、电动汽车等新型负荷接入的现代配电网。文中提供了完整的Matlab实现代码与案例分析,便于复现和扩展应用。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及电力行业技术人员,尤其适合从事配电网规划、运行与可靠性分析相关工作的人员; 使用场景及目标:①掌握序贯蒙特卡洛模拟法在电力系统可靠性评估中的基本原理与实现流程;②学习如何通过Matlab构建配电网仿真模型并进行状态转移模拟;③应用于含新能源接入的复杂配电网可靠性定量评估与优化设计; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码逐段调试运行,理解状态抽样、故障判断、修复逻辑及指标统计的具体实现方式,同时可扩展至不同网络结构或加入更多不确定性因素进行深化研究。
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