3、VMM 2012 架构全解析:从高可用规划到故障排查

VMM 2012 架构全解析:从高可用规划到故障排查

1. 高可用性规划

在业务要求停机时间最短甚至无停机时间的情况下,高可用性规划至关重要。以下是高可用性规划的详细步骤和注意事项:

1.1 准备工作

基于对各个组件的了解,为每个 VMM 组件规划高可用性(HA)。

1.2 实施步骤

从核心组件的 HA 规划开始,接着规划设计中的每个 VMM 组件。同时,要考虑硬件、其他 System Center 组件、操作系统和软件许可证。

1.3 工作原理

在规划高可用 VMM 管理服务器时,首先要考虑 VMM 集群的放置位置。最佳实践是将 VMM 集群安装在管理集群上。若要在受管集群上安装高可用 VMM 管理服务器,需注意以下几点:
- 每个故障转移集群只允许有一个高可用 VMM 管理服务器。
- 尽管可以在所有集群节点上安装 VMM 管理服务器,但一次只能有一个节点处于活动状态。
- 要执行计划内故障转移,需使用故障转移集群管理器,不支持使用 VMM 控制台。
- 在计划内故障转移情况下,要确保 VMM 管理服务器上没有正在运行的任务,因为它在故障转移操作期间会失败,且故障转移操作后不会自动重启。
- 在故障转移操作期间,VMM 控制台与高可用 VMM 管理服务器的任何连接都会断开,之后会立即重新连接。
- 故障转移集群必须运行 Windows Server 2008 R2 或更高版本才能得到支持。
- 高可用 VMM 管理服务器必须满足系统要求。
- 在高可用 VMM 管理部署中,需要一个域账户来安装和运行 VMM

内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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