2、VMM 2012架构解析与部署指南

VMM 2012架构解析与部署指南

1. VMM 2012概述

VMM 2012的首个版本于2007年推出,最初旨在管理虚拟机。而VMM 2012 SP1版本带来了巨大变革,让用户能够管理自己的私有云。其核心聚焦于创建和管理私有云,允许租户和委派的VMM管理员执行功能,保留公共云的特性,并抽象底层架构,使他们能够部署VM的应用程序和服务。同时,VMM 2012支持跨多种受支持的虚拟机管理程序(如Hyper - V、Citrix和VMware)的私有云。

VMM 2012主要有以下策略:
- 应用聚焦 :将架构(主机服务器、存储和网络)抽象为统一的资源池,还能使用Server App - V部署应用程序,使用SQL Server配置文件部署定制数据库服务器。
- 服务消费者 :能够将服务部署到私有云,这些服务依赖于多个相互关联的VM(如Web前端服务器、应用服务器和后端数据库服务器),且部署方式与部署单个VM一样简单。
- 动态优化 :平衡集群中的工作负载,功率优化功能可在不需要时关闭物理虚拟化主机服务器,并在负载增加时重新开启,还会自动在主机之间移动VM以平衡负载。
- 多厂商虚拟机管理程序支持 :扩展了受管理的虚拟机管理程序列表,能管理Hyper - V、VMware和Citrix XenServer。

2. 评估当前环境

这是部署的第一步,需要对当前环境进行评估,找出潜在问题。可以使用Microsoft MAP工具包(从http://www.microsoft.c

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模线性化提供一种结合深度学习现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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