6、AWS数据库服务与成本估算及Serverless框架介绍

AWS数据库服务与成本估算及Serverless框架介绍

1. AWS数据库服务

在AWS中,有两种重要的数据库服务:SimpleDB和DynamoDB。
- Amazon SimpleDB
- 这是一种NoSQL数据库,可定义为无服务器数据库。它能自动扩展,高可用且无需预先配置资源,按数据库引擎执行查询的秒数计费。
- 可以使用类似SQL的语法进行查询,但功能非常有限,仅存储字符串字段。处理不同数据类型时需要特殊操作:
- 存储日期时间类型数据,需保存为字符串ISO表示,避免本地化问题和便于使用where子句。
- 存储数字,使用零填充;处理负数时,给所有数字添加大偏移量以避免存储负数。
- 它是AWS提供的唯一无服务器数据库,若需要更好的无服务器解决方案,可考虑其他云提供商,如Google Firebase存储、Google Cloud Datastore或FaunaDB。
- 它是AWS较老的服务之一,2007年底推出,且没有管理控制台。若需要GUI来查询和管理数据,可安装第三方解决方案,如SdbNavigator Chrome扩展,只需添加访问密钥和秘密密钥连接数据库,为安全起见,使用IAM创建对SimpleDB有受限权限的新用户账户。
- Amazon DynamoDB
- 这是一个完全托管的NoSQL数据库,高度可扩展,性能快速且一致。具备NoSQL数据库常见特性,可广泛用于大型项目。
- 它不是无服务器数据库,需要预先配置资源。不过,AWS有慷慨的永久免费层,每月可免费处理超过1亿次读写请求,且不限于新用户。
- 考虑到免

基于粒子群优化算法的配电网光伏储能双层优化配置模型[IEEE33节点](选址定容)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于粒子群优化算法(PSO)的配电网光伏储能双层优化配置模型,针对IEEE33节点系统进行光伏储能系统的选址定容优化。该模型采用双层优化结构,上层以投资成本、运行成本和网络损耗最小为目标,优化光伏和储能的配置位置容量;下层通过潮流计算验证系统约束,确保电压、容量等满足运行要求。通过Matlab编程实现算法仿真,利用粒子群算法的全局寻优能力求解复杂非线性优化问题,提升配电网对可再生能源的接纳能力,同时降低系统综合成本。文中还提供了完整的代码实现方案,便于复现进一步研究。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源规划的工程技术人员;熟悉优化算法配电网运行分析的专业人士。; 使用场景及目标:①用于分布式光伏储能系统的规划配置研究,支持科研项目实际工程设计;②掌握双层优化建模方法粒子群算法在电力系统中的应用;③实现IEEE33节点系统的仿真验证,提升对配电网优化调度的理解实践能力。; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐步理解模型构建过程,重点关注目标函数设计、约束条件处理及上下层交互逻辑,同时可扩展至其他智能算法对比实验,深化对优化配置问题的认知。
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